ISBN: 9783658324254
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2015, ISBN: 9783658324254
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Multivariate Analysemethoden - novo libro
2021, ISBN: 9783658324254
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2015, ISBN: 9783658324254
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Multivariate Analysemethoden - novo libro
2021, ISBN: 9783658324254
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Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung Klaus Backhaus Author - novo libro
ISBN: 9783658324254
Dieses Lehrbuch behandelt, nach einer kurzen Einführung in die Grundlagen der Datenanalyse und das Analyseprogramm IBM SPSS für Windows, neun grundlegende Verfahren der multivar… mais…
2015, ISBN: 9783658324254
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Multivariate Analysemethoden - novo libro
2021
ISBN: 9783658324254
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2021, ISBN: 9783658324254
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Dados bibliográficos do melhor livro correspondente
Autor: | |
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Dados detalhados do livro - Multivariate Analysemethoden
EAN (ISBN-13): 9783658324254
Ano de publicação: 2015
Editor/Editora: Springer Fachmedien Wiesbaden
Livro na base de dados desde 2021-10-14T08:30:43+01:00 (Lisbon)
Página de detalhes modificada pela última vez em 2024-02-28T07:44:07+00:00 (Lisbon)
Número ISBN/EAN: 9783658324254
Número ISBN - Ortografia alternativa:
978-3-658-32425-4
Ortografia alternativa e termos de pesquisa relacionados:
Autor do livro: weiber, klaus backhaus, bernd rolf, erichson
Título do livro: multivariate
Dados da editora
Autor: Klaus Backhaus; Bernd Erichson; Sonja Gensler; Rolf Weiber; Thomas Weiber
Título: Multivariate Analysemethoden; Multivariate Analysemethoden - Eine anwendungsorientierte Einführung
Editora: Springer Gabler; Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
663 Páginas
Ano de publicação: 2021-09-02
Wiesbaden; DE
Língua: Alemão
34,99 € (DE)
34,99 € (AT)
39,50 CHF (CH)
Available
XXI, 663 S. 334 Abb., 307 Abb. in Farbe.
EA; E107; eBook; Nonbooks, PBS / Wirtschaft/Werbung, Marketing; Marketing und Vertrieb; Verstehen; Multivariate Datenanalyse Buch; SPSS 25; Clusteranalyse; Conjoint-Analyse; Diskriminanzanalyse; Faktorenanalyse; Korrespondenzanalyse; Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse; Multidimensionale Skalierung; Neuronale Netze; Regressionsanalyse; Strukturgleichungsmodelle; Varianzanalyse; Zeitreihenanalyse; Statistik; A; Marketing; Statistics in Business, Management, Economics, Finance, Insurance; Psychological Methods; Business and Management; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management; Psychologische Methodenlehre; SA
Wir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich.
Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt.
Für die 16. Auflage wurden alle Kapitel inkl. Fallbeispielen neu gefasst und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet. Neue, für die anwendungsorientierten Nutzer sinnvolle Auswertungsoptionen wurden ergänzt.
Einführung in die empirische Datenanalyse –Regressionsanalyse – Varianzanalyse
Diskriminanzanalyse – Logistische Regression – Kontingenzanalyse – Faktorenanalyse
Clusteranalyse – Conjoint-Analyse
Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.
Auf der Webseite www.multivariate-methods.info werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen. Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App können Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.
Der InhaltEinführung in die empirische Datenanalyse.- Regressionsanalyse.- Varianzanalyse.- Kontingenzanalyse (Kreuztabellierung).- Logistische Regression.- Diskriminanzanalyse.- Faktorenanalyse.- Clusteranalyse.- Conjointanalyse.
Professor Dr. Dr. h. c. Klaus Backhaus ist Direktor des Betriebswirtschaftlichen Instituts für Anlagen und Systemtechnologien an der Westfälischen Wilhelms-Universität in Münster (Westfalen) und Honorarprofessor an der TU Berlin.
Professor Dr. Sonja Gensler ist Leiterin des Institutes für Wertbasiertes Marketing an der Westfälischen Universität Münster.
Dr. Thomas Weiber ist Corporate Strategy Manager bei der BSH Home Appliances Group.
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Für die 16. Auflage wurden alle Kapitel inkl. Fallbeispielen neu gefasst und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet. Neue, für die anwendungsorientierten Nutzer sinnvolle Auswertungsoptionen wurden ergänzt.
Einführung in die empirische Datenanalyse –Regressionsanalyse – Varianzanalyse
Diskriminanzanalyse – Logistische Regression – Kontingenzanalyse – Faktorenanalyse
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Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.
Auf der Webseite www.multivariate-methods.info werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen. Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App können Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.
Der Inhalt Die AutorenWir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich.
Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt.
Für die 16. Auflage wurden alle Kapitel inkl. Fallbeispielen neu gefasst und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet. Neue, für die anwendungsorientierten Nutzer sinnvolle Auswertungsoptionen wurden ergänzt.
Einführung in die empirische Datenanalyse –Regressionsanalyse – Varianzanalyse
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Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.
Auf der Webseite www.multivariate-methods.info werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen. Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App können Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.
Der InhaltVerständliche und anschauliche Einführung in die grundlegenden Verfahren der multivariaten Analyse Nachvollziehbarkeit der Verfahren anhand von Case Studies und ihrer Umsetzung mit SPSS Mit zahlreichen Fallbeispielen und Anwendungsempfehlungen Lernkontrollfragen zum Buch in der Springer Nature Flashcards-App;
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