Fortgeschrittene Statistische Methoden

Fortgeschrittene Statistische Methoden (Seminar-Übung)

SS 2015, Mi 08-10h & Do 8-10 CIP Raum Psychologie Binger Str.
(statt VL+Tut werden 2 Seminare abgehalten - erste Wochen immer Plenum im Hörsaal)


Klausur   Hinweise(pdf)   Beispielklausur(xls)  Lösung  Klausur(xls)
Aufgaben       Probeklausur(xls)  Lösung  
Statistica            
Excel   Factor_t   NormalEllipse_t qq-plot_t Discrim_t
    Factor_c   NormalEllipse_c qq-plot_c Discrim_c
Add-Ins   Matrix Add-In        

Stunde 1 (Mi 22.04.2015 - gemeinsame Plenumssitzung im R.01-211)

Einführung & Überblick. Was sind multivariate statistische Methoden?

Folien(ppt) Folien(pdf)


Stunde 2 (Do 23.04.2015 - gemeinsame Plenumssitzung im R.01-211)

Multidimensionale Skalierung (MDS)

FolienMDS(ppt) Resultsdatei(stat) FolienMDS(pdf) Stunden-XLS

MDS-Paarvgl: Files.zip


Stunde 3 (Mi 29.04.2015 - gemeinsame Plenumssitzung im R.01-211)

Vektoren & Matrizen.


Stunde 4 (Do 30.04.2015 - gemeinsame Plenumssitzung im R.01-211)

Lineare Abhängigkeit und Unabhängigkeit. Matrizen & Koordinatentransformationen.

BITTE NOTEBOOK MITBRINGEN!!!

Lin Unabh.  Matrizen  LineareAlgebra  MatrixCommands workfile(xls)

Stunde 5 (Mi 06.05.2015 - gemeinsame Plenumssitzung im R.01-211)

Matrixgleichungen.

BITTE NOTEBOOK MITBRINGEN!!!

Workfile_G1(xls)    Workfile_G2(xls)


Stunde 6 (Do 07.05.2015 - gemeinsame Plenumssitzung im R.01-211)

Eigenwerte & Eigenvektoren.


Stunde 7 (Mi 13.05.2015 gemeinsame Plenumssitzung im R.01-211)

Faktorenanalyse. Grundkonzepte.

BITTE NOTEBOOK MITBRINGEN!!!

FolienFaktor(ppt) ÜbungFaktor(xls) SkriptFactor(pdf) work_G1(xls)   work_G2(xls)


Stunde 8 + 9 (CIP Raum, Mi Gruppe 1, Do Gruppe 2)

Faktorenanalyse. Gang der Lösung. workfile(xls) Übungsaufgabe(pdf) DatenÜbungsaufgabe(xls) LösungÜbungsaufgabe(xls)


Stunde 10 (CIP Raum, Mi Gruppe 1, Do Gruppe 2)

Multivariate Distanz (Mahalanobisdistanz) und multivariate Normalverteilung, Minimum Distance Classifier.

Folien.ppt Folien.pdf worksheetMDC(xls)  Solution_MDC(xls)


Stunde 11 (CIP Raum, Mi Gruppe 1, Do Gruppe 2)

Der Bayes Classifier und Aufgaben zur Klassifikation.

Aufgaben         DatAufg   AufgLösung   workfile(xls)


Stunde 12 + 13 (CIP Raum, Mi Gruppe 1, Do Gruppe 2)

Entscheiden mit dem Likelihood-Ratio. QCR Regel der Klassifikation.

L-R Decision(ppt) L-R Decision(pdf) Nutzenfunktion(xls) Dice-Game(xls)


Stunde 14

Diskriminanzanalyse 1

Diskriminanzanalyse(ppt) Diskriminanzanalyse(pdf) 3Vars3GroupsDaten(xls) Work3Vars3GroupsDaten(xls) 3Vars3GroupsDaten(sta)  WorkOnDFA2DTemplate(xls)


Stunde 15

Prüfung des multivariaten Mittelwertsunterschieds.

Hotelling.ppt  Hotelling.pdf   Descriptives(xls)


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