Gliederung und Literaturhinweise zu Statistik II

Überblick

Teil 1: Klassische multivariate Verfahren

  • Richard A. Johnson (Author), Dean W. Wichern (2002) Applied Multivariate Statistical Analysis 5th ed., Prentice Hall.
  • Brian S. Everitt. An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis. Springer, 2005. ISBN 1-85233-882-2.
  • Uwe Ligges. Programmieren mit R. Springer-Verlag, Heidelberg, 2nd edition, 2007. ISBN 3-540-36332-7, in German. 

Teil 2: Bayessche multivariate Verfahren

  • Vorlesungsskript W. Polasek
  • Jim Albert. Bayesian Computation with R. Springer, New York, 2007. ISBN 978-0-387-71384-7.

Übersicht zu den jeweiligen Doppelvorlesungen:

Teil 1: Klassische multivariate Verfahren

  • 19.10.07 Grundlagen: Normalverteilung, ANOVA
  • 26.10.07 Principal Components, Faktoren-Analyse
  • 02.11.07 Multidimensionale Skalierung, Cluster Analyse

Teil 2: Bayessche multivariate Verfahren

  • 09.11.07 Konjugierte Verteilungen, Normal-gamma Regression
  • 16.11.07 Normal-Wishart Regression, MCMC
  • 23.11.07 VAR Modelle, Bayesian Model Averaging

Übungsaufgaben können im Programmpaket R gelöst werden: www.r-project.org