Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (Springer-Lehrbuch)

Das Lehrbuch behandelt neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse (Regressions-, Zeitreihen-, Varianz-, Diskriminanz-, Kontingenz-, Faktoren-, Cluster-, Conjoint-Analyse, Logistische Regression). Die Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse halten die Autoren niedrig und erläutern die Verfahren anhand eines Fallbeispiels. Der Band richtet sich an Praktiker und Bachelor-Studierende, die sich mit den grundlegenden Verfahren vertraut machen und gleichzeitig einen Einblick in fortgeschrittene Analyseverfahren erhalten möchten.