Hajdu Ottó

Többváltozós statisztikai elemzések

Tartalomjegyzék

TÖBBVÁLTOZÓS STATISZTIKAI ELEMZÉSEK
Impresszum
Előszó
chevron_right1. A sokaság
- 1.1. Az adatbázis
- chevron_right1.2. Műveletek sokaságokkal
- 1.3. Centrális tendencia és a variancia
- chevron_right1.4. A sokaság eloszlása
chevron_right2. Mintavételi következtetések
- chevron_right2.1. Statisztikai becslések
  - chevron_right2.1.1. Becslési kritériumok és módszerek
  - 2.1.2. Intervallumbecslés
- 2.2. Hipotézisek statisztikai tesztelése
- chevron_right2.3. Klasszifikáció
chevron_right3. A szóródás többváltozós jellemzése
- chevron_right3.1. A variancia többváltozós általánosításai
chevron_right4. Likelihoodelmélet
- 4.1. Likelihoodelméleti alapfogalmak
- 4.2. A maximum likelihood becslés
- chevron_right4.3. Hipotézisek likelihood alapú tesztelése
chevron_right5. A strukturális törés tesztelése
- 5.1. A keresztmetszeti strukturális törés
- 5.2. A strukturális törés szélső esetei és kovariancia analízise
- 5.3. A Fix-hatású modell paraméterezése
- chevron_right5.4. A Fix-hatás tesztelése
- 5.5. A Random Effects modell
- 5.6. Kategória változók interakciója
chevron_right6. Conjoint analízis
- 6.1. A statisztikai modell
- 6.2. Az ortogonális „Design”
- 6.3. Kategória-kimenetű alkalmazás
- 6.4. Folytonos alkalmazás
chevron_right7. Kvantilis regresszió
- 7.1. A szegénységi küszöb becslése
- 7.2. A LAD medián regresszió
- 7.3. A Tau-kvantilis regresszió
- 7.4. Magyar háztartások deprivációs küszöbei
chevron_right8. Főkomponens változók elemzése
- 8.1. Adatredukció és veszteség
- 8.2. Az egyszerű struktúra igénye: faktoranalízis
- 8.3. A kanonikus variancia
- 8.4. Főkomponensregresszió
chevron_right9. Kanonikus korreláció
- 9.1. Modellfogalmak
- 9.2. Bevezető példa
- 9.3. A kanonikus korrelációk tesztelése
- chevron_right9.4. Szakágazati esettanulmány
  - 9.4.1. Ok-okozati irányok értelmezése a kanonikus változókörök között
  - 9.4.2. Kanonikus dependent és prediktor változók klaszterezése
- chevron_right9.5. Részvény és deviza portfóliók kanonikus korreláció elemzése
chevron_right10. Klaszterképzés
- chevron_right10.1. A megfigyelési egységek klaszterezése
- 10.2. K-középpontú klaszterezés
chevron_right11. A diszkrét kiválasztási modell
- chevron_right11.1. A statisztikai modell
chevron_right12. Bayes - klasszifikáció
- 12.1. Normalitás alapú kvadratikus és lineáris klasszifikáció
- chevron_right12.2. Mintavételi vonatkozások
- chevron_right12.3. Tőzsdetag brókercégek lineáris klasszifikálása
  - 12.3.1. Stepwise lineáris diszkriminancia analízis
chevron_right13. Logisztikus regresszió
- chevron_right13.1. Dichotom logisztikus regresszió
  - 13.1.1. Paraméterbecslés
  - 13.1.2. Hipotézisek tesztelése
- chevron_right13.2. Polichotom logisztikus regresszió
  - 13.2.1. Nominális kategóriák logitjai
  - 13.2.2. Ordinális kategóriák kumulatív logitjai
chevron_right14. Kategóriák korrespondencia analízise
- 14.1. Előrejelzés: kiegészítő pontok ábrázolása
- 14.2. Kiegészítő pontok ábrázolása: előrejelzés
- 14.3. Többszörös korrespondencia analízis
- 14.4. Korrespondenciák feltárása
- 14.5. Előrejelzés prediktív térképpel
chevron_right15. Strukturális egyenletek modellezése látens változókkal
- 15.1. A SEM hipotézisrendszer
- 15.2. Konfirmatív LAVAN (R-Open) eredmények
- 15.3. Modellspecifikációs SEM módosítások
- chevron_right15.4. Speciális SEM modellváltozatok
  - 15.4.1. A matematikai modell
chevron_right16. Döntési fák
- chevron_right16.1. Klasszifikációs és regressziós fák
chevron_right17. Neurális hálózatok
- 17.1. Többrétegű perceptronok
- 17.2. MLP jelölésrendszer
- 17.3. Architektúra szelekció
- 17.4. Training
- 17.5. Radial Basis Function
Irodalom

Kiadó: Akadémiai Kiadó

Online megjelenés éve: 2019

Gyűjtemény: Eötvös Loránd Tudományegyetem

Gazdaság ELTE GTK jegyzetek

Hivatkozás: https://mersz.hu/tobbvaltozos-statisztikai-elemzesek//

BibTeX EndNote Mendeley Zotero

Kivonat

fullscreenclose

printsave