Zweimodale hierarchische Clusteranalyse by Raimund RixZweimodale hierarchische Clusteranalyse by Raimund Rix

Zweimodale hierarchische Clusteranalyse

byRaimund Rix

Paperback | July 30, 2003 | German

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Raimund Rix entwickelt eine Vorgehensweise, die es dem Anwender zweimodaler hierarchischer Clusteranalyseverfahren erlaubt direkt die objektiv beste Klassifikation mit der geringsten quadratischen Zentroidabweichung zu erzeugen.
Dr. Raimund Rix promovierte bei Prof. Dr. Manfred Schwaiger am Seminar für Empirische Forschung und Quantitative Unternehmensplanung der Universität München. Er ist Unternehmensberater bei der Accenture GmbH in München.
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Title:Zweimodale hierarchische ClusteranalyseFormat:PaperbackPublished:July 30, 2003Publisher:Deutscher UniversitätsverlagLanguage:German

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ISBN - 10:3824478943

ISBN - 13:9783824478941

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Table of Contents

1 Motivation und Aufbau der Arbeit.- 1.1 Motivation.- 1.2 Aufbau der Arbeit.- 2 Zweimodale Klassifikationen.- 2.1 Einordnung in die multivariaten Analysemethoden.- 2.2 Anwendungen zweimodaler Klassifikationen.- 2.3 Anforderungen an zweimodale Klassifikationen.- 2.4 Grundbegriffe der zweimodalen Clusteranalyse.- 3 Verfahren und Giitemaße.- 3.1 Hierarchische zweimodale Clusteranalyseverfahren.- 3.1.1 Die Missing Value Algorithmen.- 3.1.2 Die Centroid Effect Method.- 3.1.3 Die ESOCLUS Algorithmen.- 3.2 Gütemaße.- 3.2.1 Die zentroidbasierten Giitemaße TIC und SCD.- 3.2.2 Die fusionsniveaubasierten Giitemaße VAFD und CCC.- 3.2.3 Das intraclusterheterogenitätsbasierte Gütemaß RSC.- 4 Simulationsaufbau.- 4.1 Modellierung der Parameter einer idealen Klassifikation.- 4.2 Einführung von Störfaktoren.- 4.3 Simulationsablauf.- 4.4 Erzeugung einer idealen Klassifikation und ihrer Ausprägungsmatrix.- 4.5 Berücksichtigung der Störfaktoren bei der Generierung der Klassifikationen.- 4.6 Bewertungmaß für die Verfahren und Giitemaße.- 5 Simulationsergebnisse.- 5.1 Bewertung der Verfahren und Gütemaße bei idealen Klassifikationen.- 5.2 Bewertung der Verfahren und Gütemaße bei Anwesenheit von Storungen.- 5.3 Einfiuss der Interclusterheterogenität.- 5.5 Ergebnisse mit anderen äuferen Gütemaßen.- 5.6 Einfiuss der z-Standardisierung.- 5.7 Einfiuss eines Austauschverfahrens.- 6 Anwendungsbeispiele.- 6.1 Anwendungsbeispiele mit Assoziationsdaten.- 6.1.1 Interdependenzen zwischen Verhaltensweisen und Situationen.- 6.1.2 Brand-Fit von Autoanzeigen.- 6.1.3 Aufmerksamkeitswirkung von Parfümanzeigen.- 6.2 Anwendungsbeispiele mit Konfusionsdaten.- 6.2.1 Eigenständigkeit von Bankenslogans.- 6.2.2 Wirkungskontrolle von Bankenwerbung.- 6.2.3 Wirkungskontrolle von Zigarettenanzeigen.- 6.3 Anwendungsbeispiel mit Fluktuationsdaten "Marktstrukturierung von Sodagetranken".- 7 Empfehlungen und Fazit.- 8 Programmpaket zur zweimodalen Clusteranalyse.- 8.1 Eingabe der Ausprägungsmatrix.- 8.2 Bestimmung der optimalen-Clusteranzahl.- 8.3 Auswahl der Clusteranzahl und weiterer Einstellungen.- 8.4 Erzeugung der Klassifikation.- 8.5 Ausgabe der Grandmatrix.- 8.6 Drucken.- 8.7 Speichern.- A Anhang.- A.l Berechnung des Zentroid Effekts.- A.2 Diagramme der Simulationsergebnisse.- Stichwortverzeichnis.