Vorwort.- Teil 1 Grundlagen.- 1 Beispiele multivariater Datensätze.- 2 Elementare Behandlung der Daten.- 3 Mehrdimensionale Zufallsvariablen.- 4 Ähnlichkeits- und Distanzmaße.- Teil 2 Darstellung hochdimensionaler Daten in niedrigdimensionalen Räumen.- 5 Hauptkomponentenanalyse. 6 Mehrdimensionale Skalierung.- 7 Procrustes-Analyse.- Teil 3 Abhängigkeitsstrukturen.- 8 Lineare Regression.- 9 Explorative Faktorenanalyse.- 10 Hierarchische loglineare Modelle.- Teil 4 Gruppenstruktur.- 11 Einfaktorielle Varianzanalyse.- 12 Diskriminanzanalyse.- 13 Clusteranalyse.- Teil 5 Anhänge.- A Mathematische Grundlagen.- B Eigene R-Funktionen.- C Tabellen. sakriti opis