TU Wien:Multivariate Statistik VO (Filzmoser)/Prüfung 2019-10-03

• PCA: Modell (Formeln), Größen, Eigenwertzerlegung KovMatrix, SVD
• Faktorenanalyse: Modell, Größen, Annahmen über Fehler, etc., Dimensionsreduktion
• Kanonische Korrelation: Was ist das, was wird maximiert? Wie ergeben sich die Lösungen? Was bedeutet es wenn ein kanonischer Korr.-koeffizient gleich 1 ist?
• Diskriminanzanalyse: Grundlagen, Herleitung (Bayes)
• Diskriminanzanalyse: Diskriminanzfunktion von Fisher, 2-Gruppenfall
• Diskriminanzanalyse: Diskriminanzfunktion von Fisher, Erweiterung auf Mehrgruppenfall (wichtig waren ihm hier die Matrizen W und B, diese sind dann wieder an einem Eigenwertproblem beteiligt, S.121. Es ist gut wenn man anhand Abb. 8.4 die Idee der Projektion für Maximierung der Gruppenmittel darstellen kann)

(Kommentar: 3 Kandidaten, wir waren ein wenig überrascht dass so viel zu Diskriminanzanalyse gefragt wurde)