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

From VoWi
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  • 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)