ich schreibe morgen Multivariate-Statistik Klausur und bräuchte mal Hilfe von jemandem der sich mit sowas auskennt :
1) Worin unterscheiden sich die Eigenwerte einer Hauptkomponentenanalyse von den
Eigenwerten einer Diskriminanzanalyse? Inwieweit ist das Relative-Percent-Variance-
Kriterium zur Bewertung der Eigenwerte einer Diskriminanzanalyse missverständlich? Welcher Indikator ist besser geeignet?
2) Welche Gründe könnte es haben, bei einer Hauptkomponentenanalyse auch
Hauptkomponenten zu akzeptieren, die einen Eigenwert deutlich unter 1 haben bzw.
Hauptkomponenten abzulehnen, die einen Eigenwert größer als 1 haben?
3) Kriterien zur festlegung der akzeptierten Hauptkomponenten? (Is das nicht einfach das möglichst viel der Varianz übertragen werden soll?)
4) Wie läuft die Dimensionsreduktion bei der Clusteranalyse ab?
Danke schonmal für die Antworten!!!! (und sorry falls es die Frage irgendwo im Forum schonmal gibt oder ich im falsche thread bin, hab mich grad erst angemeldet
)
