Diplomarbeit, 2011
98 Seiten, Note: 7
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Analyse von kompositionellen Daten, die in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen, wie z.B. Geochemie, Ökologie und Biologie, vorkommen. Das Ziel der Arbeit ist es, ein tieferes Verständnis für die Eigenschaften und Analysemethoden von kompositionellen Daten zu vermitteln, insbesondere im Kontext der Verwendung von R. Die Arbeit behandelt verschiedene Aspekte der kompositionellen Datenanalyse, einschließlich Definitionen, Transformationen, statistischer Kennzahlen und Anwendungen in der Praxis.
Dieses Kapitel führt in die Konzepte von kompositionellen Daten ein, definiert den Simplex und erläutert wichtige Operationen, die auf kompositionelle Daten angewendet werden können. Darüber hinaus werden verschiedene Transformationen für kompositionelle Daten vorgestellt und grundlegende statistische Kennzahlen wie die geometrische Mittelwert und die Variabilität diskutiert.
Dieses Kapitel befasst sich mit der Analyse von multidimensionalen Daten, insbesondere mit der Methode der Hauptkomponentenanalyse. Es werden die grundlegenden Definitionen und Konzepte der Hauptkomponentenanalyse erläutert, einschließlich der Berechnung von Eigenwerten und Eigenvektoren. Außerdem werden verschiedene grafische Werkzeuge für die Interpretation von Hauptkomponentenanalysen vorgestellt.
Dieses Kapitel zeigt, wie das Statistik-Paket R für die Analyse von kompositionellen Daten eingesetzt werden kann. Es werden verschiedene R-Pakete und Funktionen vorgestellt, die speziell für die Arbeit mit kompositionellen Daten entwickelt wurden. Außerdem werden Beispiele für die Anwendung von R in der kompositionellen Datenanalyse gezeigt.
In diesem Kapitel wird eine praktische Anwendung der kompositionellen Datenanalyse anhand eines realen Problems vorgestellt. Das Problem betrifft die Analyse von zwei Kesseln (Topping) unter Verwendung der kompositionellen Datenanalyse und des Statistik-Pakets R.
Kompositionelle Daten, Simplex, Transformationen, Log-Ratio-Transformation, Hauptkomponentenanalyse, R, Statistik-Paket, kompositionelle Datenanalyse, Biplot, Loadings, Anwendungen.
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