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Χ 2 -Statistiken● Likelihood-Ratio-Χ 2 -StatistikI ∗L 2 = 2 ∑ n i∗ln n i ∗̂mi ∗ = 1i∗● Pearson-Χ 2 -StatistikI ∗Χ 2 = ∑i ∗ = 12n ∗îm i∗− n● Cressie-Read-Χ 2 -StatistikI ∗CR 2 = 1,8 ∑i ∗ = 1∗((n n i ∗ 3îm ∗)2i− 1)38
Anzahl Freiheitsgrade● Anzahl an beobachteten Indikatoren im Kovariatenmuster i*T u∗● Anzahl der Kategorien des t-ten beobachteten Indikators∗M ut● Anzahl FreiheitsgradeUdf = min( ∑ u = 1T u1) )∗(∏ M ∗ ut− , n − m Kt = 1Freiheitsgrade df beruhen auf der Stichprobengröße n, wenn dieAnzahl der unabhängigen Zellen in der hypothetischen Kreuztabellegrößer ist als die Stichprobengröße39
Seite 1 und 2: Clustering BEM-AlgorithmusAutomatis
Seite 3 und 4: EM-AlgorithmusGrundlegendes
Seite 5 und 6: Erinnerung an den k-Means-Algorithm
Seite 7 und 8: EM-Algorithmus● Schritt 1:Zufäll
Seite 9 und 10: Vorteile des EM-Algorithmus● Gute
Seite 11 und 12: EM-AlgorithmusDetails
Seite 13 und 14: Modellansatz● K latente Klassen
Seite 15 und 16: Grundlegende Stochastikwerte● Ges
Seite 17 und 18: Maximum-Likelihood-Schätzung● Li
Seite 19 und 20: Grundprinzip des EM-Algorithmus●
Seite 21 und 22: Annahme● Wahrscheinlichkeit für
Seite 23 und 24: Schätzung von π(k | g)● Satz vo
Seite 25 und 26: EM-Algorithmus - Schritt 2● Schä
Seite 27 und 28: EM-Algorithmus - Schritt 4● Prüf
Seite 29 und 30: Überwachung der lokalen Unabhängi
Seite 31 und 32: Beispiel● Zweidimensional● Nich
Seite 33 und 34: Grundprinzip● Ausführung des EM-
Seite 35 und 36: Indikator-Variablen● Sichtbare Kl
Seite 37: Weitere Annahmen und Voraussetzunge
Seite 41 und 42: Informationsmaße - Problem● Ähn
Seite 43 und 44: Unähnlichkeitsindex● Englisch: D
Seite 45 und 46: Beziehungen von EM- und k-Means-Mod
Seite 47 und 48: Beispiel● Zweidimensional● Übe
Seite 49 und 50: Anhang
Seite 51 und 52: Literaturverzeichnis● Dempster, A
Seite 53 und 54: Literaturverzeichnis● Sundberg, R
Seite 55: Literaturverzeichnis● PMartin-Lö

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