Statistik - Multivariate Verfahren I

• Dauer:
  3 Tage
• Zeit:
  10:00 - 16:00
• Lieferart:
  Online
• Zielgruppe:
  Information Workers
• Vorkenntnisse:
  Allgemeine Kenntnisse der Mathematik
• Methode:
  Vortrag mit Beispielen und Übungen.
• Erfahren Sie in der Demo mehr darüber, wie Online-Kurse durchgeführt werden.
• Kursnummer:
  2021621
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  Themen:
  Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich und damit ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in "Strukturprüfende Verfahren" und "Strukturentdeckende Verfahren". Das Seminar behandelt 8 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Cluster-, Diskriminanz- und Explorative Faktorenanalyse, Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse, Logistische Regression, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Zeitreihenanalyse. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Als Software werden MS Excel und SPSS vorgestellt. Teilnehmer/innen sollen nach dem Seminar in der Lage sein, die genannten Verfahren zu verstehen und bewerten zu können, um sie dann mit Erfolg auch für die konkrete Datenanalyse einzusetzen.

Wie stark ist der als linear unterstellte Zusammenhang zwischen metrisch-skalierten Variablen? – Modellformulierung – Schätzung der Regressionsfunktion – Prüfung der Regressionsfunktion – Prüfung der Regressionskoeffizienten – Prüfung der Modellprämissen

Wie stark ist der Zusammenhang zwischen einer metrisch-skalierten abhängigen Variablen und metrisch-skalierten Zeitreihendaten? – Visualisierung der Zeitreihe – Formulierung des Modells – Schätzung des Modells – Erstellung von Prognosen – Prüfung der Prognosegüte

Wie gut kann eine metrisch-skalierte abhängige Variable durch nominal skalierte unabhängige Variable erklärt werden? – Problemformulierung – Analyse der Abweichungsquadrate – Prüfung der statistischen Unabhängigkeit

Welche Variablen können gegebene Objektgruppen signifikant voneinander unterscheiden? – Definition der Gruppen – Definition der Gruppen – Formulierung , Schätzung und Prüfung der Diskriminanzfunktion – Prüfung der Merkmalsvariablen – Klassifikation neuer Elemente

Mit welcher Wahrscheinlichkeit können Objekte einer bestimmten Gruppe zugeordnet werden? – Modellformulierung – Schätzung der logistischen Regressionsfunktion – Interpretation der Regressionskoeffizienten – Prüfung des Gesamtmodells – Prüfung der Merkmalsvariablen

Besteht ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen zwei nominal-skalierten Variablen? – Erstellung der Kreuztabelle – Ergebnisinterpretation – Prüfung der Zusammenhänge

Wie können metrisch-skalierte Variablen zu hypothetischen Größen (Faktoren) zusammengefasst werden? – Variablenauswahl und Korrelationsmatrix – Extraktion der Faktoren – Bestimmung der Kommunalitäten – Zahl der Faktoren – Faktorinterpretation – Bestimmung der Faktorenwerte

Wie können Objekte, die durch verschiedene Merkmale beschrieben sind, zu homogenen Gruppen zusammenfasst werden? – Bestimmung der Ähnlichkeiten – Auswahl des Fusionsalgorithmus – Bestimmung der Clusteranzahl

Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken und als BI-Berater.

Veröffentlichungen

• "Grundlagen empirische Sozialforschung" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-23-1)
• "System und Systematik von Fragebögen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-26-2)
• "Oracle PL/SQL" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-40-8)
• "MS SQL Server - T-SQL Programmierung und Abfragen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-69-9)

Erfahrung: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit Berichtskomponenten, statistische Analysen und Data Mining-Modulen.Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.

Projekte: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit Berichtskomponenten, statistische Analysen und Data Mining-Modulen.

Forschung: Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.

Zertifizierung: Marco Skulschus ist zertifiziert als "Microsoft Certified Trainer", "Microsoft Certified Application Designer" und "Oracle Certified Associate" und hat die ComptiaCTT+-Prüfung absolviert.

Bei der Anmeldung von mehreren Teilnehmern bieten wir Ihnen attraktive Rabatte an. Ab drei Teilnehmern kann sich ein Inhouse-Seminar bei Ihnen lohnen. Gern erstellen wir Ihnen ein individuelles Angebot.
Alle Preise zuzüglich der gesetzlichen Mehrwertsteuer.