Multivariate Statistik in R

Die Multivariaten Statistik in Kombination mit inferenzstatistischen Grundlagen gehört zum Basiswissen des Datenanalysten. Mit diesem Kurs erhalten Sie das methodische Rüstzeug, um die großen Vertreter der Statistik auf analytische Problemstellungen anzuwenden und mit R umzusetzen.

Der Kurs umfasst 4 übergeordnete Einheiten: Inferenzstatistische Grundlagen, Lineare Regressionsanalyse, Clusteranalyse und Hauptkomponentenanalyse. In den Einheiten erhalten die Teilnehmer zunächst eine theoretische Einführung in die Konzepte und Verfahren. Anschließend werden diese in R anhand von Beispieldaten umgesetzt. In kleinen Übungseinheiten haben die Teilnehmer schließlich die Gelegenheit das Erlernte auszuprobieren.

• Grundlagen der Inferenzstatistik kennenlernen
• Einführung in die methodischen Grundlagen der multivariaten Verfahren
• Grundlegenden Techniken der inferenzstatistischen und multivariaten Datenanalyse mit R beherrschen

• Inferenzstatistische Grundlagen
• Zentraler Grenzwertsatz, Grundlagen statistischer Testverfahren am Beispiel t-Test, Poweranalysen, Alpha- und Betafehler
• Regressionsanalysen
• Lineare Regressionsanalyse, Ausreißeranalyse, Dummy-Codierung, Multiple-Regressionen, Multikollinearität, Interpretation der Ergebnisse
• Clusteranalysen
• Hierarchische Clusteranalyse, K-Means, dichtebasiertes Clustering (DBSCAN)
• Hauptkomponentenanalyse
• Extraktion der Komponenten, Faktorrotationen, Anwendungen, Interpretation, Einbindung der Ergebnisse in Prognoseverfahren

Grundlegende Programmiererfahrung in R sollte vorhanden sein.

Training am eigenen Laptop

(Softwarevoraussetzungen und Installationsanleitung erhalten Sie im Vorfeld)