Statistische Analysen mit R

In vielen Bereichen der Industrie, Kreditwirtschaft oder Forschungseinrichtungen müssen große Datenmengen analysiert und visualisiert werden. Die Statistik Programmiersprache R eignet sich für die unterschiedlichsten Anwendungsbereiche und bietet vordefinierte Funktionen und Packages für effiziente Auswertungen und graphische Darstellungen an.

Sie vertiefen Ihr vorhandenes R Wissen, können Daten aufbereiten und mit verschiedenen statistischen Methoden und Verfahren analysieren und in Form von Diagrammen visualisieren. Wichtige statistische Verfahren wie Multivariate Datenanalyse, Regressionsverfahren und Zeitreihenanalyse werden vorgestellt und erarbeitet.

Die Teilnehmer kommen aus den Daten verarbeitenden Bereichen wie z.B. Controlling, Qualitätssicherung, Labor, Forschung oder Marketing. Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in R und Statistik.

Montag, 6. bis Mittwoch, 8. Mai 2024
9.00 bis 16.30 Uhr – inklusive Pausen

Aufbereitung und Umgang mit Daten in R

• Import und Neuanlage von Datensätzen
• Verwaltung von Datensätzen
• Ändern der Struktur von Datensätzen
• Umgang mit fehlenden Werten
• Datenbereinigung

Visualisierung

• Pakete basics und ggplot2
• Scatterplot, Linienplot
• Histogramm
• Kerndichteschätzer
• Barplot
• Speichern von Grafiken

Zusammenfassende Statistiken

• Häufigkeiten und Summenbildungen
• Korrelationen und Kovarianzen
• Kreuztabellierungen

Multivariate Datenanalyse

• Hauptkomponentenanalyse
• Faktorenanalyse
• Clusteranalyse
• Bootstrapping

Testverfahren

• Normalverteilungstests
• Nicht-Parametrische Verfahren
• Umgang mit diskreten Daten
• t-Tests und ANOVA

Regressionsverfahren

• Lineare Modelle
• Verallgemeinerte lineare Modelle
• Überlebensmodelle

Zeitreihenanalyse

• Autokorrelationsfunktionen
• STL-Zerlegung
• Filtern von Zeitreihen

Anpassung von ARIMA-Modellen