JMP Varianzanalyse und Regression (JANR)

Statcon, B. Schäfer
In Witzenhausen, München, Frankfurt Am Main und 1 weiterer Standort

690 
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Wichtige informationen

  • Intensivseminar
  • Fortgeschritten
  • An 4 Standorten
  • Dauer:
    1 Tag
  • Wann:
    06.12.2016
Beschreibung

In diesem Kurs werden die zwei wichtigsten Methoden der Datenanalyse vorgestellt: Varianzanalyse und Regression. Zu Beginn behandeln wir die Grundlagen der deskriptiven Statistik, sowie explorative Datenanalyse und statistische Hypothesentests. Dann werden Methoden zum Mittelwertvergleich vorgestellt, vom einfachen t- Test über die einfaktorielle bis zur mehrfaktoriellen Varianzanalyse (ANOVA) . Den zweiten Schwerpunkt bilden die Regressionsmethoden. Wir gehen auf die einfache lineare Regression, die nichtlineare Regression sowie die multiple Regression und ihre Diagnose ein. Nach dem Besuch dieses Kurses sind Sie in der Lage, Daten mit einer stetigen Zielgröße zu analysieren.

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Veranstaltungsort(e)

Wo und wann

Beginn Lage
auf Anfrage
Frankfurt Am Main
Hessen, Deutschland
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auf Anfrage
München
Bayern, Deutschland
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auf Anfrage
Wien
Wien, Österreich
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06.Dezember 2016
Witzenhausen
37213, Hessen, Deutschland
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Häufig gestellte Fragen

· Welche Ziele werden in diesem Kurs verfolgt?

JMP Varianzanalyse und Regression (JANR)

· Voraussetzungen

Grundkenntnisse der Software JMP, z. B. im Umfang des Kurses JDEX.

· Worin unterscheidet sich dieser Kurs von anderen?

Langjähre Erfahrung der Dozenten Übersichtliche Schulungsunterlagen Praxisnahe Beispiele Kurse in Englisch und Deutsch möglich

· Welche Schritte folgen nach der Informationsanfrage?

Wir können Sie per Email oder Telefon kontaktieren Sie können weitere Informationen oder Fragen klären Sie können sich für den passenden Schulungstermin anmelden

Was lernen Sie in diesem Kurs?

JMP
Datenanalyse
Datenmanagement
Hypothesentests
Varianzanalyse

Dozenten

Dipl. Ing. Boris Kulig
Dipl. Ing. Boris Kulig
Statistische Methoden, Anwendungen biometrischer Methoden, etc.

Über 15 Jahre Erfahrung im Umgang mit statistischen Methoden und Statistiksoftware im naturwissenschaftlichen Bereich Spezielle Erfahrungen in der Anwendung biometrischer Methoden Management und Organisationsentwicklung

Dipl. Stat. Sebastian Hoffmeister
Dipl. Stat. Sebastian Hoffmeister
multivariate techniques

Mr. Hoffmeister is trainer and statistical consultant for STATCON. He graduated his academic studies at the Ludwig-Maximillians University Munich / Germany. He has extensive knowledge of multivariate techniques, especially clustering algorithms and multivariate time series procedures.

Diplom-Soz. Bertram Schäfer
Diplom-Soz. Bertram Schäfer
Statistische Methoden, Anwendungen biometrischer Methoden, etc.

Dipolm Sozialwirt, DGQ Trainer Dozent Unviersität Kassel In allen Hauptbereichen der Anwendung statistischer Methoden (Sozialwissenschaften, Marktforschung, Biometrie, Qualitätssicherung, Versuchsplanung) langjährige Erfahrung. DoE Methoden Datenanalyse mit der JMP Software Datenanalyse mit der SPSS Software ANOVA und Regression Marktforschung Multivariate Daten Analyse Daten aufbereiten mit Origin SPC Methoden Statistische Methoden der Qualitätssicherung Design of Experiments (Mitautor) Messsystem- und Zuverlässigkeitsanalyse Stichprobensysteme

Themenkreis

In diesem Kurs werden die zwei wichtigsten Methoden der Datenanalyse vorgestellt: Varianzanalyse und Regression. Zu Beginn behandeln wir die Grundlagen der deskriptiven Statistik, sowie explorative Datenanalyse und statistische Hypothesentests. Dann werden Methoden zum Mittelwertvergleich vorgestellt, vom einfachen t- Test über die einfaktorielle bis zur mehrfaktoriellen Varianzanalyse (ANOVA) . Den zweiten Schwerpunkt bilden die Regressionsmethoden. Wir gehen auf die einfache lineare Regression, die nichtlineare Regression sowie die multiple Regression und ihre Diagnose ein. Nach dem Besuch dieses Kurses sind Sie in der Lage, Daten mit einer stetigen Zielgröße zu analysieren

Inhalte:

• Explorative Datenanalyse betreiben

• Hypothesentests aufstellen und verstehen

• Einfache, paarweise oder unabhängige t- Tests durchführen

• Einfaktorielle und mehrfaktorielle Varianzanalysen interpretieren

• Einfache und multiple Regressionsanalysen generieren
und ihre Voraussetzungen überprüfen

.