Multivariate Verfahren II

Comelio GmbH
In Berlin, Hamburg, Frankfurt Am Main und an 7 weiteren Standorten

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Wichtige informationen

  • Intensivseminar berufsbegleitend
  • Fortgeschritten
  • An 10 Standorten
  • 22 Lehrstunden
  • Dauer:
    3 Tage
Beschreibung

Statistik - Multivariate Verfahren II                                                    

Wichtige informationen
Veranstaltungsort(e)

Wo und wann

Beginn Lage
auf Anfrage
Berlin
Goethestr. 34, 13086, Berlin, Deutschland
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auf Anfrage
Dresden
Rosenstraße 36, 01067, Sachsen, Deutschland
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auf Anfrage
Düsseldorf
Stadttor 1, Nordrhein-Westfalen, NRW, Deutschland
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auf Anfrage
Frankfurt Am Main
Mainzer Landstraße 50, 60325, Hessen, Deutschland
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auf Anfrage
Hamburg
Stadthausbrücke 1-3, 20355, Hamburg, Deutschland
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Was lernen Sie in diesem Kurs?

Allgemeine Kenntnisse der MathematikNicht-lineare Regression
Konfirmatorische Faktorenanalyse
Strukturgleichungsmodelle
Traditionelle Conjoint-Analyse
Auswahlbasierte Conjoint-Analyse
Neuronale Netze
Korrespondenzanalyse

Themenkreis

Kurslevel:
Fortgeschrittene

Zielgruppe:
Datenanalysten

Voraussetzungen:
Allgemeine Kenntnisse der Mathematik

Methode:
Vortrag mit Beispielen und Übungen.

Seminarziele:
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, ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in "Strukturprüfende Verfahren" und "Strukturentdeckende Verfahren". Das Seminar behandelt 7 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Auswahlbasierte Conjoint-Analyse, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Korrespondenzanalyse, Multidimensionale Skalierung, Neuronale Netze, Nichtlineare Regression und Strukturgleichungsmodelle. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Als Software werden MS Excel und SPSS, Clementine und AMOS vorgestellt. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, die Verfahren und ihre Ergebnisse zu verstehen und für eigene Daten anwenden zu können.

Themen:
A. Nicht-lineare Regression
Dauer:0.25 Tage
Wie lässt sich der nicht-lineare Zusammenhang zwischen Variablen formalisieren? – Funktionsauswahl und Modellspezifikation – Parameterschätzung – Prüfung des Modells - Beurteilung der Schätzergebnisse

B. Konfirmatorische Faktorenanalyse
Dauer:0.25 Tage
Kann ein vermuteter Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten und beobachteten Indikatorvariablen) empirisch bestätigt werden? – Modellformulierung – Pfaddiagramm und Modellspezifikation – Identifikation der Modellstruktur – Parameterschätzung – Beurteilung der Schätzergebnisse

C. Strukturgleichungsmodelle
Dauer:0.75 Tage
Wie stark ist der Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten), die sich einer direkten Messbarkeit entziehen? – Hypothesenbildung – Pfaddiagramm und Modellspezifikation – Identifikation der Modellstruktur – Parameterschätzung – Beurteilung der Schätzergebnisse

D. Traditionelle Conjoint-Analyse
Dauer:0.25 Tage
Welchen Nutzenbeitrag liefern die verschiedenen Beschreibungsmerkmale eines Objektes zu dessen Präferenzstellung im Vergleich zu anderen Objekten?

E. Auswahlbasierte Conjoint-Analyse
Dauer:0.5 Tage
Wie kann für eine Person die Auswahlentscheidung unter verschiedenen Objekten abgebildet werden?

F. Neuronale Netze
Dauer:0.5 Tage
Wie können aufgrund von Erfahrungsdaten (Lerndaten) Gruppen gebildet oder unterschieden werden sowie nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Variablen entdeckt werden? – Problemstrukturierung und Netztypauswahl – Festlegung der Netztopologie – Informationsverarbeitung in den Neuronen – Trainieren des Netzes – Anwendung des trainierten Netzes

G. Korrespondenzanalyse
Dauer:0.5 Tage
Wie können Kreuztabellen visualisiert werden? – Standardisierung der Daten – Extraktion der Dimensionen – Normalisierung der Koordinaten - Interpretation

Unsere dozenten

Unser IBM SPSS-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Berater und auch Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, statistische Datenanalyse, Data Mining und IBM SPSS. Er unterrichtet deskriptive und induktive Statistik, multivariate Verfahren und Data Mining für die Bereiche Controlling und Marketing bzw. Marktforschung.

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)

Erfahrung:
Projekte:
Im Bereich statistischer Datenanalyse führt Herr Skulschus als Berater und Projektleiter auch Projekte durch, bei denen IBM SPSS zum Einsatz kommt oder mit individueller Software-Entwicklung in Java und .NET auf Datenbank-Basis Analyse- und Reporting-Lösungen entstehen.

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.

Webseite:

  • http://www.marco-skulschus.de

  • http://de.wikipedia.org/wiki/Marco_Skulschus



Referenzkurse:
  • Statistik - Multivariate Verfahren I
  • Statistik - Deskriptive Statistik I
  • Dummy

Zusätzliche Informationen

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, ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in "Strukturprüfende Verfahren" und "Strukturentdeckende Verfahren". Das Seminar behandelt 7 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Auswahlbasierte Conjoint-Analyse, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Korrespondenzanalyse, Multidimensionale Skalierung, Neuronale Netze, Nichtlineare Regression und Strukturgleichungsmodelle. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Als Software werden MS Excel und SPSS, Clementine und AMOS vorgestellt. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, die Verfahren und ihre Ergebnisse zu verstehen und für eigene Daten anwenden zu können.