Deskriptive und induktive Statistik mit R

Seminar

In München, Hamburg, Frankfurt Am Main und an 7 weiteren Standorten

1.700 € inkl. MwSt.

Beschreibung

  • Tipologie

    Intensivseminar berufsbegleitend

  • Niveau

    Anfänger

  • Ort

    An 10 Standorten

  • Unterrichtsstunden

    22h

  • Dauer

    3 Tage

Beschreibung

Statistik mit R                                                       

Einrichtungen

Lage

Beginn

Berlin
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Goethestr. 34, 13086

Beginn

auf Anfrage
Dresden (Sachsen)
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Rosenstraße 36, 01067

Beginn

auf Anfrage
Düsseldorf (Nordrhein-Westfalen, NRW)
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Stadttor 1

Beginn

auf Anfrage
Frankfurt Am Main (Hessen)
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Mainzer Landstraße 50, 60325

Beginn

auf Anfrage
Hamburg
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Stadthausbrücke 1-3, 20355

Beginn

auf Anfrage
Munster (Niedersachsen)
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Beginn

auf Anfrage
München (Bayern)
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Baaderstraße 88-90, 80469

Beginn

auf Anfrage
Stuttgart (Baden-Württemberg)
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Königstraße 10, 70173

Beginn

auf Anfrage
Wien (Australien)
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Mariahilfer Straße 123, 1060

Beginn

auf Anfrage
Zürich (Schweiz)
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Seefeldstrasse 69, 8008

Beginn

auf Anfrage
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Fragen & Antworten

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Themen

  • Allgemeine Kenntnisse der MathematikEinführung in R
  • Deskriptive Statistik: Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen
  • Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitsverteilungen
  • Analysen für kategoriale Daten
  • Analysen für metrische Daten

Inhalte

Kurslevel:
Einsteiger

Zielgruppe:
Datenanalysten

Voraussetzungen:
Allgemeine Kenntnisse der Mathematik

Methode:
Vortrag mit Beispielen und Übungen.

Seminarziele:
R ist eine freie und damit kostenlose Programmiersprache für statistisches Rechnen und statistische Grafiken. R gilt zunehmend als die statistische Standardsprache sowohl im kommerziellen als auch im wissenschaftlichen Bereich. Der Funktionsumfang von R kann durch eine Vielzahl von Paketen erweitert und an spezifische statistische Problemstellungen angepasst werden. Dieses Seminar zeigt Ihnen zunächst, wie sie mit R grundsätzlich arbeiten können und Daten lesen und schreiben sowie Grafiken erzeugen können. Im zweiten Teil beschäftigen Sie sich mit deskriptiver Statistik, d.h. statistischen Lage- und Streuungsmaßen für metrische Daten und Korrelation sowie Kennzahlen für kategoriale Daten. Im dritten Teil lernen Sie die Theorie der Wahrscheinlichkeit sowie die gängigen statistischen Standard-Verteilungen kennen. Danach lernen Sie, typische Fragestellungen für kategoriale und metrische Daten mit Hilfe der induktiven Statistik zu beantworten und so von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen. Im letzten Teil erstellen Sie statistische Modelle und komplexe Analysen mit Hilfe der Regressionsanalyse, der Varianzanalyse und auch der Clusteranalyse.

Themen:
A. Einführung in R
Dauer:0.5 Tage
Aufrufen und Beenden von R - Fragebogen und Kodierung - Variablen, Vektoren, Matrizen und Tabellen - Data Frames: Ansprechen einzelner Variablen, Filtern von Fällen, Transformation von Daten - Arbeiten mit MS Excel und Text-Dateien für Import/Export - Grafiken und Diagramme erstellen

B. Deskriptive Statistik: Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen
Dauer:0.5 Tage
Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung bei verschiedenen Skalen - Maßzahlen der Häufigkeit: Mittelwerte (Modus, Zentralwert, Quantile, Arithmetisches / geometrisches / harmonisches Mittel - Streuungsmaße: Spannweite, Quartilsabstand, Mittlere absolute Abweichung, empirische Standardabweichung, Variationskoeffizient - Formparameter: Schiefemaße, Wölbungsmaße

C. Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitstheorie
Dauer:0.5 Tage
Grundlagen: Zufallsexperiment, Ergebnismenge und Ereignis, Zusammengesetzte Ereignisse, Absolute und relative Häufigkeiten - Wahrscheinlichkeitsbegriffe: Klassischer, statistischer und subjektiver Wahrscheinlichkeitsbegriff - Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten: Axiome und ihre Folgerungen, Bedingte Wahrscheinlichkeit, Multiplikationssatz, Stochastische Unabhängigkeit, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayessches Theorem

D. Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Dauer:0.25 Tage
Zufallsvariablen - Diskrete Verteilungen: Binomialverteilung, Poissonverteilung, Hypergeometrische Verteilung, Geometrische Verteilung - Stetige Verteilungen: Gleichverteilung, Exponentialverteilung, Normalverteilung - Maßzahlen: Erwartungswert, Mathematische Erwartung, Varianz

E. Analysen für kategoriale Daten
Dauer:0.5 Tage
Fragestellungen und Analysen sowie statistische Tests - Kommen alle Kategorien gleich häufig vor? - Entsprechen Häufigkeiten bestimmten Vorgaben? - Hat ein Anteil einen bestimmten Wert? - Unterscheiden sich Anteile in zwei oder mehr Gruppen? - Sind zwei kategoriale Variablen unabhängig? - Unterscheidet sich das Risiko in zwei Gruppen?

F. Analysen für metrische Daten
Dauer:0.75 Tage
Fragestellungen und Analysen sowie statistische Tests - Wie kann man die Verteilung von metrischen Daten beschreiben? - Ist der Mittelwert der Grundgesamtheit anders als eine bestimmte Vorgabe? - Folgt eine metrische Variable einer bestimmten Verteilung? - Wie stark ist der Zusammenhang? - Welche Form hat der Zusammenhang? - Unterscheiden sich Mittelwerte? - Wie kann man den zeitlichen Verlauf beschreiben?

Unsere dozenten

Unser Trainer für Statistik und Data-Mining mit R Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, Datenanalyse und als Berater für statistische Analyse mit R. Teilnehmer/innen seiner R-Seminare sind Betriebswirte / Volkswirtschaftler, Ingenieure und Doktoranden, die für Statistik und Data Mining R einsetzen wollen.

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 SQL" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-41-5)

  • "SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-85-9)

  • "SQL und relationale Datenbanken" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-52-1)

Erfahrung:
Projekte:
Als Berater konzipiert Herr Skulschus Analysesysteme auf Basis von relationalen Datenbanken und entwickelt dann statistische Modelle und Analysen mit R-Programmierung. Zu seinen Kunden zählen Marktforschungsunternehmen, Marketing-Abteilungen sowie Abteilungen für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung oder auch Forschungseinrichtungen.

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:
  • Dummy
Empfohlen Aufbaukurse:
  • Statistik - Explorative Analysen mit R
  • Statistik - Kategoriale Datenanalyse mit R
  • Statistik - Finanzwissenschaftliche Analyse mit R
  • Statistik - Versicherungswissenschaftliche Analyse mit R
  • Statistik - Zeitreihenanalyse mit R
  • Statistik - Regressionsanalyse mit R
  • Statistik - Statistische Versuchsplanung und Auswertung mit R


Zusätzliche Informationen

R ist eine freie und damit kostenlose Programmiersprache für statistisches Rechnen und statistische Grafiken. R gilt zunehmend als die statistische Standardsprache sowohl im kommerziellen als auch im wissenschaftlichen Bereich. Der Funktionsumfang von R kann durch eine Vielzahl von Paketen erweitert und an spezifische statistische Problemstellungen angepasst werden. Dieses Seminar zeigt Ihnen zunächst, wie sie mit R grundsätzlich arbeiten können und Daten lesen und schreiben sowie Grafiken erzeugen können. Im zweiten Teil beschäftigen Sie sich mit deskriptiver Statistik, d.h. statistischen Lage- und Streuungsmaßen für metrische Daten und Korrelation sowie Kennzahlen für kategoriale Daten. Im dritten Teil lernen Sie die Theorie der Wahrscheinlichkeit sowie die gängigen statistischen Standard-Verteilungen kennen. Danach lernen Sie, typische Fragestellungen für kategoriale und metrische Daten mit Hilfe der induktiven Statistik zu beantworten und so von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen. Im letzten Teil erstellen Sie statistische Modelle und komplexe Analysen mit Hilfe der Regressionsanalyse, der Varianzanalyse und auch der Clusteranalyse.

Deskriptive und induktive Statistik mit R

1.700 € inkl. MwSt.