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Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse mit allen Erweiterungen.

Die Varianzanalyse erlaubt die simultane Analyse einer Vielzahl von Mittelwerten verschiedener (Teil-) Stichproben. Sie kann überall dort eingesetzt werden, wo Gruppen miteinander verglichen werden sollen, dabei auch die Veränderungen von Gruppen über mehrere Zeitpunkte. Damit ist die Varianzanalyse das Verfahren der ersten Wahl zur Auswertung von Daten aus Experimenten, Quasi-Experimenten, Befragungen, Beobachtungsstudien und randomisierten kontrollierten Studien im Rahmen von Pretest-Posttest-Designs. Die Varianzanalyse ist das Standardverfahren zur Evaluation der Wirksamkeit von Maßnahmen und Interventionen.

Da die Varianzanalyse eine spezielle Variante eines Regressionsmodells ist, empfiehlt es sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die Clusteranalyse, in die Faktorenanalyse (EFA) und in die Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Dieses Modul behandelt die strukturentdeckenden Verfahren: die Clusteranalyse und die dimensionreduzierenden Verfahren (EFA/PCA). Mit einer Clusteranalyse werden ähnliche Fälle zu Gruppen (Cluster) zusammengefasst. Sie werden die hierarchische Clusteranalyse, die k-Means-Clusteranalyse und die k-Medoids-Clusteranalyse kennenlernen. Die Faktorenanalyse (EFA, Explorative Factor Analysis) und die Hauptkomponentenanalyse (PCA, Principal Component Analysis) dienen dazu, eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen zu reduzieren. Wir zeigen Ihnen beide Verfahren und ihre unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten. Bei Interesse kann die Reliabilitätsanalyse zum Auswählen geeigneter Variablen gezeigt werden.

Es empfiehlt sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

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Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”.  Sie erhalten eine fundierte Einführung in die wichtigsten Verfahren der Zeitreihenanalyse.

Die Zeitreihenanalyse umfasst eine Reihe statistischer Verfahren, die mit verschiedenen Ansätzen für verschiedene Anforderungen entwickelt wurden und sich gegenseitig ergänzen. Zeitreihen können einer Eigendynamik, zyklischen Schwankungen (wie der Saisonalität der Jahreszeiten) und den Einflüssen anderer Variablen unterliegen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie das richtige Verfahren auswählen und ein Modell für Ihre Zeitreihen entwickeln, das Ihre Daten am besten erklärt. Für kurzfristige Voraussagen eignen sich exponentielle Prognosemodelle (State-Space-Modelle) und für langfristige Prognosen die Zeitregression und die ARIMA-Modellierung.

Da die Zeitreihenregression eine Weiterentwicklung eines linearen Regressionsmodells ist, empfiehlt es sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

Woran liegt es, wenn Projekte scheitern? Häufig an mangelhafter Kommunikation im Projektteam. Jeder weiß es, aber warum wird es so wenig gelebt? In diesem praxisorientierten Seminar lernen Sie den Prozess der Informationsvermittlung gegenüber Stakeholdern zu optimieren. Sie erfahren, wie Sie die projektbegleitende Kommunikation durch den zielgerichteten Einsatz von Kommunikations- und Präsentations-Tools vertiefen, um tragfähige Lösungen zu entwickeln und das Miteinander zu stärken. In Rollenspielen und Praxisübungen steigern Sie Ihren kommunikativen Erfolg.

Das Ziel des Seminars für Unternehmen besteht darin, die Mitarbeiter mit Visual Studio und den Test-Frameworks MSTest und NUnit vertraut zu machen, um die Softwareentwicklung zu optimieren und die Qualität der entwickelten Anwendungen zu steigern. Durch die Einführung in die Visual Studio-Entwicklungsumgebung und die Integration von MSTest und NUnit lernen die Mitarbeiter, wie sie effektive Unit-Tests schreiben und automatisierte Tests durchführen können. Das Unternehmen profitiert von einer frühzeitigen Fehlererkennung, verbesserten Code-Qualität, einer optimierten Zusammenarbeit im Team und langfristigen Kosteneinsparungen durch die Integration von Tests in den Entwicklungsprozess. Das Seminar zielt darauf ab, die Produktivität und Effizienz der Entwicklungsabteilung zu steigern und das Vertrauen der Kunden in die Qualität der entwickelten Software zu stärken.