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Statistik - Analyse kategorialer Daten

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  • Dauer:
    2 Tage
  • Zielgruppe:
    Information Workers
  • Vorkenntnisse:
    Allgemeine Kenntnisse der Mathematik
  • Methode:
    Vortrag mit Beispielen und Übungen.
  • Typ:
    Öffentliches Seminar / Inhouse
  • Kursnummer:
    1015704
  • Download
    Anmeldeformular | AGB | Info-Broschüre
Themen:
Die Seminarteilnehmer erhalten eine anwendungsorientierte Einführung in Logit-Modellierung und kategoriale Regression. Das Seminar behandelt Modelle zur Analyse kategorialer Daten. Kategoriale Daten sind Variablen, die eine begrenzte Anzahl von Ausprägungen (Kategorien) haben. Bei vielen der in Umfrageforschung und amtlicher Statistik erhobenen Merkmale handelt es sich um kategoriale Daten.

Inhalte

A. Logistische Regression und Logit-Modell für binäre abhängige Größen

Logit-Modelle für eine metrische Einflussgröße - Modelle für linear spezifizierte Einflussgrößen - Logit-Modelle bei kategorialen Einflussgrößen - Das lineare Logit-Modell ohne Interaktion - Logit-Modell und Alternativen

B. Schätzung, Modellanpassung und Einflussgrößen

Parameterschätzung für Regressionsmodelle - Anpassungsgüte von Modellen - Residualanalyse - Überprüfung der Relevanz von Einflussgrößen - Devianz-Analyse - Erklärungswert von Modellen

C. Alternative Modellierung von Response und Einflussgrößen

Konzeptioneller Hintergrund binärer Regressionsmodelle - Modelltypen - Modellierung von Interaktionswirkungen - Abweichung von der Binomialverteilung

C. Multinominale Modelle für ungeordnete Kategorien

Modellbildung bei mehrkategorialer abhängiger Variable - Das multinominale Logit-Modell - Einfache Verzweigungsmodelle - Modellierung als Wahlmodell der Nutzenmaximierung - Schätzen und Testen

D. Regression mit ordinaler abhängiger Variable

Das Schwellenwert- oder kumulative Modell - Das sequenzielle Modell - Schätzen und Testen

E. Zähldaten und die Analyse von Kontingenztafeln: das loglineare Modell

Die Poisson-Verteilung - Poisson-Regression - Poisson-Regression mit Dispersion - Analyse von Kontingenztafeln

F. Nonparametrische Regression

Glättungsverfahren: Lokale Regression für binäre abhängige Variable, Ansätze mit Penalisierung, Semiparametrische Erweiterung durch das partiell lineare Modell, Generalisierte additive Modell, Schätzalgorithmen - Klassifikations- und Regressionsbäume: Verzweigungen und Verzweigungskriterien, Baumgröße

G. Kategoriale Prognose und Diskriminanzanalyse

Bayes-Zuordnung als diskriminanzanalytisches Verfahren: Bayes-Zuordnung und Fehlerraten, Fehlklassifikationswahrscheinlichkeiten, Bayes-Regel und Diskriminanzfunktionen, Logit-Modell und normalverteilte Merkmale, Logit-Modell und binäre Merkmale, Kostenoptimale Bayes-Zuordnung - Geschätze Zuordnungsregeln: Stichproben und geschätzte Zuordnungsregeln, Prognosefehler

Dozent:

Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik und schloss mit einer Diplom-Arbeit zur semantischen Datenmodellierung ab und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent.

Buch-Veröffentlichungen:

Projekte: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit Berichtskomponenten, statistische Analysen und Data Mining-Modulen.

Forschung: Er leitet 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.

Zertifizierung: Marco Skulschus ist zertifiziert als "Microsoft Certified Trainer", "Microsoft Certified Application Designer" und "Oracle Certified Associate" und hat die ComptiaCTT+-Prüfung absolviert.

Weitere Informationen:

Comelio_Skulschus_BWL und Software_Grundlagen empirische Sozialforschung Comelio_Skulschus_BWL und Software_System und Systematik von Fragebögen Comelio_Skulschus_MS SQL Server_SQL Server 2005 1 Comelio_Skulschus_Oracle_PLSQL Objekte und obejktrelationale Techniken Microsoft Certified Trainer Skulschus Oracle Certified Associate