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Statistik - Multivariate Verfahren II

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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:
    1010316
  • Download
    Anmeldeformular | AGB | Info-Broschüre
Themen:
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.

Inhalte

A. Auswahlbasierte Conjoint-Analyse

Wie kann für eine Person die Auswahlentscheidung unter verschiedenen Objekten abgebildet werden?

B. Konfirmatorische Faktorenanalyse

Kann ein vermuteter Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten und beobachteten Indikatorvariablen) empirisch bestätigt werden?

C. Korrespondenzanalyse

Wie können Kreuztabellen visualisiert werden?

D. Multidimensionale Skalierung

Wie lassen sich Objekte im Wahrnehmungsraum von Personen positionieren, und wie lauten die Dimensionen dieses Raumes?

E. Neuronale Netze

Wie können aufgrund von Erfahrungsdaten (Lerndaten) Gruppen gebildet oder unterschieden werden sowie nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Variablen entdeckt werden?

F. Nichtlineare Regression

Wie stark ist der als nichtlinear unterstellte Zusammenhang zwischen metrisch-skalierten Variablen?

G. Strukturgleichungsmodelle

Wie stark ist der Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten), die sich einer direkten Messbarkeit entziehen?

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