Schulung Regressionsanalyse mit R

Dauer:
3 Tage
Zielgruppe:

Die Teilnehmer kommen aus den Daten verarbeitenden Bereichen wie z.B. Controlling, Qualitätssicherung, Labor, Forschung oder Marketing. Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in R und Statistik. Im Workshop wird das effektive Arbeiten mit dem statistische Analyseverfahren Regressionsanalyse systematisch vermittelt. Auch die Themen nichtparametrische Regression und die Modellbildung mit Neuronalen Netzen wird vorgestellt.

Schulung Regressionsanalyse mit R

Kursinhalte:

Einfache lineare Regression
  • Regression als Deskription
  • Regressionsgerade
  • Bestimmtheitsmaß
  • Konfidenzintervalle
  • Prognoseintervalle, Tests – Residualanalyse
Multiple lineare Regression
  • Regressionsmodell: KQ- und GKQ-Schätzung, Heteroskedastische Störungen
  • Clusterweise Regression
  • Multivariate multiple Regression
Lineare Regression mit vielen Regressoren
  • Hauptkomponentenregression
  • Partial Least Squares-Regression
  • Reduzierte Rang-Regression
Nichtlineare Regression
  • Formen nichtlinearer Abhängigkeiten
  • Linearisierbare Zusammenhänge
  • Polynomiale Regressionsmodelle
  • Inferenzmethoden
Nichtparametrische Regression
  • Kernregression
  • Lokale polynomiale Glättung
  • Spline-Regression
  • Additive Modelle
  • Regressionsbäume
Quantilsregression
  • Quantilsfunktion
  • Regressionsquantile
  • Parameterschätzung
Logistische Regression
  • Binomialverteilte Zielgrößen
  • Logitmodelle für mehrkategoriale Zielgrößen
  • Schätzen und Testen für mehrkategoriale Modelle
Modellbildung mit Neuronalen Netzen
  • Neuronale Netze in Abgrenzung zu Regressionsverfahren
  • Modellbildung in R mit dem Package neuralnet
  • Vergleich der Modellschätzungen mit Regressionen und Neuronalen Netzen

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