Explorative Statistik

10 Januar 2019


Inhalte

  • Daten und deren Modellierung
    • Ideen der Wahrscheinlichkeitstheorie
    • Datenmatrix und Skalenarten
    • Kenngrößen und Visualisierung
  • Erkennen von Zusammenhängen
    • Hauptkomponentenanalyse
    • Multidimensionale Skalierung
  • Analyse von Abhängigkeiten
    • Assoziationsregeln
    • Regressionsanalyse
  • Vorhersage von Gruppenzugehörigkeiten
    • Klassifikation
    • Clusteranalyse

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