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Multivariate Analysenmethoden zur Auswertung biologischer und chemischer Daten
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Tag 1: 23.10.2019 | Multivariate Analysenmethoden zur Auswertung biologischer und chemischer Daten | Dr. Winterstein

Grundwissen
  • Auffrischung statistischer Grundlagen
  • Einführung in die Thematik der multivariaten Analysenmethoden

Datenvorbehandlung
  • Notwendigkeit der Datenvorbehandlung bei multivariaten Auswertungen
  • Methoden der Datenvorbehandlung

Varianzanalyse
  • Wozu braucht man die Varianzanalyse in der Laborstatistik?
  • Unter welchen Voraussetzungen kann man die Varianzanalyse anwenden?
  • Welche technische Unterstützung braucht man für die Varianzanalyse?
  • Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Varianzanalyse?

Diskriminanzanalyse
  • Wozu braucht man eine Diskriminanzanalyse in der Laborstatistik?
  • Kann ich eine Rang- und Reihenfolge wichtiger Merkmale finden?
  • Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Diskriminanzanalyse?

Regressionsanalyse
  • Wozu braucht man die Regressionsanalyse in der Laborstatistik?
  • Unter welchen Voraussetzungen kann man die Regressionsanalyse anwenden?
  • Welche technische Unterstützung braucht man für die Regressionsanalyse?
  • Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Regressionsanalyse?

Tag 2: 24.10.2019 | Multivariate Analysenmethoden zur Auswertung biologischer und chemischer Daten | Dr. Winterstein

Clusteranalyse
  • Was ist und was leistet die Clusteranalyse?
  • Welche Verfahren gibt es und was sind ihre Unterschiede?
  • Welche Aufgaben können mit der Clusteranalyse in der Laborstatistik bearbeitet werden?
  • Finde ich eine Ähnlichkeit von Objekten trotz vieler Messgrößen?
  • Wie interpretiert man die Ergebnisse der Clusteranalyse?

Hauptkomponentenanalyse
  • Was ist die Hauptkomponentenanalyse und was leistet sie?
  • Welche Aufgaben können mit der Hauptkomponentenanalyse in der Laborstatistik bearbeitet werden?
  • Wie finde ich Ausreißer in großen unübersichtlichen Datenmengen?
  • Wie interpretiert man die Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse?

Faktorenanalyse
  • Was ist die Faktoranalyse und was leistet sie?
  • Wozu braucht man die Faktorenanalyse in der Laborstatistik?
  • Unter welchen Voraussetzungen kann man die Faktorenanalyse anwenden?
  • Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Faktorenanalyse?

Neuronale Netze
  • Was sind Neuronale Netze und was leisten sie?
  • Welche Netzwerktypen gibt es und was sind die Unterschiede?
  • Welche Aufgaben kann man mit Neuronalen Netzen bearbeiten?

PLS (Partial Least Squares)
  • Was ist PLS und welche Aufgaben lassen sich damit bearbeiten?

DoE (Design of Experiments)
  • Was ist DoE und welche Aufgaben können mit Hilfe der statistischen Versuchsplanung bearbeitet werden?
  • Anwendungsbeispiele

Text Mining
  • Was ist Text Mining und welche Aufgaben können mit diesem Verfahren im Labor gelöst werden?
  • Ausblick in die nahe Zukunft

Abschlussdiskussion


Zielgruppe:
Mitarbeiter/innen aus Labor- oder Qualitätsmanagement, die über statistisches Grundwissen verfügen und sich ein tieferes Verständnis aufbauen wollen und in deren Aufgaben- und/oder Verantwortungsbereich die Auswertung und Analyse biologischer und chemischer Daten fällt. Die Teilnehmer sollten über Grundkenntnisse in Excel verfügen, da mit Excel als Statistiksoftware gearbeitet wird.

Kosten:
779,00 Euro zzgl. MwSt. (927,01 Euro)

Termin:
23.10.2019 - 24.10.2019

Anmeldeschluss:
Bis zum 22.10.2019 unter
http://anmeldung.klinkner.de

Dozent/Kursleitung:
Dr. Michael Winterstein

Veranstaltungsort:
Hotel am Triller
66117 Saarbrücken, Trillerweg 57

Kontakt:
Frau Elke Bonny
E-Mail: Diese E-Mail-Adresse ist gegen Spam Bots geschützt, Sie müssen JavaScript aktivieren, damit Sie es sehen können
Telefon: +49 (0) 681 / 982 10 - 0
Fax: +49 (0) 681 / 982 10 - 25
WWW: http://www.klinkner.de

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