Statistik und Datenanalyse

Design of Experiments

Randomisierung, Fallzahlplanung

Deskriptive Statistik

Grafische Darstellung und Visualisierung der Daten

Statistische Tests (t-tests, Wilcoxon-Mann-Whitney, Chi²-Tests, Fisher u.a.) 

Korrelationen (Pearson, Spearman, Kendall, partialle u.a.)

Varianzanalyse, Lineare Modelle, gemischte Modelle, GLM

Logistische Regression

Nichtparametrische Verfahren

Prozeduren für multiple Vergleiche

Lineare und nichtlineare Regressionsmodellierung

Überlebenszeitanalyse

Structural-Equation-Modeling 

Machine Learning – Data Science – Data Mining – Predictive Analytics

Assoziationsanalyse / Warenkorbanalyse 

Hauptkomponentenanalyse, Faktoranalyse

Cluster Analyse

Klassifikation, Entscheidungsbäume, Random Forests

LM und GLM

Ridge, LASSO, LAR

Neuronale Netze, Deep Learning 

Support Vector Machines

Modellauswahl und kostenbasierte Entscheidungen

Feature Importance

ROC und Lift Charts

Predictive dependency plots, ICE plots 

Scoring und Vorhersage

Predictive Analytics

Zeitreihenanalyse

Exponential smoothing

Box-Jenkins Zeitreihenanalyse

Bivariate Zeitreihenanalyse

Autoregressive errors u.a.

Optimierung – Operations Research

Lineare und Nichtlineare Programmierung

Prozessoptimierung und Simulation

Optimale Entscheidungstheorie

Anwendungen z.B. bei Ressourcenoptimierung, Lagerbestandsoptimierung 

Simulation und Monte Carlo

Sensitivitätsanalysen

What-If Szenarien

Spezielle Lösungen für Biotech und Pharma

Nicht-Klinische Statistik

Statistische Analyse bei der Entwicklung und Validierung von Bioassays

Parallel-Line-Analyse und Parallel-Logistic Analyse (3-, 4- und 5-parametrige logistische Anpassungen) für die Schätzung der relativen Potenz bei der Wirksamkeitsbestimmung von Arzneimitteln

Tests auf Gleichheit und Äquivalenztests, Bestimmung von Äquivalenzgrenzen

Kombinierung von mehreren Assays

Behandlung von Outliers, Outlier Identifikation innerhalb Dosis-Wirkungskurven

Gemischte Modelle bei der Validierung von Assays

Konform mit den aktuellen US Pharmacopoeia Kapitel 1032, 1033 und 1034 und European Pharmacopoeia, Kapitel 5.3

Drug Discovery / Diagnostics (insbesondere Data Mining)

Nichtklinische Safety / Pharmacology

Dosis-Wirkunskurven-Analyse, Powerberechnung, Bioäquivalenz

Klinische Statistik

Statistische Analyse und Durchführung gemäß SAP (mit SAS)

Programmierung von listings, summaries, figures, tables für die Berichterstellung, ISS und ISE gemäß Spezifikationen (mit SAS)

Zusammenarbeit mit Medizinern, Statistikern und Programmierern

Validierung von SAS Programmen

Statistische Beratung und Programmierung bei Protokolländerungen