Statistik Beratung für Unternehmen

Unsere Statistik Beratung für Unternehmen beinhaltet folgende Services:

  • Beratung für Statistik, Biostatistik, Machine Learning und Data Science
  • Beratung für Deep Learning
  • Hochwertige grafische Darstellungen
  • R, Python und SAS Programmierung
  • Reporting und Storytelling
  • Statistische und technische Dokumentation
  • Trainings und Schulungen
  • Kommunikation zwischen Statistik, Data Science und Human Beeing

Angewandte Verfahren

Design of Experiments, Sampling Verfahren (simple random sampling, stratified random sampling, multistage random sampling usw), Fallzahlplanung (in Bezug auf SE, CV, MOE, Power), deskriptive Statistik, Visualisierung der Daten, Outlier Analyse, Missing Values Analyse, Transformationen, statistische Tests (t-tests, Wilcoxon-Mann-Whitney, Chi²-Tests, Fisher u.a.), Konfidenzintervalle, Toleranzintervalle, Korrelationen (Pearson, Spearman, Kendall, partielle u.a.), Lineare Modelle, Varianzanalyse, ANOVA, gemischte Modelle, GLM, Prozeduren für multiple Vergleiche, lineare Regression, multiple Regression, robuste Regression (z.B. Sandwich-Schätzer), gewichtete Regression, logistische Regression, Poisson Regression, nichtlineare Regression, nichtparametrische Verfahren, Überlebenszeitanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Structural-Equation-Modeling u.a.

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Machine Learning, Deep Learning und Data Science 

Assoziationsanalyse, Warenkorbanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Cluster Analyse, Feature extraction, Entscheidungsbäume, Random Forests, AdaBoost, Gradient Boosting, logistische Regression, LM, Regularization, Ridge, LASSO, LAR, Support Vector Machines, Modellauswahl und kostenbasierte Entscheidungen, Feature Importance, ROC und Lift Charts, Predictive dependency plots, ICE plots, Scoring und Vorhersage, Neuronale Netze, Deep Learning.

Time Series (Zeitreihenanalyse)

Exponential smoothing, Autoregressive models, Moving Average Models, Vector Autoregression, State Space Models, VLMC, Machine Learning for Time Series, Deep Learning for Time Series e.g. LSTM

Optimierung – Operations Research

Lineare und Nichtlineare Programmierung, Prozessoptimierung und Simulation, Optimale Entscheidungstheorie

Simulation und Monte Carlo

Sensitivitätsanalysen, What-If Szenarien