Ressourcen

Folgende Skripte, Codes und Videos stehen frei zum Download oder Ansicht zur Verfügung:

  • Statsomat: Unsere Apps für automatische statistische Analyse mit R und Python
  • Python Skript für die Auswertung von Bioassay-Daten
  • Python Skript für Time Series Forecasting mit Deep Learning und LSTM 
  • Die Hauptkomponentenanalyse, ein Lehrvideo
  • R und Python live und interaktiv ausprobieren 
  • Folien für den ersten Teil der Vorlesung „Anwendungen mit SAS. Direkt aus der Praxis!“ gehalten von Denise als Lehrbeauftragte an der Hochschule Koblenz im Fachbereich Mathematik. Im ersten Teil wird insbesondere über die Simulation von Zufallsvariablen gesprochen. Dieser Teil der Vorlesung basiert zum größten Teil auf das Buch Introductory Statistics and Random Phenomena. Manfred Denker et al. Birkhaeuser Boston (1998). Download: Simulation.pdf.
  • Folien für den zweiten Teil der Vorlesung „Anwendungen mit SAS. Direkt aus der Praxis!“ gehalten von Denise als Lehrbeauftragte an der Hochschule Koblenz im Fachbereich Mathematik. In diesem Teil werden multivariate Statistik-Verfahren präsentiert und den Zusammenhang mit dem Begriff Data Mining erstellt. Es werden in diesem Teil sogenannte unsupervised Verfahren, i.e. Methoden für die Clusteranalyse und Hauptkomponentenanalyse dargestellt. Download: Unsupervised.pdf.
  • Folien für den dritten Teil der Vorlesung „Anwendungen mit SAS. Direkt aus der Praxis!“ gehalten von Denise als Lehrbeauftragte an der Hochschule Koblenz im Fachbereich Mathematik. In diesem Teil werden multivariate Statistik-Verfahren präsentiert und den Zusammenhang mit dem Begriff Data Mining erstellt. Es werden in diesem Teil sogenannte supervised Verfahren, insbesondere die Logistische Regression dargestellt. Download: Supervised.pdf.