Statistische Beratung
Wir bieten erwachsenen Lernenden der Datenanalyse (Doktoranden, Habilitanden, Angestellten u.a.) insbesondere der Fachrichtungen Biowissenschaften (Medizin, Sport o.Ä.), Finanzen und Wirtschaft, Psychologie und Soziologie eine umfassende, statistische Beratung an.
Als private Statistikberater unterstützen wir Hochschulen und Universitäten bei dem Auftrag, Berufsfähigkeit zu vermitteln. Ein Mix aus bewährten technischen und didaktischen Mitteln garantiert eine hohe pädagogische Qualität unserer Beratung.
Statistische Beratung:
- Beratung für Statistik, Biostatistik, Ökonometrie, Machine Learning und Data Science.
- Beratung bei der statistischen Auswertung von Daten (Datenanalyse).
- Beratung bei der statistischen Auswertung von Fragebögen und Umfragen.
- Beratung bei der Planung von wissenschaftlichen Experimenten.
- Beratung bei technischen Datenvorbereitungen (Datenextraktionen, Transformationen, Missing Values, Outlier u.s.w.)
- Fehlerbehebung bei bereits programmierten R oder Python Skripten.
- Beratung bei der Anonymisierung der Daten.
- Hilfe bei der Erstellung von graphischen Darstellungen.
- Hilfe bei der Interpretation der Ergebnisse und Storytelling.
- Private Lernbegleitung, Coaching und Tutoring
- Private Nachhilfe in Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Mathematik oder Programmierung
- Externe Betreuung von Abschlussarbeiten.
- Co-Autorenschaft bei wissenschaftlichen Publikationen.
Angewandte statistische Verfahren und Methoden
Design of Experiments, Sampling Verfahren, Fallzahlplanung (in Bezug auf SE, CV, MOE, Power), deskriptive Statistik, Visualisierung der Daten, Outlier Analyse, Missing Values Analyse, Transformationen, statistische Tests, Konfidenzintervalle, Toleranzintervalle, Korrelationen (Pearson, Spearman, Kendall, partielle u.a.), Lineare Modelle, Varianzanalyse, ANOVA, gemischte Modelle, GLM, Prozeduren für multiple Vergleiche, lineare Regression, multiple lineare Regression, robuste Regression (z.B. Sandwich-Schätzer), gewichtete Regression, logistische Regression, Poisson Regression, nichtlineare Regression, nichtparametrische Verfahren, Überlebenszeitanalyse, Meta-Analyse, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, CFA, EFA, Structural-Equation-Modeling u.a.
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Machine Learning und Data Science
Assoziationsanalyse, Warenkorbanalyse, Hauptkomponentenanalyse (PCA), Faktoranalyse, Cluster Analyse, Feature extraction, Entscheidungsbäume, Random Forests, AdaBoost, Gradient Boosting, logistische Regression, LM, Regularization, Ridge, LASSO, LAR, Support Vector Machines, Neuronale Netze, Deep Learning, Modellauswahl und kostenbasierte Entscheidungen, Feature Importance, ROC und Lift Charts, Predictive dependency plots, ICE plots, Scoring und Vorhersage.
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
