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Statistische Beratung

Wir bieten Studenten, Doktoranden, Habilitanden und Lernenden der Fachrichtungen Finanzen und Wirtschaft, Biowissenschaften (Medizin, Sport o.Ä.), Psychologie und Soziologie eine umfassende, statistische Beratung an. Somit unterstützen wir als private Lernbegleiter nicht nur Studenten, sondern auch 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.
  • Beratung bei der statistischen Auswertung von Fragebögen und Umfragen.
  • Statistik-Lektorat: Wir lesen und überprüfen die statistischen Auswertungen aus Abschlussarbeiten (Masterarbeit, Doktorarbeit oder Habilitation).
  • Statistik-Korrektorat: Wir korrigieren die statistischen Auswertungen aus Abschlussarbeiten (Masterarbeit, Doktorarbeit oder Habilitation).
  • Beratung bei der Planung von wissenschaftlichen Experimenten.
  • Beratung bei technischen Datenvorbereitungen (Datenextraktionen, Transformationen, Missing Values, Outlier u.s.w.)
  • Anwendung und Testen von bereits programmierten R oder Python Codes.
  • Fehlerbehebung bei bereits programmierten R oder Python Codes.
  • Beratung bei der Anonymisierung der Daten.
  • Hochwertige graphische Darstellungen.
  • Interpretation der Ergebnisse – Storytelling.
  • Private Lernbegleitung, individuelles Coaching und Tutoring: Wir begleiten den Statistik-Teil aus Abschlussarbeiten (Masterarbeiten und Doktorarbeiten) oder aus wissenschaftlichen Publikationen von A bis Z.
  • Private Nachhilfe: Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Mathematik oder Programmierung werden Schritt für Schritt erklärt.

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

Wir freuen uns auf deine Statistiken!