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Statistik Beratung Doktorarbeit

Statistik Beratung Doktorarbeit: Wir bieten Doktoranden der Fachrichtungen Finanzen und Wirtschaft, Biowissenschaften (Medizin, Sport o.Ä.), Psychologie und Soziologie eine umfassende, Statistik Beratung an. Somit unterstützen wir nicht nur Studenten, sondern auch Hochschulen und Universitäten bei dem Auftrag, Berufsfähigkeit zu vermitteln. Die Statistik Beratung für Doktorarbeiten beinhaltet folgende Services:

  • Beratung bei der Anwendung von Statistik, Biostatistik, Machine Learning und Data Science Verfahren.
  • Statistische Auswertung von Daten.
  • Statistische Auswertung von Fragebögen und Umfragen.
  • Statistik-Lektorat: Wir lesen und überprüfen deine Auswertungen.
  • Statistik-Korrektorat.
  • Kurze Statistik-Hilfe.
  • Beratung bei der Planung von wissenschaftlichen Experimenten.
  • Beratung bei technischen Datenvorbereitungen (Datenextraktionen, Transformationen, Missing Values, Outlier u.s.w.)
  • Programmierung in R, Python oder SAS.
  • Anwendung und Testen von bereits programmierten R, Python oder SAS Codes.
  • Fehlerbehebung bei bereits programmierten R, Python oder SAS Codes.
  • Beratung bei der Anonymisierung der Daten.
  • Hochwertige graphische Darstellungen.
  • Interpretation der Ergebnisse – Storytelling.
  • Berichterstellung in Word, PDF oder PowerPoint.
  • Individuelles Coaching und 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 (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, Faktoranalyse, CFA, EFA, Structural-Equation-Modeling u.a.

Machine 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, 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.

Zeitreihenanalyse

Exponential smoothing, ARIMA Modelle, Box-Jenkins Zeitreihenanalyse, autoregressive error models usw.

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!