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Statistische Beratung Hamburg

Auch für unsere Studenten und Doktoranden aus Hamburg und Umgebung: Insbesondere für die Fachrichtungen Finanzen und Wirtschaft, Biowissenschaften (Medizin, Sport o.Ä.), Psychologie und Soziologie, bieten wir eine umfassende, statistische Beratung an. Somit unterstützen wir nicht nur Studenten, sondern auch Hochschulen und Universitäten bei dem Auftrag, Berufsfähigkeit zu vermitteln.

Unser Dienstleistungsangebot beinhaltet:

  • Beratung für Statistik, Biostatistik, 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 Auswertungen aus Abschlussarbeiten (Masterarbeit, Doktorarbeit oder Publikationen).
  • Statistik-Korrektorat: Wir korrigieren die Auswertungen aus Abschlussarbeiten (Masterarbeit, Doktorarbeit oder Publikationen).
  • Beratung bei der Planung von wissenschaftlichen Experimenten.
  • Beratung bei technischen Datenvorbereitungen (Datenextraktionen, Transformationen, Missing Values, Outlier u.s.w.)
  • Statistische 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.
  • Private Lernbegleitung, individuelles Coaching und Tutoring: Wir begleiten Abschlussarbeiten von A bis Z.
  • Private Nachhilfe: Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Mathematik oder Programmierung werden Schritt für Schritt erklärt.
  • Externe Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten.
  • Betreuung von Praktika und Praxissemester.

Angewandte statistische Verfahren

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 Regression, robuste Regression (z.B. Sandwich-Schätzer), gewichtete Regression, logistische Regression, Poisson Regression, nichtlineare Regression, nichtparametrische Verfahren, Überlebenszeitanalyse, multivariate Verfahren, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Confirmatory Factor Analysis, Structural-Equation-Modeling u.a.

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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.

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 Ihre Statistiken!