Statistische Beratung Köln
Auch für unsere Lernenden aus Köln und Umgebung, insbesondere für die Fachrichtungen Finanzen und Wirtschaft, Biowissenschaften (Medizin, Sportwissenschaften o.Ä.), Psychologie und Soziologie, bieten wir eine umfassende, statistische Beratung an.
Unser Dienstleistungsangebot beinhaltet:
- Beratung für Statistik, Biostatistik, 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.)
- Hilfe bei der Programmierung in R, Python oder SAS.
- Hilfe bei der Fehlerbehebung bei bereits programmierten R, Python oder SAS Codes.
- Beratung bei der Anonymisierung der Daten.
- Hilfe bei der Erstellung von graphische Darstellungen.
- Hilfe bei der Interpretation der Ergebnisse.
- Individuelles Coaching und Nachhilfe: Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Mathematik oder Programmierung werden Schritt für Schritt erklärt.
- Externe Betreuung von Abschlussarbeiten.
- Co-Autorenschaft bei wissenschaftlichen Publikationen.
- Betreuung von Praktika und Praxissemester.
Angewandte statistische Verfahren
Design of Experiments, Sampling Verfahren (simple random sampling, stratified random sampling, multistage random sampling usw), 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, Grubbs 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, Faktorenanalyse, 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.
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
