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Statistische Beratung Mainz

Auch für unsere Lernenden aus Mainz und Umgebung: Insbesondere für die Fachrichtungen Finanzen und Wirtschaft, Biowissenschaften (Medizin, Sport 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 von bereits programmierten R, Python oder SAS Codes.
  • Beratung bei der Anonymisierung der Daten.
  • Hilfe bei der Interpretation der Ergebnisse – Storytelling.
  • Individuelles Coaching und 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

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, McNemar, Grubbs, Bartlett, Levene 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, 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 Ihre Daten!