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training duration icon R - Statistische Analyse mit Bayesschen Netzen

Dauer: 2 Tage
Lieferart: Klassenraum
Zielgruppe: Datenanalysten
Kursnummer: 1000018
Methode: Vortrag mit Beispielen und Übungen.
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Tab 1

Topicsss

A. Einführung in Graphentheorie und Bayessche Netze

[Dauer: 0.25 Tage] Graphen - Knoten - Kanten - Der Graph und seine Strukturen - Von Graphen zu Bayessche Netze

B. Bayessche Netze bei statischen Daten

[Dauer: 0.75 Tage] Bayessche Netze: Definitionen, Verbindungen, Strukturen und Wahrscheinlichkeiten, Markov Blankets - Statische Modellierung: Constraint-Based Structure Learning Algorithms, Score-Based Structure Learning Algorithms, Hybrid Structure Learning Algorithms, Lernen von Parametern

C. Bayessche Netze bei zeitbezogenen Daten

[Dauer: 0.5 Tage] Zeitreihenanalyse und Vektorautoregressive Prozesse (VAR) - Dynamische Bayessche Netze für VAR - Algorithmen: Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), James–Stein Shrinkage, First-Order Conditional Dependencies Approximation

D. Bayessche Netze und Inferenz

[Dauer: 0.25 Tage] Schlussfolgerung unter Unsicherheit: Probabilistische Schlussfolgerungen, Kausale Inferenz - Inferenzen: Exakte und approximative Inferenz

Tab 3

Tab 4

Tab 5

Tab 6

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