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training duration icon Statistik - Multivariate Verfahren II

Dauer: 3 Tage
Lieferart: Klassenraum
Zielgruppe: Datenanalysten
Kursnummer: 1010316
Methode: Vortrag mit Beispielen und Übungen.

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Tab 1

Topicsss
Schlüsselthemen:
  • Nutzen und Präferenzen über die Conjoint-Analyse ableiten
  • Faktoren in Daten erkennen und bestätigen
  • Latente und manifeste Variablen über Strukturgleichungsmodelle erklären
  • Nichtlineare Regression durchführen
  • Cluster-Analyse für Segmentierung von Daten nutzen
  • Künstliche Neuronale Netze erstellen

A. Nicht-lineare Regression

[Dauer: 0.25 Tage] Wie lässt sich der nicht-lineare Zusammenhang zwischen Variablen formalisieren? – Funktionsauswahl und Modellspezifikation – Parameterschätzung – Prüfung des Modells - Beurteilung der Schätzergebnisse

B. Konfirmatorische Faktorenanalyse

[Dauer: 0.25 Tage] Kann ein vermuteter Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten und beobachteten Indikatorvariablen) empirisch bestätigt werden? – Modellformulierung – Pfaddiagramm und Modellspezifikation – Identifikation der Modellstruktur – Parameterschätzung – Beurteilung der Schätzergebnisse

C. Strukturgleichungsmodelle

[Dauer: 0.75 Tage] Wie stark ist der Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten), die sich einer direkten Messbarkeit entziehen? – Hypothesenbildung – Pfaddiagramm und Modellspezifikation – Identifikation der Modellstruktur – Parameterschätzung – Beurteilung der Schätzergebnisse

D. Traditionelle Conjoint-Analyse

[Dauer: 0.25 Tage] Welchen Nutzenbeitrag liefern die verschiedenen Beschreibungsmerkmale eines Objektes zu dessen Präferenzstellung im Vergleich zu anderen Objekten?

E. Auswahlbasierte Conjoint-Analyse

[Dauer: 0.5 Tage] Wie kann für eine Person die Auswahlentscheidung unter verschiedenen Objekten abgebildet werden?

F. Neuronale Netze

[Dauer: 0.5 Tage] Wie können aufgrund von Erfahrungsdaten (Lerndaten) Gruppen gebildet oder unterschieden werden sowie nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Variablen entdeckt werden? – Problemstrukturierung und Netztypauswahl – Festlegung der Netztopologie – Informationsverarbeitung in den Neuronen – Trainieren des Netzes – Anwendung des trainierten Netzes

G. Korrespondenzanalyse

[Dauer: 0.5 Tage] Wie können Kreuztabellen visualisiert werden? – Standardisierung der Daten – Extraktion der Dimensionen – Normalisierung der Koordinaten - Interpretation

Tab 2

Tab 3

Tab 4

Tab 5

Tab 6

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