Statistik - Regressionsanalyse mit R

Details
ID | 1252622 |
Dauer | 3.0 Tage |
Methoden | Vortrag mit Beispielen und Übungen. |
Vorwissen | Grundlagen der Statistik |
Zielgruppe | Datenanalysten |
Ziele
Lineare Regression nutzen
Erstellen Sie Regressionsmodelle mit einer und mehreren VariablenModelle für nichtlineare Regression aufbauen
Bauen Sie analytische Modelle für Polynome oder andere nichtlineare FormenLogistische Regression für Klassifikation nutzen
Erstellen Sie Modelle für die Gruppenzugehörigkeit von DatenNichtparametrische Regression einsetzen
Setzen Sie Techniken wie Kernregression und andere Glättungstechniken einÜbersicht
Regressionsanalysen sind statistische Analyseverfahren mit dem Ziel, Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen festzustellen. Sie wird insbesondere verwendet, wenn Zusammenhänge quantitativ zu beschreiben oder Werte der abhängigen Variablen zu prognostizieren sind. Mit R stehen eine Vielzahl von Analysemöglichkeiten bereit. Dieses Seminar zeigt Ihnen ausgehend von der einfachen linearen Regression, wie Sie lineare und nichtlineare Regressionsmodelle mit mehreren Variablen ableiten und für Prognosen nutzen können. Dabei werden auch die Themen robuste Regression und die Regression mit vielen Regressoren behandelt. Neben metrischen Zielvariablen sehen Sie auch, wie Sie mit logistischer Regression die Vorhersage von kategorialen Zielgrößen modellieren können. Das Seminar geht dann zusätzlich auch auf fortgeschrittene Themen wie semi- und nichtparametrische Regression oder Quantilsregression ein.
Termine
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Ihre Vorteile im Überblick
- Flexibles Wunschdatum
- Maßgeschneiderte Inhalte
- Intensiver Austausch
- Hoher Praxisbezug

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Themen
- Lineare Regression mit einer und mehreren Variablen nutzen
- Besondere Techniken für die lineare Regression mit vielen Regressoren verstehen
- Modelle für nichtlineare Regression aufbauen
- Daten mit der nichtparametrischen Regression untersuchen
- Gruppen klassifizieren über die logistische Regression
Beschreibung
Lernen Sie die Regressionsanalyse mit R umfassend kennen, um sowohl lineare Einfach- und Mehrfach-Regression zu beherrschen, nichtlineare Modelle aufzubauen, Daten klassifizieren zu können oder nichtparametrische Analyse durchzuführen.Services
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