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Nachrichten, Termine, Experten
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Sie haben umfangreiche und komplexe Daten, wie z.B. Prozessdaten oder spektroskopische Daten – aber nutzen Sie auch das volle Potential dieser Daten?
Mit Hilfe der multivariaten Datenanalyse kann man Zusammenhänge in den Daten erkennen, die bei einer klassischen univariaten Datenauswertung eventuell unentdeckt bleiben.
Der Kurs gliedert sich in zwei Teile:
Multivariate Methoden zur Datenanalyse
Anwendung der Methoden anhand von praxisnahen Beispielen und/oder eigenen Daten
Mit der Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) erhalten Sie ein Werkzeug zur Datenuntersuchung und zum Datenverständnis (explorative Datenanalyse). Sie lernen, auch große Datenmengen überschaubar darzustellen, Probleme in der Datenqualität zu ermitteln und dabei Ausreißer zu erkennen. Außerdem ermöglicht Ihnen die PCA, Strukturen und deren vielleicht bisher verborgene Ursachen in den Daten zu erkennen. Eine Weiterführung der PCA ist die Modellierung der Daten auf vorgegebene Zielgrößen. Für quantitative Zielgrößen findet hierbei insbesondere die Partial Least Squares Regression (PLS) Verwendung. Qualitative Zielgrößen werden über Klassifizierungsmodelle wie z.B. die Diskriminanzanalyse (Linear Discriminant Analysis, LDA) beschrieben. Sie werden lernen, robuste PLS-Regressionsmodelle sowie LDA-Klassifzierungsmodelle zu erstellen.
Während des Kurses wird die Möglichkeit geboten, das Gelernte an vorgegebenen realen Daten oder eigenen mitgebrachten Daten zu üben. Die entsprechende Software wird als Demoversion zur Verfügung gestellt.
Hinweise zur Teilnahme:
Termin:
21.09.2021 - 22.09.2021
Veranstaltungsort:
Online
Oline
Hessen
Deutschland
Zielgruppe:
Wissenschaftler
E-Mail-Adresse:
Relevanz:
überregional
Sachgebiete:
Biologie, Chemie
Arten:
Seminar / Workshop / Diskussion
Eintrag:
01.07.2021
Absender:
Dr. Christine Dillmann
Abteilung:
Öffentlichkeitsarbeit
Veranstaltung ist kostenlos:
nein
Textsprache:
Deutsch
URL dieser Veranstaltung: http://idw-online.de/de/event69163
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