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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.
Information on participating / attending:
Date:
09/21/2021 - 09/22/2021
Event venue:
Online
Oline
Hessen
Germany
Target group:
Scientists and scholars
Email address:
Relevance:
transregional, national
Subject areas:
Biology, Chemistry
Types of events:
Seminar / workshop / discussion
Entry:
07/01/2021
Sender/author:
Dr. Christine Dillmann
Department:
Öffentlichkeitsarbeit
Event is free:
no
Language of the text:
German
URL of this event: http://idw-online.de/en/event69163
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