STI Multivariate Datenanalyse
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1. Multivariate Datenanalyse für Anfänger
2. Multivariate Datenanalyse für Fortgeschrittene
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Schulungen


1. Einführung in die Multivariate Datenanalyse

Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Die Theorie wird anhand vieler Anwendungsbeispiele zur Charakterisierung und Kalibrierung von Daten gelehrt und enthält viele praktische Übungen, die vom Teilnehmer mit dem Programm "The Unscrambler" von der Fa. Camo ausgeführt werden.

  • Was ist multivariate Datenanalyse
  • Datensätze der multivariaten Datenanalyse
  • Methoden der multivariaten Datenanalyse
  • Prinzip der Hauptkomponentenanalyse (PCA)
    • Bestimmen neuer Hauptachsen
    • Interpretation der Loadings, Bedeutung der Scores
  • Multivariate Regressionsmethoden
    • Multilineare Regression (MLR)
    • Principal Component Regression (PCR)
    • Partial Least Squares Regression (PLS)
  • Erstellen von Kalibrationsmodellen
  • Wie validiert man multivariate Kalibrationsmodelle
  • Verwenden der Kalibrationsmodelle zur Vorhersage unbekannter Daten


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