Montag, 26. September 2016
 
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Multivariate Analysemethoden zur Auswertung biologischer und chemischer Daten


Eckdaten der Veranstaltung


Auch als Inhouse-Seminar


Teil eines Weiterbildungsstudiengangs
  • Termin: von Mittwoch, 24. Februar 2016 bis Donnerstag, 25. Februar 2016
  • Uhrzeit: Tag 1: 10:00-17:00, Tag 2: 09:00-15:00
  • Teilnahmegebühr: 779,00 € zzgl. MwSt. (927,01 €) (Teilnahmebedingungen)
  • Veranstaltungsort: Saarbrücken (Details siehe unten)
  • Veranstaltungscode: BMVA-0


Wer sollte teilnehmen?

Mitarbeiter/innen aus Labor- oder Qualitätsmanagement, die über statistisches Grundwissen verfügen und sich ein tieferes Verständnis aufbauen wollen und in deren Aufgaben- und/oder Verantwortungsbereich die Auswertung und Analyse biologischer und chemischer Daten fällt. Die Teilnehmer sollten über Grundkenntnisse in Excel verfügen, da mit Excel als Statistiksoftware gearbeitet wird.

Was wird vermittelt?

Inhalte aus der multivariaten Statistik mit Anwendungen aus dem Alltagsumfeld biologischer und chemischer Laboratorien

Referent(en)

Prof. Dr. Susan Pulham
(Diplom-Mathematikerin, Diplom-Kauffrau)
Frau Prof. Dr. Pulham ist Professorin für Wirtschaftsmathematik und Statistik an der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes (htw saar) in Saarbrücken. Sie hat an der RWTH Aachen Mathematik und Betriebswirtschaft studiert und über verhaltensorientierte Kapitalmarkttheorie promoviert. Sie hält Vorlesungen an verschiedenen Hochschulen und Berufsakademien zu Themen der Mathematik, Statistik und des Operations Research. Seit vielen Jahren führt sie auch betriebliche Veranstaltungen zu diesen Themen durch und hält Vorträge und Workshops zum menschlichen Entscheidungsverhalten. Sie ist Dozentin und wissenschaftliche Leitung des berufsbegleitenden Masterstudiengangs "Labor- und Qualitätsmanager/in".

Programm

Tag 1: 24.02.2016

Einführung in die Thematik der multivariaten Analysemethoden

Varianzanalyse
  • Wozu braucht man die Varianzanalyse in der Laborstatistik?
  • Unter welchen Voraussetzungen kann man die Varianzanalyse anwenden?
  • Welche technische Unterstützung braucht man für die Varianzanalyse?
  • Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Varianzanalyse?

Regressionsanalyse
  • Wozu braucht man die Regressionsanalyse in der Laborstatistik?
  • Unter welchen Voraussetzungen kann man die Regressionsanalyse anwenden?
  • Welche technische Unterstützung braucht man für die Regressionsanalyse?
  • Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Regressionsanalyse?

Tag 2: 25.02.2016

Erweiterungen der Regressionsanalyse
  • Welche Erweiterungen der Regressionsanalyse gibt es?
  • Wozu braucht man diese Erweiterungen in der Laborstatistik?
  • Welche technische Unterstützung benötigt man für diese Erweiterungen?
  • Wie interpretiert man die Ergebnisse der Erweiterungen der Regressionsanalyse?

Faktorenanalyse
  • Wozu braucht man die Faktorenanalyse in der Laborstatistik?
  • Unter welchen Voraussetzungen kann man die Faktorenanalyse anwenden?
  • Welche technische Unterstützung braucht man für die Faktorenanalyse?
  • Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Faktorenanalyse?

Abschlussdiskussion


Wichtiger Hinweis:
Bitte bringen Sie einen Laptop zum Seminar mit, auf dem ein Tabellenkalkulationsprogramm (vorzugsweise Microsoft Excel in der Version 2003, 2007 oder 2010) installiert ist. Bitte setzen Sie sich wegen der benötigten Add-Ins mit der Referentin, Frau Prof. Dr. Pulham, unter der E-Mail-Adresse Diese E-Mail-Adresse ist gegen Spambots geschützt! JavaScript muss aktiviert werden, damit sie angezeigt werden kann. in Verbindung.

Veranstaltungsort

Mercure Hotel Saarbrücken City

Hafenstraße 8
66111 Saarbrücken
+49 (0) 681 / 389 00
Für weitere Informationen klicken Sie bitte die Karte an.

weitere Stichworte aus dem Inhalt

Abhängigkeitsmessung bei nominalen Merkmalen, Abweichung, Balkendiagramm, bedingte Häufigkeiten, eindimensionale deskriptive Statistik, empirische Verteilungsfunktionen, Erwartungswert, graphische Darstellungen von Daten, Grenzwertsätze der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Histogramme, Hypothesentests, Konfidenzintervall, Konfidenzniveau, Kontingenztabellen, Kovarianz, Lageparameter, lineare Regression, mathematische Geheimsprache, Methode der kleinsten Fehlerquadrate, ordinale Merkmale, quantitative Merkmale, Signifikanz, statistische Schätzverfahren, stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen, Streuungsdiagramm, Streuungsparameter, Varianz, Verteilung, Wahrscheinlichkeiten, Zusammenhangsuntersuchung bei nominalen Merkmalen, zweidimensionale deskriptive Statistik

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