Donnerstag, 24. April 2014
 
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Multivariate Analysenmethoden zur Auswertung biologischer und chemischer Daten


Eckdaten der Veranstaltung


  • Termin: von Donnerstag, 29. November 2012 bis Freitag, 30. November 2012
  • Uhrzeit: 1. Tag: 10:00 Uhr bis 17:00 Uhr, 2. Tag: 09:00 Uhr bis 15:00 Uhr
  • Teilnahmegebühr: 690,00 € zzgl. Mehrwertsteuer (821,10 €) (Teilnahmebedingungen)
  • Veranstaltungsort: Saarbrücken (Details siehe unten)
  • Seminarcode: BMVA-0


Wer sollte teilnehmen?

Mitarbeiter/innen aus Labor- oder Qualitätsmanagement ohne grundlegende statistische Ausbildung, in deren Aufgaben- und/oder Verantwortungsbereich die Auswertung und Analyse biologischer und chemischer Daten fällt

Was wird vermittelt?

Grundlagenwissen der Statistik mit Anwendungen aus dem Alltagsumfeldes biologischer und chemischer Laboratorien

Referent(en)

Prof. Dr. rer. pol. Susan Pulham
(Dipl. Math. Dipl. Kff.)
Frau Prof. Dr. Pulham hat an der RWTH Aachen Mathematik und Betriebswirtschaft studiert und über verhaltensorientierte Kapitalmarkttheorie promoviert. Sie ist Professorin an der HTW des Saarlandes und 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 sowie Vorträge und Workshops zum menschlichen Entscheidungsverhalten.

Inhalt

TAG 1

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

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

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

Veranstaltungsort

Mercure Hotel Saarbrücken City

Hafenstrasse 8
66111 Saarbrücken
+49 (0) 681 / 38 900

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