Webinar - DHL Data Science Seminare GmbH
Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse.
In diesem Modul wird die Regressionsanalyse als grundlegendes multivariates Verfahren behandelt. Mit der Regressionsanalyse werden Regressionsmodelle entwickelt, die das Zustandekommen einer kontinuierlichen Zielgröße durch das Zusammenwirken von verschiedenen kontinuierlichen, linear oder nichtlinear wirkenden Einflussgrößen sowie deren Wechselwirkungen erklären und für Prognosen verwendet werden können. Darüber hinaus können kategoriale Gruppenvariablen verwendet werden, um das Verhalten des Modells in verschiedenen Teilpopulationen zu untersuchen. Es werden Empfehlungen zur Auswahl von Variablen gegeben und Verfahren zur automatischen Auswahl von Variablen gezeigt. Des Weiteren wird die logistische Regression vermittelt, die zur Anwendung kommt, wenn die Zielgröße keine kontinuierliche, sondern eine kategoriale Variable ist. Mit der logistischen Regression können die Variablen ermittelt werden, mit denen eine Gruppenzugehörigkeit oder das Eintreten eines Ereignisses am besten erklärt werden kann. Ein logistisches Regressionsmodell kann darüber hinaus zur Klassifikation neuer Fälle bzw. zur Prognose zukünftiger Ereignisse eingesetzt werden. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit diesen fortgeschrittenen Methoden realitätsnahe Regressionsmodelle mit hohem Erklärungswert und guten Prognosen entwickeln können.
| Termin | Ort | Preis* |
|---|---|---|
| 28.04.2025- 30.04.2025 | online | 1.779,05 € |
| 06.10.2025- 08.10.2025 | online | 1.779,05 € |
Das Ziel des Seminars besteht darin, dass fortgeschrittene Anwender innerhalb von wenigen Tagen lernen, die lineare und die logistische Regressionsanalyse umfassend kennenzulernen, mit R/RStudio auf reale Daten anzuwenden und die Ergebnisse grafisch darzustellen und korrekt zu interpretieren.
Grundlegende Fertigkeiten im Umgang mit R und RStudio und die statistischen Standardverfahren der deskriptiven und schließenden Statistik werden vorausgesetzt (Korrelationskoeffizienten wie Pearsons r und Signifikanztests wie der t-Test sollten bekannt sein). Liegen keine Vorkenntnisse vor, empfehlen wir Ihnen den Besuch des fünftägigen R-Kurses „Grundlagen der Statistik mit R”. Sollten Sie bereits solide statistische Grundkenntnisse haben und kennen sich mit Pearsons r und insbesondere dem t-Test aus, können die Voraussetzungen auch mit dem dreitägigen R-Kurs „Einführung in die Programmierung mit R” geschaffen werden.
Sie benötigen zur Teilnahme an einem unserer Online-Seminare einen Computer mit Internetzugang (empfohlene Bandbreite 1-2 MBit/s). Sie erhalten nach der Anmeldung eine detaillierte Installationsanleitung für die erforderliche Statistik- und Videokonferenz-Software (Teilnahme mit Browser möglich). Bei Bedarf können Sie einen Fernzugang zu einem Schulungscomputer mit der erforderlichen Software erhalten.
