Computergestützte Datenanalyse

Vorlesung

dienstags 7.30 Uhr im Hörsaal 1

und mittwochs 15.15 Uhr im Hörsaal 1 (identische Veranstaltungen)

Praktika in 3 Gruppen

dienstags und mittwochs jeweils 11 Uhr

mittwochs 13.30 Uhr

Inhalt

•  Analyse eindimensionaler Merkmale
•  Zufallsvektoren
•  Regressionsanalyse (inklusive Versuchsplanung)
•  Zeitreihenanalyse
•  Varianzanalyse
•  Clusteranalyse
•  Diskriminanzanalyse (Mustererkennung)
•  Faktoranalyse

Link zu den Vorlesungsvideos - Bitte vorher im Ilias-Kurs Computergestützte Datenanalyse anmelden und VPN aktivieren falls man sich außerhalb des Campus befindet.

Mündliche Prüfung

Die Termine der mündlichen Prüfungen werden individuell festgelegt. Die Studierenden tragen sich in eine Liste ein, die beim Dozenten vorliegt. Zur Vorbereitung der Prüfung ist ein Beleg anzufertigen, Hinweise dazu finden Sie

hier (PDF-File mit den Hinweisen)

Zwei Tage (48 Stunden) vor dem Prüfungstermin ist der Beleg in elektronischer Form an den Prüfer zu senden.

Literatur zur Lehrveranstaltung

Andreas Handl,  Torben Kuhlenkasper: Multivariate Analysemethoden. Theorie und Praxis mit R. Ebook: 3. Auflage 2017

Klaus Backhaus; Bernd Erichson, Sonja Gensler, Rolf Weiber, Thomas Weiber: Multivariate Analysemethoden, SpringerGabler 2021 (16. Auflage), Ebook
speziell mit Anwendungen aus den Wirtschaftswissenschaften

Fritz Pokropp: Lineare Regression und Varianzanalyse. Ebook: Oldenbourg , 1994

Richard A. Johnson; Dean W. Wichern: Applied multivariate statistical analysis. Pearson Education 2002

Bacher, Johann, 2002 (1996): Clusteranalyse, Anwendungsorientierte Einführung. Ebook: München, Wien, R. Oldenbourg

Christian Weiss: Datenanalyse und Modellierung mit STATISTICA, München u.a.: Oldenbourg 2007
speziell zum Statistik-Programm STATISTICA

Literatur speziell zu Anwendungen in der Chemie

Heinz W. Zwanziger, Eduard Sorkau: Kalibration analytischer Methoden: Theorie und Techniken - Eine Orientierungshilfe, Hochschulverlag Merseburg 2020

Rene Henrion, Gunter Henrion: Multivariate Datenanalyse: Methodik und Anwendung in der Chemie und Verwandten Gebieten, Springer 1996

Klaus Danzer, Hartmut Hobert, Christoph Fischbacher, Kay-Uwe Jagemann: Chemometrik: Grundlagen und Anwendungen. Springer 2001

Richard G. Brereton: Chemometrics : Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant. Wiley, 2003

Literatur zur Wiederholung der Grundlagen der Stochastik

Sheldon M. Ross: Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Elsevier Inc. 2004, 3. Auflage 2006

Frank Beichelt: Stochastik für Ingenieure : eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik, Teubner 1995