Interessenbekundung zur Bedarfsermittlung

der Biometriekurse für das Jahr 2017

Abschluss: 30. Oktober 2016

A: Klären Sie die Finanzierung Ihrer Kursteilnahme (normale Dienstreisekosten)

B: Die unten aufgeführten Kurse sind kein Plan (!), sondern eine Liste, deren Auswahl ein Plan wird

C: Entscheiden Sie sich für einige Kurse - nicht für das Maximalprogramm

D: Bekunden Sie Ihr Interesse (keine Anmeldung!) mit X in der vorgesehenen Spalte

E: Die Anzahl der Interessenten entscheidet (mit) über die Realisierung eines Kurses

F: Geben Sie unbedingt Ihre Institution an.

über die Biometriebeauftragten der Institution

Bitte ihre  Institution  angeben!
Name
E-Mail

  

Kurs Inhalt X
 Biometrie 2

Fortsetzung der Einführung in die Biometrie - Grundlage: Heft 2: Schätzen eines Parameters und Vergleich von bis zu zwei Parametern.

 Biometrie 3

Fortsetzung der Konsultationen zur Heftreihe "Einführung in die Biometrie" - Grundlage: Heft 3: Vergleich von mehr als zwei Parametern.

Einführung in SAS

Anhand der Berechnung statistischer Maßzahlen, der Durchführung statistischer Tests sowie verschiedener Formen grafischer Veranschaulichungen werden die Datenein- und -ausgabe sowie der Aufbau von SAS gezeigt.

Einführung in R
R ist eine moderne Programmiersprache, zu der umfangreiche Open-Source-Programmpakete vorliegen. Die Einführung umfasst den Im- und Export von Daten, das Erstellen von Grafiken, das Berechnen statistischer Maßzahlen sowie einige statistische Tests.
Einführung in SAS-SQL
Auch in SAS verwendbare Sprache zum Behandeln von Daten, Tabellen und Datenbanken; häufig die geschicktere Aternative zu Arbeiten mit mehreren Datenschritten.
Quantilsregression in SAS und R
Diese Regressionsmethode beruht nicht wie die konventionelle Regression auf der Mittelwertanalyse sondern, auf der Analyse der Quantile der bedingten Verteilung einer Zufallsvariablen.
Diskriminanzanalyse in SAS und R
Die Methode der multivariaten Statistik dient der Zuordnung von Objekten zu bestimmten Gruppen unter Berücksichtigung mehrerer Merkmale. Ziel ist es geignete Merkmale zu finden, die Daten zu klassifizieren.
Clusteranalyse in SAS und R
Eine Methode der multivariaten Statistik zur Strukturierung heterogener Objekte in vorher nicht definierte ähnliche Gruppen anhand mehrerer Merkmale.
Planen und Auswerten von Fragebögen
Planen von Fragebögen, technische Umsetzung und Einführung in die statistischen Methoden zur Interpretation der Ergebnisse sind Thema des Kurses.
Zeitreihenanalyse in R
Inhalt der Kurse sind Charakteristika von Zeitreihen, Modellierung mit ARIMA-Modellen, Behandlung von Periodizitäten in Zeitreihen und Zusammenhängen zwischen Zeitreihen.
Generalisierte lineare Modelle in R
Die Modellierung von Zielgrößen, die stetig, symmetrisch und approximativ Normalverteilt sind erfolgt mit der klassischen Reggresions- und Varianzanalyse. Die verallgemeinerten linearen Modelle(GLM) ermöglichen die Modellierung von Zielgrößen mit diskreter und asymetrischer Verteilung.
Gemischte Modelle in R
Die Modellierung von Zielgrößen, enthält feste und zufällige Effekte. Ein gemischtes Modell wird angewendet um mehrere zufällige Effekte zu berücksichtigen. Ein Anwendungsbeispiel sind Versuchsserien an mehreren Orten zu unterschiedlichen Zeitpunkten.
Geostatistik mit R
Einführung in statistische Verfahren mit georeferenzierten, ortsabhängigen (ortsgebundenen) Daten (Variablen) z.B. Kriging-Verfahren
Einführung in JMP-Genomics
Die Erweiterung der Software JMP um die Möglichkeiten zur Visualisierung und Analyse von molekulargenetischen Daten aus Sequenzierung oder Microarrays wird behandelt.

Bemerkungen oder eigener Vorschlag      ?

        alles o.k. ??

 




Nach oben 
Seite Drucken 
Newsmeldung


weitere News
Termine
Zu Favoriten hinzufügen