Schulungen zu MATLAB und Simulink

Statistische Methoden in MATLAB

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Kursbeschreibung

In diesem Kurs analysieren Sie statistische Daten mit MATLAB® und der Statistics and Machine Learning Toolbox™. Anhand von Beispielen und Übungen verwenden Sie jeweils geeignete Funktionalitäten in MATLAB und der Statistics and Machine Learning Toolbox im Analyseprozess: vom Importieren und Organisieren von Daten über die explorative Analyse bis hin zur konfirmatorischen Analyse (Hypothesentest) und zur Simulation.
 
Themen sind unter anderem:
 
  • Datenverwaltung
  • Berechnen statistischer Kennzahlen
  • Visualisieren von Daten
  • Anpassen von Verteilungen
  • Ausführen von Signifikanztests
  • Ausführen von Varianzanalysen
  • Anpassen von Regressionsmodellen
  • Reduzieren von Datensätzen
  • Generieren von Zufallszahlen und Ausführen von Simulationen

Dieser Kurs ist von GARP mit 14 CPD credit hours anerkannt. Wenn Sie als FRM oder ERP zertifiziert sind, dann können Sie den Kursbesuch erfassen.

Tag 1 von 2


Datenimport und -organisation

Ziel: Laden und Organisieren von Daten in MATLAB für die Analyse. Zusammenführen von Daten und Umgang mit Datenlücken.

  • Importieren von Daten
  • Datentypen
  • Tabellarische Daten (Tables)
  • Zusammenführen von Daten
  • Kategoriale Daten
  • Umgang mit Datenlücken

Untersuchung der Daten

Ziel: Ausführen einer grundlegenden statistischen Untersuchung eines Datensatzes, einschließlich Visualisierung und Berechnung statistischer Kennzahlen.

  • Visualisieren von Daten
  • Berechnen von Parametern Lage, Streuung und Form
  • Berechnen von Korrelationskoeffizienten
  • Durchführen von Berechnungen mit gruppierten Daten

Verteilungen

Ziel: Untersuchen verschiedener Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Anpassen (Fitten) der Verteilungen an einen Datensatz. Verwenden von Zufallszahlen zur Bewertung der Unsicherheit oder Sensibilität eines Modells oder Ausführen von Simulationen. Erzeugen von Zufallszahlen aus verschiedenen Verteilungen und Steuern der Zufallszahlenalgorithmen in MATLAB.

  • Wahrscheinlichkeitsverteilungen und ihre Parameter
  • Vergleichen und Anpassen von Verteilungen
  • Nichtparametrische Verteilungsanpassung
  • Bootstrapping und Simulation
  • Erzeugen von Zufallszahlen aus beliebigen Verteilungen
  • Steuern des Zufallszahlenstroms

Tag 2 von 2


Hypothesentests

Ziel: Bestimmen, ob ein Datensatz eine bestimmte Hypothese ausreichend unterstützt. Anwenden von Hypothesentests für häufige Anwendungsfälle, z. B. Vergleichen der Lage-und Streuungsparameter zweier Verteilungen.

  • Konfirmatorische Datenanalyse
  • Hypothesentests für normalverteilte Daten
  • Hypothesentests für nicht normalverteilte Daten

Varianzanalyse

Ziel: Vergleichen der Mittelwerte mehrerer Datengruppen und Auffinden statistisch signifikanter Unterschiede.

  • Ausführen von Varianzanalysen (ANOVA)
  • Paarweises Vergleichen mehrerer Gruppen
  • Ausführen mehrdimensionaler ANOVA und multivariater Varianzanalysen (MANOVA)
  • ANOVA für nicht normalverteilte Daten
  • Testen auf Unabhängigkeit für kategoriale Daten

Regressionsanalyse

Ziel: Erstellen von Vorhersagemodellen durch Anpassen linearer und nichtlinearer Modelle an einen Datensatz. Erkunden von Techniken zum Verbessern der Modellgüte. Vereinfachen hochdimensionaler Datensätze durch Dimensionsreduktion

  • Lineare Regressionsmodelle
  • Anpassen linearer Modelle an Daten
  • Bewerten der Anpassung und Verfeinern des Modells
  • Logistische und verallgemeinerte lineare Regression
  • Nichtlineare Regression
  • Auswählen und Transformieren von Merkmalen

Stufe: Aufbaukurse

Voraussetzungen:

Dauer: 2 Tage

Sprachen: Deutsch, English, 한국어

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