Multivariate Datenanalyse für die Pharma-, Bio- und Prozessanalytik

31.05.2016 - 01.06.2016, Frankfurt am Main

Sie haben umfangreiche, komplexe Daten, seien es Prozessdaten, Spektren oder Omics-Daten.  Aber nutzen Sie auch das volle Potential Ihrer Daten?

Mit Hilfe der multivariaten Datenanalyse kann man Zusammenhänge in den Daten erkennen, die bei einer klassischen univariaten Datenauswertung eventuell unentdeckt bleiben.

Dieser Kurs vermittelt auf anschauliche und leicht verständliche Art und Weise die Grundlagen der wichtigsten multivariaten Methoden und richtet sich damit auch an Anwender ohne große mathematische oder statistische Vorkenntnisse. Das Hauptaugenmerk liegt auf der praktischen Nutzung dieser Methoden für die eigene Aufgabenstellung.

Programm

  1. Explorative Datenanalyse mittels Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA)
  2. Modellierung von Zusammenhängen mit Partial Least Squares Regression (PLS)
  3. Klassifizierung von Daten mit PCA und Diskriminanzanalyse
  4. Anwendung der multivariaten Datenanalyse anhand ausgewählter Beispiele sowie Übungen an eigenen Datensätzen unter Anleitung der Kursleitung

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