Grundlagen der Statistik enthält Materialien verschiedener Vorlesungen und Kurse von H. Lohninger zur Statistik, Datenanalyse und Chemometrie .....mehr dazu.

 
 

Editorial
Einführung
Grundlagen
Allgemeine Bearbeitungsschritte
Univariate Daten
Statistische Tests
Bivariate Daten
Multivariate Daten
Einleitung
Übersicht zu multivariaten Methoden
Grundlagen
Experimental Design
Optimierung
Modellbildung
Einführung
Multivariate Kalibration
Modellbildung - ein Beispiel
Modellierung mit latenten Variablen
Test von Modellen
Multiple Regression
PCA
Faktorenanalyse
PLS
Neuronale Netze
Klassifizierung und Diskriminierung
Klassifikation vs. Kalibration
Diskrimination und Klassifikation
Gütemaße für Klassifikatoren
ROC-Kurve
LDA
KNN Klassifikation
Clusteranalyse
Einleitung
Agglomerative
Clusterverfahren
Kleinster spannender Baum
Dendrogramme
k-Means Clusteranalyse
Selbstorganisierende Netze
Mathematischer Hintergrund
Übungen
Anhang



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Last Update: 2012-10-08