Einführung in die Statistik mir R

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Einführung in die Statistik mir R"

Transkript

1 Einführung in die Statistik mir R ww w. syn t egris.de

2 Überblick GESCHÄFTSFÜHRUNG Andreas Baumgart, Business Processes and Service Gunar Hofmann, IT Solutions Sven-Uwe Weller, Design und Development Jens Wiemer, Finance & Administration GRÜNDUNGSJAHR & FIRMENSITZ 2000, Neu-Isenburg bei Frankfurt am Main MITARBEITER >35 hoch qualifizierte Entwickler, Architekten und Berater mit jahrelanger Projekterfahrung. Wir arbeiten In-House oder bei Ihnen vor Ort. SCHWERPUNKTE Data Warehouse, Business Process Development, Anwendungsentwicklung, Administration, Schulung

3 Gegenstand Syntegris bietet umfassende Unterstützung bei der Planung, Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Softwarelösungen. Dies gilt für das gesamte Spektrum, angefangen bei der fachlichen Konzeption, dem Prozessdesign über die Entwicklung und Modernisierung der Businesslogik mit JEE oder APEX, bis zum produktiven Betrieb der Anwendung, der Administration und dem Tuning von Datenbanken. Wir erstellen komplette Business Universen, DWH- Architekturen oder einzelne Data Marts für Ihre systemübergreifende betriebliche Steuerung und das Reporting. Wir konzipieren und erstellen für unsere Kunden individuelle maßgeschneiderte Lösungen. Syntegris ist von Beginn an Oracle Partner und mittler- weile auch Oracle Gold Partner Database Specialized.

4 Geschäftsbereiche

5 Oracle umarmt R Interaktion zwischen Oracle und R R ist Bestandteil der Oracle Advanced Analytics Option Oracle R Enterprise erlaubt es den Anwendern der R-Sprache, bestehende Scripts und Statistikmodelle mit Informationen in der Oracle-Datenbank zu verbinden. R-Scripts können über gewöhnliche SQL- Befehle (Structured Query Language) aufgerufen werden. Oracle bietet eine gegenseitige Integration zwischen R und dem Hadoop-Rahmenwerk für die Verarbeitung großer Datenmengen an. Dadurch könnten R-Programmierer ein Script schreiben und dieses dann in verschiedenen Umgebungen einsetzen, einschliesslich in den Big-Data-Appliances der Datenbanker. Auf die Resultate aus dem Advanced-Analytics-Modul kann zudem aus Oracles BI-Suite (Business Intelligence) und aus der Exalytics In-Memory-Appliance heraus zugegriffen werden.

6 R R ist eine freie Programmiersprache für statistisches Rechnen und statistische Grafiken. R ist Teil des GNU-Projekts und auf vielen Plattformen verfügbar. R gilt zunehmend als die Standardsprache für statistische Problemstellungen sowohl im kommerziellen als auch im wissenschaftlichen Bereich R läuft in einer Kommandozeilenumgebung. Erweiterungsmöglichkeiten Benutzeroberflächen Pakete

7 R Studio

8 Statistik Theorie Was ist Statistik Statistik ist die Lehre von Methoden zum Umgang mit quantitativen Informationen (Daten). Sie ist eine Möglichkeit, eine systematische Verbindung zwischen Erfahrung (Empirie) und Theorie herzustellen. Statistik wird als eigenständige mathematische Disziplin über das Sammeln, die Analyse, die Interpretation oder Präsentation von Daten betrachtet Statistik wird als Teilgebiet der Mathematik, insbesondere der Stochastik, angesehen. Untersuchungsgegenstand der Statistik sind Vorgänge, deren Resultate nicht mit Sicherheit vorhersehbar sind und die man daher als Zufallsexperimente bezeichnet. In diesem Sinne ist jede Messung, deren Resultate streuen, z.b. die Ausbildung der individuellen Körpergröße oder das Steueraufkommen einer Region ein Zufallsexperiment.

9 Statistik Theorie Teilgebiete der Statistik Die deskriptive Statistik Die induktive Statistik Explorative Statistik

10 Statistik Theorie Betrachtungsgegenstand der Statistik Beobachtet werden Attribute (Merkmale) von realen Objekten. Für statistische Auswertungen ist eine Abbildung (Zuordnung) jeder Ausprägung eines Attributes auf eine Zufallsvariable (Zahl) notwendig. Ein wesentliches Augenmerk ist bei der Abbildung einer Ausprägung auf das Skalenniveau zu richten- Nominales Messniveau Ordinales Messniveau Kardinales Messniveau Die Statistik betrachtet nur (Zufalls-)Zahlen, keine Einheiten wie Gewicht, Länge, Frequenz, etc.

11 Statistik Theorie Skalenniveau

12 Statistik Beispiel Abbildung eines Attributs Geburtstag einer Person am Die Art der Abbildung

13 Univariate Daten Folgende Kennzahlen und Lageparameter eignen sich für die Beschreibung univariater, d.h. eindimensionaler Daten: Mittelwert (nur kardinal) Standardabweichung (nur kardinal) Varianz (nur kardinal) Minimum Maximum Spannweite Median Quantile Schiefe (nur kardinal) Die Schiefe beschreibt die Art und Stärke der Asymmetrie einer Verteilung. Sie zeigt an, ob und wie stark die Verteilung nach rechts (positive Schiefe) oder nach links (negative Schiefe) geneigt ist. Wölbung (bzw. Excess) (nur kardinal) Die Wölbung ist eine Maßzahl für die Steilheit bzw. Spitzigkeit einer Verteilung. Sie das zentrale Moment 4. Ordnung. Verteilungen mit geringer Wölbung streuen relativ gleichmäßig; bei Verteilungen mit hoher Wölbung resultiert die Streuung mehr aus extremen, aber seltenen Ereignissen. Exzess=0: normalgipflig, > 0 steilgipflig, < 0

14 Univariate Daten Folgende graphische Darstellungen eignen sich für univariate Daten: Histogramme BoxPlots

15 Livedemo stetige Attribute

16 Korrelation Die Korrelation beschreibt den linearer Zusammenhang zwischen kardinalen Daten Der Korrelationskoeffizient liegt zwischen -1 und 1. Oft: Absolut Wert <= 0.2 kein Zusammenhang Absolut Wert > 0.2 und <= 0.5 schwacher Zusammenhang Absolut Wert > 0.5 starker Zusammenhang Eine Korrelation beschreibt jedoch keine Ursache-Wirkungs-Beziehung in die eine und/oder andere Richtung, d.h. aus einem starken Zusammenhang folgt nicht, dass es auch eine eindeutige Ursache-Wirkungs-Beziehung gibt. y x falsch Beispiele: Aus der Tatsache, dass in Sommern mit hohem Speiseeisumsatz viele Sonnenbrände auftreten, kann man nicht schlussfolgern, dass Eisessen Sonnenbrand erzeugt. Zwischen dem Rückgang der Störche und einem Rückgang der Anzahl Neugeborener kann es durchaus eine Korrelation geben, aber weder bringen Störche Kinder noch umgekehrt.

17 Livedemo Korrelation

18 Regression Regressionsanalysen sind statistische Analyseverfahren, die zum Ziel haben, Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Sie werden insbesondere verwendet, wenn Zusammenhänge quantitativ zu beschreiben oder Werte der abhängigen Variablen zu prognostizieren sind. Mathematisch kann die Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen x und der abhängigen Variablen y im eindimensionalen Fall dargestellt werden als y=f(x)+e

19 Livedemo Regression

20 Fazit Ich muss meine Daten verstehen, bevor ich eine sinnvolle statistische Aussage treffen kann. R ist das Werkzeug!

21 Danke SYNTEGRIS INFORMATION SOLUTIONS GMBH HERMANNSTRASSE NEU-ISENBURG FON (06102) FAX (06102) SYNTEGRIS.DE

Firmenprofil. www.syntegris.de

Firmenprofil. www.syntegris.de Firmenprofil www.syntegris.de Überblick GESCHÄFTSFÜHRUNG Andreas Baumgart, Business Processes and Service Gunar Hofmann, IT Solutions Sven-Uwe Weller, Design und Development Jens Wiemer, Finance & Administration

Mehr

Eine computergestützte Einführung mit

Eine computergestützte Einführung mit Thomas Cleff Deskriptive Statistik und Explorative Datenanalyse Eine computergestützte Einführung mit Excel, SPSS und STATA 3., überarbeitete und erweiterte Auflage ^ Springer Inhaltsverzeichnis 1 Statistik

Mehr

1,11 1,12 1,13 1,14 1,15 1,16 1,17 1,17 1,17 1,18

1,11 1,12 1,13 1,14 1,15 1,16 1,17 1,17 1,17 1,18 3. Deskriptive Statistik Ziel der deskriptiven (beschreibenden) Statistik (explorativen Datenanalyse) ist die übersichtliche Darstellung der wesentlichen in den erhobenen Daten enthaltene Informationen

Mehr

2. Deskriptive Statistik 2.1. Häufigkeitstabellen, Histogramme, empirische Verteilungsfunktionen

2. Deskriptive Statistik 2.1. Häufigkeitstabellen, Histogramme, empirische Verteilungsfunktionen 4. Datenanalyse und Modellbildung Deskriptive Statistik 2-1 2. Deskriptive Statistik 2.1. Häufigkeitstabellen, Histogramme, empirische Verteilungsfunktionen Für die Auswertung einer Messreihe, die in Form

Mehr

Einfache Statistiken in Excel

Einfache Statistiken in Excel Einfache Statistiken in Excel Dipl.-Volkswirtin Anna Miller Bergische Universität Wuppertal Schumpeter School of Business and Economics Lehrstuhl für Internationale Wirtschaft und Regionalökonomik Raum

Mehr

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik In der beschreibenden Statistik werden Methoden behandelt, mit deren Hilfe man Daten übersichtlich darstellen und kennzeichnen kann. Die Urliste (=Daten in der Reihenfolge ihrer Erhebung)

Mehr

DWH Szenarien. www.syntegris.de

DWH Szenarien. www.syntegris.de DWH Szenarien www.syntegris.de Übersicht Syntegris Unser Synhaus. Alles unter einem Dach! Übersicht Data-Warehouse und BI Projekte und Kompetenzen für skalierbare BI-Systeme. Vom Reporting auf operativen

Mehr

Analog zu Aufgabe 16.1 werden die Daten durch folgenden Befehl eingelesen: > kredit<-read.table("c:\\compaufg\\kredit.

Analog zu Aufgabe 16.1 werden die Daten durch folgenden Befehl eingelesen: > kredit<-read.table(c:\\compaufg\\kredit. Lösung 16.3 Analog zu Aufgabe 16.1 werden die Daten durch folgenden Befehl eingelesen: > kredit

Mehr

Grundlagen der Datenanalyse am Beispiel von SPSS

Grundlagen der Datenanalyse am Beispiel von SPSS Grundlagen der Datenanalyse am Beispiel von SPSS Einführung Dipl. - Psych. Fabian Hölzenbein hoelzenbein@psychologie.uni-freiburg.de Einführung Organisatorisches Was ist Empirie? Was ist Statistik? Dateneingabe

Mehr

Formatierte Berichte Excel-Dateien mittels PL/SQL erzeugen. Robert Marz its-people

Formatierte Berichte Excel-Dateien mittels PL/SQL erzeugen. Robert Marz its-people Formatierte Berichte Excel-Dateien mittels PL/SQL erzeugen Robert Marz its-people 1 Robert Marz Technical Architect Portfoliomanagement Datenbanken its-people Hochtaunus GmbH robert.marz@its-people.de

Mehr

Methoden der empirischen Sozialforschung I

Methoden der empirischen Sozialforschung I Methoden der empirischen Sozialforschung I Annelies Blom, PhD TU Kaiserslautern Wintersemester 2011/12 Übersicht Quantitative Datenauswertung: deskriptive und induktive Statistik Wiederholung: Die wichtigsten

Mehr

90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft

90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft Prof. Dr. Helmut Küchenhoff SS08 90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft am 22.7.2008 Anmerkungen Überprüfen Sie bitte sofort, ob Ihre Angabe vollständig ist. Sie sollte

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Übung 2 28.02.2008 1 Inhalt der heutigen Übung Beschreibende Statistik Gemeinsames Lösen der Übungsaufgaben 2.1: Häufigkeitsverteilung 2.2: Tukey Boxplot 25:Korrelation

Mehr

Verteilungsanalyse. Johannes Hain. Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/35

Verteilungsanalyse. Johannes Hain. Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/35 Verteilungsanalyse Johannes Hain Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/35 Datentypen Als Sammeln von Daten bezeichnet man in der Statistik das Aufzeichnen von Fakten. Erhobene Daten klassifziert man

Mehr

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (1)

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (1) Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten () Mag. Dr. Andrea Payrhuber Zwei Schritte der Auswertung. Deskriptive Darstellung aller Daten 2. analytische Darstellung (Gruppenvergleiche) SPSS-Andrea

Mehr

GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013

GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013 OPEN SYSTEMS CONSULTING IT-KOMPLETTDIENSTLEISTER IM MITTELSTAND GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013 Business Analytics Sascha Thielke AGENDA Die Geschichte des Reporting Begriffe im BA Umfeld

Mehr

2. Eindimensionale (univariate) Datenanalyse

2. Eindimensionale (univariate) Datenanalyse 2. Eindimensionale (univariate) Datenanalyse Dr. Antje Kiesel Institut für Angewandte Mathematik WS 2011/2012 Kennzahlen, Statistiken In der Regel interessieren uns nicht so sehr die beobachteten Einzeldaten

Mehr

Korrelation - Regression. Berghold, IMI

Korrelation - Regression. Berghold, IMI Korrelation - Regression Zusammenhang zwischen Variablen Bivariate Datenanalyse - Zusammenhang zwischen 2 stetigen Variablen Korrelation Einfaches lineares Regressionsmodell 1. Schritt: Erstellung eines

Mehr

Verteilungsanalyse. Johannes Hain. Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/31

Verteilungsanalyse. Johannes Hain. Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/31 Verteilungsanalyse Johannes Hain Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/31 Datentypen Als Sammeln von Daten bezeichnet man in der Statistik das Aufzeichnen von Fakten. Erhobene Daten klassifziert man

Mehr

0 Einführung: Was ist Statistik

0 Einführung: Was ist Statistik 0 Einführung: Was ist Statistik 1 Datenerhebung und Messung Die Messung Skalenniveaus 2 Univariate deskriptive Statistik 3 Multivariate Statistik 4 Regression 5 Ergänzungen Grundbegriffe Statistische Einheit,

Mehr

O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis

O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis O-BIEE Einführung mit Beispielen aus der Praxis Stefan Hess Business Intelligence Trivadis GmbH, Stuttgart 2. Dezember 2008 Basel Baden Bern Lausanne Zürich Düsseldorf Frankfurt/M. Freiburg i. Br. Hamburg

Mehr

Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme)

Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme) Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme) Melanie Pfoh Anja Tetzner Christian Schieder Übung WS 2014/15 AGENDA TEIL 1 Aufgabe 1 (Wiederholung OPAL / Vorlesungsinhalte) ENTSCHEIDUNG UND ENTSCHEIDUNGSTHEORIE

Mehr

Regressionsanalysen. Zusammenhänge von Variablen. Ziel der Regression. ( Idealfall )

Regressionsanalysen. Zusammenhänge von Variablen. Ziel der Regression. ( Idealfall ) Zusammenhänge von Variablen Regressionsanalysen linearer Zusammenhang ( Idealfall ) kein Zusammenhang nichtlinearer monotoner Zusammenhang (i.d.regel berechenbar über Variablentransformationen mittels

Mehr

Profil Andy Sydow. Persönliche Daten. Profil. Profil Andy Sydow. Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung

Profil Andy Sydow. Persönliche Daten. Profil. Profil Andy Sydow. Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung Profil Andy Sydow Persönliche Daten Nationalität Sprachen Abschluss deutsch Deutsch, Englisch (gut) Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung Profil Herr Sydow verfügt über mehrjährige Erfahrung als DWH/BI

Mehr

Bachelor of Eng. (Wirtschafts-Ing.-wesen)

Bachelor of Eng. (Wirtschafts-Ing.-wesen) Persönliche Daten Name Philipp Müller Geburtsdatum 21.11.1982 Berufsausbildung Studium Industriekaufmann Bachelor of Eng. (Wirtschafts-Ing.-wesen) Kompetenzen Methodisch Datenmodellierung Fachlich Allgemeines

Mehr

DATA WAREHOUSE. Big Data Alfred Schlaucher, Oracle

DATA WAREHOUSE. Big Data Alfred Schlaucher, Oracle DATA WAREHOUSE Big Data Alfred Schlaucher, Oracle Scale up Unternehmensdaten zusammenfassen Noch mehr Informationen aus Unternehmens- Daten ziehen! Datenmengen, Performance und Kosten Daten als Geschäftsmodell

Mehr

3.2 Bivariate Verteilungen

3.2 Bivariate Verteilungen 3.2 Bivariate Verteilungen zwei Variablen X, Y werden gemeinsam betrachtet (an jedem Objekt i, i = 1,..., n, werden gleichzeitig zwei Merkmale beobachtet) Beobachtungswerte sind Paare/Kombinationen von

Mehr

Bachelorabschlussseminar Dipl.-Kfm. Daniel Cracau

Bachelorabschlussseminar Dipl.-Kfm. Daniel Cracau 1 Einführung in die statistische Datenanalyse Bachelorabschlussseminar Dipl.-Kfm. Daniel Cracau 2 Gliederung 1.Grundlagen 2.Nicht-parametrische Tests a. Mann-Whitney-Wilcoxon-U Test b. Wilcoxon-Signed-Rank

Mehr

Skript zur Übung: Grundlagen der empirischen Sozialforschung - Datenanalyse

Skript zur Übung: Grundlagen der empirischen Sozialforschung - Datenanalyse Skript zur Übung: Grundlagen der empirischen Sozialforschung - Datenanalyse Phasen des Forschungsprozesses Auswahl des Forschungsproblems Theoriebildung Theoretische Phase Konzeptspezifikation / Operationalisierung

Mehr

Grundbegriffe (1) Grundbegriffe (2)

Grundbegriffe (1) Grundbegriffe (2) Grundbegriffe (1) S.1 Äquivalenzklasse Unter einer Äquivalenzklasse versteht man eine Klasse von Objekten, die man hinsichtlich bestimmter Merkmalsausprägungen als gleich (äquivalent) betrachtet. (z.b.

Mehr

Auswertung mit dem Statistikprogramm SPSS: 30.11.05

Auswertung mit dem Statistikprogramm SPSS: 30.11.05 Auswertung mit dem Statistikprogramm SPSS: 30.11.05 Seite 1 Einführung SPSS Was ist eine Fragestellung? Beispiel Welche statistische Prozedur gehört zu welcher Hypothese? Statistische Berechnungen mit

Mehr

Statistik im Bachelor-Studium der BWL und VWL

Statistik im Bachelor-Studium der BWL und VWL Max C. Wewel Statistik im Bachelor-Studium der BWL und VWL Methoden, Anwendung, Interpretation Mit herausnehmbarer Formelsammlung ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow,

Mehr

Inhaltsverzeichnis. I Einführung in STATISTICA 1. 1 Erste Schritte in STATISTICA 3

Inhaltsverzeichnis. I Einführung in STATISTICA 1. 1 Erste Schritte in STATISTICA 3 I Einführung in STATISTICA 1 1 Erste Schritte in STATISTICA 3 2 Datenhaltung in STATISTICA 11 2.1 Die unterschiedlichen Dateitypen in STATISTICA....... 11 2.2 Import von Daten......... 12 2.3 Export von

Mehr

Infor PM 10 auf SAP. Bernhard Rummich Presales Manager PM. 9.30 10.15 Uhr

Infor PM 10 auf SAP. Bernhard Rummich Presales Manager PM. 9.30 10.15 Uhr Infor PM 10 auf SAP 9.30 10.15 Uhr Bernhard Rummich Presales Manager PM Schalten Sie bitte während der Präsentation die Mikrofone Ihrer Telefone aus, um störende Nebengeräusche zu vermeiden. Sie können

Mehr

Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht

Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht Datawarehouse Architekturen Einheitliche Unternehmenssicht Was ist Datawarehousing? Welches sind die Key Words? Was bedeuten sie? DATA PROFILING STAGING AREA OWB ETL OMB*PLUS SAS DI DATA WAREHOUSE DATA

Mehr

Evaluation der Normalverteilungsannahme

Evaluation der Normalverteilungsannahme Evaluation der Normalverteilungsannahme. Überprüfung der Normalverteilungsannahme im SPSS P. Wilhelm; HS SPSS bietet verschiedene Möglichkeiten, um Verteilungsannahmen zu überprüfen. Angefordert werden

Mehr

ETL Monitoring & Tuning durch Auswertung der OWB Laufzeit-Metadaten. Referent: Lutz Bauer, Leiter CC Data Integration, MT AG

ETL Monitoring & Tuning durch Auswertung der OWB Laufzeit-Metadaten. Referent: Lutz Bauer, Leiter CC Data Integration, MT AG ETL Monitoring & Tuning durch Auswertung der OWB Laufzeit-Metadaten Referent: Lutz Bauer, Leiter CC Data Integration, MT AG MT AG managing technology Key-facts: 1994: Gründung als MT Software GmbH 2000:

Mehr

TOP. wird ein wichtiges Jahr für BIG (Business Intelligence Growth) DER BUSINESS INTELLIGENCE TRENDS FÜR DAS JAHR 2013

TOP. wird ein wichtiges Jahr für BIG (Business Intelligence Growth) DER BUSINESS INTELLIGENCE TRENDS FÜR DAS JAHR 2013 0 Es TOP 10 DER BUSINESS INTELLIGENCE TRENDS FÜR DAS JAHR 2013 wird ein wichtiges Jahr für BIG (Business Intelligence Growth) 2012 war ein fantastisches Jahr für Business Intelligence! Die biedere alte

Mehr

Wolfgang Trutschnig. Salzburg, 2014-05-08. FB Mathematik Universität Salzburg www.trutschnig.net

Wolfgang Trutschnig. Salzburg, 2014-05-08. FB Mathematik Universität Salzburg www.trutschnig.net Auffrischungskurs Angewandte Statistik/Datenanalyse (Interne Weiterbildung FOR SS14-08) Block 1: Deskriptive Statistik, Wiederholung grundlegender Konzepte, R FB Mathematik Universität Salzburg www.trutschnig.net

Mehr

3 Deskriptive Statistik in R (univariat)

3 Deskriptive Statistik in R (univariat) (univariat) Markus Burkhardt (markus.burkhardt@psychologie.tu-chemnitz.de) Inhalt 3.1 Ziel... 1 3.2 Häufigkeiten... 1 3.3 Deskriptive Kennziffern I Lagemaße... 2 3.4 Streuungsmaße... 5 3.5 Standardisierung:

Mehr

Medizinische Biometrie (L5)

Medizinische Biometrie (L5) Medizinische Biometrie (L5) Vorlesung II Daten Deskription Prof. Dr. Ulrich Mansmann Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de IBE,

Mehr

Unternehmenspräsentation

Unternehmenspräsentation IT-Services & Consulting Unternehmenspräsentation Eberhard Oesterling solutions & more PIXEL Group Marketing, HR, Finanzen und Verwaltung Embedded Systems & Software IT-Development & Consulting IT-Services

Mehr

1. Biometrische Planung

1. Biometrische Planung 1. Biometrische Planung Die biometrische Planung ist Teil der Studienplanung für wissenschaftliche Studien, in denen eine statistische Bewertung von Daten erfolgen soll. Sie stellt alle erforderlichen

Mehr

Grundlagen quantitativer Sozialforschung Interferenzstatistische Datenanalyse in MS Excel

Grundlagen quantitativer Sozialforschung Interferenzstatistische Datenanalyse in MS Excel Grundlagen quantitativer Sozialforschung Interferenzstatistische Datenanalyse in MS Excel 16.11.01 MP1 - Grundlagen quantitativer Sozialforschung - (4) Datenanalyse 1 Gliederung Datenanalyse (inferenzstatistisch)

Mehr

12. Vergleich mehrerer Stichproben

12. Vergleich mehrerer Stichproben 12. Vergleich mehrerer Stichproben Dr. Antje Kiesel Institut für Angewandte Mathematik WS 2011/2012 Häufig wollen wir verschiedene Populationen, Verfahren, usw. miteinander vergleichen. Beipiel: Vergleich

Mehr

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 BIW - Überblick Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 Annegret Warnecke Senior Sales Consultant Oracle Deutschland GmbH Berlin Agenda Überblick

Mehr

Mehr Dynamik in Apex mit Javascript und JQuery. Alexander Scholz its-people

Mehr Dynamik in Apex mit Javascript und JQuery. Alexander Scholz its-people Vortrag zur DOAG Konferenz 2011 Mehr Dynamik in Apex mit und Alexander Scholz its-people 1 Ablauf Thema des Vortragsthemas Motivation Besonderheit des Referenten Alexander Scholz its-people Wie kann in

Mehr

Analyse von unstrukturierten Daten. Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria

Analyse von unstrukturierten Daten. Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria Analyse von unstrukturierten Daten Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria Evolution von Business Intelligence Manuelle Analyse Berichte Datenbanken (strukturiert) Manuelle Analyse Dashboards

Mehr

Organisation und Standorte Kundennähe ist Strategie

Organisation und Standorte Kundennähe ist Strategie Organisation und Standorte Kundennähe ist Strategie Österreich Deutschland Schweiz Wien Stuttgart Aalen Neuhausen Graz Karlsruhe Neu-Ulm Linz München Böblingen Essen Zahlen, Daten, Fakten Stetiges Wachstum

Mehr

W.WIINM32.11 (Datawarehousing) W.WIMAT03.13 (Statistik)

W.WIINM32.11 (Datawarehousing) W.WIMAT03.13 (Statistik) Modulbeschrieb Business Intelligence and Analytics 16.10.2013 Seite 1/5 Modulcode Leitidee Art der Ausbildung Studiengang Modultyp W.WIINM42.13 Information ist eine derart wichtige Komponente bei der Entscheidungsfindung,

Mehr

Zusammenhänge zwischen metrischen Merkmalen

Zusammenhänge zwischen metrischen Merkmalen Zusammenhänge zwischen metrischen Merkmalen Darstellung des Zusammenhangs, Korrelation und Regression Daten liegen zu zwei metrischen Merkmalen vor: Datenpaare (x i, y i ), i = 1,..., n Beispiel: x: Anzahl

Mehr

Das Aufgabenfeld des Fachinformatikers in einer SAP- Beratung. www.pikon.com

Das Aufgabenfeld des Fachinformatikers in einer SAP- Beratung. www.pikon.com Das Aufgabenfeld des Fachinformatikers in einer SAP- Beratung www.pikon.com 1 Was ist SAP? Weltweiter Marktführer bei Unternehmenssoftware Umfangreiche Standardsoftware mit zahlreichen Funktionen Software

Mehr

ORACLE Application Express (APEX) und Workflows. Copyright 2014. Apps Associates LLC. 1

ORACLE Application Express (APEX) und Workflows. Copyright 2014. Apps Associates LLC. 1 ORACLE Application Express (APEX) und Workflows Copyright 2014. Apps Associates LLC. 1 Apps Associates Weltweit tätiger Dienstleister für Geschäfts- und Technologieberatung 2002 Gründung der Apps Associates

Mehr

BICC. www.syntegris.de

BICC. www.syntegris.de BICC www.syntegris.de Business Intelligence Competency Center Syntegris nutzt ein jahrzehntlanges Know-how und umfangreiches Praxiswissen für den gelungenen Aufbau erfolgreicher BICC-Systeme. BEDEUTUNG

Mehr

Methoden Quantitative Datenanalyse

Methoden Quantitative Datenanalyse Leitfaden Universität Zürich ISEK - Andreasstrasse 15 CH-8050 Zürich Telefon +41 44 635 22 11 Telefax +41 44 635 22 19 www.isek.uzh.ch 11. September 2014 Methoden Quantitative Datenanalyse Vorbereitung

Mehr

David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects

David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects Thema: David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects Autor: Dipl. Wirtsch.-Inf. Torsten Kühn PRAXIS-Consultant PRAXIS EDV- Betriebswirtschaft- und

Mehr

Da fliegt die Kuh Rasante Datenbankklone durch cow (copy-on-write) Robert Marz Technical Architect. www.its-people.de

Da fliegt die Kuh Rasante Datenbankklone durch cow (copy-on-write) Robert Marz Technical Architect. www.its-people.de Da fliegt die Kuh Rasante Datenbankklone durch cow (copy-on-write) Robert Marz Technical Architect Da fliegt die Kuh > Einleitung Robert Marz Technical Architect Portfoliomanagement Datenbanken its-people

Mehr

MMR online DWH as a service für Buchhändler

MMR online DWH as a service für Buchhändler MMR online DWH as a service für Buchhändler Koch, Neff & Volckmar GmbH Edgar Kaemper Edgar Kaemper Folie 1 Vorstellung KNV KNV stellt als Großhändler (Barsortiment) die kurzfristige Versorgung der Buchhändler

Mehr

Linearer Zusammenhang von Datenreihen

Linearer Zusammenhang von Datenreihen Linearer Zusammenhang von Datenreihen Vielen Problemen liegen (möglicherweise) lineare Zusammenhänge zugrunde: Mein Internetanbieter verlangt eine Grundgebühr und rechnet minutenweise ab Ich bestelle ein

Mehr

Einleitung 19. Teil I SPSS kennen lernen 25. Kapitel 1 In 25 Minuten zum SPSS-Profi 27

Einleitung 19. Teil I SPSS kennen lernen 25. Kapitel 1 In 25 Minuten zum SPSS-Profi 27 Inhaltsverzeichnis Einleitung 19 SPSS oder PASW oder was? 19 Über dieses Buch 20 Konventionen in diesem Buch 20 Was Sie nicht lesen müssen 21 Törichte Annahmen über den Leser 21 Wie dieses Buch aufgebaut

Mehr

Häufigkeitstabellen. Balken- oder Kreisdiagramme. kritischer Wert für χ2-test. Kontingenztafeln

Häufigkeitstabellen. Balken- oder Kreisdiagramme. kritischer Wert für χ2-test. Kontingenztafeln Häufigkeitstabellen Menüpunkt Data PivotTable Report (bzw. entsprechendes Icon): wähle Data Range (Zellen, die die Daten enthalten + Zelle mit Variablenname) wähle kategoriale Variable für Spalten- oder

Mehr

Datenanalyse und Statistik

Datenanalyse und Statistik Datenanalyse und Statistik p. 1/44 Datenanalyse und Statistik Vorlesung 2 (Graphik I) K.Gerald van den Boogaart http://www.stat.boogaart.de Datenanalyse und Statistik p. 2/44 Daten Schätzung Test Mathe

Mehr

"Hier kann ich mich weiterentwickeln!"

Hier kann ich mich weiterentwickeln! "Hier kann ich mich weiterentwickeln!" Zur Verstärkung suchen wir für die Standorte München und Dresden einen Reporting Specialist (m/w) Leistungsspektrum der BBF BBF ist ein mittelständisches Unternehmen

Mehr

Advanced Monitoring von ETL-Prozessen. Sven Bosinger its-people

Advanced Monitoring von ETL-Prozessen. Sven Bosinger its-people Sven Bosinger its-people 1 Sven Bosinger Solution Architect BI u. Portfoliomanagement BI its-people Hochtaunus GmbH sven.bosinger@its-people.de www.its-people.de 2 Das Team Unternehmensphilosophie Gemeinschaft

Mehr

Kontingenzkoeffizient (nach Pearson)

Kontingenzkoeffizient (nach Pearson) Assoziationsmaß für zwei nominale Merkmale misst die Unabhängigkeit zweier Merkmale gibt keine Richtung eines Zusammenhanges an 46 o jl beobachtete Häufigkeiten der Kombination von Merkmalsausprägungen

Mehr

Fotios Filis. Monte-Carlo-Simulation

Fotios Filis. Monte-Carlo-Simulation Fotios Filis Monte-Carlo-Simulation Monte-Carlo-Methoden??? Spielcasino gibt Namen Monte Carlo war namensgebend für diese Art von Verfahren: Erste Tabellen mit Zufallszahlen wurden durch Roulette-Spiel-Ergebnisse

Mehr

Szenarien zu Hochverfügbarkeit und Skalierung mit und ohne Oracle RAC. Alexander Scholz

Szenarien zu Hochverfügbarkeit und Skalierung mit und ohne Oracle RAC. Alexander Scholz Hochverfügbar und Skalierung mit und ohne RAC Szenarien zu Hochverfügbarkeit und Skalierung mit und ohne Oracle RAC Alexander Scholz Copyright its-people Alexander Scholz 1 Einleitung Hochverfügbarkeit

Mehr

Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Übersicht über die Systemlandschaft Übersicht über die Werkzeuge Workshop Systemlandschaft 1/8 Klassische

Mehr

Liste der Handbücher. Liste der Benutzerhandbücher von MEGA

Liste der Handbücher. Liste der Benutzerhandbücher von MEGA Liste der Handbücher Liste der Benutzerhandbücher von MEGA MEGA 2009 SP4 1. Ausgabe (Juni 2010) Die in diesem Dokument enthaltenen Informationen können jederzeit ohne vorherige Ankündigung geändert werden

Mehr

SQL Server 2008 R2 Neuerungen

SQL Server 2008 R2 Neuerungen SQL Server 2008 R2 Neuerungen Thorsten Kansy tkansy@dotnetconsulting.eu Veranstalter: Thorsten Kansy Freier Berater, Software Architekt, Trainer, Fachautor MCPD * MCTS * MCAD * MCSD * MCDBA * MCSE + I

Mehr

Was gibt es Neues in der BI Welt

Was gibt es Neues in der BI Welt BI-Kongress 2015 COMBINED THINKING FOR SUCCESS. Was gibt es Neues in der BI Welt Daniel Stecher, Stephan Weber, Adrian Bourcevet Frankfurt, 09. Juni 2015 Zürich, 11. Juni 2015 CubeServ BI-Kongress 2015

Mehr

Berater für Business Intelligence und Data Warehousing

Berater für Business Intelligence und Data Warehousing Beraterprofil Jens Bäumler Berater für Business Intelligence und Data Warehousing j.baeumler@apparo.de Personendaten: - Jahrgang 1973 - EDV-Erfahrung seit 1990 - Staatsbürgerschaft deutsch - überregional

Mehr

R-Akademie Kursangebot November 2012

R-Akademie Kursangebot November 2012 Kooperationspartner der R-Akademie Kursangebot November 2012 Was ist R? R ist eine Open Source Programmiersprache zur statistischen Datenanalyse und -visualisierung. Mittlerweile hat sich R, neben den

Mehr

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung 2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung Reporting, Analyse und Data Mining André Henkel, initions AG 22. und 23. Oktober 2013 in Hamburg

Mehr

Zielsetzung. Fachlicher Schwerpunkt. Besondere Qualifikation. Fortbildung

Zielsetzung. Fachlicher Schwerpunkt. Besondere Qualifikation. Fortbildung Zielsetzung Freiberufliche Mitarbeit in Projekten (Teilzeitprojekte) Verfügbar ab: sofort Fachlicher Schwerpunkt Oracle Datenbanken Oracle Real Application Cluster (RAC) Veritas Cluster Server (VCS) SAP

Mehr

Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Stuttgart

Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Stuttgart Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Abschlussarbeit im Bereich Business Process Management (BPM) Effizienzsteigerung von Enterprise Architecture Management durch Einsatz von Kennzahlen Braincourt

Mehr

MAIK HERINGER. Jahrgang 1975. Kernkompetenzen

MAIK HERINGER. Jahrgang 1975. Kernkompetenzen MAIK HERINGER Jahrgang 1975 Kernkompetenzen Datenbankentwicklung Datenbankarchitektur Data Warehousing Reporting (SSRS) Performancetuning Projektleitung Microsoft Zertifizierungen MCITP (Microsoft Certified

Mehr

FREUDENBERG IT. Mobile Business Intelligence

FREUDENBERG IT. Mobile Business Intelligence FREUDENBERG IT Mobile Business Intelligence Mobile Business Intelligence AGENDA Herausforderung mobiler Lösungen Vorstellung der Produkte Freudenberg ITs Lösungen Warum SAP? Herausforderung mobiler Lösungen

Mehr

5.2 Optionen Auswahl der Statistiken, die bei der jeweiligen Prozedur zur Verfügung stehen.

5.2 Optionen Auswahl der Statistiken, die bei der jeweiligen Prozedur zur Verfügung stehen. 5 Statistik mit SPSS Die Durchführung statistischer Auswertungen erfolgt bei SPSS in 2 Schritten, der Auswahl der geeigneten Methode, bestehend aus Prozedur Variable Optionen und der Ausführung. 5.1 Variablen

Mehr

Einführung in SPSS. 1. Die Datei Seegräser

Einführung in SPSS. 1. Die Datei Seegräser Einführung in SPSS 1. Die Datei Seegräser An 25 verschiedenen Probestellen wurde jeweils die Anzahl der Seegräser pro m 2 gezählt und das Vorhandensein von Seeigeln vermerkt. 2. Programmaufbau Die wichtigsten

Mehr

Berechnung der Messunsicherheit mit QMSys GUM Software am Beispiel der Kalibrierung von Kolbenhubpipetten

Berechnung der Messunsicherheit mit QMSys GUM Software am Beispiel der Kalibrierung von Kolbenhubpipetten GUM Enterprise / Professional / Standard / Excel Add-In GUMX Berechnung der Messunsicherheit mit QMSys GUM Software am Beispiel der Kalibrierung von Kolbenhubpipetten Einführung in der QMSys GUM Software

Mehr

Softwareentwicklung. Menschen mit Lösungen

Softwareentwicklung. Menschen mit Lösungen Softwareentwicklung Menschen mit Lösungen Softwareentwicklung Softwareen Wir verfügen über langjährige Praxiserfahrung in der Realisierung komplexer Softwarelösungen. Als Microsoft Gold Certified Partner

Mehr

Visual Studio LightSwitch 2011

Visual Studio LightSwitch 2011 1 Visual Studio LightSwitch 2011 Vereinfachte Softwareentwicklung im Eiltempo W3L AG info@w3l.de 2012 2 Agenda Motivation Softwareentwicklung im Eiltempo Was ist LightSwitch? Merkmale Zielgruppe LightSwitch

Mehr

ORACLE PROFIL UND REFERENZEN

ORACLE PROFIL UND REFERENZEN ORACLE PROFIL UND REFERENZEN _ Das Orbit Oracle-Profil: Referenzen & Leistungen DAS ORBIT ORACLE-PROFIL: REFERENZEN & LEISTUNGEN ORBIT hat seinen Ursprung im Bereich Datenbanken & Applikationsentwicklung

Mehr

Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht)

Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht) Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht) Christian Haag, DATA MART Consulting Consulting Manager Oracle DWH Team

Mehr

Berater-Profil 1575. DB- und Systemadministration - Informix, Sybase - EDV-Erfahrung seit 1991. Verfügbar ab auf Anfrage.

Berater-Profil 1575. DB- und Systemadministration - Informix, Sybase - EDV-Erfahrung seit 1991. Verfügbar ab auf Anfrage. Berater-Profil 1575 DB- und Systemadministration - Informix, Sybase - Ausbildung Diplomarbeit am Institut Industriel du Nord in Lille, Frankreich Studium der Allgemeinen Informatik (FH Köln) Diplom-Informatiker

Mehr

Performance Tools. für alle Editionen

Performance Tools. für alle Editionen Performance Tools. für alle Editionen Andreas Cejna Kodachrome Cloud Control Bunt Umfangreich Mächtig Aber zu welchem Preis? Enterprise Edition in der DB Diagnostic Pack (Tuning Pack) Dark sideofthemoon

Mehr

Einseitig gerichtete Relation: Mit zunehmender Höhe über dem Meeresspiegel sinkt im allgemeinen die Lufttemperatur.

Einseitig gerichtete Relation: Mit zunehmender Höhe über dem Meeresspiegel sinkt im allgemeinen die Lufttemperatur. Statistik Grundlagen Charakterisierung von Verteilungen Einführung Wahrscheinlichkeitsrechnung Wahrscheinlichkeitsverteilungen Schätzen und Testen Korrelation Regression Einführung Die Analyse und modellhafte

Mehr

Mehrwerte schaffen durch den Einsatz von Business Intelligence

Mehrwerte schaffen durch den Einsatz von Business Intelligence Mehrwerte schaffen durch den Einsatz von Business Intelligence 1 Menschen beraten Menschen beraten BTC zeigt Wege auf - Sie entscheiden BTC zeigt Wege auf - Sie entscheiden Martin Donauer BTC Business

Mehr

Kapitel 3. Zufallsvariable. Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion. Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung

Kapitel 3. Zufallsvariable. Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion. Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung Kapitel 3 Zufallsvariable Josef Leydold c 2006 Mathematische Methoden III Zufallsvariable 1 / 43 Lernziele Diskrete und stetige Zufallsvariable Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion

Mehr

IBM Smart Analytics System und IBM Cognos BI: Vom Single Point of Truth zum mobilen Cockpit - ein Praxisbericht beim Unternehmen Theo Förch

IBM Smart Analytics System und IBM Cognos BI: Vom Single Point of Truth zum mobilen Cockpit - ein Praxisbericht beim Unternehmen Theo Förch IBM Smart Analytics System und IBM Cognos BI: Vom Single Point of Truth zum mobilen Cockpit - ein Praxisbericht beim Unternehmen Theo Förch Markus Ruf, Geschäftsführer mip GmbH Jens Kretzschmar, Senior

Mehr

Christian FG Schendera. Regressionsanalyse. mit SPSS. 2. korrigierte und aktualisierte Auflage DE GRUYTER OLDENBOURG

Christian FG Schendera. Regressionsanalyse. mit SPSS. 2. korrigierte und aktualisierte Auflage DE GRUYTER OLDENBOURG Christian FG Schendera Regressionsanalyse mit SPSS 2. korrigierte und aktualisierte Auflage DE GRUYTER OLDENBOURG Inhalt Vorworte V 1 Korrelation 1 1.1 Einführung 1 1.2 Erste Voraussetzung: Das Skalenniveau

Mehr

Elisabeth Raab-Steiner/Michael Benesch. Der Fragebogen. Von der Forschungsidee zur SPSS/PASW-Auswertung. 2., aktualisierte Auflage. facultas.

Elisabeth Raab-Steiner/Michael Benesch. Der Fragebogen. Von der Forschungsidee zur SPSS/PASW-Auswertung. 2., aktualisierte Auflage. facultas. Elisabeth Raab-Steiner/Michael Benesch Der Fragebogen Von der Forschungsidee zur SPSS/PASW-Auswertung 2., aktualisierte Auflage facultas.wuv Inhaltsverzeichnis 1 Elementare Definitionen 11 1.1 Deskriptive

Mehr

SPSS 16 für b ummies

SPSS 16 für b ummies Felix Brosius SPSS 16 für b ummies WILEY- VCH WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA Inhaltsverzeichnis Über den Autor 7 Einführung 21 Über dieses Buch 21 Konventionen in diesem Buch 22 Was Sie nicht lesen müssen

Mehr

Einführung in die Informatik II

Einführung in die Informatik II Einführung in die Informatik II Die Structured Query Language SQL Prof. Dr. Nikolaus Wulff SQL Das E/R-Modell lässt sich eins zu eins auf ein Tabellenschema abbilden. Benötigt wird eine Syntax, um Tabellen

Mehr

Institut für Soziologie Dr. Christian Ganser. Methoden 2. Einführung, grundlegende PASW-Bedienung, univariate Statistik

Institut für Soziologie Dr. Christian Ganser. Methoden 2. Einführung, grundlegende PASW-Bedienung, univariate Statistik Institut für Soziologie Dr. Methoden 2 Einführung, grundlegende PASW-Bedienung, univariate Statistik Programm Wiederholung zentraler Aspekten der Übungen Literatur zur Veranstaltung Erste Schritte mit

Mehr

Übungsserie Nr. 10 mit Lösungen

Übungsserie Nr. 10 mit Lösungen Übungsserie Nr. 10 mit Lösungen 1 Ein Untersuchungsdesign sieht einen multivariaten Vergleich einer Stichprobe von Frauen mit einer Stichprobe von Männern hinsichtlich der Merkmale X1, X2 und X3 vor (Codierung:

Mehr

MS SQL Server 2012 (4)

MS SQL Server 2012 (4) MS SQL Server 2012 (4) Data Mining, Analyse und multivariate Verfahren Marco Skulschus Jan Tittel Marcus Wiederstein Webseite zum Buch: http://vvwvv.comelio-medien.com/buch-kataiog/ms sql_server/ms sql

Mehr