Multivariate Statistics
Theoretische Basis für multivariate Statistik
Im Kurs "Multivariate Statistics" lernen Sie, wann und wie Sie unüberwachte Lernmethoden wie PCA, MDS, t-SNE oder UMAP zur Dimensionsreduktion und k-means, hierarchisches Clustering oder einige hybride Ansätze zum Clustering anwenden. Der Kurs behandelt auch zwei überwachte Lernmethoden, nämlich die Hauptkomponentenregression und die partielle Kleinstquadratregression. Der Kurs wird dazu beitragen, die theoretischen Grundlagen für die Durchführung einer multivariaten Analyse zu verstehen.
Voraussetzungen: Programmierkenntnisse mit R, z.B. Kurs "Einführung in R" und Grundkenntnisse der Statistik, z.B. Kurs "Einführung in die Statistik". Etwas Übung in ggplot2 ist ebenfalls willkommen.
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In Kooperation mit dem Core Facility Statistical Consulting bei Helmholtz Munich
DIe Registrierung ist geöffnet ab 31.05.
