Vorlesungsverzeichnis

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Lehrveranstaltungen

Data Mining mit PASW Modeler 13 (Studienbegleitende Veranstaltung)

Dozent/in: Rafael Rucha

Inhalt: In dieser Veranstaltung sollen einige wichtige Data-Mining-Methoden und multivariate Analysemethoden anwendungsorientiert vorgestellt und durch eine Computerübung vertieft werden. Es handelt sich um Methoden zur Klassenbildung (bzw. Segmentierung) und zur Klassifizierung und um die Assoziationsanalyse. Zudem wird die Methode der multiplen linearen Regression behandelt. Vorab wird die Datenvorverarbeitung behandelt, die ggf. vor Anwendung von Methoden durchgeführt werden muss. Diese Methoden sind wichtige Werkzeuge bei der Auswertung von Daten: Die behandelten Methoden sind vor dem Hintergrund stetig wachsender Datenmengen und Informationen nützlich, um Muster aus Daten und schließlich Wissen zu gewinnen.

EDV-gestützte Übung zu Buchführung und Jahresabschluss (Tutorium)

Dozent/in: Andreas Kadner

Termin:
wöchentlich | Mittwoch | 14:15 - 19:45 | 18.10.2010 - 04.02.2011 | C 7.215 b (Edulab II) | Blockveranstaltung, Termin siehe gesonderte Ankündigung

Statistik mit SPSS (Seminar)

Dozent/in: Rafael Rucha, Bettina Scherg

Termin:
Einzeltermin | Fr, 05.11.2010, 09:45 - Fr, 05.11.2010, 12:15 | C 9.102
Einzeltermin | Fr, 05.11.2010, 13:00 - Fr, 05.11.2010, 20:00 | C 7.114
Einzeltermin | Fr, 05.11.2010, 13:00 - Fr, 05.11.2010, 20:00 | C 7.111
Einzeltermin | Sa, 06.11.2010, 10:00 - Sa, 06.11.2010, 12:00 | C 12.001
Einzeltermin | Sa, 06.11.2010, 12:00 - Sa, 06.11.2010, 18:00 | C 7.114
Einzeltermin | Sa, 06.11.2010, 12:00 - Sa, 06.11.2010, 18:00 | C 7.111

Inhalt: Die Veranstaltung "Statistik mit SPSS" wendet sich an Studierende, die bereits über Statistikkenntnisse verfügen (Statistik I und II), jedoch werden keine Vorkenntnisse in dem Programm vorausgesetzt. Zunächst werden daher grundlegende Routinen wie Dateneingabe und Datentransformation vorgestellt und eingeübt. In einem zweiten Teil sollen Methoden der deskriptiven Statistik mit Hilfe des Programms und die Erstellung einer graphischen Präsentation der Ergebnisse vorgestellt werden. Den Abschluss bilden Anwendungen des Programms aus dem Bereich der schließenden Statistik. Die Studierenden lernen, verschiedene Testverfahren, lineare und logistische Regressionen sowie weitere multivariate Analysen mit Hilfe von SPSS durchzuführen.