- Statistische Analysen -

Statistische Analysen werden in unserem Hause seit Jahren u.a. mit den Tools S+, IMSL, RATS und TSP durchgef?hrt. Beispiele sind:

Explorative Datenanalyse
Die explorative Datenanalyse (EDA) hat in den letzten Jahren mit der zunehmenden Verf?gbarkeit von Rechnerleistung und grafischen F?higkeiten der Rechner an den Arbeitspl?tzen von Datenanalytikern weite Verbreitung gefunden. EDA kann benutzt werden, um die Zusammenhangsstruktur in multivariaten Datens?tzen aufzusp?ren, Verteilungen von Variablen zu untersuchen und die Art des m?glichen Zusammenhangs von Variablen zu untersuchen.

Zeitreihenanalysen von Luftschadstoff-Immissionszeitreihen
Die verschiedenen Zyklen (z. B. Jahres-, Wochen-, Tagesgang) in den Zeitreihen lassen sich mit statistischen Methoden von den stochastischen Elementen trennen und modellieren. Die zeitreihenanalytischen Modelle lassen sich z.B. als Prognosemodelle oder zur Ursachenanalyse nutzen.

missing data analysis - MDA (Fehlwertersetzung)
Mit zeitreihenanalytischen und regressionsanalytischen Methoden l?sst sich der Datenstrom, der zum Beispiel in einer Luftschadstoff-Messzentrale anf?llt, als Ausgabe eines raum/zeitlichen stochastischen Prozesses interpretieren und modellieren. Aus dem raum/zeitlichen Modell l?sst sich dann eine optimale Strategie zum Ersetzen von Fehlwerten ableiten.

Multivariate raum/zeitliche Plausibilit?tskontrolle
Ebenfalls auf dem Gedanken des raum/zeitlichen stochastischen Prozesses beruht die multivariate raum/zeitliche Plausibilit?tskontrolle. Hier wird mit dem raum/zeitlichen Modell ex-post prognostiziert. Wenn der realisierte Wert von dem prognostizierten Wert um einen bestimmten Betrag abweicht, wird der Wert als m?glicher Fehlwert markiert.

Statistische Prognosemodelle
Auf der Grundlage von statistischer Modellbildung lassen sich Prognosemodelle entwickeln. Diese Modelle k?nnen auf Transfer-Funktionen, bin?ren Entscheidungsb?umen oder Regressionsmodellen beruhen. Statistische Modelle haben den Vorteil, dass man den Unsicherheitsbereich der Prognosen recht einfach bestimmen kann.