Benutzte Software

• Weitverbreitete Statistik-Software:
  • SPSS
    • kommerziell
    • ausgefeilte GUI-Möglichkeiten
    • sehr verbreitet
  • SAS
    • kommerziell
    • Standard im Pharma- und Bankenbereich
  • R
    • Open Source
    • leistungsfähige Skriptsprache
  • Nachteile
    • z. T. schwer in andere Umgebungen integrierbar
    • hoher Lernaufwand
• Matlab + Statistics and Machine Learning Toolbox:
  • Grundkenntnisse können vorausgesetzt werden, etwa für
    
    • Einlesen von Daten (z. B aus Mess-Umgebungen)
    • grundlegende Berechnungen
    • vielfältige Ausgabemöglichkeiten
  • Toolbox mehr als ausreichend für Vorlesung
    • sämtliche benötigten Verteilungsfunktionen incl. Zufallszahlen
    • gute Plot-Möglichkeiten (scatter, box)
    • Komplettfunktionen für alle Tests und Regressionsanalysen
  • ermöglicht drei Level von Aufgaben
    • direkte Implementierung der numerischen Verfahren
    • Nachvollziehen der Testverfahren etc.
    • Verwenden der Komplettfunktionen