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Résumé: The St. Petersburg Workshop on Simulation is a regular international conference devoted to mathematical techniques in stochastic simulation, experimental designs and related topics. Workshop topics: Stochastic simulation techniques, Experimental design, Bayesian statistics, Simulation in finance, Simulation in physics, chemistry and mechanics, Simulation in medicine and biology, Extremes of random processes, Statistical methods in simulation, Queueing and discrete systems, Software.

Résumé: The 2009 European Workshop on Challenges in Modern Massive Data Sets (EMMDS 2009) will address algorithmic, mathematical, and statistical challenges in modern statistical data analysis. The goals of EMMDS 2009 are to explore novel techniques for modeling and analyzing massive, high-dimensional, and nonlinearly-structured scientific and internet data sets, and to bring together computer scientists, statisticians, mathematicians, and data analysis practitioners to promote cross-fertilization of ideas.

Résumé: he SRL workshop series focuses on statistical inference and learning with relational and first-order logical representations. The combination of probability theory with relational (or first-order logic) knowledge representations has been the subject of much recent research.

Résumé: Three courses will be given: Robert Adler: Topological complexity of smooth random functions. Mireille Bousquet-Melou: Enumerative combinatorics for probability. Alison Etheridge: Some mathematical models from population genetics.

Résumé: The program is broad and cover all the topics of Applied Probability and Statistics, it appeals to researchers at any age and from all regions of Europe. Opening lecture, forum lecture and closing lecture : Emmanuel Candes, Aad Van Der Vaart, Jeff Steif Special invited speakers : N. Gantert,T. Gneiting, I.Johnstone, G.Lugosi, A.Majda, P.Major, G.Molenberghs, T.Nichol

Résumé: IFIP TC 7 promotes development of computational methods and applications in many fields as Engineering, Transportation, Energy, Economics, etc. Each biennial conference gathers the TC 7 Working Groups and a wide community of researchers, thus providing a platform for exchanging ideas and results pertaining both to theoretical aspects and to computational experience gained on specific applications.

Résumé: The conference is the major annual meeting for researchers working in the field of Stochastic Processes. The conference covers a wide range of active research areas, in particular featuring 20 invited plenary lectures presented by leading specialists. In addition, there will be a large variety of special sessions, consisting of three talks each.

Résumé: Although it is a commonplace that all models contain errors, the usefulness of state of the art atmospheric and ocean models is not disputed. Bearing the complexity of the climate system in mind though, it is evident that a model plus some assimilated input data will never constitute a perfect representation of reality. Weather forecasts are invaluable information sources, but are known to exhibit shortcomings; Long term climate projections, although giving important indications, need to be downscaled onto a regional level to be really useful. The development of "better" models therefore continues on a large scale, involving ever finer resolutions and more subsystems. But in addition to these efforts, our principle understanding of model accuracy needs to be developed further, which is the central aim of this workshop. The discussion therefore should cover (but not be limited to) identification of the current state of the system, or data assimilation (which will become more difficult for increasingly complex models), breading of initial condition ensembles, scoring rules, model validation, interpretation of statistical multi-model forecasts, and coping with unresolved scales. To summarize, the aim of this workshop is to improve our understanding of how to cope with inaccurate models -- an understanding we are unlikely to gain just by increasing the number of degrees of freedom in our models.

Résumé: Describing the complex behaviour of materials at the atomic level requires a sophisticated description of the correlated motion of the electrons. Quantum Monte Carlo (QMC) is an increasingly popular and explicitly many-body method with the unusual capability of yielding highly accurate results whilst also exhibiting a very favourable scaling of computational cost with system size. Over the last eighteen years, the Cambridge group have been researching QMC methods and we have created a powerful, general computer program - CASINO - to carry out the calculations. The school will focus both on the basic theory of QMC and on more advanced practical techniques, and will include a thorough introduction to the CASINO program. A background in density functional theory or similar is normally thought to be useful.

Résumé: Chern-Simons theory has developed in several different directions since its relation to knot theory was discovered by Witten 20 years ago. On the one hand, there have been several advances in understanding the TQFT approach to his 3-manifold invariants and the semiclassical approximation, as well as in treating the Feynman path integral version rigorously using stochastic analysis. On the other hand, Witten’s seminal work initiated lots of interesting questions and results in knot theory and geometric topology, as well as the development of entirely new fields.

The workshop will bring together researchers working in geometric topology, stochastic analysis and mathematical physics with a particular interest in Chern-Simons theory. The schedule will include a limited number of one-hour talks, as well as additional time for problem sessions, informal discussion and social events. The final schedule will be announced in advance of the workshop and posted on the workshop website.

Résumé: The 2009 SOCR aims to demonstrate the functionality, utilization and assessment of the current SOCR resources in probability and statistics curricula at different levels. The SOCR Motto 'It's Online, Therefore it Exists!' clearly indicates that all of these tools, activities and materials are openly and anonymously available over the Internet to the entire community. This workshop will be of most value to AP teachers and college instructors of probability and statistics classes who have interests in exploring novel technology-enhanced approaches for improving statistics education. The workshop will provide an interactive forum for exchange of ideas and recommendations for strategies to integrate computers, modern pedagogical approaches, the Internet and new student assessment techniques.

Résumé: A two-day conference to be held at Microsoft Research in honor of Oded Schramm and his mathematics. Speakers at the conference will include Omer Angel (Univ. British Columbia), Itai Benjamini (Weizmann), Mario Bonk (Univ. Michigan), Michael Freedman (Microsoft), Christophe Garban (ENS Paris), Olle Häggström (Chalmers), Zheng-Xu He (Beijing CAS), Gregory F. Lawler (Univ. Chicago), Russell Lyons (Indiana Univ.), Assaf Naor (Courant), Yuval Peres (Microsoft), Gábor Pete (Univ. Toronto), Steffen Rohde (Univ. Washington), Scott Sheffield (MIT), Stanislav Smirnov (Univ. Genève), Wendelin Werner (Orsay), and David B. Wilson (Microsoft).

Résumé: The IEEE Workshop on Statistical Signal Processing is a unique meeting that brings members of the IEEE Signal Processing Society together with researchers from allied fields such as bioinformatics, communication, and statistics.

The conference will contain a number of special sessions organised by internationally recognised experts. The programme will also include presentations of new results in lecture and poster sessions, together with plenary sessions delivered by eminent scientists.

Résumé: On the 7th and 8th September 2009, the Maths, Stats & OR Network will be running its fourth annual learning and teaching conference in conjunction with the related Centres of Excellence in Teaching and Learning (CETLs).

The 2009 Conference will be hosted by the Centre for Open Learning of Mathematics, Science, Computing and Technology (COLMSCT), and will take place at the Open University in Milton Keynes.

Résumé: Kursziel: Dieser Methodenkurs vermittelt Grundkenntnisse in elementaren Verfahren der Statistik und dient zur Unterstützung unserer Produktschulungen. Unsere Methodenkurse sind softwareunabhängig konzipiert und eignen sich auch für Interessenten, die nicht mit dem Programm STATISTICA arbeiten. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte in Dienstleistungs- oder Industrieunternehmen, die im Rahmen ihrer Aufgabengebiete statistische Test- und Schätzverfahren anwenden möchten. Kursinhalte: Dieser Kurs vermittelt Grundlagen der Statistik praxisnah und ohne umfangreiche mathematische Ableitungen. Analysemethoden und Diagrammformen werden an Beispielen dargestellt. Einfache Flow-Charts erleichtern den Zugang zu statistischen Testverfahren. Die Themen: bivariates Histogramm * Grundlagen der beschreibenden Statistik * Häufigkeitsverteilungen und Kennwerte * Schätz- und Testverfahren * Stichprobenvergleiche * Einfache Varianzanalyse * Korrelations- und Regressionsanalyse Die Schulung besteht aus einer Erläuterung der genannten Verfahrensweisen und möglichen Einsatzgebieten. Als Beispiele in unseren Standardkursen dienen allgemein verständliche Datensätze aus verschiedenen Anwendungsbereichen. Voraussetzungen: Außer einem allgemeinen Grundverständnis von Zahlen und Daten benötigen die Teilnehmer keine Vorkenntnisse.

Résumé: Dieses Seminar richtet sich an Mitarbeiter analytischer Laboratorien, die im Rahmen der Auswertung analytischer Daten statistische Grundbegriffe erwerben wollen und diese anhand praxisrelevanter Fallbeispiele sicher einüben wollen. Die Aussagekraft der analytischen Messdaten wird dadurch signifikant erhöht und damit auch die Sicherheit der analytischen Verfahren. Referent: Dipl.-Ing. Wolfgang Gottwald

Résumé: The 2009 meeting entitled "Selforganization and randomness" will be devoted to statistical physics of

* Random networks
* Continous time random walks
* Paradoxical and relativistic diffusion
* Stochastic search strategies
* Synchronisation and cooperative phenomena
* Complex dynamics and relaxation

with application to soft matter and biological systems.

Résumé: Kursziel: Dieser Methodenkurs vermittelt Grundkenntnisse in Planung und Auswertung von Versuchsreihen und dient zur Unterstützung unserer Produktschulungen. Unsere Methodenkurse sind softwareunabhängig konzipiert und eignen sich auch für Interessenten, die nicht mit dem Programm STATISTICA arbeiten. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte in Industrieunternehmen, die einfache Standardverfahren der statistischen Versuchsplanung im Bereich Forschung und Entwicklung oder Qualitätssicherung einsetzen möchten. Kursinhalte: Dieser Kurs bietet eine praxisorientierte Einführung in die Konzepte der statistischen Versuchsplanung (Design of Experiments: DoE) an. Die Themen: Niveauunterschied * Moderne Planungs- und Auswertungsmethoden * Lineare Haupteffekte und Interaktionen * Einfache Optimierungsrechnung * Quadratischer Versuchsansatz * Quadratische Effekte * Vorhersageformel und Gitteroptimierung Die Schulung besteht aus einer kurzen Erläuterung der genannten Verfahrensweisen und der selbständigen Einarbeitung der Schulungsteilnehmer im Rahmen von Übungen. Als Beispiele in unseren Standardkursen dienen allgemein verständliche Datensätze aus verschiedenen Anwendungsbereichen. Voraussetzungen: In diesem Kurs werden Grundkenntnissen in Statistik vorausgesetzt. Kenntnisse in speziellen Verfahren der Versuchsplanung sind nicht erforderlich.

Résumé: The International Conferences on History of Statistics and Probability are organised by the Spanish Association of History of Statistics and Probability (AHEPE). In the last four Conferences several Universities such as Madrid’s Rey Juan Carlos University and San-Pablo CEU, the University of Castile-La Mancha and the Universities of Huelva and Seville, Andalusia took part in the events.

The Spanish Association of History of Statistics and Probability (AHEPE) aims to stimulate and promote education, research, and to publish, periodically or not, subjects related to the discipline of Spanish History of Statistics and Probability, to contribute to the safeguard of all kinds of historical sources, to stimulate interest and vocations in the discipline, and generally it will encourage whichever activities that contribute to the achievement of this purpose.

Ever since the first AHEPE Conference, which took place in July 2001, the association celebrates meetings every two years. These meetings have had an international character since 2003 due to the participation of French and German researchers and it represents a clear point of reference as a meeting point for Spanish and International researchers in the field of the History of the Statistics and Probability, and they also act as a forum for the debate and discussion of the work carried out by specialists in this subject.

Deadline for the submission of abstracts extended to May 31, 2009.

Résumé: The conference, organized in Ribno in the vicinity of the beautiful Lake Bled, will provide an opportunity for researchers in statistics, data analysts, and other professionals from various statistical and related fields to come together, present their research, and learn from each other.

Cross-discipline and applied paper submissions are especially welcome.

The three days program consists of invited paper presentations, contributed paper sections from diverse topics, and finishes with a workshop.

Résumé: Lerninhalte - Statistische Grundlagen für Routine,Validierung und Fehlersuche - Qualitätsbeurteilung aufgrund von Stichproben, Unsicherheit von Analysenergebnissen - Datensatzvergleich mit Signifikanz- und Äquivalenztests für Validierungs- und - Transferprojekte - Trendanalyse - Statistik in der Methodenvaldierung - Variabilität und Methodeneignung - OOS und Ausreißertests - Regressionsrechnung und Kalibrierung Zielsetzung Block I: Ziel ist das Verstehen der statistischen Grundlagen der Streuung/Verteilung von Messwerten. Die Teilnehmer lernen, wie Datensätze durch Parameter wie Mittelwert und Standardabweichung beschrieben werden. Die Verwendung dieser Parameter in Berechnungen und statistischen Test insbesondere zum Datenvergleich wird erklärt und geübt.

Résumé: Lerninhalte - Statistische Grundlagen für Routine,Validierung und Fehlersuche - Qualitätsbeurteilung aufgrund von Stichproben, Unsicherheit von Analysenergebnissen - Datensatzvergleich mit Signifikanz- und Äquivalenztests für Validierungs- und - Transferprojekte - Trendanalyse - Statistik in der Methodenvaldierung - Variabilität und Methodeneignung - OOS und Ausreißertests - Regressionsrechnung und Kalibrierung Zielsetzung Block II: Mit der Bewertung verschiedener Methoden zum Datensatzvergleich erhalten die Teilnehmer die Grundlage zur Auswahl einer für ihre Fragestellung geeigneten Vorgehensweise. Im Mittelpunkt stehen darüber hinaus Verstehen und Anwenden können von Methoden und Techniken wie z.B. Varianzanalyse zur Auswertung von Validierungsstudien und zur Beurteilung der Eignung analytischer Methoden für gegebene Produktspezifikationen. Mit der Regressionsrechnung und geeigneten grafischen Darstellungen werden die Grundlagen der Beurteilung der Linearität analytischer Verfahren gelegt. Als weitere Anwendungen werden die statistische Auswertung von Stabilitätsstudien und die Schätzung der Bestimmungsgrenze analytischer Methoden vorgestellt und erklärt.

Résumé: The workshop aims at joining researchers working on copula theory and its applications and at stimulating the exchange of ideas and current achievements.

Résumé: Kursziel: Ziel dieses Methodenkurses ist die praxisorientierte Vermittlung von Grundkenntnissen in der Datenbereinigung und -aufbereitung. Unsere Methodenkurse sind softwareunabhängig konzipiert und eignen sich auch für Anwender, die nicht mit STATISTICA arbeiten. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte in Dienstleistungs- oder Industrieunternehmen, welche ihre Analysen mit einer hochwertigen Datengrundlage realisieren möchten. Kursinhalte: Eine bekannte Daumenregel im Analysegeschäft lautet: Etwa 80% der Arbeit liegen in der Datenbereinigung und -aufbereitung. Trotz dieser Erkenntnis dominieren in der Wissensvermittlung Einführungen in deskriptive Statistiken und multivariate Verfahren, die meist 'saubere' Daten voraussetzen. Aus langjähriger Erfahrung mit Kundenprojekten kennt StatSoft die typischen Hürden, die es für eine erfolgreiche Analyse zu nehmen gilt. Der Kurs gibt einen praxisnahen Überblick über die wichtigen Schritte im Datenmanagement. Die Themen: Ausreißeridentifikation * Typische Fehler in Daten * Missing Data und Ausreißer * Verteilungstests und Transformieren * Relevante Einflussgrößen * Optimale Stichproben * Datenverständnis mittels Grafiken Der Kurs ist softwareunabhängig und branchenübergreifend konzipiert. Die Teilnehmer erhalten ein ausgedrucktes Handbuch mit allen Kursfolien und eine CD mit Übungsdateien. Die Unterlagen enthalten Klick-Beispiele für STATISTICA, mit denen die Teilnehmer im Anschluss an den Kurs das Gelernte praxisnah umsetzen und vertiefen können. Voraussetzungen: Der Kurs eignet sich für alle am Thema Datenmanagement Interessierten. Außer einem allgemeinen Verständnis von Zahlen und Daten sowie statistischen Grundkenntnissen benötigen die Teilnehmer keine Vorkenntnisse.

Résumé: The symposium offers the opportunity to present original research on the analysis, implementation, experimental evaluation, and real-world application of stochastic algorithms. The focus of SAGA'09 is on new algorithmic ideas involving stochastic decisions and the design and evaluation of stochastic algorithms within realistic scenarios. Thus, the symposium wants to foster the co-operation between practitioners and theoreticians from this research area.

Résumé: Kursziel: Dieser Methodenkurs bietet eine Vertiefung in moderne Verfahren der statistischen Versuchsplanung und dient zur Unterstützung unserer Produktschulungen. Unsere Methodenkurse sind softwareunabhängig konzipiert und eignen sich auch für Interessenten, die nicht mit dem Programm STATISTICA arbeiten. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte in Industrieunternehmen, die auch komplexe Verfahren der statistischen Versuchsplanung im Bereich Forschung und Entwicklung oder Qualitätssicherung einsetzen möchten. Kursinhalte: Dieser Kurs für Teilnehmern mit Grundkenntnissen in statistischer Versuchsplanung bietet eine praxisorientierte Einführung in komplexere Verfahren der Versuchsplanung und -auswertung an. Die Themen: Anpassungsfläche * Robuste Prozesse nach Taguchi * Optimierung von Signal-Rausch-Verhältnissen * Mehrstufige qualitative Faktoren * Lateinische Quadrate, BIBDs und Split-Plot-Designs * Einbindung von Kovariablen * Auswertung mit Kovarianzanalyse Die Schulung besteht aus einer kurzen Erläuterung der genannten Verfahrensweisen und der selbständigen Einarbeitung der Schulungsteilnehmer im Rahmen von Übungen. Als Beispiele in unseren Standardkursen dienen allgemein verständliche Datensätze aus verschiedenen Anwendungsbereichen. Voraussetzungen: In diesem Methodenkurs werden Kenntnisse aus dem Kurs 'Einführung in die statistische Versuchsplanung' (VPL1) und Grundkenntnissen in Statistik vorausgesetzt.

Résumé: Kursziel: Dieser Methodenkurs vermittelt Kenntnisse in fortgeschrittenen Verfahren der Statistik und dient zur Unterstützung unserer Produktschulungen. Unsere Methodenkurse sind softwareunabhängig konzipiert und eignen sich auch für Interessenten, die nicht mit dem Programm STATISTICA arbeiten. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte in Dienstleistungs- oder Industrieunternehmen, die multivariate Schätzverfahren anwenden und Daten modellieren möchten. Kursinhalte: Dieser Kurs vermittelt anspruchsvolle Verfahren der Statistik praxisnah und ohne umfangreiche mathematische Ableitungen. Komplexe Analysemethoden werden anschaulich mit Grafiken dargestellt. Die Themen: Principal Components Analysis * Mehrfaktorielle Varianzanalyse * Multiple Regression mit Interaktion * Kovarianzanalyse im Allgemeinen Linearen Modell * Variablenreduktion durch Hauptkomponentenanalyse * Regression mit Hauptkomponenten (PCR) * Partielle kleinste Quadrate Regression (PLSR) * Lineare Diskriminanzanalyse (LDA) Die Schulung besteht aus einer Erläuterung der genannten Verfahrensweisen und möglichen Einsatzgebieten. Als Beispiele in unseren Standardkursen dienen allgemein verständliche Datensätze aus verschiedenen Anwendungsbereichen. Voraussetzungen: In diesem Kurs werden Kenntnisse aus dem Kurs 'Einführung in die Statistik – Teil 1' (STA1) vorausgesetzt.

Résumé: Kursziel: Ziel dieses Methodenkurses ist die Darstellung von statistischen Verfahren zur Ermittlung der Laufzeit eines Produktes oder der Wiederholprüfungsperiode eines Wirkstoffes bei Langzeitlagerung. Die Richtlinie Q1E der International Conference on Harmonisation (ICH) enthält konkrete Hinweise zur statistischen Bearbeitung von Stabilitätsdaten, deren Verständnis in diesem Seminar erleichtert werden soll. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte im Labor oder an Qualitätsbeauftragte in Pharmaunternehmen, die Stabilitätsprüfungen mit statistischen Verfahren durchführen möchten. Kursinhalte: In diesem Kurs werden die statistischen Verfahren der Q1E-Richtlinie zur Ermittlung der Laufzeit eines Produktes vorgestellt. Die Testabfolge für eine Zusammenlegung von Chargen (Poolability) bei der Stabilitätsanalyse wird erklärt. Die Themen: Stabilitätsplot * Anforderungen der ICH an die Analyse von Stabilitätsdaten * Ermittlung der Zeitfunktion mit Regressionsanalyse * Bestimmung der Laufzeit mit Konfidenzschätzung * Behandlung mehrerer Chargen nach der Q1E-Richtlinie * Kovarianzanalyse und Testabfolge (Poolability) * Stabilitätsanalyse für mehrere Faktoren Die Schulung besteht aus einer ausführlichen Erläuterung der genannten Verfahrensweisen mit allgemein verständlichen Datenbeispielen aus publizierten Stabilitätsstudien. Das Verständnis der Testabfolge bei der Zusammenlegung von Chargen (Poolability) zur Stabilitätsanalyse wird durch Flow-Charts erleichtert. Zur praktischen Einübung in die einzelnen Berechnungsschritte werden Click-by-Click-Beispiele für das Programm STATISTICA bereitgestellt. Voraussetzungen: In diesem Seminar werden weder Statistik-Kenntnisse, noch Programmkenntnisse von STATISTICA vorausgesetzt. Um von der Schulung voll profitieren zu können, sollten die Teilnehmer mit den Grundbegriffen der Stabilitätsprüfung etwas vertraut sein.

Résumé: Kursziel: Dieser Methodenkurs vermittelt Grundkenntnisse in statistischen Verfahren der Prozessbeurteilung und dient zur Unterstützung unserer Produktschulungen. Unsere Methodenkurse sind softwareunabhängig konzipiert und eignen sich auch für Interessenten, die nicht mit dem Programm STATISTICA arbeiten. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte in Industrieunternehmen, die ihre Messsysteme und Produktionsprozesse analysieren möchten. Kursinhalte: Dieser Kurs führt in die Statistik der Messsystemanalyse und die statistische Prozesslenkung (Statistical Process Control: SPC) ein. Er vermittelt die Grundlagen der Prozessstatistik praxisnah und ohne umfangreiche mathematische Ableitungen. Die Themen: Qualitätsfähigkeit * Attributive Prüfverfahren und Prozessmerkmale * Messgrößen und ihre Verteilungsformen * Kennwerte und Standardfehler in Regelkarten * Wiederhol- und Vergleichspräzision (R & R) * Messmittel- und Prozessfähigkeit (Cg, Cgk, Cp, Cpk) * Qualitätsfähigkeit nach DIN ISO 21747 Die Schulung besteht aus einer Erläuterung der genannten Verfahrensweisen und möglichen Einsatzgebieten. Als Beispiele dienen allgemein verständliche Datensätze aus industriellen Anwendungsbereichen. Voraussetzungen: Außer einem allgemeinen Grundverständnis von Zahlen und Daten benötigen die Teilnehmer keine Vorkenntnisse.

Résumé: Kursziel: Ziel dieses Methodenkurses ist die praxisorientierte Vermittlung von Grundkenntnissen in der Datenbereinigung und -aufbereitung. Unsere Methodenkurse sind softwareunabhängig konzipiert und eignen sich auch für Anwender, die nicht mit STATISTICA arbeiten. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte in Dienstleistungs- oder Industrieunternehmen, welche ihre Analysen mit einer hochwertigen Datengrundlage realisieren möchten. Kursinhalte: Eine bekannte Daumenregel im Analysegeschäft lautet: Etwa 80% der Arbeit liegen in der Datenbereinigung und -aufbereitung. Trotz dieser Erkenntnis dominieren in der Wissensvermittlung Einführungen in deskriptive Statistiken und multivariate Verfahren, die meist 'saubere' Daten voraussetzen. Aus langjähriger Erfahrung mit Kundenprojekten kennt StatSoft die typischen Hürden, die es für eine erfolgreiche Analyse zu nehmen gilt. Der Kurs gibt einen praxisnahen Überblick über die wichtigen Schritte im Datenmanagement. Die Themen: Ausreißeridentifikation * Typische Fehler in Daten * Missing Data und Ausreißer * Verteilungstests und Transformieren * Relevante Einflussgrößen * Optimale Stichproben * Datenverständnis mittels Grafiken Der Kurs ist softwareunabhängig und branchenübergreifend konzipiert. Die Teilnehmer erhalten ein ausgedrucktes Handbuch mit allen Kursfolien und eine CD mit Übungsdateien. Die Unterlagen enthalten Klick-Beispiele für STATISTICA, mit denen die Teilnehmer im Anschluss an den Kurs das Gelernte praxisnah umsetzen und vertiefen können. Voraussetzungen: Der Kurs eignet sich für alle am Thema Datenmanagement Interessierten. Außer einem allgemeinen Verständnis von Zahlen und Daten sowie statistischen Grundkenntnissen benötigen die Teilnehmer keine Vorkenntnisse.

Résumé: Kursziel: Ziel dieses Methodenkurses ist eine praxisorientierte Einführung in den Umgang mit großen Datenbeständen in der statistischen Auswertung und Data Mining. Unsere Methodenkurse sind softwareunabhängig konzipiert und eignen sich auch für Anwender, die nicht mit STATISTICA arbeiten. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte in Dienstleistungs- oder Industrieunternehmen, welche Ihre großen Datenbestände einer Analyse zugänglich machen möchten. Kursinhalte: Die Analyse extrem großer Datenbestände erfordert meist lange Rechenzeiten. Der Einsatz komplexer Verfahren kann selbst die Möglichkeiten modernster Hard- und Softwaresysteme übersteigen. Statistisch problematisch sind zudem Merkmale mit vielen Ausprägungen sowie ein mögliches Missverhältnis der Anzahl der zu berücksichtigen Merkmale zur Anzahl der Untersuchgungseinheiten. Der Kurs gibt einen praxisnahen Überblick möglicher Folgen und erläutert geeignete Maßnahmen der Datenvorbereitung und Analyseverfahren. Die Themen: Zufallsstichprobe * Datenhaltung und -formate * Integration verschiedener Datenquellen * Geeignete Stichprobentechniken * Aggregieren und Generalisieren * Relevante Einflussgrößen * Performante Analysen und Validierung Der Kurs ist softwareunabhängig und branchenübergreifend konzipiert. Die Teilnehmer erhalten ein ausgedrucktes Handbuch mit allen Kursfolien. Voraussetzungen: Der Kurs eignet sich für alle am Thema Massendaten Interessierten. Außer einem allgemeinen Verständnis von Zahlen und Daten sowie statistischen Grundkenntnissen benötigen die Teilnehmer keine Vorkenntnisse.

Résumé: Kursziel: Ziel dieses Methodenkurses ist die Einführung in Konzepte, Terminologie und Methoden des Data Mining. Unsere Methodenkurse sind softwareunabhängig konzipiert und eignen sich auch für Anwender, die nicht mit STATISTICA arbeiten. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Projektleiter und qualifizierte Fachkräfte in Dienstleistungs- oder Industrieunternehmen, welche ihre Daten mit modernen Data-Mining-Techniken auswerten möchten. Kursinhalte: Der Kurs liefert einen Überblick zur Idee und Bedeutung von Data Mining, der Kunst und Wissenschaft, aus Daten zu lernen. Einzelne Data-Mining-Werkzeuge werden genauer betrachtet und ihre Bedeutung für unterschiedliche Analyseaufgaben erläutert. Zu allen vorgestellten Techniken wird die grundlegende Methodik erklärt und anhand praktischer Beispiele veranschaulicht. Die Themen: Support Vector Machines * Konzepte und Prozesse im Data Mining * Techniken der Datenvorverarbeitung und Visualisierung * Methoden des unüberwachten Lernens (Grafiken, Cluster- und Hauptkomponentenanalysen, Assoziationsregeln etc.) * Methoden des überwachten Lernens (Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Support Vector Machines etc.) * Validierungstechniken * Ausblick zu aktuellen Methodenentwicklungen Wir bieten diesen Kurs in Kooperation mit unserem Partner Statoo Consulting an. Trainer ist der promovierte Statistiker Dr. Diego Kuonen, CStat, Gründer und CEO von Statoo Consulting. Der Kurs ist softwareunabhängig und branchenübergreifend konzipiert. Die Teilnehmer erhalten ein ausgedrucktes Handbuch in englischer Sprache mit allen Kursfolien. Voraussetzungen: Der Kurs setzt elementare Kenntnisse in Statistik und Erfahrung mit multipler Regression voraus.

Résumé: Kursziel: Ziel des Kurses ist eine praktische Einführung in Konzepte, Terminologie und Methoden des Data Mining. Dieser Kurs eignet sich auch für Anwender, die nicht mit STATISTICA arbeiten. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Projektleiter und qualifizierte Fachkräfte in Dienstleistungs- oder Industrieunternehmen, welche ihre Daten mit mittels Data Mining auswerten möchten. Kursinhalte: Der Kurs ist die praktische Weiterführung des Methodenkurses 'Einführung in Methoden für statistisches Data Mining' (MDM). Die Teilnehmer setzen anhand konkreter Beispiele das erlangte theoretische Wissen mit moderner Data-Mining-Software praktisch um. Die Themen: Entscheidungsbaum * Exploration / unüberwachtes Lernen - Welche Datensätze zeigen Ähnlichkeiten? - Welche Datensätze bilden natürliche Gruppen und Strukturen? * Klassifikation / überwachtes Lernen - Welche Datensätze bilden natürliche Gruppen und Strukturen? - Welche Einflussgrößen bestimmen die Zugehörigkeit? - Welche Schlüsse können daraus gezogen werden? - Welches der erstellten Prognosenmodelle ist zu bevorzugen? Wir bieten diesen Kurs in Kooperation mit unserem Partner Statoo Consulting an. Trainer ist der promovierte Statistiker Dr. Diego Kuonen, CStat, Gründer und CEO von Statoo Consulting. Die Teilnehmer erhalten ein ausgedrucktes Handbuch in englischer Sprache mit allen Kursfolien. Auf Wunsch wird eine Testlizenz STATISTICA Data Miner unentgeltlich für 30-Tage-zur Verfügung gestellt, um das Erlernte im eigenen Unternehmen nachzuvollziehen.. Voraussetzungen: In diesem Kurs werden Kenntnisse aus dem Methodenkurs 'Einführung in Methoden für statistisches Data Mining' (MDM) vorausgesetzt. Es sind keine Kenntnisse der Software STATISTICA Data Miner nötig, da ausschließlich mit deren selbsterklärenden, intuitiven Projektoberfläche gearbeitet wird.

Résumé: Kursziel: Dieser Methodenkurs vermittelt Kenntnisse in fortgeschrittenen Verfahren der Statistik und dient zur Unterstützung unserer Produktschulungen. Unsere Methodenkurse sind softwareunabhängig konzipiert und eignen sich auch für Interessenten, die nicht mit dem Programm STATISTICA arbeiten. Zielgruppe: Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte in Dienstleistungs- oder Industrieunternehmen, die multivariate Schätzverfahren anwenden und Daten modellieren möchten. Kursinhalte: Dieser Kurs vermittelt anspruchsvolle Verfahren der Statistik praxisnah und ohne umfangreiche mathematische Ableitungen. Komplexe Analysemethoden werden anschaulich mit Grafiken dargestellt. Die Themen: Principal Components Analysis * Mehrfaktorielle Varianzanalyse * Multiple Regression mit Interaktion * Kovarianzanalyse im Allgemeinen Linearen Modell * Variablenreduktion durch Hauptkomponentenanalyse * Regression mit Hauptkomponenten (PCR) * Partielle kleinste Quadrate Regression (PLSR) * Lineare Diskriminanzanalyse (LDA) Die Schulung besteht aus einer Erläuterung der genannten Verfahrensweisen und möglichen Einsatzgebieten. Als Beispiele in unseren Standardkursen dienen allgemein verständliche Datensätze aus verschiedenen Anwendungsbereichen. Voraussetzungen: In diesem Kurs werden Kenntnisse aus dem Kurs 'Einführung in die Statistik – Teil 1' (STA1) vorausgesetzt.

Résumé: This workshop, sponsored by AIM and the NSF, will be devoted to beta-generalizations of the classical ensembles in random matrix theory. These are certain tridiagonal and unitary Hessenberg matrices, with an eigenvalue p.d.f. generalizing that of Gaussian Hermitian matrices and Haar distributed unitary matrices.

Résumé: The first edition of the International Workshop on Multivariate Risks and Copulas which will be held April 14-17, 2010, at Mohamed Khider University of Biskra, Algeria. The workshop will serve as a forum for discussing different issues of risks, copulas, and related topics. The main goal of this scientific event is to gather researchers and practitioners from universities, institutions, industries, and government, working in these fields. The tools and methodologies in progress in probability, statistics, mathematics, and economics that are closely relevant for Univariate and Multivariate Risks will be embraced as well. We are proud to organize this workshop and look forward to welcoming you in Biskra.

Résumé: This conference will bring together academic, governmental and industrial researchers as well as users of statistics and probability and will feature workshops, invited and contributed sessions in all areas of statistics and probability.

Résumé: The focus is on recent developments in the theory of Lévy and jump processes and their applications. There will be invited talks and poster sessions.

Résumé: This workshop, sponsored by AIM and the NSF, will study the problem of estimating a probability distribution from a small data sample it generates. The workshop will investigate consolidating a theoretical and algorithmic framework for this topic.

Résumé: Includes meetings of the Bernoulli Society, the International Association for Statistical Computing, the International Association of Survey Statisticians, the International Association for Official Statistics and the International Association for Statistical Education

Résumé: ASA's 175th Anniversary Celebration