Die Modellierung und Analyse, die wir anbieten, wird unter anderem folgendes umfassen:
Statistische Testverfahren, um zu untersuchen, ob zum Beispiel eine neue Behandlung, ein neues Verfahren oder Produkt signifikant besser ist, als die Standardmethode.
Schätzfunktionen und Antwortsausfall Korrigierung, um erwartungstreue Schätzungen für Stichproben zu kriegen.
Ratgebung bei Implementierung von numerischen Modellen für unterschiedliche dynamische Systeme in der Ingenieurtätigkeit.
Prognoseberechnungen: Wir haben einen analytischen Algorithmus entwickelt und implementiert, der auf der Grundlage historischer Daten oder Prognosen beruht. Zum Beispiel, wenn man Prognosen für Einzahlungen beim Kauf von schlechten Schulden benötigt, kann dieser Algorithmus nützlich sein. Die Parmeterschätzungen wird von der Zahlungsgeschichte der Schuldner oder ähnlichen Schuldnern berechnet.
Der Algorithmus ist generell für dynamische Systeme nützlich, bei denen man eine Prognose für die möglichen Ergebnisse benötigt.
Genauer gesagt, basiert der Algorithmus zur Klassifizierung von Objekten und Personen auf der Markov Theorie. Er kann für ähnliche Probleme angepasst werden. Die Umsetzung wird in R gemacht und kann mit anderen Analysetools wie SAS oder Excel kombiniert werden. Im Vergleich zu Simulationsverfahren hat dieses Verfahren erwiesen, mindestens so genau zu sein, wie die Simulationsmethoden. Vor allem ist die Berechnungszeit ein Bruchteil von derjenigen der Simulationsrechnungen.
Wir haben Erfahrung mit Scoring-Modellen, die oft verwendet werden, um Kreditnehmer zu klassifisieren. Dies is oft relevant im Zusammenhang mit Prognoseberechnungen.
Identifizierung gültiger, neuer, möglicherweise nützlicher und verständlicher Muster in Daten.