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SiamakGoudarzi/Applied-Statistics-R-Portfolio

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Statistical Analysis Portfolio (R Language)

Welcome to my comprehensive collection of statistical research and data analysis projects. This repository demonstrates the application of advanced statistical methods to solve real-world problems in engineering, marketing, and quality management using the R programming language.

Willkommen zu meiner umfassenden Sammlung statistischer Forschungs- und Datenanalyseprojekte. Dieses Repository zeigt die Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden zur Lösung realer Probleme in Technik, Marketing und Qualitätsmanagement unter Verwendung der Programmiersprache R.


🌎 Languages / Sprachen


Portfolio Overview (English)

This repository contains a diverse range of analyses, focusing on hypothesis testing, experimental design (DoE), and predictive insights. Each project includes data processing, assumption testing, and professional reporting.

📂 Project Directory

# Project Folder Statistical Methods Used Key Objective
01 Energy-Consumption-Analysis t-Test, Wilcoxon, Shapiro-Wilk Evaluating energy reduction methods.
02 Paper-Airplane-Flight-DOE Factorial Design, ANOVA, DoE Determining factors affecting flight duration.
03 Supplier-Quality-Control Chi-squared Test, Contingency Tables Assessing supplier reliability vs. product groups.
04 Tool-Life-Reliability-Study Kruskal-Wallis, Bartlett's Test Optimizing production tool durability.
05 Marketing-Statistical-Modeling Phi-Coefficient, Yule's Q, Chi-Square Analyzing demographic impacts on consumer choice.
06 Paper-Plane-Cost-Efficiency Factorial ANOVA, Multi-way Effects Balancing material costs with flight performance.
07 Flight-Performance-Optimization Power Analysis, Independent t-test Comparative performance study against competitors.
08 Wing-Design-Optimization Wilcoxon-Mann-Whitney Test Validating aerodynamic design improvements.

🇩🇪 Portfolio-Übersicht (Deutsch)

Dieses Repository enthält eine vielfältige Sammlung statistischer Analysen mit Schwerpunkt auf Hypothesentests, Versuchsplanung (DoE) und prädiktiven Erkenntnissen. Jedes Projekt umfasst Datenaufbereitung, Annahmenprüfung und professionelle Ergebnisdokumentation.

Projektverzeichnis

# Projektordner Verwendete statistische Methoden Hauptziel
01 Energieverbrauchsanalyse t-Test, Wilcoxon, Shapiro-Wilk Bewertung von Methoden zur Reduzierung des Energieverbrauchs.
02 Papierflieger-DoE Faktorielles Design, ANOVA, DoE Bestimmung der Faktoren, die die Flugdauer beeinflussen.
03 Lieferantenqualitätsanalyse Chi-Quadrat-Test, Kontingenztafeln Bewertung der Zuverlässigkeit von Lieferanten im Vergleich zu Produktgruppen.
04 Werkzeugstandzeit-Studie Kruskal-Wallis, Bartlett-Test Optimierung der Standzeit von Produktionswerkzeugen.
05 Marketing-Statistik Phi-Koeffizient, Yule’s Q, Chi-Quadrat Analyse demografischer Einflüsse auf Konsumentscheidungen.
06 Kosten-Leistungs-Optimierung Faktorielle ANOVA, Mehrfacheffekte Ausgleich zwischen Materialkosten und Flugleistung.
07 Flugleistungs-Optimierung Power-Analyse, Unabhängiger t-Test Vergleichende Leistungsanalyse gegenüber Wettbewerbern.
08 Flügeldesign-Optimierung Wilcoxon-Mann-Whitney-Test Validierung aerodynamischer Verbesserungen.

Tech Stack & Tools

  • Language / Sprache: R
  • Reporting / Berichte: RMarkdown, LaTeX (PDF Reports)
  • Key Libraries / Wichtige Bibliotheken: ggplot2, car, readxl, pwr

Methodology Focus / Methodenschwerpunkte

  1. EDA: Visualizing distributions via Boxplots and Histograms.
    EDA: Visualisierung von Verteilungen mittels Boxplots und Histogrammen.
  2. Assumption Verification: Shapiro-Wilk & Levene/Bartlett Tests.
    Annahmenprüfung: Shapiro-Wilk- & Levene/Bartlett-Tests.
  3. Inference: Parametric & Non-Parametric testing strategies.
    Inferenz: Parametrische und nichtparametrische Testverfahren.
  4. Effect Size: Evaluating practical significance.
    Effektstärke: Bewertung der praktischen Relevanz.

About

Applied statistical analysis and data modeling in R, focused on Quality Engineering, Design of Experiments (DoE), and process optimization across industrial and business sectors.

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