Identifizieren und interpretieren Sie das/die Zwei-Wege-ANOVA- (und ANCOVA-) Modell(e) als ein lineares Regressionsmodell.
Verwenden Sie die Zwei-Wege-ANOVA- und ANCOVA-Modelle, um Forschungsfragen anhand von realen Daten zu beantworten.
Definieren Sie die Konzepte der Replikation, der wiederholten Messungen und des vollfaktoriellen Versuchsplans im Zusammenhang mit der zweiseitigen ANOVA und wenden Sie sie an.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Statistische Modellierung
Statistische Modellierung
Kategorie: Lineare Algebra
Lineare Algebra
Kategorie: Statistische Inferenz
Statistische Inferenz
Kategorie: Regressionsanalyse
Regressionsanalyse
Kategorie: Datenwissenschaft
Datenwissenschaft
Kategorie: Kalkulation
Kalkulation
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Kategorie: Quantitative Forschung
Quantitative Forschung
Kategorie: Datenanalyse
Datenanalyse
Kategorie: Statistische Analyse
Statistische Analyse
Kategorie: Statistische Methoden
Statistische Methoden
Kategorie: Experimentieren
Experimentieren
Kategorie: Daten-Ethik
Daten-Ethik
Kategorie: Mathematische Modellierung
Mathematische Modellierung
Kategorie: Allgemeine Wissenschaft und Forschung
Allgemeine Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Forschungsdesign
Forschungsdesign
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24 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieser zweite Kurs in statistischer Modellierung führt die Studenten in das Studium der Varianzanalyse (ANOVA), der Kovarianzanalyse (ANCOVA) und der Versuchsplanung ein. ANOVA und ANCOVA, die als eine Art lineares Regressionsmodell dargestellt werden, bilden die mathematische Grundlage für die Planung von Experimenten für datenwissenschaftliche Anwendungen. Der Schwerpunkt liegt auf wichtigen Konzepten zur Versuchsplanung, wie Randomisierung, Blocking, faktoriellem Design und Kausalität. Dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, für akademische Zwecke genutzt werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Dozenten aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaften und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder. Logo angepasst von Foto von Vincent Ledvina auf Unsplash
In diesem Modul werden wir den grundlegenden konzeptionellen Rahmen für die Versuchsplanung vorstellen und die Modelle definieren, die es uns ermöglichen, aussagekräftige Fragen zu den Unterschieden zwischen den Gruppenmitteln in Bezug auf eine kontinuierliche Variable zu beantworten. Zu diesen Modellen gehören die einseitige Varianzanalyse (ANOVA) und die Analyse der Kovarianz (ANCOVA).
Die Modelle der einfaktoriellen ANOVA und ANCOVA•6 Minuten
ANOVA Varianz-Zerlegung•9 Minuten
ANOVA-Quadratsummen und der F-Test•14 Minuten
ANOVA und ANCOVA als Regressionsmodelle•10 Minuten
Interpretation der einfaktoriellen ANOVA im Kontext der Regression•10 Minuten
Das ANCOVA-Modell•15 Minuten
ANCOVA mit Wechselwirkungen•7 Minuten
ANCOVA mit Interaktionen in R•5 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 31 Minuten
Kursaktualisierungen und Unterstützung bei der Barrierefreiheit•1 Minute
Verdienen Sie akademische Anerkennung für Ihre Arbeit!•10 Minuten
Kurs-Unterstützung•10 Minuten
Erwartungen an die Bewertung•10 Minuten
9 Aufgaben•Insgesamt 270 Minuten
Einführung in ANOVA und Versuchsplanung•30 Minuten
Die Modelle der einfaktoriellen ANOVA und ANCOVA•30 Minuten
ANOVA Varianz-Zerlegung•30 Minuten
ANOVA-Quadratsummen und der F-Test•30 Minuten
ANOVA und ANCOVA als Regressionsmodelle•30 Minuten
Interpretation der einfaktoriellen ANOVA im Kontext der Regression•30 Minuten
Das ANCOVA-Modell•30 Minuten
ANCOVA mit Wechselwirkungen•30 Minuten
ANCOVA mit Interaktionen in R•30 Minuten
2 Programmieraufgaben•Insgesamt 120 Minuten
Optionale Einführung in Jupyter und R•60 Minuten
Modul 1 Autograded•60 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
Modul 1 Einreichung von Peer-Reviews•60 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Stellen Sie sich vor•10 Minuten
2 Unbewertete Labore•Insgesamt 120 Minuten
ANCOVA mit Interaktionen in R•60 Minuten
Modul 1 Peer-Review-Labor•60 Minuten
Hypothesentests im ANOVA-Kontext
Modul 2•9 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul lernen wir, wie statistische Hypothesentests und Konfidenzintervalle im Rahmen der ANOVA/ANCOVA dazu beitragen können, aussagekräftige Fragen zu den Unterschieden zwischen den Gruppenmitteln in Bezug auf eine kontinuierliche Variable zu beantworten.
Geplante Vergleiche: Hypothesentests mit Kontrasten•14 Minuten
Post-Hoc-Vergleiche•14 Minuten
Post-Hoc-Vergleiche in R•17 Minuten
Fehler vom Typ II und Leistung im ANOVA-Kontext•19 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Patrizio E. Tressoldi und David Giofré: "Der allgegenwärtige Verzicht auf eine prospektive statistische Aussagekraft: wichtige Konsequenzen und praktische Lösungen"•10 Minuten
Optional: Jenseits von Leistungsberechnungen: Bewertung von Fehlern des Typs S (Vorzeichen) und des Typs M (Ausmaß)•10 Minuten
Versuchsplanung: Grundlegende Konzepte und Entwürfe
Modul 4•10 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden wir uns mit grundlegenden Konzepten der Versuchsplanung befassen, wie z.B. Randomisierung, Behandlungsplanung, Replikation und Blocking. Wir werden uns auch mit grundlegenden faktoriellen Versuchsplänen beschäftigen, die eine Verbesserung gegenüber den elementaren "ein Faktor nach dem anderen"-Methoden darstellen. Wir werden diese Konzepte mit den ANOVA- und ANCOVA-Modellen kombinieren, um sinnvolle Experimente durchzuführen.
Der konzeptionelle Rahmen der Versuchsplanung•19 Minuten
Das vollständig randomisierte Design•13 Minuten
Das Randomized Complete Block Design (RCBD)•8 Minuten
Das Randomized Complete Block Design (RCBD): Hypothesenprüfung•8 Minuten
Der faktorielle Aufbau•11 Minuten
Weitere Fragen zur Versuchsplanung•7 Minuten
Ethische Fragen bei der Versuchsplanung•13 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Verursachung und Versuchsplanung•10 Minuten
Ressourcen zum Thema Ethik•10 Minuten
5 Aufgaben•Insgesamt 150 Minuten
Der konzeptionelle Rahmen der Versuchsplanung•30 Minuten
Das vollständig randomisierte Design•30 Minuten
Das Randomized Complete Block Design (RCBD)•30 Minuten
Der faktorielle Aufbau•30 Minuten
Weitere Fragen zur Versuchsplanung•30 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 120 Minuten
Modul 4 Autograded Zuweisung•120 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
Modul 4 Einreichung von Peer-Reviews•60 Minuten
2 Unbewertete Labore•Insgesamt 180 Minuten
Ein vollständig randomisiertes Design (CRD) in R•60 Minuten
Modul 4 Peer-Review-Labor•120 Minuten
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Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
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¹Erfolgreiche Bewerbung und Einschreibung sind erforderlich. Es gelten die Zulassungsbedingungen. Jede Einrichtung legt die Anzahl der Credits fest, die durch die Absolvierung dieser Inhalte anerkannt werden und auf die Abschlussanforderungen angerechnet werden können, wobei bereits vorhandene Credits berücksichtigt werden. Klicken Sie auf einen bestimmten Kurs, um weitere Informationen zu erhalten.
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Die CU Boulder ist eine dynamische Gemeinschaft von Gelehrten und Lernenden auf einem der spektakulärsten College-Campus des Landes. AS eine von 34 öffentlichen US-Institutionen in der angesehenen Association of American Universities (AAU), haben wir eine stolze Tradition der akademischen Exzellenz, mit fünf Nobelpreisträgern und mehr als 50 Mitglieder der renommierten akademischen Akademien.
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