Dieser Kurs befasst sich mit gängigen statistischen Inferenzmethoden für numerische und kategoriale Daten. Sie lernen, wie man Hypothesentests aufstellt und durchführt, p-Werte interpretiert und die Ergebnisse Ihrer Analyse in einer Weise berichtet, die für Kunden oder die Öffentlichkeit interpretierbar ist. Anhand zahlreicher Datenbeispiele werden Sie lernen, Schätzungen von Größen so zu berichten, dass die Unsicherheit der interessierenden Größe zum Ausdruck kommt. Sie werden bei der Installation und Verwendung von R und RStudio (einer kostenlosen Statistiksoftware) angeleitet und werden diese Software für Laborübungen und ein Abschlussprojekt verwenden. Der Kurs stellt praktische Werkzeuge für die Datenanalyse vor und erforscht die grundlegenden Konzepte, die für die Interpretation und Berichterstattung von Ergebnissen sowohl für kategoriale als auch für numerische Daten erforderlich sind

Inferentielle Statistik
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Inferentielle Statistik
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Datenanalyse mit R“
Dozent: Mine Çetinkaya-Rundel
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Statistische Berichterstattung
- Kategorie: Stichproben (Statistik)
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Statistische Programmierung
- Kategorie: Installation der Software
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R (Software)
- Kategorie: R Programmierung
- Kategorie: Statistische Software
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12 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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Dozent
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 21. Jan. 2019
The concepts are explained in a very simple and effective manner with the help of a case study. Background knowledge of R will be very handy if one wants to cover the topics at a faster rate.
Geprüft am 7. Jan. 2021
The final project does not help, for example someone used discrete data 1,2,3,4,5 .... ,40 to compute a p.value as if it was normal. It is too general and does not fill the purpose of the course.
Geprüft am 22. Nov. 2018
Very useful course about statistics. May need some fundamental understanding of statistics before, but through the clear explanation and examples, I've learnt a lot from this course
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