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Hypothesentests in Python

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Kursbeschreibung

Mit Hypothesentests kannst du Fragen zu deinen Datensätzen auf statistisch fundierte Weise beantworten. In diesem Kurs verbesserst du deine analytischen Fähigkeiten in Python, indem du lernst, wie und wann du gängige Tests wie t-Tests, Proportionstests und Chi-Quadrat-Tests anwenden kannst. Durch die Arbeit mit realen Daten, wie z.B. Stack Overflow-Nutzerfeedback und Lieferkettendaten für medizinische Lieferungen, wirst du ein tiefes Verständnis dafür gewinnen, wie diese Tests funktionieren und welche Annahmen ihnen zugrunde liegen. Außerdem erfährst du, wie nicht-parametrische Tests eingesetzt werden können, um über die Grenzen der traditionellen Hypothesentests hinauszugehen.
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Grundlagen der Statistik mit Python

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  1. 1

    Grundlagen der Hypothesenprüfung

    Kostenlos

    Wie funktioniert das Testen von Hypothesen und welche Probleme kann es lösen? Um das herauszufinden, gehst du durch den Arbeitsablauf für einen Proportionstest mit einer Probe. Dabei lernst du wichtige Konzepte wie z-Scores, p-Werte sowie falsch negative und falsch positive Fehler kennen.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    Hypothesentests und z-Scores
    50 xp
    Einsatzmöglichkeiten von A/B-Tests
    50 xp
    Berechnung des Stichprobenmittelwerts
    100 xp
    Berechnen eines z-Scores
    100 xp
    p-Werte
    50 xp
    Strafprozesse und Hypothesentests
    50 xp
    Linker Schwanz, rechter Schwanz, zwei Schwänze
    100 xp
    Berechnen von p-Werten
    100 xp
    Statistische Bedeutung
    50 xp
    Entscheidungen aus p-Werten
    50 xp
    Berechnen eines Konfidenzintervalls
    100 xp
    Fehler Typ I und Typ II
    100 xp
  2. 3

    Proportionale Tests

    Jetzt ist es an der Zeit, mit Hilfe von Proportionstests zu prüfen, ob es Unterschiede in den Anteilen zwischen zwei Gruppen gibt. In praktischen Übungen erweiterst du deine Proportionstests mit Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests auf mehr als zwei Gruppen und kehrst mit Chi-Quadrat-Anpassungstests zum Fall mit einer Stichprobe zurück.

    Kapitel Jetzt Abspielen
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Datensätze

Late ShipmentsStack OverflowU.S. Democrat Votes 2012/2016U.S. Republican Votes 2008/2012

Mitwirkende

Collaborator's avatar
Dr. Chester Ismay
Collaborator's avatar
Amy Peterson
Collaborator's avatar
Izzy Weber

Voraussetzungen

Sampling in Python
James Chapman HeadshotJames Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

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