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Hypothesentests in R

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Kursbeschreibung

Entdecke Hypothesentests in R

Mit Hilfe von Hypothesentests kannst du Fragen zu deinen Datensätzen stellen und sie auf statistisch strenge Weise beantworten. In diesem Kurs lernst du, wie und wann du gängige Tests wie t-Tests, Proportionstests und Chi-Quadrat-Tests anwenden kannst.

Du wirst ein tiefes Verständnis dafür bekommen, wie sie funktionieren und welche Annahmen ihnen zugrunde liegen. Du lernst auch, wie verschiedene Hypothesentests zusammenhängen, indem du das "Es gibt nur einen Test"-Prinzip anwendest und nicht-parametrische Tests verwendest, mit denen du die Anforderungen traditioneller Hypothesentests umgehen kannst.

T-Tests und Chi-Quadrat-Tests kennenlernen

Zu Beginn erfährst du, warum Hypothesentests in R nützlich sind und lernst dabei einige Schlüsselkonzepte kennen. Du lernst auch, wie du mit t-Tests auf Mittelwertunterschiede zwischen zwei Gruppen testen kannst und wie du mit Chi-Quadrat-Tests beobachtete Ergebnisse mit erwarteten Ergebnissen vergleichen kannst.

Verstehe die Beziehungen zwischen R-Hypothesentests

Im weiteren Verlauf entdeckst du die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Tests und erkundest Elemente wie Zufall, Unabhängigkeit der Beobachtung und Stichprobengröße.

Wenn du diesen Kurs beendest, wirst du ein tieferes Verständnis für Hypothesentests in R haben und wissen, wann es sinnvoll ist, bestimmte Tests auf deine Daten anzuwenden.

Im Laufe des Kurses wirst du eine Stack Overflow-Benutzerumfrage und einen Datensatz über verspätete Lieferungen von medizinischem Material untersuchen."
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  1. 1

    Einführung in die Hypothesenprüfung

    Kostenlos

    Erfahre, warum Hypothesentests sinnvoll sind, und gehe den Arbeitsablauf für einen Proportionstest mit einer Stichprobe durch. Dabei lernst du wichtige Konzepte wie z-Scores, p-p-Werte sowie falsch negative und falsch positive Fehler kennen. Die Datensätze der Stack Overflow-Umfrage und der späten medizinischen Sendungen werden vorgestellt.

    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
    Berechnung von Konfidenzintervallen
    100 xp
    Fehler Typ I und Typ II
    100 xp
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In anderen Tracks

Grundlagen der Statistik mit R

Datensätze

Late ShipmentsLate shipments Bootstrap DistributionDemocratic Presidential Candidates by CountyStackOverflow Survey

Mitwirkende

Collaborator's avatar
Dr. Chester Ismay

Voraussetzungen

Sampling in R
Richie Cotton HeadshotRichie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

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