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Schlussfolgerungen für numerische Daten in R

ExperteSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 09/2020
In diesem Kurs lernst du Techniken für die statistische Inferenz anhand numerischer Daten kennen.
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RProbability & Statistics4 Std.15 Videos49 Übungen3,650 XP14,169Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

In diesem Kurs lernst du, wie du mithilfe statistischer Verfahren aus numerischen Daten Schlussfolgerungen ziehst und Schätzungen vornimmst. Dabei verwenden wir zwei Ansätze für diese typischen Aufgaben. Der erste nutzt Bootstrapping und Permutation, um stichprobenbasierte Tests und Konfidenzintervalle zu erstellen. Der zweite stützt sich auf theoretische Ergebnisse und die t-Verteilung, um dasselbe Ziel zu erreichen. Du lernst, wie (und wann) du einen t-Test durchführst, ein Konfidenzintervall erstellst und eine ANOVA machst!

Voraussetzungen

Foundations of Inference in R
1

Bootstrapping for estimating a parameter

In this chapter you'll use bootstrapping techniques to estimate a single parameter from a numerical distribution.
Kapitel starten
2

Introducing the t-distribution

3

Inference for difference in two parameters

4

Comparing many means

Schlussfolgerungen für numerische Daten in R
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