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Kurs

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 & Statistics
4 Std.
15 Videos
49 Übungen
3,650 XP
14,237
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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 zur Parameterschätzung

In diesem Kapitel verwendest du Bootstrapping-Techniken, um einen einzelnen Parameter aus einer numerischen Verteilung zu schätzen.
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2

Einführung in die t-Verteilung

In diesem Kapitel verwendest du auf dem zentralen Grenzwertsatz basierende Techniken, um einen einzelnen Parameter aus einer numerischen Verteilung zu schätzen. Das machst du mit der t-Verteilung.
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3

Schlussfolgerungen für die Differenz zweier Parameter

In diesem Kapitel erweiterst du das bisher Gelernte und verwendest sowohl simulations- als auch ZGS-basierte Techniken, um die Differenz zwischen zwei Parametern aus zwei unabhängigen numerischen Verteilungen zu untersuchen.
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Schlussfolgerungen für numerische Daten in R
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