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Kurs

Stichprobenziehung in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 01/2025

Dieser Kurs stellt Zufallsstichprobenverfahren vor und zeigt, wie du mit Python und Statistik aus begrenzten Daten Erkenntnisse gewinnst.

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PythonProbability & Statistics4 Std.15 Videos51 Übungen4,000 XP53,053Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Die Stichprobenziehung in Python ist der Eckpfeiler der Inferenzstatistik und der Hypothesentests. Das ist eine mächtige Fähigkeit, die bei der Analyse von Umfragen und bei der Versuchsplanung eingesetzt wird, um Schlussfolgerungen zu ziehen, ohne eine ganze Grundgesamtheit zu befragen. In diesem Kurs über Stichproben in Python erfährst du, wann du Stichproben verwenden solltest und wie du gängige Arten von Stichproben durchführst - von einfachen Zufallsstichprobenziehung bis hin zu komplexeren Methoden wie der geschichteten Stichprobenziehung und der Clusterstichprobenziehung. Anhand von realen Datensätzen wie Kaffeebewertungen, Spotify-Songs und Mitarbeiterfluktuation lernst du, Grundgesamtheitsstatistiken zu schätzen und die Unsicherheit in deinen Schätzungen zu quantifizieren, indem du Stichprobenverteilungen und Bootstrap-Verteilungen erstellst.

Voraussetzungen

Introduction to Statistics in Python

1

Introduction to Sampling

Learn what sampling is and why it is so powerful. You’ll also learn about the problems caused by convenience sampling and the differences between true randomness and pseudo-randomness.

Sampling and point estimates

Reasons for sampling

Simple sampling with pandas

Simple sampling and calculating with NumPy

Convenience sampling

Are findings from the sample generalizable?

Are these findings generalizable?

Pseudo-random number generation

Generating random numbers

Understanding random seeds

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2

Sampling Methods

It’s time to get hands-on and perform the four random sampling methods in Python: simple, systematic, stratified, and cluster.

Simple random and systematic sampling

Simple random sampling

Systematic sampling

Is systematic sampling OK?

Stratified and weighted random sampling

Which sampling method?

Proportional stratified sampling

Equal counts stratified sampling

Weighted sampling

Cluster sampling

Benefits of clustering

Performing cluster sampling

Comparing sampling methods

3 kinds of sampling

Comparing point estimates

Kapitel starten

3

Sampling Distributions

Let’s test your sampling. In this chapter, you’ll discover how to quantify the accuracy of sample statistics using relative errors, and measure variation in your estimates by generating sampling distributions.

Relative error of point estimates

Calculating relative errors

Relative error vs. sample size

Creating a sampling distribution

Replicating samples

Replication parameters

Approximate sampling distributions

Exact sampling distribution

Generating an approximate sampling distribution

Exact vs. approximate

Standard errors and the Central Limit Theorem

Population & sampling distribution means

Population & sampling distribution variation

Kapitel starten

4

Bootstrap Distributions

You’ll get to grips with resampling to perform bootstrapping and estimate variation in an unknown population. You’ll learn the difference between sampling distributions and bootstrap distributions using resampling.

Introduction to bootstrapping

Principles of bootstrapping

With or without replacement?

Generating a bootstrap distribution

Comparing sampling and bootstrap distributions

Bootstrap statistics and population statistics

Sampling distribution vs. bootstrap distribution

Compare sampling and bootstrap means

Compare sampling and bootstrap standard deviations

Confidence intervals

Confidence interval interpretation

Calculating confidence intervals

Congratulations!

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Stichprobenziehung in Python

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