Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Stichproben sind ein Grundpfeiler der Inferenzstatistik und der Hypothesentests. Sie sind in der Umfrageanalyse und im Versuchsdesign enorm wichtig. In diesem Kurs erfährst du, wann und warum Stichproben wichtig sind, und lernst, wie du gängige Arten der Stichprobenziehung durchführst – von der einfachen Zufallsstichprobe bis hin zu komplexeren Methoden wie geschichteter und Klumpenstichprobe. Später behandelt der Kurs die Schätzung von Populationskennzahlen und das Quantifizieren der Unsicherheit in deinen Schätzungen durch das Erzeugen von Stichprobenverteilungen und Bootstrap-Verteilungen. Im gesamten Kurs arbeitest du mit realen Datensätzen zu Kaffeebewertungen, Spotify-Songs und Mitarbeiterfluktuation.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung in die Stichprobenerhebung
Lerne, was eine Stichprobe ist und warum sie nützlich ist, verstehe die Probleme durch Gelegenheitsstichproben, und erfahre die Unterschiede zwischen echter Zufälligkeit und Pseudozufälligkeit.
- Stichproben und Punktschätzungen50 XP
- Gründe für Stichproben50 XP
- Einfaches Sampling mit dplyr100 XP
- Einfaches Sampling mit Base R100 XP
- Gelegenheitsstichprobe50 XP
- Sind die Ergebnisse aus der Stichprobe verallgemeinerbar?100 XP
- Sind diese Ergebnisse verallgemeinerbar?100 XP
- Pseudozufallszahlengenerierung50 XP
- Zufallszahlen erzeugen100 XP
- Random Seeds verstehen100 XP
2
Stichprobenmethoden
Lerne, wie und wann du die vier Methoden der Zufallsstichprobe anwendest: einfach, systematisch, geschichtet und Klumpen.
3
Stichprobenverteilungen
Lerne, wie du die Genauigkeit von Stichprobenkennwerten mit relativen Fehlern quantifizierst und die Streuung deiner Schätzungen misst, indem du Stichprobenverteilungen erzeugst.
4
Bootstrap-Verteilungen
Lerne, wie du durch Resampling Bootstrapping durchführst, um die Streuung in einer unbekannten Population zu schätzen. Verstehe den Unterschied zwischen Stichproben- und Bootstrap-Verteilungen.
R
Stichprobenerhebung in R
Kurs
abgeschlossen
