Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Nach Abschluss von Statistical Thinking in Python (Teil 1) hast du die probabilistische Denkweise und die grundlegenden Hacker-Stats-Skills, um in Datensätze einzutauchen und daraus nützliche Informationen zu gewinnen. In diesem Kurs tust du genau das: Du erweiterst und verfeinerst deinen Hacker-Stats-Werkzeugkasten, um die zwei zentralen Aufgaben der statistischen Inferenz anzugehen – Parameterschätzung und Hypothesentests. Dabei arbeitest du mit echten Datensätzen, und zum Schluss analysierst du Messungen der Schnäbel von Darwins berühmten Finken. Du gehst mit neuem Wissen und viel Übung im Gepäck aus diesem Kurs heraus – bereit, deine eigenen Inferenzprobleme in der Praxis anzugehen.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Parameterschätzung durch Optimierung
Bei statistischer Inferenz sprechen wir die Sprache der Wahrscheinlichkeit. Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, die deine Daten beschreibt, hat Parameter. Ein zentrales Ziel der statistischen Inferenz ist daher, die Werte dieser Parameter zu schätzen. So können wir unsere Daten präzise und eindeutig beschreiben und Schlussfolgerungen daraus ziehen. In diesem Kapitel lernst du, wie du die optimalen Parameter findest – diejenigen, die deine Daten am besten beschreiben.
- Optimale Parameter50 XP
- Wie häufig gibt es No-Hitter?100 XP
- Folgen die Daten unserer Geschichte?100 XP
- Warum ist dieser Parameter optimal?100 XP
- Lineare Regression mit kleinsten Quadraten50 XP
- EDA zu Alphabetisierung und Fertilität100 XP
- Lineare Regression100 XP
- Wie ist es optimal?100 XP
- Die Bedeutung von EDA: Anscombes Quartett50 XP
- Die Bedeutung von EDA50 XP
- Lineare Regression auf passenden Anscombe-Daten100 XP
- Lineare Regression für alle Anscombe-Daten100 XP
2
Bootstrap-Konfidenzintervalle
Sich „an den eigenen Stiefelschlaufen hochziehen“ ist eine Redewendung dafür, eine schwierige Aufgabe ganz ohne Hilfe zu meistern. In der statistischen Inferenz möchtest du wissen, was passieren würde, wenn du die Datenerhebung unendlich oft wiederholen könntest. Das ist unmöglich – aber können wir allein mit den tatsächlich vorliegenden Daten zu einem Ergebnis gelangen, das einer unendlichen Anzahl von Experimenten nahekommt? Die Antwort lautet: Ja! Die Methode dafür heißt treffend Bootstrapping. Dieses Kapitel führt dich in dieses außergewöhnlich mächtige Werkzeug ein.
3
Einführung in Hypothesentests
Du weißt nun, wie du bei gegebenem Modell Parameter definierst und schätzt. Aber es bleibt die Frage: Wie plausibel ist es, deine Daten zu beobachten, wenn das Modell wahr ist? Diese Frage beantworten Hypothesentests. Sie sind sozusagen die Krönung der Inferenz. Nach diesem Kapitel wirst du in der Lage sein, mithilfe von Hacker-Statistiken Hypothesen sorgfältig zu formulieren und zu testen.
4
Beispiele für Hypothesentests
Wie du im letzten Kapitel gesehen hast, können Hypothesentests etwas knifflig sein. Du musst die Nullhypothese definieren, herausfinden, wie du sie simulierst, und klar festlegen, was „extremer“ bedeutet, um den p-Wert zu berechnen. Wie bei jeder Fähigkeit gilt: Übung macht den Meister. Dieses Kapitel bietet dir gute Praxis mit Hypothesentests.
5
Alles zusammenführen: eine Fallstudie
Seit mehr als 40 Jahren fahren Peter und Rosemary Grant jedes Jahr auf die Galápagos-Insel Daphne Major und sammeln Daten zu Darwins Finken. Mit deinen Fähigkeiten in statistischer Inferenz arbeitest du in diesem Kapitel mit ihren Daten und erlebst aus erster Hand – anhand von Daten – Evolution in Aktion. Ein mitreißender Abschluss für den Kurs!
Statistical Thinking in Python (Teil 2)
Kurs
abgeschlossen
