Statistical Thinking in Python (Teil 2)

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.

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.

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.

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.

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!