Data Analysis Tutorials

Lerne, wie du Schlüssel-Wert-Paare in einem Python-Wörterbuch mit Methoden wie der eckigen Klammer, .update() für viele Einträge und .setdefault() für bedingte Einträge hinzufügst.

Lerne, wie du in Python eine Zahl auf zwei Dezimalstellen rundest, um die Genauigkeit zu verbessern, indem du Techniken wie round(), format() und String-Formatierungstechniken verwendest.

Lerne mit dieser Anleitung für Einsteiger, wie du in Excel ein Balkendiagramm machst. Entdecke Diagrammtypen, Formatierungstipps, dynamische Funktionen und Techniken zur Fehlerbehebung.

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Tauch tief in die Welt des P-Hackings ein, wo es echt verlockend ist, den p-Wert zu manipulieren. Lerne die verschiedenen Fallen des P-Hackings kennen und wie du sie erkennen und vermeiden kannst.

Verstehe, was der Bestimmtheitsmaß in der Regressionsanalyse bedeutet. Lerne, wie es berechnet wird, wie man seinen Wert interpretiert und wann man stattdessen das bereinigte R-Quadrat und das partielle R-Quadrat verwenden sollte.

Lerne, wann du die Poisson-Regression verwenden solltest, wie du die Ergebnisse anhand von Inzidenzratenverhältnissen interpretieren kannst und implementiere die wichtigsten Techniken in R.

Lerne, wie die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen definiert. Erforsche ihre Eigenschaften, Beispiele und Unterschiede zu Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen.

Erfahre, was der RMSE in der Regressionsanalyse bedeutet, wie er berechnet wird und wann er zur Bewertung der Modellleistung verwendet werden sollte. Siehe Python- und R-Beispiele mit praktischen Interpretationen.

Berechne den Durchschnitt von numerischen, logischen und gewichteten Daten mit den eingebauten Mittelwertfunktionen von R. Verstehe, wie man mit fehlenden Werten umgeht und wende die Funktion auf Vektoren und Datenrahmen an.

Nutze diese Methode, um bessere Vorhersagen aus realen Daten zu machen. Lerne, wie du Fehler minimierst und die zuverlässigste Trendlinie findest.

Verstehe, wie die t-Verteilung hilft, wenn der Stichprobenumfang klein oder die Varianz der Grundgesamtheit unbekannt ist. Vergleiche sie mit der Normal- und der Z-Verteilung, um zu lernen, wann sie jeweils geeignet sind.