Data Science: Grundlagen der Statistik kompakt - Seminar / Kurs von GFU Cyrus AG
Inhalte
- Grundlagen der beschreibenden Statistik
- Stichprobe versus Gesamtheit
- statistische Skalen: nominal, ordinal, metrisch
- relative Häufigkeiten und kumulierte relative Häufigkeiten, empirische Verteilungsfunktion
- Histogramm für klassierte Daten
- Lagemaße: arithmetisches Mittel, Median, Quantile
- Box-Whisker-Plot
- Streuungsmaße: Varianz und Standardabweichung
- zweidimensionale Datensätze, Streudiagramm
- Zusammenhangsmaße: Korrelation
- Lineare Regression
- Grundlagen der schließenden Statistik
- Schließen von der Stichprobe auf die Gesamtheit
- Wahrscheinlichkeit versus relative Häufigkeit
- diskrete und stetige Zufallsvariablen
- Gaußkurve, Normalverteilung
- Vertrauensbereich, Konfidenzintervalle
- Grundlagen der Hypothesentests (Nullhypothese, Alternativhypothese, Signifikanzniveau)
- Hypothesentest-Typen (Mittelwerttest, Anteilstest, Unabhängigkeitstest, F-Test als Gesamtmodell-Test, t-Test) und Anwendungsbereiche
- Ausblick: einfaktorielle Varianzanalyse
- Diskussion spezifischer Fragestellungen aus der beruflichen Praxis
- Grundlagen der beschreibenden Statistik
- Stichprobe versus Gesamtheit
- statistische Skalen: nominal, ordinal, metrisch
- relative Häufigkeiten und kumulierte relative Häufigkeiten, empirische Verteilungs ...
Lernziele
Nach diesem Kurs kennen Sie die wichtigsten Grundlagen der beschreibenden und schließenden Statistik.
Zielgruppen
Personen, die ihre statistischen Kenntnisse auffrischen möchten.
Personen, die Daten auf einer soliden Basis analysieren möchten (data science).
Teilnehmer der Data Science Business Akademie.