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training duration icon Oracle 11g - Statistik mit SQL

Dauer: 3 Tage
Lieferart: Klassenraum
Zielgruppe: Business Intelligence-Entwickler
Kursnummer: 2022762
Methode: Vortrag mit Beispielen und Übungen.

Mehr: Genaue Adresse, Hotel und Reiseinformation.

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Tab 1

Topicsss
Schlüsselthemen:
  • Daten beschreiben, darstellen und zusammenfassen
  • Statistische Modelle für Prognosen und Erklärungen mit der linearen Regression aufbauen
  • Wahrscheinlichkeitstheorie verstehen und anwenden
  • Eigenschaften von Daten prüfen und mit Hypothesentests nachweisen
  • Varianzanalyse für Analyse von Gruppenunterschieden nutzen

A. Statische Maßzahlen der deskriptiven Statistik

[Dauer: 0.5 Tage] Lagemaße: Häufigkeiten mit COUNT, Modus mit STATS_MODE, Mittelwerte mit AVG, MEDIAN - Quantile mit - PERCENTILE_CONT und PERCENTILE_DISC - Streuungsmaße: Spannweite mit MIN und MAX, Standardabweichung mit STDDEV, STDDEV_POP und STDDEV_SAMP, Varianz mit VAR_POP, VAR_SAMP und VARIANCE - Rang und Verteilung mit CUME_DIST, DENSE_RANK, RANK und PERCENT_RANK

B. Korrelationsanalyse

[Dauer: 0.25 Tage] Kovarianz mit COVAR_POP und COVAR_SAMP - Korrelation mit CORR (Bravais-Pearson) - Rangkorrelation mit CORR_S (Spearmans Rho) und CORR_K (Kendalls Tau)

C. Regressionssanalyse

[Dauer: 0.25 Tage] Lineare Regression und Methode der kleinsten Quadrate - Geradengleichung ableiten mit REGR_SLOPE und REGR_INTERCEPT - Determinationskoeffizient mit REGR_R2 - Gemeinsamer Schwerpunkt mit REGR_AVGX und REGR_AVGY - Güteanalyse mit REGR_COUNT, REGR_SXX, REGR_SYY und REGR_SXY - Prognose und Residualanalyse

D. Kontingenzanalyse

[Dauer: 0.25 Tage] Kontingenzanalyse und Zusammenhang bei kategorialen Variablen - Chi-Quadrat-Test mit CHISQ_OBS und CHISQ_DF - Signifikanz mit CHISQ_SIG - Kontingenzmaße: Phi-Koeffizient mit PHI_COEFFICIENT, Cramers V mit CRAMERS_V, Kontigenzkoeffizient mit CONT_COEFFICIENT und Cohens Kappa mit COHENS_K

E. Statistisches Testen

[Dauer: 0.75 Tage] Überblick Wahrscheinlichkeitstheorie - Einführung in die Testtheorie - t-Test mit STATS_T_TEST_ONE (eine Stichprobe), STATS_T_TEST_PAIRED (zwei Stichproben), STATS_T_TEST_INDEP (zwei unabhängige Stichproben) und STATS_T_TEST_INDEPU (zwei unabhängige Stichproben mit ungleicher Varianz) - Varianzenvergleich mit STATS_F_TEST - Verteilungstests mit STATS_BINOMIAL_TEST - Mann-Whitney-Test mit STATS_MW_TEST - Kolmogorov-Smirnov-Funktion mit STATS_KS_TEST - Wilcoxon Signed Ranks mit STATS_WSR_TEST

F. Varianzanalyse (ANOVA)

[Dauer: 0.5 Tage] Varianzanalyse - ANOVA durchführen mit STATS_ONE_WAY_ANOVA: Quadratesumme mit SUM_SQUARES_BETEEN und SUM_SQUARES_WITHIN, mittlere Quadratesummen mit MEAN_SQUARES_BETWEEN und MEAN_SQUARES_WITHIN, F-Wert mit F_RATIO und Signifikanz mit SIG

G. Zeitreihenanalyse und Trend

[Dauer: 0.5 Tage] Grundlagen Zeitreihenanalyse: Komponenten, Stationarität, Autokorrelation, Autokovarianz, Periodizität - Glättung: Gleitender Durchschnitt, exponentielles Glätten - Trendberechnungen durchführen mit linearer Regression - Saisonfigur und Residualanalyse

Tab 2

Tab 3

Tab 4

Tab 5

Tab 6

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