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Statistik - Deskriptive und Induktive Statistik

Dauer: 5 Tage
Lieferart: Klassenraum
Zielgruppe: Datenanalysten
Kursnummer: 1010238
Methode: Vortrag mit Beispielen und Übungen.

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Tab 1

Topicsss
Schlüsselthemen:
  • Deskriptive Statistik nutzen, um Daten zu beschreiben
  • Wahrscheinlichkeitstheorie verstehen und anwenden
  • Zusammenhänge nachweisen und statistische Modelle bauen
  • Eigenschaften von Daten prüfen und nachweisen

A. Deskriptive Statistik: Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen

[Dauer: 1 Tag] Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung bei verschiedenen Skalen - Maßzahlen der Häufigkeit: Mittelwerte (Modus, Zentralwert, Quantile, Arithmetisches / geometrisches / harmonisches Mittel - Streuungsmaße: Spannweite, Quartilsabstand, Mittlere absolute Abweichung, empirische Standardabweichung, Variationskoeffizient - Formparameter: Schiefemaße, Wölbungsmaße

B. Deskriptive Statistik: Korrelationsanalyse

[Dauer: 0.75 Tage] Koeffizienten bei nominal skalierten Merkmalen: Quadratische Kontingenz, Phi-Koeffizient, Kontingenzkoeffizient - Koeffizienten bei ordinal skalierten Merkmalen: Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman - Koeffizienten bei metrisch skalierten Merkmalen: Empirische Kovarianz, Empirischer Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson

C. Deskriptive Statistik: Regressionsanalyse

[Dauer: 0.5 Tage] Lineare und nicht-lineare Regression - Lineare Einfach-Regression: Berechnung der Regressionsgeraden und des Determinationskoeffizienten - Vorhersagen und Residualanalyse

D. Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitstheorie

[Dauer: 0.75 Tage] Grundlagen: Zufallsexperiment, Ergebnismenge und Ereignis, Zusammengesetzte Ereignisse, Absolute und relative Häufigkeiten - Wahrscheinlichkeitsbegriffe: Klassischer, statistischer und subjektiver Wahrscheinlichkeitsbegriff - Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten: Axiome und ihre Folgerungen, Bedingte Wahrscheinlichkeit, Multiplikationssatz, Stochastische Unabhängigkeit, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayessches Theorem - Kombinatorik: Permutationen, Kombinationen mit und ohne Wiederholung, Eigenschaften des Binomialkoeffizienten, Urnenmodell

E. Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitsverteilungen

[Dauer: 1 Tag] Zufallsvariablen - Diskrete Verteilungen: Binomialverteilung, Poissonverteilung, Hypergeometrische Verteilung, Geometrische Verteilung - Stetige Verteilungen: Gleichverteilung, Exponentialverteilung, Normalverteilung - Maßzahlen: Erwartungswert, Mathematische Erwartung, Varianz

F. Induktive Statistik: Statistisches Testen

[Dauer: 1 Tag] Intervallschätzungen: Konfidenzintervall für den Mittelwert und für die Varianz einer Normalverteilung sowie für den Anteilswert - Parametertests: Test für Mittelwert einer Normalverteilung, Test für Anteilswert, Fehler beim Testen, Test für Varianz, Differenztests für den Mittelwert und Anteilswert, Quotiententest für die Varianz - Verteilungstests: Chi-Quadrat-Anpassungstest, Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest (Kontingenztest)

Tab 2

Tab 3

Tab 4

Tab 5

Tab 6

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