Inhalt: Statistiken spielen eine große Rolle in vielen Bereichen unseres Lebens und sind ein entscheidendes Element bei der Auswertung von Daten. Jan Köhler erklärt in diesem Training die Grundlagen von Statistik mit Ihren verschiedenen Ausprägungen und macht Sie mit relevanten Konzepten, wie Gesamtheiten, Merkmalen, Häufigkeiten, Lageparameter und Verteilungen vertraut. Auch die Visualisierung von Daten wird immer wieder erläutert bis hin zu fortgeschrittenen Diagramm-Typen wie dem Boxplot. Dies ist essentielles Wissen, um sowohl Statistiken richtig zu interpretieren als auch Daten auszuwerten und in den Daten liegende relevante Informationen darstellen zu können. Somit eignet sich dieses Training sowohl für allgemein an Statistik Interessierte als auch für alle, die im Bereich Business Intelligence und Data Science grundlegendes Wissen erlangen wollen. Umfang: 01:42:53.00
Inhalt: Aufbauend auf den Grundlagen der deskriptiven Statistik führt Jan Köhler Sie in diesem Kurs in fortgeschrittenere Bereiche der Statistik ein. Sie werden sich mit den Zusammenhängen von mehreren Variablen beschäftigen, mit Kontingenztabellen, Korrelation und der Linearen Regression. Die Grundlagen von Wahrscheinlichkeiten werden behandelt, d.h. Wahrscheinlichkeitsauffassungen, bedingte Wahrscheinlichkeit und des Satzes von Bayes. Sie erhalten auch eine Einführung in die Programmiersprache R, die sich als ein mächtiges Werkzeug für die statistische Arbeit bewährt hat. Damit können Sie viel von dem Erklärten selbst in R umsetzen, z.B. auch Plots für metrische Daten wie Scatter- oder Boxplots. Umfang: 02:31:15
Inhalt: Dieser LinkedIn Learning Kurs wird Ihr statistisches Wissen um einen weiteren wichtigen Baustein ergänzen: Statistische Verteilungen, die Ihnen helfen, Ihre Daten zu beschreiben und mit Hilfe derer in der induktiven Statistik Schlüsse auf eine Grundgesamtheit und Vorhersagen für das Auftreten bestimmter Ereignisse getroffen werden können. Zuerst werden Sie das Konzept der Zufallsvariable kennen lernen und darauf aufbauend diskrete und stetige Verteilungen. Es werden die bekanntesten Verteilungen im Detail besprochen, Beispiele für die Anwendung gegeben und auch gezeigt, wie Sie mit Verteilungen rechnen können bzw. in der Statistiksoftware R diese Verteilungen nützen können. Abschließend werden Sie mit der Parameterschätzung erste Schritte in der induktiven Statistik machen. Damit erlernen sie grundlegendes statistisches Wissen, dass auch im Bereich der Data Science bzw. des Machine Learning unverzichtbar ist. Umfang: 02:12:09
Programm Findus Internet-OPAC findus.pl V20.235/8 auf Server windhund2.findus-internet-opac.de,
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