Schulungsübersicht
Wissenschaftliche Methode, Wahrscheinlichkeit & Statistics
- Sehr kurze Geschichte der Statistik
- Warum kann man hinsichtlich der Schlussfolgerungen „zuversichtlich“ sein?
- Wahrscheinlichkeit und Entscheidungsfindung
Vorbereitung auf die Forschung (Entscheidung „was“ und „wie“)
- Das Gesamtbild: Forschung ist Teil eines Prozesses mit Inputs und Outputs
- Daten sammeln
- Fragesteller und Messung
- Was zu messen ist
- Beobachtende Studien
- Versuchsplanung
- Analyse von Daten und grafische Methoden
- Forschungsfähigkeiten und -techniken
- Forschung Management
Bivariate Daten beschreiben
- Einführung in bivariate Daten
- Werte der Pearson-Korrelation
- Simulation von Korrelationen erraten
- Eigenschaften von Pearson's r
- Berechnung von Pearsons r
- Demo zur Reichweitenbeschränkung
- Varianzsummengesetz II
- Übungen
Wahrscheinlichkeit
- Einführung
- Grundlegendes Konzept
- Demo zur bedingten Wahrscheinlichkeit
- Spieler-Trugschluss-Simulation
- Geburtstagsdemonstration
- Binomialverteilung
- Binomiale Demonstration
- Grundpreise
- Demonstration des Bayes-Theorems
- Demonstration des Monty-Hall-Problems
- Übungen
Normalverteilungen
- Einführung
- Geschichte
- Bereiche normaler Verteilungen
- Varianten der Normalverteilungsdemo
- Standard Normal
- Normale Annäherung an das Binomial
- Demo zur Normalnäherung
- Übungen
Stichprobenverteilungen
- Einführung
- Grundlegende Demo
- Demo zur Stichprobengröße
- Demo zum zentralen Grenzwertsatz
- Stichprobenverteilung des Mittelwerts
- Stichprobenverteilung der Differenz zwischen Mittelwerten
- Stichprobenverteilung von Pearson's r
- Stichprobenverteilung eines Anteils
- Übungen
Einschätzung
- Einführung
- Freiheitsgrade
- Eigenschaften von Schätzern
- Bias- und Variabilitätssimulation
- Vertrauensintervalle
- Übungen
Logik des Hypothesentests
- Einführung
- Signifikanztest
- Fehler vom Typ I und Typ II
- Ein- und zweiseitige Tests
- Signifikante Ergebnisse interpretieren
- Interpretation nicht signifikanter Ergebnisse
- Schritte beim Hypothesentest
- Signifikanztests und Konfidenzintervalle
- Missverständnisse
- Übungen
Prüfmittel
- Einzelner Mittelwert
- t Distributionsdemo
- Unterschied zwischen zwei Mittelwerten (unabhängige Gruppen)
- Robustheitssimulation
- Alle paarweisen Vergleiche zwischen Mittelwerten
- Spezifische Vergleiche
- Differenz zwischen zwei Mittelwerten (korrelierte Paare)
- Korrelierte t-Simulation
- Spezifische Vergleiche (korrelierte Beobachtungen)
- Paarweise Vergleiche (korrelierte Beobachtungen)
- Übungen
Leistung
- Einführung
- Beispielrechnungen
- Faktoren, die die Macht beeinflussen
- Übungen
Vorhersage
- Einführung in die einfache lineare Regression
- Demo zur linearen Anpassung
- Partitionierung von Quadratsummen
- Standardfehler der Schätzung
- Vorhersagelinien-Demo
- Inferenz Statistics für b und r
- Übungen
ANOVA
- Einführung
- ANOVA-Designs
- Einfaktor-ANOVA (zwischen Subjekten)
- Einweg-Demo
- Multifaktor-ANOVA (zwischen Subjekten)
- Ungleiche Stichprobengrößen
- Tests zur Ergänzung der ANOVA
- Innersubjekt-ANOVA
- Power of Within-Subjects Designs Demo
- Übungen
Chi-Platz
- Chi-Quadrat-Verteilung
- Einwegtische
- Testen der Distributionsdemo
- Kontingenztabellen
- 2 x 2 Tischsimulation
- Übungen
Fallstudien
Analyse ausgewählter Fallstudien
Voraussetzungen
Solide Kenntnisse der deskriptiven Statistik (Mittelwert, Durchschnitt, Standardabweichung, Varianz) und Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung sind erforderlich.
Vielleicht möchten Sie an einem Vorbereitungskurs teilnehmen: Statistics Stufe 1
Erfahrungsberichte (7)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
We were using road accident data for practicals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Kurs - Statistical Analysis using SPSS
Gut durchdachtes und hochwertiges Planungsmaterial.
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
Kurs - Forecasting with R
Maschinelle Übersetzung
Es war nicht langweilig, der Trainer konnte die Aufmerksamkeit aufrechterhalten, die Themen wurden eingehend behandelt.
Marta - Ministerstwo Zdrowia
Kurs - Advanced R Programming
Maschinelle Übersetzung
very tailored to needs
Yashan Wang
Kurs - Data Mining with R
The subject matter and the pace were perfect.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs - Programming with Big Data in R
At the end of the class, we had a great overview of the language, we were provided tools to continue learning and were provided suggestions on how to continue learning. We covered AI/ML information.