Schulungsübersicht
Wissenschaftliche Methode, Wahrscheinlichkeitsrechnung & Statistics
- Sehr kurze Geschichte der Statistik
- Warum kann man "zuversichtlich" sein, was die Schlussfolgerungen angeht
- Wahrscheinlichkeitsrechnung und Entscheidungsfindung
Vorbereitung auf die Forschung (Entscheidung über das "Was" und "Wie")
- Das große Bild: Forschung ist ein Teil eines Prozesses mit Inputs und Outputs
- Sammeln von Daten
- Fragesteller und Messung
- Was soll gemessen werden?
- Beobachtungsstudien
- Planung von Experimenten
- Analyse von Daten und grafische Methoden
- Forschungsfähigkeiten und -techniken
- Forschung Management
Beschreiben bivariater Daten
- Einführung in bivariate Daten
- Werte der Pearson-Korrelation
- Korrelationen abschätzen Simulation
- Eigenschaften von Pearson's r
- Berechnung von Pearson's r
- Einschränkung des Bereichs Demo
- Varianzsummengesetz II
- Übungen
Wahrscheinlichkeit
- Einführung
- Grundlegende Konzepte
- Demo zur bedingten Wahrscheinlichkeit
- Simulation des Zockerfehlers (Gamblers Fallacy)
- Geburtstagsdemonstration
- Binomische Verteilung
- Binomial-Demonstration
- Basissätze
- Bayes' Theorem Demonstration
- Demonstration des Monty-Hall-Problems
- Übungen
Normalverteilungen
- Einführung
- Geschichte
- Bereiche von Normalverteilungen
- Spielarten der Normalverteilung Demo
- Standard-Normalverteilung
- Normale Annäherung an die Binomialverteilung
- Demo zur Annäherung an die Normalverteilung
- Übungen
Stichprobenverteilungen
- Einführung
- Grundlegende Demo
- Stichprobenumfang Demo
- Zentraler Grenzwertsatz Demo
- Stichprobenverteilung des Mittelwerts
- Stichprobenverteilung der Mittelwertdifferenz
- Stichprobenverteilung von Pearson's r
- Stichprobenverteilung eines Anteils
- Übungen
Schätzung
- Einführung
- Freiheitsgrade
- Merkmale von Schätzern
- Verzerrung und Variabilität Simulation
- Konfidenzintervalle
- Übungen
Logik der Hypothesentests
- Einführung
- Signifikanztests
- Typ-I- und Typ-II-Fehler
- Einseitige und zweiseitige Tests
- Interpretation signifikanter Ergebnisse
- Interpretation nicht-signifikanter Ergebnisse
- Schritte bei der Hypothesentestung
- Signifikanztests und Konfidenzintervalle
- Missverständnisse
- Übungen
Testen von Mittelwerten
- Einzelner Mittelwert
- t-Verteilung Demo
- Differenz zwischen zwei Mittelwerten (unabhängige Gruppen)
- Simulation der Robustheit
- 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
- Beispielberechnungen
- Faktoren, die die Leistung beeinflussen
- Übungen
Vorhersage
- Einführung in die einfache lineare Regression
- Demo zur linearen Anpassung
- Partitionierung von Quadratsummen
- Standardfehler der Schätzung
- Demo der Vorhersagelinie
- Schlussfolgernde Statistics für b und r
- Übungen
ANOVA
- Einführung
- ANOVA-Entwürfe
- Einfaktorielle ANOVA (zwischen Versuchspersonen)
- Ein-Weg-Demo
- Mehrfaktor-ANOVA (zwischen den Versuchspersonen)
- Ungleiche Stichprobengrößen
- Ergänzende Tests zur ANOVA
- Within-Subjects ANOVA
- Demo zur Leistungsfähigkeit von Within-Subjects-Designs
- Übungen
Chi-Quadrat
- Chi-Quadrat-Verteilung
- Einweg-Tabellen
- Verteilungen testen Demo
- Kontingenz-Tabellen
- 2 x 2 Tabellen-Simulation
- Übungen
Fallstudien
Analyse von ausgewählten Fallstudien
Voraussetzungen
Solide Kenntnisse der deskriptiven Statistik (Mittelwert, Durchschnitt, Standardabweichung, Varianz) und Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung sind erforderlich.
Sie können an einem Vorbereitungskurs teilnehmen: Statistics Stufe 1
Erfahrungsberichte (5)
Die Variation mit Bewegung und Vorführung.
Ida Sjöberg - Swedish National Debt Office
Kurs - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Maschinelle Übersetzung
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Kurs - Statistical Analysis using SPSS
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
Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs - Programming with Big Data in R
I enjoyed the Excel sheets provided having the exercises with examples. This meant that if Tamil was held up helping other people, I could crack on with the next parts.