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  3. Einführung in die Statistik in R
  • 1

    Deskriptive Statistik

    Gratuito

    Die deskriptive Statistik gibt dir die Werkzeuge an die Hand, die du brauchst, um große Datensätze auf die wichtigsten Punkte zu reduzieren. In diesem Kapitel lernst du die deskriptive Statistik kennen, einschließlich des Mittelwerts, Medians und der Standardabweichung, und lernst, wie man sie richtig interpretiert. Außerdem entwickelst du deine Fähigkeiten zum kritischen Denken, damit du die beste deskriptive Statistik für deine Daten auswählen kannst.

  • 2

    Zufallszahlen und Wahrscheinlichkeiten

    In diesem Kapitel lernst du, wie du Zufallsstichproben erstellst und den Zufall mithilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung misst. Du arbeitest mit realen Verkaufsdaten, um die Erfolgswahrscheinlichkeit eines Verkäufers zu berechnen. Schließlich wirst du die Binomialverteilung verwenden, um Ereignisse mit binären Ergebnissen zu modellieren.

  • 3

    Weitere Verteilungen und der zentrale Grenzwertsatz

    Es ist an der Zeit, eine der wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen in der Statistik zu erkunden, die Normalverteilung. Du erstellst Histogramme, um Normalverteilungen darzustellen und lernst den zentralen Grenzwertsatz kennen, bevor du dein Wissen über statistische Funktionen erweiterst, indem du die Poisson-, Exponential- und t-Verteilung zu deinem Repertoire hinzufügst.

  • 4

    Korrelation und Versuchsplanung

    In diesem Kapitel lernst du, wie du die Stärke einer linearen Beziehung zwischen zwei Variablen quantifizieren kannst und wie Störvariablen die Beziehung zwischen zwei anderen Variablen beeinflussen können. Du erfährst auch, wie das Design einer Studie die Ergebnisse beeinflussen kann, wie die Daten analysiert werden sollten und wie sich das auf die Zuverlässigkeit deiner Schlussfolgerungen auswirken kann.

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