Stichprobenverteilungen visualisieren

Erstelle rechts Stichprobenverteilungen verschiedener Lage- und Streuungsmaße aus Stichproben unterschiedlicher Verteilungen. Für welche Verteilung gilt der Zentrale Grenzwertsatz nicht?

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<Kurs>Einführung in die Statistik mit R</Kurs>

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Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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Mit Kennzahlen der beschreibenden Statistik reduzierst du große Datensätze auf das Wesentliche. In diesem Kapitel lernst du Lage- und Streuungsmaße wie Mittelwert, Median und Standardabweichung kennen und sie richtig zu interpretieren. Außerdem schärfst du dein kritisches Denken, um die passenden Kennzahlen für deine Daten auszuwählen.

Exercise 1: Was ist Statistik?Exercise 2: Deskriptive und Inferenzstatistik Exercise 3: Klassifizierung von Datentypen Exercise 4: Maße der zentralen Tendenz Exercise 5: Mittelwert und Median Exercise 6: Mittelwert vs. Median Exercise 7: Maße der Streuung Exercise 8: Varianz und Standardabweichung Exercise 9: Quartile, Quantile und Quintile Exercise 10: Ausreißer mit IQR finden

In diesem Kapitel lernst du, Zufallsstichproben zu erzeugen und Zufall mithilfe von Wahrscheinlichkeiten zu quantifizieren. Du arbeitest mit realen Verkaufsdaten und berechnest die Wahrscheinlichkeit, dass eine Verkäuferin oder ein Verkäufer erfolgreich ist. Abschließend nutzt du die Binomialverteilung, um Ereignisse mit zwei möglichen Ausgängen zu modellieren.

Exercise 1: Wie stehen die Chancen?Exercise 2: Mit oder ohne Zurücklegen?Exercise 3: Wahrscheinlichkeiten berechnen Exercise 4: Stichproben zu Deals durchführen Exercise 5: Diskrete Verteilungen Exercise 6: Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung erstellen Exercise 7: Verteilungen erkennen Exercise 8: Erwartungswert vs. Stichprobenmittelwert Exercise 9: Kontinuierliche Verteilungen Exercise 10: Welche Verteilung?Exercise 11: Daten-Back-ups Exercise 12: Wartezeiten simulieren Exercise 13: Die Binomialverteilung Exercise 14: Verkaufdeals simulieren Exercise 15: Berechnung der binomialen Wahrscheinlichkeiten Exercise 16: Wie viele Verkäufe werden getätigt?

Jetzt lernst du eine der wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen in der Statistik kennen: die Normalverteilung. Du erstellst Histogramme, um Normalverteilungen darzustellen, und verstehst den Zentralen Grenzwertsatz. Danach erweiterst du dein Repertoire statistischer Funktionen um die Poisson-, Exponential- und t-Verteilung.

Exercise 1: Die Normalverteilung Exercise 2: Verteilung der Deals von Amir Exercise 3: Wahrscheinlichkeiten aus der Normalverteilung Exercise 4: Verkäufe unter neuen Marktbedingungen simulieren Exercise 5: Welcher Markt ist besser?Exercise 6: Das zentrale Grenzwertsatztheorem Exercise 7: Stichprobenverteilungen visualisieren

Aktuelle Übung

Exercise 8: Der ZGS in der Praxis Exercise 9: Der Mittelwert der Mittel Exercise 10: Die Poisson-Verteilung Exercise 11: Lambdas identifizieren Exercise 12: Reaktionen auf Leads verfolgen Exercise 13: Mehr Wahrscheinlichkeitsverteilungen Exercise 14: Zu viele Verteilungen Exercise 15: Modellierung der Zeit zwischen den Leads Exercise 16: Die t-Verteilung

In diesem Kapitel lernst du, die Stärke eines linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen zu quantifizieren und untersuchst, wie Störvariablen die Beziehung zwischen zwei anderen Variablen beeinflussen können. Außerdem siehst du, wie das Studiendesign die Ergebnisse prägen kann, wie die Daten analysiert werden sollten und wie sich das auf die Zuverlässigkeit deiner Schlussfolgerungen auswirken kann.

Exercise 1: Korrelation Exercise 2: Schätze die Korrelation Exercise 3: Beziehungen zwischen Variablen Exercise 4: Vorbehalte bei der Korrelation Exercise 5: Was kann die Korrelation nicht messen?Exercise 6: Variablen umwandeln Exercise 7: Macht Zucker glücklicher?Exercise 8: Störfaktoren Exercise 9: Planung von Experimenten Exercise 10: Studienarten Exercise 11: Längsschnittstudien vs. Querschnittstudien Exercise 12: Herzlichen Glückwunsch!