Wartezeiten simulieren

Um Amir eine bessere Vorstellung davon zu geben, wie lange er warten muss, simulierst du, dass Amir 1000 Mal wartet und erstellst ein Histogramm, das ihm zeigt, was er erwarten kann. Erinnere dich an die letzte Übung, wo seine minimale Wartezeit 0 Minuten und seine maximale Wartezeit 30 Minuten betrug.

Ein DataFrame namens wait_times ist verfügbar und die Bibliotheken dplyr und ggplot2 sind geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

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

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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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, des Medians und der Standardabweichung, und erfährst, wie man sie richtig interpretiert. Außerdem entwickelst du Fähigkeiten zum kritischen Denken, damit du in der Lage bist, die beste deskriptive Statistik 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, wie du Zufallsstichproben erstellst und den Zufall mithilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung misst. Du arbeitest mit realen Verkaufsdaten, mit denen du die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs eines Verkäufers berechnest. Im Anschluss nutzt du die Binomialverteilung, um Ereignisse mit binären Ergebnissen 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: Erwarteter Wert vs. Stichprobenmittelwert Exercise 9: Kontinuierliche Verteilungen Exercise 10: Welche Verteilung?Exercise 11: Daten-Back-ups Exercise 12: Wartezeiten simulieren

Aktuelle Übung

Exercise 13: Die Binomialverteilung Exercise 14: Verkaufdeals simulieren Exercise 15: Berechnung der binomialen Wahrscheinlichkeiten Exercise 16: Wie viele Verkäufe werden getätigt?

Nun wollen wir uns eine der wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen in der Statistik, die Normalverteilung, genauer anschauen. 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.

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 Exercise 8: Der zentrale Grenzwertsatz in Aktion 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, 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.

Exercise 1: Korrelation Exercise 2: Korrelation erraten 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!