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 (8)
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.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Kurs - R
That Haytham started with the basics and gave us enough time to do the examples and ensure that we were at the same page before we moved on to the next topic.