Praktische Statistik für Data Scientists. Peter Bruce

Praktische Statistik für Data Scientists - Peter Bruce


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Modus

       Erwartungswert

       Wahrscheinlichkeiten

       Weiterführende Literatur

       Korrelation

       Streudiagramme

       Weiterführende Literatur

       Zwei oder mehr Variablen untersuchen

       Hexagonal-Binning- und Konturdiagramme (Diagramme für mehrere numerische Variablen)

       Zwei kategoriale Variablen

       Kategoriale und numerische Variablen

       Mehrere Variablen visualisieren

       Weiterführende Literatur

       Zusammenfassung

       2Daten- und Stichprobenverteilungen

       Zufallsstichprobenziehung und Stichprobenverzerrung

       Verzerrung

       Zufallsauswahl

       Größe versus Qualität: Wann spielt die Stichprobengröße eine Rolle?

       Unterschied zwischen dem Stichproben- und dem Populationsmittelwert

       Weiterführende Literatur

       Auswahlverzerrung

       Regression zur Mitte

       Weiterführende Literatur

       Stichprobenverteilung einer statistischen Größe

       Zentraler Grenzwertsatz

       Standardfehler

       Weiterführende Literatur

       Bootstrap-Verfahren

       Unterschiede zwischen Resampling und dem Bootstrap-Verfahren

       Weiterführende Literatur

       Konfidenzintervalle

       Weiterführende Literatur

       Normalverteilung

       Standardnormalverteilung und Q-Q-Diagramme

       Verteilungen mit langen Verteilungsenden

       Weiterführende Literatur

       Studentsche t-Verteilung

       Weiterführende Literatur

       Binomialverteilung

       Weiterführende Literatur

       Chi-Quadrat-Verteilung

       Weiterführende Literatur

       F-Verteilung

       Weiterführende Literatur

       Poisson- und verwandte Verteilungen

       Poisson-Verteilung

       Exponentialverteilung

       Die Hazardrate schätzen

       Weibull-Verteilung

       Weiterführende Literatur

       Zusammenfassung

       3Statistische Versuche und Signifikanztests

       A/B-Test

       Warum eine Kontrollgruppe nutzen?

       Warum lediglich A/B? Warum nicht auch C, D usw.?

       Weiterführende Literatur

       Hypothesentests


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