Statistische Inferenz ist der Prozess, bei dem aus Daten Schlussfolgerungen über Populationen oder wissenschaftliche Wahrheiten gezogen werden. Es gibt viele Arten, Schlussfolgerungen zu ziehen, darunter statistische Modellierung, datenorientierte Strategien und die explizite Verwendung von Designs und Randomisierung in Analysen. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von Theorien (Frequentisten, Bayesianer, Wahrscheinlichkeitstheorie, designbasiert, ...) und zahlreiche Komplexitäten (fehlende Daten, beobachtete und unbeobachtete Störfaktoren, Verzerrungen) für die Durchführung von Schlussfolgerungen. Ein Praktiker kann sich oft in einem lähmenden Labyrinth von Techniken, Philosophien und Nuancen wiederfinden. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Inferenz in einem praktischen Ansatz vorgestellt, um die Dinge zu erledigen. Nach dem Besuch dieses Kurses werden die Teilnehmer die Grundzüge der statistischen Inferenz verstehen und diese Informationen nutzen, um bei der Datenanalyse fundierte Entscheidungen zu treffen.
Statistische Inferenz
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Statistische Inferenz
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Dozenten: Brian Caffo, PhD
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Was Sie lernen werden
Verstehen, wie man aus Daten Schlüsse über Populationen oder wissenschaftliche Wahrheiten ziehen kann
Beschreiben Sie Variabilität, Verteilungen, Grenzwerte und Konfidenzintervalle
Verwenden Sie p-Werte, Konfidenzintervalle und Permutationstests
Treffen Sie fundierte Entscheidungen bei der Datenanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Sample Size Determination
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Statistics
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Probability & Statistics
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Sampling (Statistics)
- Kategorie: Probability Distribution
- Kategorie: Bayesian Statistics
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Probability
- Kategorie: Statistical Methods
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Geprüft am 22. Feb. 2016
This was probably the most difficult and challenging course . Had to pull out my old stats books to remember most of it. Using R to do what we used to do with TI-83's was great!
Geprüft am 22. Mai 2017
Excellent course. After completion, I really feel like I have a great grasp of basic inferential statistics and this course introduced ideas that I had not even considered before.
Geprüft am 6. Sep. 2022
Quite useful to most scientists that rely on data (real/from simulations) to draw conclusions. The fact that the course was generic and widely applicable to all fields was the highlight!
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