Inferenzstatistik
This course covers commonly used statistical inference methods for numerical and categorical data. You will learn how to set up and perform hypothesis tests, interpret p-values, and report the results of your analysis in a way that is interpretable for clients or the public. Using numerous data examples, you will learn to report estimates of quantities in a way that expresses the uncertainty of the quantity of interest. You will be guided through installing and using R and RStudio (free statistical software), and will use this software for lab exercises and a final project.
Monthly Subscription Starting at AED 99 + VAT
- Level Foundation
- Duration 17 hours
- Course by Duke University
-
Offered by
About
This course covers commonly used statistical inference methods for numerical and categorical data. You will learn how to set up and perform hypothesis tests, interpret p-values, and report the results of your analysis in a way that is interpretable for clients or the public. Using numerous data examples, you will learn to report estimates of quantities in a way that expresses the uncertainty of the quantity of interest. You will be guided through installing and using R and RStudio (free statistical software), and will use this software for lab exercises and a final project. The course introduces practical tools for performing data analysis and explores the fundamental concepts necessary to interpret and report results for both categorical and numerical dataModules
Übersicht
-
2
Readings
2
Readings
- Über die Spezialisierung "Statistik mit R"
- Mehr über Inferenzstatistik
Zentraler Grenzwertsatz und Stichproben
-
3
Videos
-
1
Readings
3
Videos
- Einführung
- Stichprobenvariabilität und der zentrale Grenzwertsatz
- Zentraler Grenzwertsatz (für den Mittelwert) – Beispiele
1
Readings
- Lernziele der Lektion
Konfidenzintervalle
-
4
Videos
-
1
Readings
4
Videos
- Konfidenzintervall (für einen Mittelwert)
- Accuracy vs. Precision
- Erforderlicher Stichprobenumfang für die Fehlerspanne
- Konfidenzintervall (für den Mittelwert) – Beispiele
1
Readings
- Lernziele der Lektion
Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse
-
1
Readings
-
2
Assignment
2
Assignment
- Übungstest für die 1. Woche
- Test für die 1. Woche
1
Readings
- 1. Woche – Empfohlene Lektüre und praktische Übungen
Datenanalyse mit R
-
3
Readings
-
1
Assignment
1
Assignment
- Übung für Woche 1
3
Readings
- Auswahlmöglichkeiten bei den praktischen Übungen
- Übungsanweisungen für Woche 1 (RStudio)
- Übungsanweisungen für Woche 1 (RStudio Cloud)
Hypothesentest
-
3
Videos
-
1
Readings
3
Videos
- Eine weitere Einführung in die Inferenzstatistik
- Hypothesentests (für einen Mittelwert)
- Hypothesentest (für den Mittelwert) – Beispiele
1
Readings
- Lernziele der Lektion
Signifikanz
-
4
Videos
-
1
Readings
4
Videos
- Inferenz für andere Schätzwerte
- Entscheidungsfehler
- Signifikanz gegenüber Konfidenzniveau
- Statistische gegenüber praktischer Signifikanz
1
Readings
- Lernziele der Lektion
Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse
-
1
Readings
-
2
Assignment
2
Assignment
- Übungstest für die 2. Woche
- Test für die 2. Woche
1
Readings
- 2. Woche – Empfohlene Lektüre und praktische Übungen
Datenanalyse mit R
-
2
Readings
-
1
Assignment
1
Assignment
- Übung für Woche 2
2
Readings
- Übungsanweisungen für Woche 2 (RStudio)
- Übungsanweisungen für Woche 2 (RStudio Cloud)
t-Verteilung und Vergleich von zwei Mittelwerten
-
6
Videos
-
1
Readings
6
Videos
- Einführung
- t-Verteilung
- Inferenz für einen Mittelwert
- Inferenz für den Vergleich zweier unabhängiger Mittelwerte
- Inferenz für den Vergleich zweier gepaarter Mittelwerte
- Aussagekraft
1
Readings
- Lernziele der Lektion
Varianzanalyse (ANOVA) und Bootstrapping
-
5
Videos
-
1
Readings
5
Videos
- Vergleich von mehr als zwei Mittelwerten
- Varianzanalyse
- Bedingungen für die Varianzanalyse
- Mehrere Vergleiche
- Bootstrapping
1
Readings
- Lernziele der Lektion
Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse
-
1
Readings
-
2
Assignment
2
Assignment
- Übungstest für die 3. Woche
- Test für die 3. Woche
1
Readings
- 3. Woche – Empfohlene Lektüre und praktische Übungen
Datenanalyse mit R
-
2
Readings
-
1
Assignment
1
Assignment
- Übung für Woche 3
2
Readings
- Übungsanweisungen für Woche 3 (RStudio)
- Übungsanweisungen für Woche 3 (RStudio Cloud)
Inferenz für Anteile
-
6
Videos
-
1
Readings
6
Videos
- Einführung
- Stichprobenvariabilität und der zentrale Grenzwertsatz für Anteile
- Konfidenzintervall für einen Anteil
- Hypothesis Test for a Proportion
- Schätzen der Differenz zwischen zwei Anteilen
- Hypothesentest für den Vergleich von zwei Anteilen
1
Readings
- Lernziele der Lektion
Simulationsbasierte Inferenz für Anteile und Chi-Quadrat-Tests
-
5
Videos
-
1
Readings
5
Videos
- Anteile bei kleinen Stichproben
- Beispiele
- Vergleich von zwei kleinen Stichprobenanteilen
- Chi-Quadrat-Test der Anpassungsgüte
- Der Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest
1
Readings
- Lernziele der Lektion
Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse
-
1
Readings
-
2
Assignment
2
Assignment
- Übungstest für die 4. Woche
- Test für die 4. Woche
1
Readings
- 4. Woche – Empfohlene Lektüre und praktische Übungen
Datenanalyse mit R
-
2
Readings
-
1
Assignment
1
Assignment
- Übung für Woche 4
2
Readings
- Übungsanweisungen für Woche 4 (RStudio)
- Übungsanweisungen für Woche 4 (RStudio Cloud)
Projekt und Bewertung
-
1
Readings
-
1
PeerReview
1
Peer Review
- Datenanalyse-Projekt
1
Readings
- Informationen zum Projekt
Auto Summary
Explore the "Inferenzstatistik" course on Coursera, ideal for beginners in Maths & Statistics. Learn to perform hypothesis tests, interpret p-values, and report analysis results using R and RStudio. With practical tools and numerous data examples, this 1020-minute course will help you understand and communicate statistical inferences effectively. Available with a Starter subscription.
Dr. Mine Çetinkaya-Rundel
Mine Çetinkaya-Rundel