Data Science: Grundlagen der Statistik kompakt

Seminar - GFU Cyrus AG

Nach diesem Kurs kennen Sie die wichtigsten Grundlagen der beschreibenden und schließenden Statistik.

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Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Einführung
- Kerngebiete der Mathematik
- Weitere Gebiete der Mathematik
- Stochastik
- Vorbereitung der Anwendung Microsoft Excel
Grundbegriffe der Statistik
- Grundstruktur statistischer Erhebungen
  - Grundgesamtheit vs. Stichprobe
  - Statistische Einheit
  - Merkmal
  - Merkmalsausprägung
  - Rang
- Skalenniveaus
  - Nominalskala
  - Ordinal- oder Rangskala
  - Intervallskala
  - Verhältnisskala
- Gruppierte und klassierte Daten
  - diskret, stetige, quasi-stetige Merkmale
  - Gruppierte Daten
  - Klassierte Daten
Univariate Analysen
- Darstellung univariater Datensätze
  - Wertetabelle
  - Wertediagramm
  - Geordnetes Wertediagramm
- Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen
  - Balkendiagramme (absolut/relativ)
  - Stabdiagramm (absolut/relativ)
  - Kreisdiagramm (absolut/relativ)
  - Klassierung (gleiche/unterschiedliche Klassenbreiten)
  - Histogramm
- Maßzahlen
  - Mittelwerte
  - arithmetisches und geometrisches Mittel, Modus, Median
  - Streumaße
  - Spannweite, mittlere absolute Abweichung, Varianz, Standardabweichung, Variationskoeffizient
  - Quantile und Boxplots
  - Konzentrationsmaße (Lorenzkurve, Gini-Koeffizient)
Bivariate & multivariate Analysen
- Darstellung multivariater Datensätze
  - Streudiagramm
  - Kontingenz- oder Korrelationstabelle
  - Streifendiagramm
- Korrelationsanalyse
  - mittels Streudiagramm
  - nach Bravais-Pearson
  - nach Spearman-Pearson
  - Streudiagramm vs. Korrelationskoeffizient
- Regressionsrechnung
  - Generelle Vorgehensweise
  - Lineare Einfachregression
Zeitreihenanalyse
- Vorbemerkungen
  - Zeit als Ordnungsgröße und Variable
  - Komponentenmodell der Zeitreihenanalyse
- Filterverfahren
  - Gleitende Durchschnitte
Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Kombinatorik
- Zufallsexperimente
- Wahrscheinlichkeiten
- Zufallsvariablen
Testtheorie
- Grundlagen
- Irrtumswahrscheinlichkeit/Signifikanzniveau
- Verteilungsfunktionen (Normalverteilung, t-Verteilung, X2-Verteilung, F-Verteilung)
Täuschen mit Statistik - Bonuskapitel

Zielgruppe:

Dieses Seminar richtet sich an alle Personen, die Daten entweder selbst fundiert erheben, aufbereiten, analysieren und visualisieren möchten (z. B. Data Scientists, Revisoren, Controller, F&E-Mitarbeiter) oder aber bereits vorhandenes Datenmaterial kompetent beurteilen möchten (z. B. Projektleiter oder Manager) und über keine oder nur geringe Kenntnisse in der Statistik verfügen.

Seminarkennung:

S2051

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