Deskriptive und Induktive Statistik mit Minitab
Seminarübersicht
| ID | 1203001 |
| Dauer | 5.0 Tage |
| Methoden | Vortrag mit Beispielen und Übungen. |
| Vorwissen | Allgemeine Kenntnisse der Mathematik |
| Zielgruppe | Datenanalysten |
Ziele
Datensätze beschreiben
Lernen Sie, mit Lage- und Streuungsmaßen Datensätze zu beschreiben
Zusammenhängen aufdecken
Weisen Sie Zusammenhänge zwischen Datenreihen nach
Statistische Modelle entwickeln
Verwenden Sie Regression, um Daten in Modellen zu erklären
Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten
Setzen Sie induktive Statistik für Wahrscheinlichkeiten ein
Hypothesen testen und nachweisen
Sehen Sie, wie Sie Hypothesen über die Grundgesamtheit prüfen
Übersicht
Die deskriptive Statistik ermöglicht es, vorliegende Daten in geeigneter Weise zu beschreiben und zusammenzufassen. Mit ihren Methoden verdichtet man quantitative Daten zu Tabellen, graphischen Darstellungen und Kennzahlen. Man lernt in einem ersten Teil Lagemaße (zentrale Tendenz einer Häufigkeitsverteilung, Mittelwert, Median, Modus oder Modalwert, Quantile (Quartile, Dezile), Schiefe und Exzess einer Verteilung) und die Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, Variationsbreite/Spannweite, Interquartilbereiche, Mittlere absolute Abweichung) und Zusammenhangsmaße sowie Konzentrationsmaße kennen. In einem zweiten Teil lernen die TeilnehmerInnen dann die lineare und nicht-lineare Regressionsanalyse für metrische Daten kennen. Die induktive Statistik hingegen leitet aus den Daten einer Stichprobe Eigenschaften einer Grundgesamtheit ab. Die Wahrscheinlichkeitstheorie liefert die Grundlagen für die erforderlichen Schätz- und Testverfahren. Sie gibt der deskriptiven Statistik die Werkzeuge an die Hand, mit deren Hilfe diese aufgrund der beobachteten Daten begründete Rückschlüsse auf deren zu Grunde liegendes Verhalten ziehen kann. Im dritten Teil dieses Seminars lernen die TeilnehmerInnen zunächst die Wahrscheinlichkeitstheorie kennen und leiten dann aus Stichproben mit statistischen Testverfahren Informationen über die Grundgesamtheit ab.
Termine
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Ihre Vorteile im Überblick
- Flexibles Wunschdatum
- Maßgeschneiderte Inhalte
- Intensiver Austausch
- Hoher Praxisbezug
Themen
- Deskriptive Statistik nutzen, um Daten zu beschreiben
- Wahrscheinlichkeitstheorie verstehen und anwenden
- Zusammenhänge nachweisen und statistische Modelle bauen
- Eigenschaften von Daten prüfen und nachweisen
Beschreibung
Lernen Sie, wie Sie in Minitab mit deskriptiver Statistik Datenreihen strukturiert beschreiben und zusammenfassen, um dann mit induktiver Statistik Hypothesen aufstellen und beweisen.
Services
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Comelio Medien
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Inhalt
Deskriptive Statistik: Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen
Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung bei verschiedenen Skalen - Maßzahlen der Häufigkeit: Mittelwerte (Modus, Zentralwert, Quantile, Arithmetisches / geometrisches / harmonisches Mittel - Streuungsmaße: Spannweite, Quartilsabstand, Mittlere absolute Abweichung, empirische Standardabweichung, Variationskoeffizient - Formparameter: Schiefemaße, Wölbungsmaße
Deskriptive Statistik: Korrelationsanalyse
Koeffizienten bei nominal skalierten Merkmalen: Quadratische Kontingenz, Phi-Koeffizient, Kontingenzkoeffizient - Koeffizienten bei ordinal skalierten Merkmalen: Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman - Koeffizienten bei metrisch skalierten Merkmalen: Empirische Kovarianz, Empirischer Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson
Deskriptive Statistik: Regressionsanalyse
Lineare und nicht-lineare Regression - Lineare Einfach-Regression: Berechnung der Regressionsgeraden und des Determinationskoeffizienten - Vorhersagen und Residualanalyse
Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitstheorie
Grundlagen: Zufallsexperiment, Ergebnismenge und Ereignis, Zusammengesetzte Ereignisse, Absolute und relative Häufigkeiten - Wahrscheinlichkeitsbegriffe: Klassischer, statistischer und subjektiver Wahrscheinlichkeitsbegriff - Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten: Axiome und ihre Folgerungen, Bedingte Wahrscheinlichkeit, Multiplikationssatz, Stochastische Unabhängigkeit, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayessches Theorem - Kombinatorik: Permutationen, Kombinationen mit und ohne Wiederholung, Eigenschaften des Binomialkoeffizienten, Urnenmodell
Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Zufallsvariablen - Diskrete Verteilungen: Binomialverteilung, Poissonverteilung, Hypergeometrische Verteilung, Geometrische Verteilung - Stetige Verteilungen: Gleichverteilung, Exponentialverteilung, Normalverteilung - Maßzahlen: Erwartungswert, Mathematische Erwartung, Varianz
Induktive Statistik: Statistisches Testen
Intervallschätzungen: Konfidenzintervall für den Mittelwert und für die Varianz einer Normalverteilung sowie für den Anteilswert - Parametertests: Test für Mittelwert einer Normalverteilung, Test für Anteilswert, Fehler beim Testen, Test für Varianz, Differenztests für den Mittelwert und Anteilswert, Quotiententest für die Varianz - Verteilungstests: Chi-Quadrat-Anpassungstest, Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest (Kontingenztest)
Dozent/in
Unser Statistik-Trainer für DOE (Design of Experiments) und SPC (Statistical Process Control) und Datenanalyse mit Minitab Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, Datenanalyse und als Berater für statistische Analyse mit Minitab.
Veröffentlichungen
- Grundlagen empirische Sozialforschung (Comelio Medien )
978-3-939701-23-1 - System und Systematik von Fragebögen (Comelio Medien )
978-3-939701-26-2 - Oracle SQL (Comelio Medien )
978-3-939701-41-5 - MS SQL Server - T-SQL - Abfragen und Analysen (Comelio Medien )
978-3-939701-69-9