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Wahrscheinlichkeit und Statistik
( 25 Module )

Modul #1
Einführung in Wahrscheinlichkeit und Statistik
Überblick über die Bedeutung und Anwendung von Wahrscheinlichkeit und Statistik in realen Szenarien
Modul #2
Grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeit
Wahrscheinlichkeit, Stichprobenräume, Ereignisse und das Konzept der Zufälligkeit verstehen
Modul #3
Arten der Wahrscheinlichkeit
Theoretische, experimentelle und subjektive Wahrscheinlichkeit erkunden
Modul #4
Regeln der Wahrscheinlichkeit
Die Additions-, Multiplikations- und Komplementregeln der Wahrscheinlichkeit lernen
Modul #5
Bedingte Wahrscheinlichkeit
Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit und Bayes-Theorem verstehen
Modul #6
Zufallsvariablen
Einführung in diskrete und kontinuierliche Zufallsvariablen
Modul #7
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Bernoulli-, Binomial-, Poisson- und Gleichverteilung erkunden
Modul #8
Normalverteilung
Die Normalverteilung, ihre Eigenschaften und Anwendungen verstehen
Modul #9
Statistische Maße
Mittelwert, Median, Modus berechnen, Varianz und Standardabweichung
Modul #10
Datenvisualisierung
Die Bedeutung der Datenvisualisierung und verschiedener Diagrammtypen verstehen
Modul #11
Deskriptive Statistik
Daten mithilfe von Statistiken und Datenvisualisierung zusammenfassen und beschreiben
Modul #12
Inferenzstatistik
Einführung in das Ziehen von Schlussfolgerungen über Populationen auf der Grundlage von Stichprobendaten
Modul #13
Stichprobenverteilungen
Stichprobenverteilungen und den zentralen Grenzwertsatz verstehen
Modul #14
Hypothesentests
Hypothesen mithilfe statistischer Methoden formulieren und testen
Modul #15
Konfidenzintervalle
Konfidenzintervalle für Populationsparameter erstellen und interpretieren
Modul #16
Regressionsanalyse
Einführung in einfache und multiple lineare Regression
Modul #17
Korrelationsanalyse
Korrelationskoeffizienten und ihre Interpretation verstehen
Modul #18
Chi-Quadrat-Tests
Chi-Quadrat-Tests für Anpassungsgüte und Unabhängigkeit verwenden
Modul #19
Nichtparametrisch Tests
Einführung in nichtparametrische Tests für nominale und ordinale Daten
Modul #20
ANOVA und F-Tests
Verwendung von ANOVA und F-Tests zum Vergleichen von Mittelwerten und Varianzen
Modul #21
Experimentelles Design
Entwerfen von Experimenten und Verstehen von Blockierung, Randomisierung und Replikation
Modul #22
Methoden der Umfrageforschung
Verstehen von Methoden der Umfrageforschung, einschließlich Fragebogendesign und Stichprobenziehung
Modul #23
Big Data und Data Mining
Einführung in Big Data und Data Mining-Techniken
Modul #24
R und Python für Wahrscheinlichkeit und Statistik
Verwendung von R und Python für Wahrscheinlichkeits- und statistische Analysen
Modul #25
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im Bereich Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik


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