TSM_BusAn

How to save (and load) datasets in R: An overview
The Trouble with Tibbles

Tibble Data Format in R: Best and Modern Way to Work with Your Data

The Workspace

R for Data Science

Wikipedia

Statistik
Stochastik
Mathematische/induktive Statistik (beurteilende Statistik)
Deskriptive Statistik (beschreibende Statistik)
Grundgesamtheit (Population! Gesamterhebungsumfang)
Schätztheorie
Schätzfunktion
Schätzmethode (Schätzverfahren)

R

PH525x series – Biomedical Data Science
Procedural Languages > R
R – Tilde Operator
DataCamp – Formulas in R Tutorial
R for Dummies – How to Use the Formula Interface in R
The R Formula Method: The Good Parts

Verteilungen

Wahrscheinlichkeitsverteilung
Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung
Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung
Absolutstetige Wahrscheinlichkeitsverteilung

Liste univariater Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Kategorie:Absolutstetige Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie:Univariate Wahrscheinlichkeitsverteilung

Diskrete

Poisson-Verteilung
Bernoulli-Verteilung (Null-Eins-Verteilung)
Binomialverteilung

Stetige

Stetige Gleichverteilung
Dreiecksverteilung
Exponentialverteilung
Gammaverteilung

YouTube

StatQuest with Josh Starmer

Video Index
Statistics Fundamentals
Linear Models

StatQuest: Logistic Regression in R

DataCamp

R tutorial – Learn R Programming

Week 2

  • Samplr Size totally obscured
  • Variability not visible
  • Statistical evidence
  • Statistical significance
  • Statistical relevance
  • Statistical inference
  • Confidence Intervals
  • Statistical hypothesis testing, Null-Hypothesis
  • p-Values

Mittelwert
Median
p-Wert

Mean
Median
p-value

Statistischer Test / Statistical hypothesis testing
Statistische Signifikanz / Statistical significance
Mathematische Statistik / Statistical inference

Wilcoxon-Mann-Whitney-Test (Rank Sum Test)
Kruskal-Wallis-Test, H-Test, (Rank Sum Test)
Hypothese (Statistik)
Null hypothesis
Informal inferential reasoning
MathsNZ Students – 3.10 – Formal Inference

YouTube

p-Wert und p-Wert-Grenzen – was leistet ein p-Wert (nicht)?
p-Wert in der Statistik einfach erklärt | Hypothesen-Test | Beispiel | wirtconomy
p-Wert, Nullhypothese, Signifikanzniveau – die Idee erklärt
Hypothesentest, p-Wert und weshalb man damit vorsichtig sein muss
p-Wert: einseitiger und beidseitiger Hypothesentest / Signifikanztest – erklärt
p-Werte sind Zufallsgrößen; Signifikanzniveau
Statistische Tests und der p-Wert
Hypothesentest, Signifikanztest, Ablehnungsbereich mit TR bestimmen | Mathe by Daniel Jungn, M
Students t-Test, Hypothesentest der t-Verteilung, t-Test, Mathe by Daniel Jung
Writing a formal inference – the conclusion

Mann-Whitney-U-Test – Voraussetzungen, Funktionsweise und Interpretation – Daten analysieren in SPSS
Kruskal-Wallis-Test in SPSS – Funktionsweise und Interpretation – Daten analysieren in SPSS (21)

How To… Perform the Mann-Whitney U Test (By Hand)

Boxplot

Khan Academy – Boxplot – Wiederholung
Wikipedia – Box-Plot
Box plot
Konfidenzintervall, Vertrauensintervall, Vertrauensbereich und Erwartungsbereich
Confidence interval
Boxplot erstellen, Median, unteres/oberes Quartil, Minimum, Maximum | Mathe by Daniel Jung

Week 3

  • categorical perdictor
  • distribution
  • deviation
  • Gauss / not Gauss
  • Residual plots

Regression analysis
Regressionsanalyse
What is Regression Analysis and Why Should I Use It?
Der Klassiker lineare Regression einfach erklärt – Herleitung und Anwendungsbeispiele
Varianzanalyse (ANOVA)

Logarithmische Skalierung
logarithmieren in diagramm

Week 6

Survival Analysis
12. Summarising Time to Event Data
8. Log-Rank Test for Analysing ‘Time to Event’ Data
What is Survival Analysis | Kaplan-Meier Estimation | Time to Event Model
Survival Models: Introduction to Survival Analysis | Data Science
Survival Analysis in R
Kaplan Meier Survival Analysis
Überlebenszeitanalyse mit R, Kaplan-Meier-Kurve, Lograng-Test, Cox-Regression
tranSMART – Schulungsvideo 03 – Überlebenszeitanalyse
Relatives Risiko und Odds Ratio in Beobachtungsstudien – Statistik Teil 7 – AMBOSS Auditor

Week 7

Wikipedia

Customer Lifetime Value (CLV)
Kundenwert
Deckungsbeitrag
Variable Kosten

KUNDENWERT – Was ist eigentlich…?
So berechnest du deinen KUNDENWERT! (CLV)
Fixe Kosten vs. Variable Kosten – einfach erklärt!
Was ist Abzinsen? Erklärt an einem Beispiel Zinsrechnung

Week 8

Youtube search: time series forecasting
Time Series Analysis – 1 | Time Series in Excel | Time Series Forecasting | Data Science|Simplilearn

Beyoncé macht dumm | Korrelation vs. Kausalität
Statistik: Kovarianz und Korrelation: Grundlagen – FernUni Hagen – Wiwi
Streudiagramm und Korrelation
Kausalität
Regression
Bedeutung Korrelationskoeffizient, linearer Zusammenhang | Mathe by Daniel Jung
Korrelation Was ist das?
Korrelation nach Pearson – Voraussetzungen
Bivariate Korrelation in SPSS (Skalenniveau+korrekte Korrelationsmaße) -Daten analysieren in SPSS(8)

Week 9

Forecasting: Moving Averages, MAD, MSE, MAPE
Demand Forecasting (Exponential Smoothing)
Forecasting – Measurement of error (MAD and MAPE) – Example 2
Forecast Accuracy Mean Average Percentage Error (MAPE)

Week 10

Week 11

K – Means Clustering – Fun and Easy Machine Learning
Hierarchical Clustering – Fun and Easy Machine Learning

MESOSworld – Methodological Education for the Social Sciences (Universität Zürich)

Lerninhalte

Grundlagen

Population und Stichprobe
Population und Stichprobe (PDF)

Univariate Verteilungen

Beschreibung univariater Verteilungen
Grafische Darstellung der Ausprägungen eines Merkmals

Bivariate Verteilungen

Regressionsanalyse

Statistik-Nachhilfe

REGRESSIONSANALYSEN (Prädiktor)
EINFAKTORIELLE & MEHRFAKTORIELLE VARIANZANALYSE (ANOVA)
P-WERT, KRITISCHER WERT
NULLHYPOTHESE, ALTERNATIVHYPOTHESE (GEGENHYPOTHESE), GERICHTETE HYPOTHESE, UNGERICHTETE HYPOTHESE
HYPOTHESENTESTS / SIGNIFIKANZTESTS
TESTTHEORIE
ALPHAFEHLER (FEHLER 1. ART), SIGNIFIKANZNIVEAU
ZENTRALER GRENZWERTSATZ
STOCHASTISCHE MASSZAHLEN

Crashkurs Statistik

Grundgesamtheit, Stichprobe, Merkmale
Parameterschätzung

Steve Brunton – Intro to Data Science

Intro to Data Science

  • Intro to Data Science: Overview
  • Intro to Data Science: Historical Context
  • Intro to Data Science: What is Data Science?
  • Intro to Data Science: Answering Questions with Data
  • Intro to Data Science: The Nature of Data
  • Machine Learning Overview
  • Machine Learning Goals
  • Machine Learning and Cross-Validation
  • Types of Machine Learning 1
  • Types of Machine Learning 2
  • Artificial Intelligence
  • Neural Network Overview
  • Neural Network Architectures
  • Neural Networks and Deep Learning
  • Neural Networks: Caveats
  • Digital Twins
  • Data Visualization: Overview
  • Data Visualization: Types of Data
  • Data Visualization: Storytelling with Data
  • Data Visualization: Buyer Beware

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