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
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
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Dreiecksverteilung
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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
Statistischer Test / Statistical hypothesis testing / 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)
Grundlagen
Population und Stichprobe
Population und Stichprobe (PDF)
Univariate Verteilungen
Beschreibung univariater Verteilungen
Grafische Darstellung der Ausprägungen eines Merkmals
Bivariate Verteilungen
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: 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
Nominal, Ordinal, Cardinal
M101 Numerals and digits; Cardinal, ordinal and nominal numbers
Scales of Measurement – Nominal, Ordinal, Interval, Ratio (Part 1) – Introductory Statistics
Types of Data: Nominal, Ordinal, Interval/Ratio – Statistics Help