Statistik mit R: Wahrscheinlichkeiten und Verteilungen
Fabio Basler, M.Sc.
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Lessons in This Class
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1.
Einführung
0:56
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2.
Überblick zur Induktiven Statistik
0:47
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3.
Einführung in die induktive Statistik
12:17
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4.
Überblick zur Datenerhebung in der Statistik
0:47
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5.
Unterschied zwischen deskriptiver und induktiver Statistik
5:51
-
6.
Methoden der Datenerhebung im Überblick
6:13
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7.
Überblick zur Kombinatorik
0:49
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8.
Einführung in die kombinatorischen Grundlagen
11:19
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9.
Praxisbeispiele und der Kombinatorik in R
8:56
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10.
Überblick zu Wahrscheinlichkeiten und Verteilungen
0:45
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11.
Einführung in statistische Verteilungen
6:14
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12.
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
9:02
-
13.
Abgrenzung stetiger und diskreter Verteilungen
3:25
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14.
Zufallsvariablen und deren Bedeutung
12:07
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15.
Überblick zur Binomialverteilung
1:12
-
16.
Einführung in die Binomialverteilung
9:17
-
17.
Binomialverteilung in R Teil 1
8:02
-
18.
Binomialverteilung in R Teil 2
10:10
-
19.
Binomialverteilung in R Teil 3
9:49
-
20.
Aufgabenstellung zur Binomialverteilung
3:05
-
21.
Lösung zur Binomialverteilung Teil 1
7:47
-
22.
Lösung zur Binomialverteilung Teil 2
3:12
-
23.
Überblick zur Hypergeometrischen Verteilung
2:13
-
24.
Einführung in die hypergeometrische Verteilung
7:49
-
25.
Hypergeometrische Verteilung in R Teil 1
5:28
-
26.
Hypergeometrische Verteilung in R Teil 2
10:54
-
27.
Hypergeometrische Verteilung in R Teil 3
9:49
-
28.
Aufgabenstellung zur hypergeometrischen Verteilung
3:16
-
29.
Lösung zur Aufgabe Hypergeometrische Verteilung Teil 1
8:49
-
30.
Lösung zur Aufgabe Hypergeometrische Verteilung Teil 2
5:09
-
31.
Überblick zur Poisson-Verteilung
1:12
-
32.
Poisson-Verteilung in R Teil 1
7:13
-
33.
Poisson-Verteilung in R Teil 2
9:21
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34.
Poisson-Verteilung in R Teil 3
10:27
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35.
Aufgabenstellung zur Poisson-Verteilung
2:13
-
36.
Lösung zur Aufgabe Poisson-Verteilung
8:27
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37.
Einführung in die Normalverteilung
6:54
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38.
Übung zur Normalverteilung
10:11
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39.
Normalverteilung in R Teil 1
10:41
-
40.
Normalverteilung in R Teil 2
8:59
-
41.
Aufgabenstellung zur Normalverteilung
4:30
-
42.
Lösung zur Aufgabe Normalverteilung
11:30
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43.
Verabschiedung
0:21
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- Intermediate level
- Advanced level
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About This Class
Dieser Kurs vermittelt grundlegende Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung sowie deren Anwendung in der induktiven Statistik. Zu Beginn stehen zentrale Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Fokus, die die Basis für statistische Schätzverfahren und Hypothesentests bilden. Behandelt werden unter anderem wichtige diskrete Verteilungen wie die Binomial-, hypergeometrische und Poisson-Verteilung, jeweils mit typischen Anwendungsbeispielen aus der Statistik.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Normalverteilung als bedeutendster kontinuierlicher Verteilung, die eine zentrale Rolle in vielen statistischen Verfahren spielt. Durch praxisnahe Beispiele und Übungen wird der Umgang mit den verschiedenen Verteilungen systematisch eingeübt.
Nach Abschluss des Kurses besteht ein solides Fundament, um Wahrscheinlichkeitsverteilungen korrekt anzuwenden und weiterführende statistische Analysen vorzubereiten.
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Fabio Basler ist Trainer und Autor mit Schwerpunkt auf Data Science und Kunstlicher Intelligenz. Mit Erfahrung in Technologien wie Python, SQL, R, Power BI, Tableau, Excel sowie Themen wie Large Language Models und AI Agents vermittelt er praxisnahes Wissen in Onlinekursen, Seminaren und Inhouse-Schulungen.
Er studierte im Bachelor an der Hochschule Offenburg und absolvierte seinen Master an der ESB Business School. In seiner Masterarbeit setzte er sich mit Machine-Learning-Modellen in Python auseinander.
Fabio Basler bringt acht Jahre Berufserfahrung im Controlling und in der digitalen Transformation eines Industriekonzerns mit. Diese Praxisnahe fliesst in seine Arbeit ein mit dem Ziel, datengetriebene Losungen fur konkrete Unternehmensherausforderungen zu entwic... See full profile
Hands-on Class Project
Dieses Projekt bietet eine begleitende Sammlung von R-Skripten zum Kurs. Die enthaltenen Skripte decken alle wichtigen Themen des Kurses ab: von der Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung über diskrete und kontinuierliche Verteilungen bis hin zur praktischen Anwendung in der Datenanalyse. Ergänzt wird das Material durch Übungsaufgaben und ausführlich kommentierte Lösungsvorschläge.
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