Statistische Analyse

Erschließen Sie die Macht der Daten mit unseren umfassenden Statistischen Analysen-Tutorials. Egal, ob Sie Anfänger sind oder Ihr Wissen vertiefen möchten, unsere neuen Inhalte führen Sie durch grundlegende Konzepte, fortgeschrittene Techniken und praktische Implementierungen mit R und Python.

Kommende Themen

Bleiben Sie dran, denn wir behandeln eine breite Palette von Themen, darunter:

Einführung in die statistische Analyse
- Was ist statistische Analyse?
- Bedeutung und Anwendungen
- Überblick über statistische Werkzeuge
Deskriptive Statistik
- Maße der zentralen Tendenz und Variabilität
- Visualisierungstechniken mit Histogrammen, Boxplots und Scatterplots
- Fortgeschrittene Konzepte wie Schiefe, Kurtosis und Korrelationsanalyse
Inferentielle Statistik
- Hypothesentests: t-Tests, Chi-Quadrat-Tests, ANOVA, MANOVA
- Konfidenzintervalle und p-Werte
- Post-Hoc-Analyse-Techniken
Regressionsanalyse
- Einfache und mehrfache lineare Regression
- Logistische Regression
- Regularisierungsmethoden: Ridge, Lasso, Elastisches Netz
- Regressionsdiagnostik und Residualanalyse
- Nichtlineare Regression: Polynomiale und Spline-Regression
ANOVA und MANOVA
- Grundlagen der Varianzanalyse (ANOVA)
- Einfaktorielle ANOVA mit Beispielen aus der Praxis
- Zweifache ANOVA in Python und R
- Multivariate Varianzanalyse (MANOVA)
- Post-Hoc-Analyse-Techniken
Multivariate Analyse
- Hauptkomponentenanalyse (PCA)
- Cluster-Analyse: K-Means, Hierarchisches Clustering, DBSCAN
- Faktorenanalyse
- Kanonische Korrelationsanalyse
Zeitreihenanalyse
- Komponenten von Zeitreihen: Trend, Saisonalität, Rauschen
- ARIMA-Modellierung
- Vorhersagetechniken
Survival-Analyse
- Einführung in die Überlebensanalyse
- Kaplan-Meier-Schätzung
- Cox-Proportional-Hazards-Modelle
Analyse kategorischer Daten
- Chi-Quadrat-Tests für Unabhängigkeit
- Log-lineare Modelle für kategoriale Daten
- Testen von Proportionen: Binomial- und Multinomialtests
Bayes’sche Analyse
- Grundlagen der Bayes’schen Statistik
- Markov-Ketten-Monte-Carlo (MCMC)-Simulationen
- Bayes’sche Ansätze zur Regression
Experimentelle Planung
- Einführung in die Versuchsplanung
- Leistungsanalyse: Bestimmung von Stichprobengröße und statistischer Aussagekraft
- Randomisiertes Blockdesign und lateinische Quadrate
Spezielle Themen
- Meta-Analysen: Kombinieren von Ergebnissen aus mehreren Studien
- Umgang mit fehlenden Daten mit Imputationstechniken
- Bootstrapping: Resampling-Methoden für kleine Datensätze
Anwendungen in verschiedenen Bereichen
- Statistische Methoden in der Gesundheitsforschung
- Geschäftliche Entscheidungsfindung mit Statistik
- Anwendungen in Soziologie und Psychologie
Werkzeuge und Software-Leitfäden
- Verwendung von R für statistische Analysen
- Verwendung von Python für statistische Analysen
- Vergleich von R und Python für verschiedene statistische Aufgaben

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Wiederverwendung

CC BY-NC-SA 4.0

Zitat

Mit BibTeX zitieren:

@online{kassambara2025,
  author = {Kassambara, Alboukadel},
  title = {Statistische Analyse: Demnächst verfügbar},
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Bitte zitieren Sie diese Arbeit als:

Kassambara, Alboukadel. 2025. “Statistische Analyse: Demnächst verfügbar.” January 26, 2025. https://www.datanovia.com/de/{MAIN_TOPIC_PARENT}/statistical-analysis/{SUBCATEGORY}/{PAGE_NAME}.html.