JMP data visualization illustration - clades

JMP®-Bildung

ERSTE SCHRITTE

JMP®: Statistische Entscheidungen unter Einsatz von ANOVA und Regression

In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie die Varianzanalyse und Regressionsmethoden anwenden, um Daten mit einer einzigen stetigen Zielgrößenvariable zu analysieren. Zudem erhalten Sie eine Einführung in die statistische Modellierung.

Sie lernen, wie Sie grundlegende explorative Datenanalysen (EDA) durchführen und natürliche Muster in Daten entdecken. Wichtige Statistikkonzepte wie Konfidenzintervalle und Hypothesentests werden vorgestellt und angewendet. Der Kurs behandelt auch die Prinzipien der Modellerstellung, einschließlich der Modellinterpretation und den Umgang mit Verletzungen statistischer Annahmen. Capstone-Übungen am Ende des Kurses ermöglichen es den Teilnehmenden, ihr Wissen anzuwenden.

Dauer: 4 halbtägige Sitzungen

Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar

Kostenloses On-Demand E-Learning-Angebot

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Sie werden Folgendes lernen:
  • Interpretation von Konfidenzintervallen.
  • Durchführung von Hypothesentests und Interpretation von p-Werten.
  • Erkundung von Beziehungen anhand von Streudiagrammen und Korrelationsstatistiken.
  • Vergleich der Mittelwerte mehrerer Populationen mit einfaktorieller ANOVA.
  • Verwendung der einfachen linearen Regression zur Analyse von Beziehungen zwischen stetigen Variablen.
  • Verwendung des verallgemeinerten linearen Modells zur Erstellung von Modellen zwischen einer stetigen Zielgröße und einer beliebigen Anzahl von stetigen oder kategorialen Prädiktoren.
  • Beurteilung der Wechselwirkungen zwischen Faktoren und Krümmung.
  • Bewertung der Annahmen statistischer Hypothesentests.

Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, sollten Sie den Kurs JMP®-Software: Explorative Datenanalyse anhand von Fallstudien absolvieren oder über gleichwertige Vorkenntnisse verfügen.

Einführung in die Statistik
  • Konzepte der Statistik.
  • Beschreibende Statistik und zugehörige Graphen.
  • Inferenzstatistik.
  • Hypothesentests.
  • Einstichproben-t-Test.
Analyse mit einem kategorialen Faktor
  • Einfaktorielle ANOVA.
  • Multiple Vergleiche.
  • Power und Stichprobengröße.
Analyse mit einem stetigen Faktor
  • Untersuchung von Beziehungen.
  • Einfache lineare Regression.
  • Polynomiale Regression.
Modellerstellung
  • Einführung in die Modellerstellung.
  • Kombination von Faktoren.
  • Modellinterpretation.
  • Wenn etwas schiefgeht.
Capstone-Übungen

 

Referenzen

 

Zusätzliche Ressourcen
  • Gepaarter t-Test.
  • Alternativen zu ANOVA, wenn Annahmen verletzt werden.
  • Kontraste in der n-faktoriellen ANOVA.
  • Äquivalenztests.
Kurstermine

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