Einfuhrung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Bereite Dich gezielt für deine Prüfung in Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie vor.
Einfuhrung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
File Size :
39.53 GB
Total length :
18h 14m

Instructor

Peter Lehe

Language

Last update

Zuletzt aktualisiert am 8/2018

Ratings

4.6/5

Einfuhrung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

What you’ll learn

Am Ende meines Kurses kannst du deine Statistik Prüfungen bestehen.
Du lernst den sicheren Umgang mit den wichtigsten Elementen der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie.

Einfuhrung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Requirements

Lade dir alle für dich zusammengefassten Übersichten runter, bevor du dir den Kurs anschaust.

Description

Themen
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Kombinatorik/ Laplace-Wahrscheinlichkeit (Mit/Ohne Wiederholung; Mit/Ohne Zurücklegen, Permutation)Mengenverknüpfungen (Mengenoperatoren mit Rechenregeln)Bedingte Wahrscheinlichkeit/ Satz von Beyes/ Satz der totalen WahrscheinlichkeitDiskrete Verteilungen (Im Allgemeinen und im Speziellen: Binomial-, Geometrische-, Poissonverteilung,…)Stetige Verteilungen (Im Allgemeinen und im Speziellen: Exponential-, Gamma-, Normalverteilung,…)Rechenregeln für Erwartungswert und VarianzGrenzwertsätze (Poissonscher- & Zentraler Grenzwertsatz)Tschebeyscheffsche UngleichungenDiskreter ZufallsvektorStetiger ZufallsvektorTransformation von (stetigen) Zufallsvariablen
Statistik
Empirische VerteilungenParameterschätzung (Momenten- & und Maximum-Likelihood-Methode)Konfidenzintervalle (Erwartungswert, Varianz/Standardabweichung, Anteilswert)Statistische Tests (Parametertests: Erwartungswert (1 und 2 Parametertests), Varianz und Anteilswert; Nicht-Parametertests: Unabhängigkeitstest, Anpasungstest, Vorzeichentest)Regressionsanalyse (Lineare Regression)

Im Kurs zum Download erhältlich
Multiple-Choice AufgabensammlungKombinierte RechenaufgabensammlungÜbersichten: Verteilungen, Konfidenzintervalle, Statistische Tests, Verteilungstabellen (z, t, chi^2, F, Binomial), MerkzettelVideoaufgaben in PDF Format

Overview

Section 1: Einführung

Lecture 1 Was dich erwartet (+MATERIALIEN DOWNLOAD)

Section 2: Kombinatorik/ Laplace-Wahrscheinlichkeit

Lecture 2 Kombinatorik – Übersicht

Lecture 3 n & k bestimmen (1)

Lecture 4 n & k bestimmen (2)

Lecture 5 Kombinatorik – Aufgaben (1)

Lecture 6 Kombinatorik – Aufgaben (2)

Lecture 7 Kombinatorik – Aufgaben (3)

Lecture 8 Kombinatorik – Aufgaben (4)

Lecture 9 Kombinatorik – Aufgaben (5)

Lecture 10 Kombinatorik – Aufgaben (6)

Lecture 11 Kombinatorik – Aufgaben (7)

Lecture 12 Kombinatorik – Aufgaben (8)

Lecture 13 Kombinatorik – Aufgaben (9)

Lecture 14 Laplace-Wahrscheinlichkeit

Lecture 15 Laplace-Wahrscheinlichkeit – Aufgaben (1)

Lecture 16 Laplace-Wahrscheinlichkeit – Aufgaben (2)

Section 3: Mengenverknüpfungen

Lecture 17 Mengenverknüpfungen (1)

Lecture 18 Mengenverknüpfungen (2)

Lecture 19 Mengenverknüpfungen – Aufgaben (1)

Lecture 20 Mengenverknüpfungen – Aufgaben (2)

Section 4: Bedingte Wahrscheinlichkeit/ Satz v. Beyes/ Satz d. totalen Wahrscheinlichkeit

Lecture 21 Grundbegriffe

Lecture 22 Aufgaben (1)

Lecture 23 Aufgaben (2)

Lecture 24 Aufgaben (3)

Lecture 25 Aufgaben (4)

Section 5: Diskrete Verteilungen

Lecture 26 Grundbegriffe (1)

Lecture 27 Grundbegriffe (2)

Lecture 28 (Allgemeine) diskrete Verteilungen – Aufgaben (1)

Lecture 29 (Allgemeine) diskrete Verteilungen – Aufgaben (2)

Lecture 30 (Allgemeine) diskrete Verteilungen – Aufgaben (3)

Lecture 31 (Allgemeine) diskrete Verteilungen – Aufgaben (4)

Lecture 32 (Spezielle) diskrete Verteilungen – Hinweise

Lecture 33 (Spezielle) diskrete Verteilungen – Aufgaben (1)

Lecture 34 (Spezielle) diskrete Verteilungen – Aufgaben (2)

Lecture 35 (Spezielle) diskrete Verteilungen – Aufgaben (3)

Lecture 36 (Spezielle) diskrete Verteilungen – Aufgaben (4)

Lecture 37 (Spezielle) diskrete Verteilungen – Aufgaben (5)

Lecture 38 Special: Anzahl der Versuche

Section 6: Stetige Verteilungen

Lecture 39 Grundbegriffe

Lecture 40 (Allgemeine) stetige Verteilungen – Aufgaben (1)

Lecture 41 (Allgemeine) stetige Verteilungen – Aufgaben (2)

Lecture 42 (Allgemeine) stetige Verteilungen – Aufgaben (3)

Lecture 43 (Allgemeine) stetige Verteilungen – Aufgaben (4)

Lecture 44 (Allgemeine) stetige Verteilungen – Aufgaben (5)

Lecture 45 (Allgemeine) stetige Verteilungen – Aufgaben (6)

Lecture 46 (Allgemeine) stetige Verteilungen – Aufgaben (7)

Lecture 47 (Allgemeine) stetige Verteilungen – Aufgaben (8)

Lecture 48 (Allgemeine) stetige Verteilungen – Aufgaben (9)

Lecture 49 (Spezielle) stetige Verteilungen – Zusammenhänge

Lecture 50 Exponentialverteilung & Gammaverteilung – Aufgaben (1)

Lecture 51 Exponentialverteilung & Gammaverteilung – Aufgaben (2)

Lecture 52 Exponentialverteilung & Gammaverteilung – Aufgaben (3)

Lecture 53 Exponentialverteilung & Gammaverteilung – Aufgaben (4)

Lecture 54 Exponentialverteilung & Gammaverteilung – Aufgaben (5)

Lecture 55 Exponentialverteilung & Gammaverteilung – Aufgaben (6)

Lecture 56 Exponentialverteilung & Gammaverteilung – Aufgaben (7)

Lecture 57 Exponentialverteilung & Gammaverteilung – Aufgaben (8)

Lecture 58 Normalverteilung – Allgemein

Lecture 59 Normalverteilung – Aufgaben (1)

Lecture 60 Normalverteilung – Aufgaben (2)

Lecture 61 Normalverteilung – Aufgaben (3)

Lecture 62 Normalverteilung – Aufgaben (4)

Lecture 63 Normalverteilung – Aufgaben (5)

Section 7: Rechenregeln für Erwartungswert & Varianz

Lecture 64 Rechenregeln für Erwartungswert & Varianz

Section 8: Grenzwertsätze

Lecture 65 Grenzwertsätze – Allgemein

Lecture 66 Grenzwertsätze – Aufgaben (1)

Lecture 67 Grenzwertsätze – Aufgaben (2)

Lecture 68 Grenzwertsätze – Aufgaben (3)

Lecture 69 Grenzwertsätze – Aufgaben (4)

Lecture 70 Grenzwertsätze – Aufgaben (5)

Lecture 71 Grenzwertsätze – Aufgaben (6)

Lecture 72 Grenzwertsätze – Aufgaben (7)

Lecture 73 Grenzwertsätze – Aufgaben (8)

Section 9: Tschebeyscheffsche Ungleichungen

Lecture 74 Tschebeyscheffsche Ungleichungen (Allgemein + Aufgaben)

Section 10: Diskrete Zufallsvektoren

Lecture 75 Diskrete Zufallsvektoren – Aufgaben (1)

Lecture 76 Diskrete Zufallsvektoren – Aufgaben (2)

Lecture 77 Diskrete Zufallsvektoren – Aufgaben (3)

Section 11: Stetige Zufallsvektoren

Lecture 78 Stetige Zufallsvektoren – Aufgaben (1)

Lecture 79 Stetige Zufallsvektoren – Aufgaben (2)

Lecture 80 Stetige Zufallsvektoren – Aufgaben (3)

Lecture 81 Stetige Zufallsvektoren – Aufgaben (4)

Lecture 82 Stetige Zufallsvektoren – Aufgaben (5)

Lecture 83 Stetige Zufallsvektoren – Aufgaben (6)

Section 12: Transformation von Zufallsvariablen

Lecture 84 Transformation von Zufallsvariablen (1)

Lecture 85 Transformation von Zufallsvariablen (2)

Lecture 86 Transformation von Zufallsvariablen (3)

Lecture 87 Transformation von Zufallsvariablen (4)

Section 13: Empirische Verteilungen

Lecture 88 Empirische (diskrete) Verteilungen – Grundbegriffe

Lecture 89 Empirische (diskrete) Verteilungen – Boxplot

Section 14: Parameterschätzung

Lecture 90 Parameterschätzung – Allgemein

Lecture 91 Parameterschätzung – Aufgaben (1)

Lecture 92 Parameterschätzung – Aufgaben (2)

Lecture 93 Parameterschätzung – Aufgaben (3)

Lecture 94 Parameterschätzung – Aufgaben (4)

Lecture 95 Momentenmethode (2 Parameter)

Section 15: Konfidenzintervalle

Lecture 96 Konfidenzintervalle – Allgemein

Lecture 97 Konfidenzintervalle – Aufgaben (1)

Lecture 98 Konfidenzintervalle – Aufgaben (2)

Lecture 99 Konfidenzintervalle – Aufgaben (3)

Lecture 100 Konfidenzintervalle – Aufgaben (4)

Lecture 101 Konfidenzintervalle – Aufgaben (5)

Lecture 102 Konfidenzintervalle – Aufgaben (6)

Lecture 103 Konfidenzintervalle – Aufgaben (7)

Lecture 104 Konfidenzintervalle – Aufgaben (8)

Lecture 105 Konfidenzintervalle – Aufgaben (9)

Section 16: Statistische Tests

Lecture 106 Hypothesen, Fehlerarten, Testschema

Lecture 107 Hypothesen aufstellen

Lecture 108 Parametertests – Aufgaben (1)

Lecture 109 Parametertests – Aufgaben (2)

Lecture 110 Parametertests – Aufgaben (3)

Lecture 111 Parametertests – Aufgaben (4)

Lecture 112 Parametertests (2 Stichproben) – Aufgaben

Lecture 113 Anpassungstest – Aufgaben (1)

Lecture 114 Konfidenzintervalle – Aufgaben (10)

Lecture 115 Anpassungstest – Aufgaben (2)

Lecture 116 Unabhängigkeitstest – Aufgaben

Lecture 117 Vorzeichentest – Aufgaben

Section 17: Regressionsanalyse

Lecture 118 Lineare Regression

Section 18: Aufgabensammlung

Lecture 119 Multiple Choice

Lecture 120 Rechenaufgaben

Dieser Kurs richtet sich an alle Studenten, die Statistik und/oder Wahrscheinlichkeitsrechnung im Studium behandeln.,Dieser Kurs ist für alle geeignet, die sich für eine einfache, fachgerechte und interessante Einführung in das Thema interessieren.

Course Information:

Udemy | Deutsch | 18h 14m | 39.53 GB
Created by: Peter Lehe

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