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Kurs-Homepage „JMP®: Statistische Entscheidungen mithilfe von ANOVA und Regression“.

Zusammenfassung: In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Methoden der Varianzanalyse und Regression verwenden, um Daten mit einer einzelnen kontinuierlichen Antwortvariablen zu analysieren, und führen in die Erstellung statistischer Modelle ein.

Sie lernen, wie Sie eine elementare explorative Datenanalyse (EDA) durchführen und natürliche Muster in Daten entdecken. Wichtige statistische Konzepte wie Konfidenzintervalle und Hypothesentests werden eingeführt und angewendet. Der Kurs behandelt auch Prinzipien der Modellbildung, einschließlich der Modellinterpretation und der Behandlung von Verstößen gegen statistische Annahmen. Abschlussübungen am Ende des Kurses ermöglichen es den Studierenden, ihr Wissen anzuwenden.

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Dauer: 14 Stunden Inhalt.

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Modalitäten:

• On-Demand – Dieser Kurs ist verfügbar als kostenloses On-Demand-E-Learning . Der Kurs ist derzeit nur auf Englisch verfügbar, eine Übersetzung der Untertitel in die Landessprache ist jedoch in Planung.Melden Sie sich jetzt an !
• Live online mit Dozent – Dieser Kurs ist auch regelmäßig in unserem verfügbar Öffentlicher Kursplan . Die öffentlichen Kurse bieten die Möglichkeit, diese Inhalte mit einem zu erlernen Live-Lehrer , aber sie werden derzeit nur auf Englisch angeboten und zu den Zeiten, die für ein US-Publikum am günstigsten sind (da sich die meisten unserer Dozenten in US-Zeitzonen befinden). Sie finden nicht, was Sie suchen?Lass uns wissen .

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Voraussetzungen: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, wird empfohlen, den zu absolvieren Erste Schritte mit JMP: On Demand Kurs oder gleichwertige Erfahrung.

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Lernziele:

• Konfidenzintervalle interpretieren.
• Führen Sie Hypothesentests durch und interpretieren Sie sie P -Werte.
• Erkunden Sie Beziehungen mit Streudiagrammen und Korrelationsstatistiken.
• Vergleichen Sie Mittelwerte mehrerer Grundgesamtheiten mit der einfaktoriellen ANOVA.
• Verwenden Sie eine einfache lineare Regression, um Beziehungen zwischen kontinuierlichen Variablen zu analysieren.
• Verwenden Sie das allgemeine lineare Modell, um Modelle zwischen einer kontinuierlichen Antwort und einer beliebigen Anzahl kontinuierlicher oder kategorialer Prädiktoren zu erstellen.
• Bewerten Sie Wechselwirkungen zwischen Faktoren und Krümmung.
• Bewerten Sie die Annahmen statistischer Hypothesentests.

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Kursübersicht:

Einführung in die Statistik

• Statistische Konzepte.
• Beschreibende Statistiken und einige ihrer Grafiken.
• Inferenzstatistik.
• Hypothesentests.
• Eine Probe T prüfen.

Analyse mit einem kategorialen Faktor

• Einweg-ANOVA.
• Mehrere Vergleiche.
• Leistung und Stichprobengröße.

Analyse mit einem kontinuierlichen Faktor

• Beziehungen erforschen.
• Einfache lineare Regression.
• Polynomielle Regression.

Modellbau

• Einführung in den Modellbau.
• Faktoren kombinieren.
• Modellinterpretation.
• Wenn Dinge schief laufen.

Schlusssteinübungen

Verweise

Zusätzliche Ressourcen

• Gepaart T prüfen.
• Alternativen zur ANOVA, wenn Annahmen verletzt werden.
• Kontraste in der n-Wege-ANOVA.
• Äquivalenzprüfung.

Grundlegende Datenanalyse und Modellierung