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Statistik-Workshop für Programmierer

Book Description

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt Datenanalysen mit Python durchführen können.

Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Das Buch führt Sie durch eine vollständige Datenanalyse anhand eines durchgängigen Fallbeispiels -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht.

Table of Contents

  1. Statistik-Workshop für Programmierer
  2. Einleitung
    1. Warum ich dieses Buch geschrieben habe
    2. Wie dieses Buch entstanden ist
    3. Beiträge zum Buch
    4. Die Konventionen in diesem Buch
    5. Verwendung der Codebeispiele
    6. Kontakt
  3. 1. Statistisches Denken für Programmierer
    1. Kommen erstgeborene Kinder später zur Welt?
    2. Ein statistischer Ansatz
    3. Die US-Studie zum Familienwachstum
    4. Tabellen und Datensätze
    5. Signifikanz
    6. Glossar
  4. 2. Deskriptive Statistik
    1. Mittelwerte und andere Maße der zentralen Tendenz
    2. Varianz
    3. Verteilungen
    4. Histogramme anlegen
    5. Histogramme grafisch darstellen
    6. Wahrscheinlichkeitsmassefunktionen anlegen
    7. Wahrscheinlichkeitsmassefunktionen grafisch darstellen
    8. Ausreißer
    9. Weitere Darstellungstechniken
    10. Relatives Risiko
    11. Bedingte Wahrscheinlichkeit
    12. Ergebnisse aufbereiten
    13. Glossar
  5. 3. Kumulative Verteilungsfunktionen
    1. Das Klassengrößen-Paradoxon
    2. Die Grenzen von Wahrscheinlichkeitsmassefunktionen
    3. Perzentile
    4. Kumulative Verteilungsfunktionen
    5. Kumulative Verteilungsfunktionen anlegen
    6. Zurück zu den Befragungsdaten
    7. Bedingte Verteilungen
    8. Zufallszahlen
    9. Und noch einmal die zusammenfassenden Statistiken
    10. Glossar
  6. 4. Kontinuierliche Verteilungen
    1. Die Exponentialverteilung
    2. Die Pareto-Verteilung
    3. Die Normalverteilung
    4. Der Normalwahrscheinlichkeitsplot
    5. Die Log-Normalverteilung
    6. Warum Modelle?
    7. Zufallszahlen erzeugen
    8. Glossar
  7. 5. Wahrscheinlichkeit
    1. Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung
    2. Monty Hall
    3. Poincaré
    4. Noch eine Wahrscheinlichkeitsregel
    5. Die Binomialverteilung
    6. Serien und Herde
    7. Das Bayestheorem
    8. Glossar
  8. 6. Operationen für Verteilungen
    1. Schiefe
    2. Zufallsvariablen
    3. Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen
    4. Faltung
    5. Warum die Normalverteilung?
    6. Der zentrale Grenzwertsatz
    7. Ein allgemeiner Ordnungsrahmen
    8. Glossar
  9. 7. Hypothesentesten
    1. Überprüfung von Mittelwertsunterschieden
    2. Festlegung eines Grenzwerts
    3. Bestimmung des Effekts
    4. Interpretation des Ergebnisses
    5. Kreuzvalidierung
    6. Bayessche Wahrscheinlichkeiten aufbereiten
    7. Der Chi-Quadrat-Test
    8. Effizientes Resampling
    9. Teststärke
    10. Glossar
  10. 8. Schätzung
    1. Das Schätzungsspiel
    2. Schätzung der Varianz
    3. Das Konzept des Schätzfehlers
    4. Exponentialverteilungen
    5. Konfidenzintervalle
    6. Bayessche Schätzung
    7. Implementierung der bayesschen Schätzung
    8. Zensierte Daten
    9. Das Lokomotivenproblem
    10. Glossar
  11. 9. Korrelation
    1. Standardwerte
    2. Kovarianz
    3. Korrelation
    4. Streudiagramme mit Pyplot
    5. Spearmans Rangkorrelation
    6. Kleinste-Quadrate-Regression
    7. Anpassungsgüte
    8. Korrelation und Kausalität
    9. Glossar
  12. Index
  13. About the Author
  14. Kolophon
  15. Copyright