Hypothesentests und Regression gehören zum statistischen Grundhandwerk von Data Scientists. Sie bilden die Basis für viele analytische Schlussfolgerungen.
!Kursinhalt
!1. Logik des Hypothesentests
*Null- und Alternativhypothese
*Signifikanz und p-Werte
*Fehlertypen
!2. Auswahl geeigneter Tests
*Tests für Mittelwerte und Anteile
*nichtparametrische Verfahren
*Tests auf Zusammenhang
!3. Grundlagen der Regression
*lineare und logistische Modelle
*Annahmen und Prüfkriterien
*Interpretation der Koeffizienten
!4. Anwendung und Kommunikation
*Vorgehen in realen Fragestellungen
*Darstellung der Ergebnisse
*typische Missverständnisse
!Berufliche Relevanz
*Hypothesentests stützen Entscheidungen datenbasiert ab
*Regression erklärt Zusammenhänge nachvollziehbar
*klare Kommunikation schützt vor Fehlinterpretationen