Statistik für WiWis und WiInfos (2)

Description

Was erwartet Dich in diesem Kurs?

Dieser Kurs begleitet Dich im Studium der Wirtschaftswissenschaften bzw. der Wirtschaftsinformatik und soll Dich auf die abschließende Prüfung im Fach Statistik vorbereiten. Die Kursinhalte orientieren sich am Lehrstoff einer der größten deutschen Universitäten und sollten somit im Wesentlichen den Lehrplan der meisten Universitäten und Hochschulen abdecken.

Nachdem wir uns im ersten Teil der deskriptiven Statistik über eindimensionale Häufigkeitsverteilungen unterhalten haben, folgen in diesem zweiten Kurs:

• Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen

• Zusammenhangsmaße (Kovarianzen, Korrelationen)

Wir werden uns also über Themen wie bivariate Häufigkeiten, Randverteilungen, bedingte Verteilungen und Zusammenhangsmaße wie den Chi-Quadrat-Koeffizienten, den Kontingenzkoeffizienten, die Kovarianz, sowie die Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman und Bravais-Pearson unterhalten.

Wie geht es weiter?

Geplant sind zwei weiterführende Kurse mit den Themenschwerpunkten "Wahrscheinlichkeitsrechnung" und "Inferenz-Statistik". Dieser (zweite) Kurs vervollständigt die theoretischen Grundlagen der Statistik und bildet somit die Basis für alle nachfolgenden Themen.

Bei Fragen (von allgemeinem Interesse) oder für Verbesserungsvorschläge stehe ich gerne zur Verfügung; einfach die entsprechenden Anmerkungen in die Kommentare zum Kurs posten. Solltest Du darüber hinaus Themenvorschläge von allgemeinem Interesse zu diesem (oder den nachfolgenden) Kursen haben, schiebe ich gerne noch mal Videos nach; dieser Kurs wird also zukünfig noch etwas wachsen. ;-)

Viel Spaß und Erfolg!

Dann bleibt mir nur noch, Euch sehr viel Spaß mit diesem Kurs und viel Erfolg bei Eurem weiteren Studium zu wünschen. Schnappen wir uns Papier und Stift und legen los ...

Credits (soweit vorhanden):
Bilder: www . pixabay . de
Sounds und Musik: Eric Matyas, www . soundimage . org

What You Will Learn!

• Zweidimensionale Häufigkeiten
• Chi-Quadrat-Koeffizient
• Kontingenzkoeffizient
• Kovarianz
• Korrelationskoeffizienten

Who Should Attend!

• Studierende der Wirtschaftswissenschaften
• Studierende der Wirtschafts-Informatik

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