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Kurs

Stichproben in Python

Fortgeschrittener Anfänger

Updated 12.2024

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Kursbeschreibung

Die Stichprobenziehung in Python ist der Eckpfeiler der Inferenzstatistik und der Hypothesentests. Das ist eine mächtige Fähigkeit, die bei der Analyse von Umfragen und bei der Versuchsplanung eingesetzt wird, um Schlussfolgerungen zu ziehen, ohne eine ganze Bevölkerung zu befragen. In diesem Kurs über Stichproben in Python erfährst du, wann du Stichproben verwenden solltest und wie du gängige Arten von Stichproben durchführst - von einfachen Zufallsstichproben bis hin zu komplexeren Methoden wie geschichteten Stichproben und Clusterstichproben. Anhand von realen Datensätzen wie Kaffeebewertungen, Spotify-Songs und Mitarbeiterfluktuation lernst du, Populationsstatistiken zu schätzen und die Unsicherheit in deinen Schätzungen zu quantifizieren, indem du Stichprobenverteilungen und Bootstrap-Verteilungen erstellst.

Voraussetzungen

Introduction to Statistics in Python

1

Einführung in die Probenahme

Kapitel starten

Stichproben und Punktschätzungen

Gründe für die Probenahme

Einfaches Sampling mit Pandas

Einfache Stichproben und Berechnungen mit NumPy

Convenience Sampling

Sind die Ergebnisse der Stichprobe verallgemeinerbar?

Sind diese Ergebnisse verallgemeinerbar?

Pseudo-Zufallszahlengenerierung

Zufallszahlen generieren

Zufällige Samen verstehen

2

Probenahme-Methoden

Kapitel starten

Einfache Zufallsstichproben und systematische Stichproben

Einfache Zufallsstichprobe

Systematische Probenahme

Ist die systematische Probenahme OK?

Geschichtete und gewichtete Zufallsstichproben

Welche Stichprobenmethode?

Proportionale geschichtete Stichproben

Gleiche Anzahl geschichteter Stichproben

Gewichtete Stichproben

Cluster-Stichproben

Vorteile des Clustering

Durchführung von Cluster-Stichproben

Vergleich von Stichprobenmethoden

3 Arten der Probenahme

Vergleich von Punktschätzungen

3

Stichprobenverteilungen

Kapitel starten

Relativer Fehler der Punktschätzungen

Berechnung der relativen Fehler

Relativer Fehler vs. Stichprobengröße

Erstellen einer Stichprobenverteilung

Replizieren von Proben

Replikationsparameter

Annähernde Stichprobenverteilungen

Exakte Stichprobenverteilung

Generierung einer ungefähren Stichprobenverteilung

Genau vs. Ungefähr

Standardfehler und der zentrale Grenzwertsatz

Mittelwerte der Bevölkerung und der Stichprobenverteilung

Variation der Population und der Stichprobenverteilung

4

Bootstrap-Verteilungen

Kapitel starten

Einführung in das Bootstrapping

Grundsätze des Bootstrapping

Mit oder ohne Zurücklegen?

Erzeugen einer Bootstrap-Verteilung

Vergleich von Stichproben- und Bootstrap-Verteilungen

Bootstrap-Statistiken und Bevölkerungsstatistiken

Stichprobenverteilung vs. Bootstrap-Verteilung

Stichproben- und Bootstrap-Mittelwerte vergleichen

Vergleich von Stichproben- und Bootstrap-Standardabweichungen

Konfidenzintervalle

Interpretation des Konfidenzintervalls

Berechnung von Konfidenzintervallen

Glückwunsch!

Stichproben in Python

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