Statistik - Deskriptive Statistik

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Beschreibung
  • Dauer:
    3 Tage
  • Zeit:
    10:00 - 16:00
  • Lieferart:
    Online
  • Zielgruppe:
    Information Workers
  • Vorkenntnisse:
    Allgemeine Kenntnisse der Mathematik
  • Methode:
    Vortrag mit Beispielen und Übungen.
  • Erfahren Sie in der Demo mehr darüber, wie Online-Kurse durchgeführt werden.
  • Kursnummer:
    2021324

  • Themen:
    Die deskriptive Statistik (auch beschreibende Statistik oder empirische Statistik) ermöglicht es, vorliegende Daten in geeigneter Weise zu beschreiben und zusammenzufassen. Mit ihren Methoden verdichtet man quantitative Daten zu Tabellen, graphischen Darstellungen und Kennzahlen. Dieses Statistik-Seminar zeigt Anfängern oder Wieder-Einsteigern auf diesem Gebiet die wichtigen Teilbereiche und Verfahren…

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    10:00 - 16:00
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  • Vorkenntnisse:
    Allgemeine Kenntnisse der Mathematik
  • Methode:
    Vortrag mit Beispielen und Übungen.
  • Erfahren Sie in der Demo mehr darüber, wie Online-Kurse durchgeführt werden.
  • Kursnummer:
    2021324

  • Themen:
    Die deskriptive Statistik (auch beschreibende Statistik oder empirische Statistik) ermöglicht es, vorliegende Daten in geeigneter Weise zu beschreiben und zusammenzufassen. Mit ihren Methoden verdichtet man quantitative Daten zu Tabellen, graphischen Darstellungen und Kennzahlen. Dieses Statistik-Seminar zeigt Anfängern oder Wieder-Einsteigern auf diesem Gebiet die wichtigen Teilbereiche und Verfahren dieser Methodik wie die Beschreibung von ein- und zweidimensionalen Häufigkeitsverteilungen und die Ableitung von Zusammenhängen zwischen zwei Merkmalen. Man lernt in einem ersten Teil Lagemaße (zentrale Tendenz einer Häufigkeitsverteilung, Mittelwert, Median, Modus oder Modalwert, Quantile (Quartile, Dezile), Schiefe und Exzess einer Verteilung) und die Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, Variationsbreite/Spannweite, Interquartilbereiche, Mittlere absolute Abweichung) und Zusammenhangsmaße sowie Konzentrationsmaße kennen. In einem zweiten Teil lernen die Seminar-Teilnehmer dann die lineare und nicht-lineare Regressionsanalyse für metrische Daten kennen. Die Themen werden anhand eines Fachbuchs erörtert und an Beispielen geübt. Die Teilnehmer arbeiten mit Taschenrechner und MS Excel, um die Formeln und Verfahren direkter zu verstehen und zu üben.
A. Einführung in die Statistik

Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung – Skalen und ihre Eigenschaften: Nominale, ordinale und metrische Skala – Gebiete der Statistik

B. Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen und Lagemaße

Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung bei verschiedenen Skalen - Maßzahlen der Häufigkeit: Mittelwerte (Modus, Zentralwert, Quantile, Arithmetisches / geometrisches / harmonisches Mittel)

C. Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen und Streuungsmaße

Schiefemaße: Spannweite, Quartilsabstand, Mittlere absolute Abweichung, empirische Standardabweichung, Variationskoeffizient - Formparameter: Schiefe, Wölbung

D. Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen und Korrelationsanalyse

Koeffizienten bei nominal skalierten Merkmalen: Quadratische Kontingenz, Phi-Koeffizient, Kontingenzkoeffizient - Koeffizienten bei ordinal skalierten Merkmalen: Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman, Kendall und Goodman-Kruskal - Koeffizienten bei metrisch skalierten Merkmalen: Empirische Kovarianz, Empirischer Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson

E. Regressionsanalyse für metrische Daten

Lineare und nicht-lineare Regression - Lineare Einfach-Regression bei ungruppierten Daten: Berechnung der Regressionsgeraden, Determinationskoeffizient - Lineare Einfachregression bei gruppierten Daten – Nicht-lineare Regressionsmodelle auf Basis der logistischen, exponentiellen oder Wurzel-Funktion

E. Konzentrationsmaße

Absolute Konzentration: Konzentrationsrate, Konzentrationskurve, Herfindahl-/Rosenbluth-Index - Relative Konzentration: Lorenzkurve, Gini-Koeffizient


Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken und als BI-Berater.

Veröffentlichungen

  • "Grundlagen empirische Sozialforschung" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-23-1)
  • "System und Systematik von Fragebögen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-26-2)
  • "Oracle PL/SQL" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-40-8)
  • "MS SQL Server - T-SQL Programmierung und Abfragen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-69-9)

Erfahrung: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit Berichtskomponenten, statistische Analysen und Data Mining-Modulen.Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.

Projekte: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit Berichtskomponenten, statistische Analysen und Data Mining-Modulen.

Forschung: Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.

Zertifizierung: Marco Skulschus ist zertifiziert als "Microsoft Certified Trainer", "Microsoft Certified Application Designer" und "Oracle Certified Associate" und hat die ComptiaCTT+-Prüfung absolviert.


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