Statistische Datenanalyse mit Minitab und Excel
Inhalte:
1. Kenngrößen statistisch analysieren
- Maßzahlen der Lage
- Mittelwert
- Median
- Modalwert
- Maßzahlen der Streuung
- Varianz
- Standardabweichung
- Interquartilbereich
- Maßzahlen der Verteilung
- Schiefe
- Kurtosis
2. Daten grafisch darstellen und interpretieren
- Darstellung des Verlaufs von Daten
- Zeitreihendiagramme
- Gleitende Durchschnitte
- Darstellung der Verteilung von Daten
- Einzelwert-Diagramme/Histogramme
- Boxplot-Analysen
- Pareto-Diagramme
- Balken- und Tortendiagramme
- Darstellung des Zusammenhalts von Daten
- Streudiagramme
- Matrix-Plots
3. Statistische Wahrscheinlichkeitsverteilungen erkennen und bewerten
- Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Binomialverteilung
- Hypergeometrische Verteilung
- Poisson-Verteilung
- Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Normalverteilung
- Exponentialverteilung
- Weibull-Verteilung
- Lognormal-Verteilung
4. Grundlagen statistischer Hypothesentests
- Null- und Alternativhypothese
- Konfidenzintervall und Konfidenzniveau, Standardfehler und Stichprobengröße
- z-Test, t-Tests, F-Tests und Chi-Quadrat-Tests
- Alpha- und Beta-Fehler
5. Aus Stichprobendaten Schlussfolgerungen ziehen
- Mittelwerte vergleichen mit Hilfe von t-Tests für
- Eine Stichprobe
- Zwei Stichproben
- Verbundene Stichproben
- Varianzen vergleichen mit Hilfe von F-Tests für
- Eine Stichprobe
- Zwei Stichproben
- Ereignisse auf ihre Unabhängigkeit hin überprüfen mit Hilfe des Chi-Quadrat-Tests
- Vergleiche von Kenngrößen bei Vorliegen von mehr als zwei Stichproben
- Einfache ANOVA zum Vergleichen von Mittelwerten
- Mehrfaktorielle Varianzanalyse zum Erkennen der Signifikanz von Hauptfaktoren und möglichen Wechselwirkungsbeziehungen
6. Wertepaare auf ihren inneren Zusammenhang hin untersuchen
- Einfacher und mehrfacher Korrelationskoeffizient
- Einfache lineare Regressionsanalyse
- F-Test, R² und Residuenanalyse
- Prognose von neuen Werten
- Konfidenz- und Prognoseintervalle
- Lineare Mehrfachregression
- Signifikante von nicht-signifikanten Faktoren unterscheiden
- Regressionsmodelle mit Hilfe des Bestimmtheitsmaßes und der Residuenanalyse bewerten
- Regressionsgleichung ermitteln und neue Werte prognostizieren
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