Möchten Sie ein echter Experte für Schätzungen werden? Dann ist dieses Programm von TECH genau das Richtige für Sie. Worauf warten Sie noch, um sich einzuschreiben?

Umfragen zu Wahltrends, Marktanalysen oder medizinische Epidemiologie sind drei der vielen Bereiche, in denen die Statistische Inferenz eine grundlegende Rolle bei der Ableitung von Schlussfolgerungen und Trends durch die Analyse einer Stichprobe des Ganzen spielt. Dank der Projektion und des Vergleichs von Daten war es möglich, den Lieblingskandidaten bei einer Wahl zu bestimmen, zu ermitteln, welches Produkt die Menschen in welchem Zusammenhang bevorzugen, oder die öffentlichen Maßnahmen zu ergreifen oder zu vermeiden, um die Entwicklung einer Virus- oder Infektionskrankheit zu verhindern oder zu kontrollieren.

Es handelt sich also um einen Zweig der Sozialwissenschaften, der für den Fortschritt der Gesellschaft aufgrund ihrer Bedürfnisse und Anforderungen von entscheidender Bedeutung ist und in dem die Fachleute über ein sehr hohes Maß an Wissen verfügen müssen, um effektiv arbeiten zu können. Aus diesem Grund und um denjenigen, die sich für diesen Bereich interessieren, alle Informationen zur Verfügung zu stellen, die es ihnen ermöglichen, mit den Fortschritten auf dem Laufenden zu bleiben, haben TECH und ihr Expertenteam ein sehr umfassendes Programm entwickelt, das für diesen Zweck perfekt geeignet ist. Es handelt sich um eine Fortbildung mit 450 Stunden theoretischem, praktischem und zusätzlichem Material, dank derer der Student in der Lage sein wird, sich mit den innovativsten Aspekten der Schätzung (Hypothesentests, Bayes'sche Inferenz, Faktorenanalyse usw.) und multivariaten statistischen Techniken zu beschäftigen:

Hauptkomponentenmodellierung, Korrespondenzanalyse, Clusteranalyse usw.

All dies zu 100% online und während einer 6-monatigen multidisziplinären Fortbildung, in der er neben einem vollständigen und dynamischen Lehrplan Zugang zu zusätzlichem hochwertigen Material hat: detaillierte Videos, Forschungsartikel, ergänzende Lektüre und vieles mehr! Dank der Anwendung der Relearning-Methode bei der Entwicklung des Programms muss er außerdem keine zusätzlichen Stunden in das Auswendiglernen investieren, sondern erhält eine natürliche und progressive Aktualisierung seines Wissens.

Das beste Programm, um sich durch eine multidisziplinäre und 100%ige Online-Fortbildung auf Statistische Inferenz zu spezialisieren"

Dieser Universitätsexperte in Statistische Inferenz enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für angewandte Statistik vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Ein Abschluss, der Sie durch eine gründliche Kenntnis der Techniken und Strategien der hypothetischen Tests, wie der Bayes'schen Schätzung oder der Goodness-of-Fit-Schätzung, in die Materie eintauchen lässt"

Zu den Dozenten des Programms gehören Spezialisten aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Jedes Modul enthält einen exklusiven Abschnitt, in dem Sie Beispiele finden, die es Ihnen erleichtern werden, die im Lehrplan entwickelten Konzepte zu visualisieren"

Sie werden 450 Stunden der besten theoretisch-praktischen und ergänzenden Inhalte haben, um Aspekte wie die mit der Norm verbundenen Verteilungen oder die Eigenschaften von Schätzern zu vertiefen"

Bei der Entwicklung der Struktur und des Inhalts dieses Universitätsexperten hat TECH die professionellen Kriterien eines Teams von Spezialisten auf dem Gebiet der angewandten Statistik berücksichtigt. Dadurch war es möglich, einen soliden, vollständigen, aktuellen und hochkompetenten Lehrplan zu erstellen, der die neuesten Entwicklungen in den Bereichen Schätzung und multivariate Techniken beinhaltet. Darüber hinaus handelt es sich um einen Studiengang, bei dem der theoretische Inhalt zwar ein großes Gewicht hat, das zusätzliche und praktische Material aber einen guten Teil der 450 Stunden ausmacht, die auf den Studiengang verteilt sind. Das sorgt für Dynamik und macht ihn zu einer einzigartigen und angenehmen akademischen Erfahrung.

Dank der Ausführlichkeit, mit der der Lehrplan dieses Programms konzipiert wurde, werden Sie das umfassendste Wissen über statistische Modellierung durch Clusteranalyse erwerben" 

Modul 1. Schätzung I

1.1. Einführung in die statistische Inferenz

1.1.1. Was ist statistische Inferenz?
1.1.2. Beispiele

1.2. Allgemeine Konzepte

1.2.1. Bevölkerung
1.2.2. Stichprobe
1.2.3. Probenahme
1.2.4. Parameter

1.3. Klassifizierung der statistischen Inferenz

1.3.1. Parametrisch
1.3.2. Nicht parametrisch
1.3.3. Klassischer Ansatz
1.3.4. Bayes-Ansatz

1.4. Ziel der statistischen Inferenz

1.4.1. Welche Ziele?
1.4.2. Anwendungen der statistischen Inferenz

1.5. Mit der Normalverteilung verbundene Verteilungen

1.5.1. Chi-Quadrat
1.5.2. T-Test
1.5.3. F-Verteilung

1.6. Einführung in die Punktschätzung

1.6.1. Definition der einfachen Zufallsstichprobe
1.6.2. Beispielraum
1.6.3. Statistiker und Schätzer
1.6.4. Beispiele

1.7. Eigenschaften von Schätzern

1.7.1. Hinlänglichkeit und Vollständigkeit
1.7.2. Theorem der Faktorisierung
1.7.3. Unverzerrter und asymptotisch unverzerrter Schätzer
1.7.4. Mittlerer quadratischer Fehler
1.7.5. Effizienz
1.7.6. Konsistenter Schätzer
1.7.7. Schätzung von Mittelwert, Varianz und Anteil einer Grundgesamtheit

1.8. Verfahren für die Konstruktion von Schätzern

1.8.1. Momentenmethode
1.8.2. Maximum-Likelihood-Methode
1.8.3. Eigenschaften von Maximum-Likelihood-Schätzern

1.9. Einführung in die Intervallschätzung

1.9.1. Einführung der Definition des Konfidenzintervalls
1.9.2. Pivotalmengen-Methode

1.10. Arten von Konfidenzintervallen und ihre Eigenschaften

1.10.1. Konfidenzintervalle für Mittelwerte einer Grundgesamtheit
1.10.2. Konfidenzintervall für die Varianz einer Grundgesamtheit
1.10.3. Konfidenzintervall für einen Anteil
1.10.4. Konfidenzintervall für die Differenz der Mittelwerte einer Grundgesamtheit. Unabhängige normale Grundgesamtheiten. Gepaarte Stichproben
1.10.5. Konfidenzintervall für das Varianzverhältnis von zwei unabhängigen normalen Grundgesamtheiten
1.10.6. Konfidenzintervall für die Differenz der Proportionen zweier unabhängiger Grundgesamtheiten
1.10.7. Konfidenzintervall für einen Parameter auf der Grundlage seines Maximum-Likelihood-Schätzers 
1.10.8. Verwendung eines Konfidenzintervalls zur Zurückweisung oder Ablehnung von Hypothesen

Modul 2. Schätzung II

2.1. Einführung in die Hypothesenprüfung

2.1.1. Die Problemstellung
2.1.2. Nullhypothese und Alternativhypothese
2.1.3. Kontrast-Statistik
2.1.4. Fehlerarten
2.1.5. Signifikanzniveau
2.1.6. Kritischer Bereich. p-Wert
2.1.7. Leistung

2.2. Arten von Hypothesentests

2.2.1. Likelihood-Ratio-Test
2.2.2. Kontraste bei Mittelwerten und Varianzen in normalen Grundgesamtheiten
2.2.3. Kontraste bei Proportionen
2.2.4. Beziehung zwischen Konfidenzintervallen und parametrischen Hypothesentests

2.3. Einführung in die Bayes'sche Inferenz

2.3.1. A-priori-Verteilungen
2.3.2. Konjugierte Verteilungen
2.3.3. Referenzverteilungen

2.4. Bayes'sche Schätzung

2.4.1. Punkt-Schätzung
2.4.2. Schätzung eines Anteils
2.4.3. Schätzung des Mittelwerts in normalen Grundgesamtheiten
2.4.4. Vergleich mit klassischen Methoden

2.5. Einführung in die nichtparametrische statistische Inferenz

2.5.1. Nichtparametrische statistische Methoden: Konzepte
2.5.2. Verwendung nichtparametrischer Statistiken

2.6. Nichtparametrische Rückschlüsse im Vergleich zu parametrischen Schlussfolgerungen

2.6.1. Unterschiede zwischen Schlussfolgerungen

2.7. Goodness-of-fit-Test

2.7.1. Einführung
2.7.2. Grafische Methoden
2.7.3. Prüfung der Anpassungsgütegleichung
2.7.4. Kolmogorow-Smirnow-Test
2.7.5. Normalitätskontraste

2.8. Kontrast der Unabhängigkeit

2.8.1. Einführung
2.8.2. Zufällige Kontraste. Phasen-Test
2.8.3. Unabhängigkeitskontraste in gepaarten Stichproben

2.8.3.1. Kendall-Kontrast
2.8.3.2. Spearman's Rangkontrast
2.8.3.3. Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit
2.8.3.4. Verallgemeinerung des Chi-Quadrat-Tests

2.8.4. Unabhängigkeitskontraste in k-verwandten Stichproben

2.8.4.1. Verallgemeinerung des Chi-Quadrat-Tests
2.8.4.2. Kendall's Konkordanzkoeffizient

2.9. Lagevergleich

2.9.1. Einführung
2.9.2. Lagevergleiche für eine Stichprobe und gepaarte Stichproben

2.9.2.1. Vorzeichentest für eine Stichprobe. Median-Test
2.9.2.2. Vorzeichentest für gepaarte Stichproben
2.9.2.3. Wilcoxon Signed Rank-Test für eine Stichprobe
2.9.2.4. Wilcoxon Signed Rank-Test für gepaarte Stichproben

2.9.3. Lagevergleiche für zwei unabhängige Stichproben

2.9.3.1. Wilcoxon-Mann-Whitney-Test
2.9.3.2. Median-Test
2.9.3.3. Chi-Quadrat-Vergleich

2.9.4. Lagevergleiche für k-unabhängige Stichproben

2.9.4.1. Kruskal-Wallis-Test

2.9.5. Lagevergleiche für k-bezogene Proben

2.9.5.1. Friedman-Test
2.9.5.2. Q von Cochran
2.9.5.3. W von Kendall

2.10. Homogenitätsvergleich

2.10.1. Homogenitätsprüfungen für 2 unabhängige Stichproben

2.10.1.1. Wald-Wolfowitz-Vergleich
2.10.1.2. Kolmogorow-Smirnow-Test
2.10.1.3. Chi-Quadrat-Vergleich

Modul 3. Multivariate statistische Verfahren

3.1. Faktorenanalyse

3.1.1. Einführung
3.1.2. Grundlagen der Faktorenanalyse
3.1.3. Faktorenanalyse
3.1.4. Methoden der Faktorenrotation und Interpretation der Faktorenanalyse

3.2. Modellierung der Faktorenanalyse

3.2.1. Beispiele
3.2.2. Modellierung in statistischer Software

3.3. Hauptkomponentenanalyse

3.3.1. Einführung
3.3.2. Hauptkomponentenanalyse
3.3.3. Systematische Hauptkomponentenanalyse

3.4. Modellierung der Hauptkomponentenanalyse

3.4.1. Beispiele
3.4.2. Modellierung in statistischer Software

3.5. Korrespondenzanalyse

3.5.1. Einführung
3.5.2. Unabhängigkeitstest
3.5.3. Zeilen- und Spaltenprofile
3.5.4. Trägheitsanalyse einer Punktwolke
3.5.5. Mehrfache Korrespondenzanalyse

3.6. Modellierung der Korrespondenzanalyse

3.6.1. Beispiele
3.6.2. Modellierung in statistischer Software

3.7. Diskriminanzanalyse

3.7.1. Einführung
3.7.2. Entscheidungsregeln für zwei Gruppen
3.7.3. Klassifizierung nach mehreren Bestandsgruppen
3.7.4. Kanonische Diskriminanzanalyse nach Fisher
3.7.5. Wahl der Variablen: Forward- und Backward-Verfahren
3.7.6. Systematik der Diskriminanzanalyse

3.8. Modellierung der Diskriminanzanalyse

3.8.1. Beispiele
3.8.2. Modellierung in statistischer Software

3.9. Cluster-Analyse

3.9.1. Einführung
3.9.2. Distanz- und Ähnlichkeitsmaße
3.9.3. Hierarchische Ranking-Algorithmen
3.9.4. Nicht hierarchische Rangordnungsalgorithmen
3.9.5. Verfahren zur Bestimmung der geeigneten Anzahl von Gruppen
3.9.6. Charakterisierung von Clustern
3.9.7. Systematische Clusteranalyse

3.10. Modellierung der Clusteranalyse

3.10.1. Beispiele
3.10.2. Modellierung in statistischer Software

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