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Kurs

Stichprobenziehung in Python

Fortgeschrittener Anfänger

Aktualisierte 05.2025

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PythonProbability & Statistics4 Stunden15 Videos51 Übungen4,000 XP40,525Leistungsnachweis

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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 Grundgesamtheit 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 Zufallsstichprobenziehung bis hin zu komplexeren Methoden wie der geschichteten Stichprobenziehung und der Clusterstichprobenziehung. Anhand von realen Datensätzen wie Kaffeebewertungen, Spotify-Songs und Mitarbeiterfluktuation lernst du, Grundgesamtheitsstatistiken 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 Stichprobenziehung

Kapitel starten

Stichprobenziehung und Punktschätzungen

Gründe für die Stichprobenziehung

Einfache Stichprobenziehung mit Pandas

Einfache Stichprobenziehung und Berechnungen mit NumPy

Einfache Stichprobenziehung

Sind die Ergebnisse der Stichprobe verallgemeinerbar?

Sind diese Ergebnisse verallgemeinerbar?

Pseudo-Zufallszahlengenerierung

Zufallszahlen generieren

Seeds für Zufallszahlen verstehen

2

Methoden zur Stichprobenziehung

Kapitel starten

Einfache Zufallsstichprobenziehung und systematische Stichprobenziehung

Einfache Zufallsstichprobenziehung

Systematische Stichprobenziehung

Ist die systematische Probenahme OK?

Geschichtete und gewichtete Zufallsstichprobenziehung

Welche Methode zur Stichprobenziehung?

Proportionale geschichtete Stichprobenziehung

Geschichteter Stichprobenziehung mit gleicher Anzahl

Gewichtete Stichprobenziehung

Cluster-Stichprobenziehung

Vorteile des Clustering

Durchführung der Cluster-Stichprobenziehung

Vergleich von Methoden zur Stichprobenziehung

3 Arten der Stichprobenziehung

Vergleich von Punktschätzungen

3

Stichprobenverteilungen

Kapitel starten

Relativer Fehler der Punktschätzungen

Berechnung der relativen Fehler

Relativer Fehler vs. Stichprobengröße

Erstellen einer Stichprobenverteilung

Replizieren von Stichproben

Replikationsparameter

Annähernde Stichprobenverteilungen

Exakte Stichprobenverteilung

Generierung einer ungefähren Stichprobenverteilung

Genau vs. Ungefähr

Standardfehler und der zentrale Grenzwertsatz

Mittelwerte der Grundgesamtheit und der Stichprobenverteilung

Variation der Grundgesamtheit 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 Grundgesamtheitsstatistiken

Stichprobenverteilung vs. Bootstrap-Verteilung

Stichproben- und Bootstrap-Mittelwerte vergleichen

Vergleich von Stichproben- und Bootstrap-Standardabweichungen

Konfidenzintervalle

Interpretation des Konfidenzintervalls

Berechnung von Konfidenzintervallen

Glückwunsch!

Stichprobenziehung in Python

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