10DaysOfStatistics

Tag	Status	Thema	Literatur
1	✘	Einführung in die Statistik und ihre Bedeutung
2	✘	Überblick über deskriptive Statistik
3	✘	Arten von Daten und Messskalen
4	✘	Einführung in die Wahrscheinlichkeit
5	✘	Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
6	✘	Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen
7	✘	Maße der zentralen Tendenz
8	✘	Maße der Streuung
9	✘	Boxplots und Histogramme
10	✘	Praktische Anwendung: Analyse von Stichproben
11	✘	Verständnis von Stichprobenverteilungen
12	✘	Zentraler Grenzwertsatz
13	✘	Konfidenzintervalle
14	✘	Grundlagen der Hypothesentests
15	✘	Praktische Anwendung: Schlussfolgerungen aus Stichprobendaten
16	✘	Einstichproben-T-Test
17	✘	Zwei-Stichproben-T-Test
18	✘	Gepaarter T-Test
19	✘	Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit
20	✘	Praktische Anwendung: Durchführung von Hypothesentests
21	✘	Einführung in die Regressionsanalyse
22	✘	Einfache lineare Regression
23	✘	Multiple Regression
24	✘	Regressionskoeffizienten und Interpretation
25	✘	Praktische Anwendung: Aufbau und Interpretation von Regressionsmodellen
26	✘	Ein-Weg-Varianzanalyse
27	✘	Zwei-Weg-Varianzanalyse
28	✘	Annahmen und Diagnose der Varianzanalyse
29	✘	Post-Hoc-Tests in der Varianzanalyse
30	✘	Praktische Anwendung: Durchführung von Varianzanalysen
31	✘	Einführung in die nichtparametrische Statistik
32	✘	Mann-Whitney-U-Test
33	✘	Wilcoxon-Test mit Rangkorrektur
34	✘	Kruskal-Wallis-Test
35	✘	Praktische Anwendung: Nichtparametrische Tests in der Praxis
36	✘	Grundlagen von Zeitreihendaten
37	✘	Trendanalyse in Zeitreihen
38	✘	Saisonale Zerlegung
39	✘	Gleitende Durchschnitte
40	✘	Praktische Anwendung: Prognose von Zeitreihen
41	✘	Einführung in die Bayes'sche Statistik
42	✘	Bayes'sches Theorem
43	✘	Prior- und Posterior-Verteilungen
44	✘	Bayes'sche Hypothesentests
45	✘	Praktische Anwendung: Anwendung bayesscher Methoden
46	✘	Multikollinearität in der Regression
47	✘	Logistische Regression
48	✘	Überlebensanalyse
49	✘	Faktorenanalyse
50	✘	Praktische Anwendung: Fortgeschrittene statistische Techniken
51	✘	Einführung in maschinelles Lernen in der Statistik
52	✘	Überwachte Lernalgorithmen
53	✘	Unüberwachte Lernalgorithmen
54	✘	Bewertungsmetriken für Modelle
55	✘	Praktische Anwendung: Anwendung von maschinellem Lernen in einem statistischen Kontext
56	✘	Einführung in statistische Software (z.B. R, Python)
57	✘	Datenmanipulation in statistischer Software
58	✘	Datenvisualisierung in statistischer Software
59	✘	Durchführung statistischer Analysen in der Software
60	✘	Praktische Anwendung: Analyse von Daten mit statistischer Software
61	✘	Ethik in der statistischen Analyse
62	✘	Verantwortungsvoller Umgang mit Daten
63	✘	Bias und Fairness in der Statistik
64	✘	Reproduzierbarkeit in statistischer Analyse
65	✘	Praktische Anwendung: Ethik in der statistischen Berichterstattung
66	✘	Statistik im Gesundheitswesen
67	✘	Business Analytics und Statistik
68	✘	Umweltstatistik
69	✘	Sozialwissenschaften und Statistik
70	✘	Praktische Anwendung: Lösung realer Probleme mit Statistik
71	✘	Überprüfung grundlegender statistischer Konzepte
72	✘	Übungsaufgaben: Deskriptive Statistik
73	✘	Übungsaufgaben: Inferenzstatistik
74	✘	Übungsaufgaben: Regressionsanalyse
75	✘	Praktische Anwendung: Überprüfung und Problembehebung
76	✘	Bayes'sches maschinelles Lernen
77	✘	Räumliche Statistik
78	✘	Strukturgleichungsmodellierung
79	✘	Fortgeschrittene Zeitreihenanalyse
80	✘	Praktische Anwendung: Erforschung fortgeschrittener statistischer Themen
81	✘	Datenethik und Privatsphäre
82	✘	Datenschutzprobleme in der statistischen Analyse
83	✘	Rechtliche Aspekte der Datenverarbeitung
84	✘	Datensicherheit in der statistischen Praxis
85	✘	Praktische Anwendung: Sicherstellung ethischer Datapraktiken
86	✘	Auswahl eines Abschlussprojektthemas
87	✘	Datensammlung und -vorbereitung
88	✘	Durchführung statistischer Analysen
89	✘	Ergebnisinterpretation
90	✘	Praktische Anwendung: Abschluss des Abschlussprojekts
91	✘	Gestaltung effektiver Datenvisualisierungen
92	✘	Schreiben statistischer Berichte
93	✘	Erstellen von Dashboards für die Datenpräsentation
94	✘	Erklärung statistischer Ergebnisse für Nicht-Experten
95	✘	Praktische Anwendung: Effektive Kommunikation statistischer Ergebnisse
96	✘	Auf dem Laufenden bleiben bei statistischen Trends
97	✘	Teilnahme an statistischen Gemeinschaften
98	✘	Erkundung aufkommender Technologien in der Statistik
99	✘	Festlegung persönlicher Lernziele
100	✘	Praktische Anwendung: Entwicklung eines persönlichen Lernplans zur kontinuierlichen Verbesserung