Wie man sich auf die Statistik Klausur vorbereitet & mit guter Note besteht

Statistik Crashkurs

4.9/5

4.9 (122 Bewertungen)

Level 1:

Beginner + Fortgeschritten

Das Ziel:

Statistik Klausur bestehen

Kurs Zugriff:

Unbegrenzt

Kurs Format:

Online

Was ist der Kurs?

Der Statistik Crashkurs ist ein Onlinekurs mit Erklärungen, Übungsaufgaben, Zusammenfassungen und individueller Hilfe bei Fragen. So lernst du alle Themen von Grund auf.

Für wen ist der Kurs?

Der Statistik Crashkurs eignet sich für jeden, der die Statistik Klausur an der Uni/FH schreibt. Egal, ob du gerade erst mit dem Lernen anfängst, oder ob du schon einiges verstanden hast, mit dem Kurs bestehst du die Klausur & schreibst eine bessere Note.

Wo findet der Kurs statt?

Der Statistik Crashkurs ist online in einem Mitgliederbereich und besteht aus Erklärungs- & Übungsvideos, Tools und einem Chat für offene Fragen. Du machst den Kurs online – in deinem eigenen Tempo, wann und wo es dir passt.

Wie funktioniert der Kurs?

In einem Online-Mitgliederbereich siehst du dir Erklärungsvideos an und rechnest Übungsaufgaben mit. Hast du eine Frage, kannst du diese jederzeit über WhatsApp an einen unserer Dozenten stellen.

Wann startet der Kurs?

Der Statistik Crashkurs ist ein Onlinekurs uns startet, sobald du dich anmeldest. Du kannst den Kurs so schnell oder so langsam mitmachen, wie du es gerne möchtest. Du erhältst einen Lifetime Zugang.

Warum existiert der Kurs?

Wir haben diesen Kurs erstellt, da es bisher nichts gab, was einen Studenten von Grund auf durch die Statistik Klausur führt. In der Uni bleibt wenig Zeit für Erklärungen, genügend Übungsaufgaben und individuelle Fragen. Genau das ändert sich mit diesem Kurs. 

Hier siehst du, wie es funktioniert

Um die Statistik Klausur zu bestehen reicht es nicht aus, sich das Skript einmal vor der Klausur durchzulesen. Der Statistik Crashkurs bietet dir bewährte Erklärmethoden, Übungsaufgaben, Workbooks + Formelsammlung sowie individuelle Hilfe von Dozenten.

Bewährte Erklärmethoden

Wir haben aus der Arbeit mit unseren bisherigen Studenten eine Strategie entwickelt, wie jeder seine Statistik Klausur bestehen kann. Unsere Erklärungen sind erprobt und du erhältst Schritt-für-Schritt Anleitungen, wie du Aufgaben löst.

Übungsaufgaben

Übung macht den Meister – und das gilt vor allem in Statistik. In unserem Crashkurs rechnen wir gemeinsam 60 typische Klausur- und Übungsaufgaben. So gehst du mit einem sicheren Gefühl in die Klausur.

Individuelle Hilfe von Dozenten

Du hast eine Aufgabe nicht verstanden? Es sind noch Fragen offen? In deiner Klausur kommt eventuell sogar ein Thema dran, das wir im Crashkurs nicht behandeln? Dann schreib unseren Dozenten einfach unkompliziert über WhatsApp. Die Chatoption steht dir im Mitgliederbereich jederzeit zur Verfügung.

Workbooks + Formelsammlung

Zusätzlich zu den Erklärungsvideos erhältst du Workbooks, in denen die wichtigen Inhalte und Übungsaufgaben aufgelistet sind, sowie eine Formelsammlung mit allen wichtigen Gleichungen. So kannst du jederzeit mitarbeiten und Notizen machen, oder dir die Inhalte später nochmal in der Bahn durchlesen.

Geprüfte & bewährte Resultate

Funktioniert der Statistik Crashkurs denn? Es gibt nur einen Weg das herauszufinden, und zwar indem wir uns die Ergebnisse unserer Studenten angucken. Hier sind unsere Zahlen (wir starten gerade erst mit dem Statistik Crashkurs).

1.200

Bisherige Teilnehmer

78%

Bestandene Statistik Klausuren

2,3

Durchschnittsnote

4.9/5

4,9 Sterne (122 Bewertungen)

Statistik Crashkurs Inhalte

Innerhalb kürzester Zeit bringen wir dich auf Klausurniveau. Hier steht, was du nach dem Kurs können wirst:

Insgesamt:

21 Lektionen

16:59:08

Insgesamt

                                                                21 Lektionen                                                                  16:59:08

Um alle späteren Themen zu verstehen ist es wichtig, dass du vorher die Grundlagen drauf hast! Deshalb klären wir in dieser Lektion zuerst die wichtigen statistischen Grundbegriffe. Außerdem besprechen wir die verschiedenen Eigenschaften, die Merkmale haben können. Wichtig ist vor allen Dingen, dass du in der Klausur das Skalenniveau eines Merkmals ohne Probleme bestimmen kannst. Genau das gucken wir uns in dieser Lektion an und besprechen einige Beispiele!

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Statistische Grundbegriffe
  • Unterscheidung von Merkmalen (qualitativ / quantitativ ; diskret / stetig..)
  • Skalen & Skalenniveau
  • Arten von Merkmalen

Zuerst gucken wir uns in dieser Lektion an, was die statistische Masse ist und wie du sie abgrenzt. Außerdem werden wir kurz das Quotenverfahren besprechen, welches zur Datenerhebung genutzt wird.

Dann kommen wir zu dem Thema Häufigkeitsverteilung, das wirklich jeder für seine Klausur drauf haben sollte! Dafür klären wir anfangs die wichtigen Begrifflichkeiten und gucken uns dann die Häufigkeitsverteilungen für nicht-klassierte Daten an. 

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Abgrenzung & Art der statistischen Masse
  • Quotenverfahren
  • Unterscheidung: Datenreihe, Häufigkeitsverteilung, klassierte Daten
  • Wichtige Begrifflichkeiten für Häufigkeitsverteilungen

Für die Klausur sollte man Häufigkeitsverteilungen sowohl für klassierte als auch für nicht-klassierte Daten verstanden haben! Deshalb besprechen wir in dieser Lektion die Häufigkeitsverteilung bei Klassenbildung.

Außerdem gehen wir verschiedene graphische Darstellungsformen durch, die du für deine Klausur in jedem Fall können solltest.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Häufigkeitsverteilung bei Klassenbildung
  • Kreis Diagramme
  • Säulendiagramme
  • Histogramme

Wie stellt man die Funktionsgleichung der empirischen Verteilungsfunktion auf? Wie zeichnet man sie? Wie interpretiert man einzelne Werte? All das werden wir uns in dieser Lektion gemeinsam angucken. Und das wichtigste: Du lernst die Unterschiede zwischen der empirischen Verteilungsfunktion für klassierte und für nicht-klassierte Daten.

Zuletzt gucken wir uns an, wie man die kumulierte Häufigkeit für einen bestimmten x-Wert innerhalb einer Klasse berechnet und diese interpretiert.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Empirische Verteilungsfunktion für nicht-klassierte Daten
  • Funktionsgleichung, Graph, Interpretation
  • Empirische Verteilungsfunktion für klassierte Daten
  • Funktionsgleichung, Graph, Interpretation
  • Kumulierte Häufigkeit eines x-Wertes innerhalb einer Klasse

In diesem Video starten wir mit den Lagemaßen.

Zuerst klären wir: Wann darf man überhaupt welche Lagemaße berechnen? Es ist extrem wichtig – vor allem mit Blick auf die Klausur – dass ihr das unterscheiden könnt! Sonst fällt man leicht auf kleine Fallen in der Statistik Klausur herein…

Dann besprechen wir in dieser Lektion den Modus und den Median. Wir gehen durch, wie ihr beides bestimmt, je nach dem ob ihr die verschiedenen x-Werte, eine Häufigkeitsverteilung oder klassierte Daten gegeben habt.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Wann darf welches Lagemaß berechnet werden?
  • Modus
  • Median

In dieser Lektion besprechen wir das arithmetische Mittel. Wann berechnet man dieses? Was ist das airthmetische Mittel und was ist das gewogene arithmetische Mittel? 

Mithilfe von Übungsaufgaben gucken wir uns dann an, wie man die Gleichungen im Sachkontext anwendet.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Arithmetisches Mittel
  • Gewogenes arithmetisches Mittel

In dieser Lektion besprechen wir zuerst das harmonische Mittel: Wann verwendet man es? Wie berechnet man es? Wo ist der Unterschied zum arithmetischen und zum geometrischen Mittel?

Danach kommen wir zu den Quantilen. Hier besprechen wir, was Quantile überhaupt sind. Dann gucken wir uns an, welche typischen Quantile häufig betrachtet werden und wie Quantile berechnet werden, je nachdem, welche Daten ihr gegeben habt.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Harmonisches Mittel
  • Quantile (Quartile, Quintile, Dezile, …)

In diesem Video starten wir mit den Streuungsmaßen. Die Streuungsmaße solltest du für jede Statistik- Klausur 1A drauf haben. Deswegen gehen wir die Streuungsmaße hier Schritt für Schritt durch und rechnen Übungsaufgaben dazu.

In dieser Lektion starten wir mit der Spannweite und dem Quartilsabstand. Anschließend gucken wir uns an, wie man die relevanten Kennzahlen für ein Boxplot bestimmt und das Boxplot zeichnet. Zuletzt besprechen wir die mittlere absolute Abweichung.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Spannweite
  • Quartilsabstand
  • Boxplot (relevante Kennzahlen + Zeichnung)
  • Mittlere absolute Abweichung

In dieser Lektion besprechen wir die restlichen wichtigen Streuungsmaße.

Zuerst besprechen wir die mittlere quadratische Abweichung. Dann gucken wir uns die Varianz und Standardabweichung an und lernen, wie man diese für verschiedene Datensätze berechnet. Zuletzt besprechen wir den Variationskoeffizienten und die empirische Schiefe und lernen anhand von Beispielaufgaben, wie diese interpretiert werden.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Mittlere quadratische Abweichung
  • Varianz
  • Standardabweichung
  • Variationskoeffizient
  • Empirische Schiefe

In dieser Lektion besprechen wir alles rund um die Konzentrationskurve.

Anschließend lernen wir zwei Maße für die Konzentration kennen: Den Rosenbluth-Index und den Herfindahl-Index.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Konzentrationsraten
  • Konzentrationskurve
  • Dekonzentrationsfläche
  • Extremfälle
  • Rosenbluth-Index
  • Herfindahl-Index
  • Zusammenhang mit dem Variationskoeffizienten

In dieser Lektion geht es darum, was du für die Lorenzkurve berechnen musst und wie du diese zeichnen kannst. Außerdem gucken wir uns den Gini-Koeffizienten an.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Lorenzkurve (Berechnung + Zeichnung + Interpretation)
  • Extremfälle
  • Gini-Koeffizient (Berechnung + Zeichnung + Interpretation)

Hier gucken wir uns die Häufigkeitsverteilung für zweidimensionale Beobachtungsreihen an, es werden also zwei verschiedene Merkmale betrachtet. In dem Zusammenhang besprechen wir auch bedingte Häufigkeiten sowie Häufigkeiten, die bei statistischer Unabhängigkeit zu erwarten sind.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Gemeinsame absolute & relative Häufigkeiten
  • Randhäufigkeiten
  • Die Kontingenztabelle
  • Bedingte Häufigkeiten
  • Bei Unabhängigkeit zu erwartende Häufigkeiten
  • Interpretation

In dieser Lektion lernen wir die Berechnung weiterer Koeffizienten.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Chi-Quadrat-Koeffizient
  • Kontingenzkoeffizient (Berechnung + Interpretation)
  • Phi-Koeffizient (Berechnung + Interpretation)

In dieser Lektion starten wir mit den Zusammenhangsmaßen. Dazu gucken wir uns erst die Kovarianz an und lernen anschließend einige Korrelationskoeffizienten kennen. Da vielen die Berechnung der Korrelationskoeffizienten schwer fällt gucken wir uns hier einige Tipps & Tricks an, wie du schneller fehlerfrei rechnest.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Empirische Kovarianz
  • Streuungsdiagramme
  • Standardisierte Merkmale
  • Korrelationskoeffizient nach Fechner
  • Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson

In dieser Lektion besprechen wir den letzten Korrelationskoeffizienten: Den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman. Du lernst, wann man diesen verwendet und wie man ihn berechnet.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Berechnung des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman
  • Zuweisung der Ränge
  • Verwendung

Bei der linearen Transformation wird eine Variable in eine andere überführt. Hier zeigen wir dir, wie du verschiedene Lagemaße und Streuungsmaße bei einer linearen Transformation berechnest.

 

Hier siehst du, was wir besprechen: 

  • Was ist lineare Transformation?
  • Verschiedene Lagemaße bei linearer Transformation
  • Verschiedene Streuungsmaße bei linearer Transformation

In dieser Lektion starten wir mit dem Thema elementare Regression. Zuerst klären wir, was eine einfache lineare Regression überhaupt ist, da bereits hier häufig Verständnisschwierigkeiten auftreten.

Dann gucken wir uns das Ganze etwas genauer an: Welche Variablen kommen vor? Was ist die Gleichung der Regressionsgeraden? Was ist die Methode der kleinsten Quadrate und das Bestimmtheitsmaß? All das gehen wir hier Schritt für Schritt gemeinsam durch.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Was ist eine einfache lineare Regression?
  • Variablen und Gleichung der Regressionsgeraden
  • Graph der Regressionsgeraden
  • KQ-Methode (Methode der kleinsten Quadrate)
  • Regressionskoeffizienten
  • Das Bestimmtheitsmaß

Nun besprechen wir anhand einer Aufgabe, was die sogenannten Residuen sind und wie du diese berechnest. Wir lernen außerdem, wie du die Varianz der Residuen berechnen kannst und zum Schluss schauen wir uns an, wie man die Regressionsgerade auf Basis gegebener Werte zeichnet.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Residuen
  • Varianz der Residuen
  • Regressionsgerade zeichnen

Hier starten wir mit Verhältnis- und Indexzahlen. Dazu gucken wir uns verschiedene Preisindizes und deren Berechnung an und lernen, was Preismesszahlen sind. In dem Kontext lernst du auch, wann du überhaupt welchen Preisindex berechnen kannst.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Indexzahlen
  • Preisindex nach Laspeyres
  • Preisindex nach Paasche
  • Preisindex nach Carli (ungewichteter Preisindex)
  • Preisindex nach Dutot
  • Preismesszahlen & deren Interpretation
  • Wann wird welcher Preisindex bestimmt?

In dieser Lektion besprechen wir, was ein reiner Preisvergleich ist. Wir lernen einige Mengenindizes und den Wertindex kennen und rechnen Aufgaben zu den Themen Kaufkraft und Deflationierung.

 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Reiner Preisvergleich
  • Was bedeutet Kaufkraft und wie berechnet man sie?
  • Mengenindex nach Laspeyres
  • Mengenindex nach Paasche
  • Wertindex
  • Deflationierung

Um alle späteren Themen zu verstehen ist es wichtig, dass du vorher die Grundlagen drauf hast! Deshalb klären wir in dieser Lektion zuerst die wichtigen statistischen Grundbegriffe. Außerdem besprechen wir die verschiedenen Eigenschaften, die Merkmale haben können. Wichtig ist vor allen Dingen, dass du in der Klausur das Skalenniveau eines Merkmals ohne Probleme bestimmen kannst. Genau das gucken wir uns in dieser Lektion an und besprechen einige Beispiele!

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Statistische Grundbegriffe
  • Unterscheidung von Merkmalen (qualitativ / quantitativ ; diskret / stetig..)
  • Skalen & Skalenniveau
  • Arten von Merkmalen

 

 

Dauer:  00:35:10

Zuerst gucken wir uns in dieser Lektion an, was die statistische Masse ist und wie du sie abgrenzt. Außerdem werden wir kurz das Quotenverfahren besprechen, welches zur Datenerhebung genutzt wird.

Dann kommen wir zu dem Thema Häufigkeitsverteilung, das wirklich jeder für seine Klausur drauf haben sollte! Dafür klären wir anfangs die wichtigen Begrifflichkeiten und gucken uns dann die Häufigkeitsverteilungen für nicht-klassierte Daten an. 

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Abgrenzung & Art der statistischen Masse
  • Quotenverfahren
  • Unterscheidung: Datenreihe, Häufigkeitsverteilung, klassierte Daten
  • Wichtige Begrifflichkeiten für Häufigkeitsverteilungen

 

 

Dauer:  00:46:17

Für die Klausur sollte man Häufigkeitsverteilungen sowohl für klassierte als auch für nicht-klassierte Daten verstanden haben! Deshalb besprechen wir in dieser Lektion die Häufigkeitsverteilung bei Klassenbildung.

Außerdem gehen wir verschiedene graphische Darstellungsformen durch, die du für deine Klausur in jedem Fall können solltest.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Häufigkeitsverteilung bei Klassenbildung
  • Kreis Diagramme
  • Säulendiagramme
  • Histogramme

 

 

Dauer: 00:25:10

Wie stellt man die Funktionsgleichung der empirischen Verteilungsfunktion auf? Wie zeichnet man sie? Wie interpretiert man einzelne Werte? All das werden wir uns in dieser Lektion gemeinsam angucken. Und das wichtigste: Du lernst die Unterschiede zwischen der empirischen Verteilungsfunktion für klassierte und für nicht-klassierte Daten.

Zuletzt gucken wir uns an, wie man die kumulierte Häufigkeit für einen bestimmten x-Wert innerhalb einer Klasse berechnet und diese interpretiert.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Empirische Verteilungsfunktion für nicht-klassierte Daten
  • Funktionsgleichung, Graph, Interpretation
  • Empirische Verteilungsfunktion für klassierte Daten
  • Funktionsgleichung, Graph, Interpretation
  • Kumulierte Häufigkeit eines x-Wertes innerhalb einer Klasse

 

 

Dauer:  01:06:51

In diesem Video starten wir mit den Lagemaßen.

Zuerst klären wir: Wann darf man überhaupt welche Lagemaße berechnen? Es ist extrem wichtig – vor allem mit Blick auf die Klausur – dass ihr das unterscheiden könnt! Sonst fällt man leicht auf kleine Fallen in der Statistik Klausur herein…

Dann besprechen wir in dieser Lektion den Modus und den Median. Wir gehen durch, wie ihr beides bestimmt, je nach dem ob ihr die verschiedenen x-Werte, eine Häufigkeitsverteilung oder klassierte Daten gegeben habt.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Wann darf welches Lagemaß berechnet werden?
  • Modus
  • Median

 

 

Dauer:  01:01:39

In dieser Lektion besprechen wir das arithmetische Mittel. Wann berechnet man dieses? Was ist das airthmetische Mittel und was ist das gewogene arithmetische Mittel? 

Mithilfe von Übungsaufgaben gucken wir uns dann an, wie man die Gleichungen im Sachkontext anwendet.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Arithmetisches Mittel
  • Gewogenes arithmetisches Mittel

 

 

Dauer:  00:32:27

In diesem Video besprechen wir das geometrische Mittel und wie man dieses im Sachkontext anwendet und berechnet.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Geometrisches Mittel

 

 

Dauer: 00:46:32

In dieser Lektion besprechen wir zuerst das harmonische Mittel: Wann verwendet man es? Wie berechnet man es? Wo ist der Unterschied zum arithmetischen und zum geometrischen Mittel?

Danach kommen wir zu den Quantilen. Hier besprechen wir, was Quantile überhaupt sind. Dann gucken wir uns an, welche typischen Quantile häufig betrachtet werden und wie Quantile berechnet werden, je nachdem, welche Daten ihr gegeben habt.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Harmonisches Mittel
  • Quantile (Quartile, Quintile, Dezile, …)

 

 

Dauer:  00:46:26

In diesem Video starten wir mit den Streuungsmaßen. Die Streuungsmaße solltest du für jede Statistik- Klausur 1A drauf haben. Deswegen gehen wir die Streuungsmaße hier Schritt für Schritt durch und rechnen Übungsaufgaben dazu.

In dieser Lektion starten wir mit der Spannweite und dem Quartilsabstand. Anschließend gucken wir uns an, wie man die relevanten Kennzahlen für ein Boxplot bestimmt und das Boxplot zeichnet. Zuletzt besprechen wir die mittlere absolute Abweichung.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Spannweite
  • Quartilsabstand
  • Boxplot (relevante Kennzahlen + Zeichnung)
  • Mittlere absolute Abweichung

 

 

Dauer:  00:41:38

In dieser Lektion besprechen wir die restlichen wichtigen Streuungsmaße.

Zuerst besprechen wir die mittlere quadratische Abweichung. Dann gucken wir uns die Varianz und Standardabweichung an und lernen, wie man diese für verschiedene Datensätze berechnet. Zuletzt besprechen wir den Variationskoeffizienten und die empirische Schiefe und lernen anhand von Beispielaufgaben, wie diese interpretiert werden.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Mittlere quadratische Abweichung
  • Varianz
  • Standardabweichung
  • Variationskoeffizient
  • Empirische Schiefe

 

 

Dauer:  01:02:31

In dieser Lektion besprechen wir alles rund um die Konzentrationskurve.

Anschließend lernen wir zwei Maße für die Konzentration kennen: Den Rosenbluth-Index und den Herfindahl-Index.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Konzentrationsraten
  • Konzentrationskurve
  • Dekonzentrationsfläche
  • Extremfälle
  • Rosenbluth-Index
  • Herfindahl-Index
  • Zusammenhang mit dem Variationskoeffizienten

 

 

Dauer:  00:56:13

In dieser Lektion geht es darum, was du für die Lorenzkurve berechnen musst und wie du diese zeichnen kannst. Außerdem gucken wir uns den Gini-Koeffizienten an.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Lorenzkurve (Berechnung + Zeichnung + Interpretation)
  • Extremfälle
  • Gini-Koeffizient (Berechnung + Zeichnung + Interpretation)

 

 

Dauer:  00:51:43

Hier gucken wir uns die Häufigkeitsverteilung für zweidimensionale Beobachtungsreihen an, es werden also zwei verschiedene Merkmale betrachtet. In dem Zusammenhang besprechen wir auch bedingte Häufigkeiten sowie Häufigkeiten, die bei statistischer Unabhängigkeit zu erwarten sind.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Gemeinsame absolute & relative Häufigkeiten
  • Randhäufigkeiten
  • Die Kontingenztabelle
  • Bedingte Häufigkeiten
  • Bei Unabhängigkeit zu erwartende Häufigkeiten
  • Interpretation

 

 

Dauer:  00:47:10

In dieser Lektion lernen wir die Berechnung einiger Koeffizienten für bivariate Häufigkeitsverteilungen.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Chi-Quadrat-Koeffizient
  • Kontingenzkoeffizient (Berechnung + Interpretation)
  • Phi-Koeffizient (Berechnung + Interpretation)

 

 

Dauer:  00:40:20

In dieser Lektion starten wir mit den Zusammenhangsmaßen. Dazu gucken wir uns erst die Kovarianz an und lernen anschließend einige Korrelationskoeffizienten kennen. Da vielen die Berechnung der Korrelationskoeffizienten schwer fällt gucken wir uns hier einige Tipps & Tricks an, wie du schneller fehlerfrei rechnest.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Empirische Kovarianz
  • Streuungsdiagramme
  • Standardisierte Merkmale
  • Korrelationskoeffizient nach Fechner
  • Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson

 

 

Dauer:  01:14:21

In dieser Lektion besprechen wir den letzten Korrelationskoeffizienten: Den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman. Du lernst, wann man diesen verwendet und wie man ihn berechnet.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Berechnung des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman
  • Zuweisung der Ränge
  • Verwendung

 

 

Dauer:  00:26:37

Bei der linearen Transformation wird eine Variable in eine andere überführt. Hier zeigen wir dir, wie du verschiedene Lagemaße und Streuungsmaße bei einer linearen Transformation berechnest.

Hier siehst du, was wir besprechen: 

  • Was ist lineare Transformation?
  • Verschiedene Lagemaße bei linearer Transformation
  • Verschiedene Streuungsmaße bei linearer Transformation

 

 

Dauer:  00:37:58

In dieser Lektion starten wir mit dem Thema elementare Regression. Zuerst klären wir, was eine einfache lineare Regression überhaupt ist, da bereits hier häufig Verständnisschwierigkeiten auftreten.

Dann gucken wir uns das Ganze etwas genauer an: Welche Variablen kommen vor? Was ist die Gleichung der Regressionsgeraden? Was ist die Methode der kleinsten Quadrate und das Bestimmtheitsmaß? All das gehen wir hier Schritt für Schritt gemeinsam durch.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Was ist eine einfache lineare Regression?
  • Variablen und Gleichung der Regressionsgeraden
  • Graph der Regressionsgeraden
  • KQ-Methode (Methode der kleinsten Quadrate)
  • Regressionskoeffizienten
  • Das Bestimmtheitsmaß

 

 

Dauer:  01:01:19

Nun besprechen wir anhand einer Aufgabe, was die sogenannten Residuen sind und wie du diese berechnest. Wir lernen außerdem, wie du die Varianz der Residuen berechnen kannst und zum Schluss schauen wir uns an, wie man die Regressionsgerade auf Basis gegebener Werte zeichnet.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Residuen
  • Varianz der Residuen
  • Regressionsgerade zeichnen

 

 

Dauer:  00:44:22

Hier starten wir mit Verhältnis- und Indexzahlen. Dazu gucken wir uns verschiedene Preisindizes und deren Berechnung an und lernen, was Preismesszahlen sind. In dem Kontext lernst du auch, wann du überhaupt welchen Preisindex berechnen kannst.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Indexzahlen
  • Preisindex nach Laspeyres
  • Preisindex nach Paasche
  • Preisindex nach Carli (ungewichteter Preisindex)
  • Preisindex nach Dutot
  • Preismesszahlen & deren Interpretation
  • Wann wird welcher Preisindex bestimmt?

 

 

Dauer:  01:26:23

In dieser Lektion besprechen wir, was ein reiner Preisvergleich ist. Wir lernen einige Mengenindizes und den Wertindex kennen und rechnen Aufgaben zu den Themen Kaufkraft und Deflationierung.

Hier siehst du, was wir besprechen:

  • Reiner Preisvergleich
  • Was bedeutet Kaufkraft und wie berechnet man sie?
  • Mengenindex nach Laspeyres
  • Mengenindex nach Paasche
  • Wertindex
  • Deflationierung

 

 

Dauer:  00:28:01

Lerne so, wie es für dich am besten ist

Lerne wann, wo und wie es für dich selbst am besten ist. Mit dem Statistik Crashkurs kannst du dir deine Zeit selbst einteilen und in deinem Tempo lernen.

Online Lernplattform  –  Dein Mitgliederbereich 

Mithilfe der Erklärungsvideos kannst du dir ausführliche, leicht verständliche Erklärungen ansehen. Zu jedem Thema erhältst du Übungs- und typische Klausuraufgaben und eine Zeitspanne, in welcher du selbstständig versuchst, die Aufgaben zu lösen. Anschließend besprechen wir die Lösung aller Aufgaben gemeinsam Schritt für Schritt.

Die Themen findest du außerdem alle in den Workbooks, welche du im Mitgliederbereich downloaden kannst. So kannst du zu jederzeit, überall auf der Welt, vom Handy iPad oder Laptop lernen, wie es für dich passt.

Individuelle Unterstützung von Experten

Unsere Erklärvideos wie auch die Übungsaufgaben sind verständlich und ausführlich erklärt. Dennoch kann es natürlich immer sein, dass du zu einem Thema oder einer Aufgabe noch Fragen hast. Kein Problem – Im Mitgliederbereich findest du einen Button, der dich zu einem WhatsApp Chat führt. Hier kannst du jederzeit an unser Dozenten-Team deine Fragen stellen. (Keine Sorge, der Chat ist keine Gruppe mit allen Mitgliedern, sodass du unbeschwert alle Fragen stellen kannst.)

Alle Themen für deine Klausur

Die Themen in diesem Statistik Crashkurs entsprechen den Themen, die an den meisten Unis im Modul Statistik I / Deskriptive Statistik (Name des Moduls kann natürlich von Uni zu Uni variieren) durchgenommen werden. Wir halten uns hier an die allgemeinen Standrads und unsere Absolventen sind gut auf ihre Klausur vorbereitet. Sollte in deiner Klausur dennoch ein Thema dran kommen, das wir im Crashkurs nicht behandeln, kannst du uns dies einfach per WhatsApp schreiben. Wenn du das Thema dann lernst, kannst du uns trotzdem alle deine Fragen per WhatsApp stellen und wir bereiten dich gut auf deine Klausur vor.

Hier ist eine Zusammenfassung von allem, was du bekommst

Das hier ist kein typischer „Kurs“. Wir statten dich mit allem aus, was du brauchst um erfolgreich die Klausur zu bestehen.

Der Statistik Crashkurs

4.9/5

4.9 (122 Bewertungen)

Hier siehst du, was andere Teilnehmer sagen

Das hier ist kein typischer „Kurs“. Wir statten dich mit allem aus, was du brauchst um erfolgreich die Klausur zu bestehen.

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