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Florian Heiss (HHU Stat & Econometrics)
Германия
Добавлен 26 окт 2017
Professor Dr. Florian Heiß
Lehrstuhl für Statistics and Econometrics
Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
Lehrstuhl für Statistics and Econometrics
Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
Statistik 1: 2.5. RProjects
Statistik für Wirtschaftswissenschaftler (Teil 1) an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf.
Vorlesungsskript: www.amazon.de/dp/1727056078
Alle Videos: ruclips.net/p/PLV0KtPjp4poWkwg73O5ykfWu2mPviYnCq
Gliederung:
1. Einführung
2. Einführung in die Software R
3. Grafiken
4. Arbeiten mit Daten
5. Automatisierte Reports mit R Markdown
6. Grundlegende Konzepte und statistische Verteilungen
7. Maßzahlen für statistische Verteilungen
8. Multivariate Analysen
9. Lineare Regression
Vorlesungsskript: www.amazon.de/dp/1727056078
Alle Videos: ruclips.net/p/PLV0KtPjp4poWkwg73O5ykfWu2mPviYnCq
Gliederung:
1. Einführung
2. Einführung in die Software R
3. Grafiken
4. Arbeiten mit Daten
5. Automatisierte Reports mit R Markdown
6. Grundlegende Konzepte und statistische Verteilungen
7. Maßzahlen für statistische Verteilungen
8. Multivariate Analysen
9. Lineare Regression
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Statistik 2: 11.5. Lineare Regression in R
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Statistik für Wirtschaftswissenschaftler (Teil 2) an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf. Vorlesungsskript: smile.amazon.de/dp/109120165X/ Alle Videos: ruclips.net/user/playlist?list... Gliederung: 1. Einführung 2. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie 3. Zufallsvariablen 4. Die wichtigsten Zufallsverteilungen 5. Gemeinsame Zufallsverteilungen 6. Stichproben 7. Asymptotische Analysen ...
Statistik 2: 10.7. Tests bezüglich des Erwartungswertes
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Statistik 2: 10.9. Anpassungstests
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Statistik 2: 10.11. Unabhängigkeitstest diskreter ZV
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Statistik 2: 10.8.Vergleiche zwischen zwei Stichproben
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Statistik 2: 10.6. Monte-Carlo-Simulation von Tests
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Statistik 2: 11.1. Regressionsanalyse: Ziel
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Statistik 2: 10.10.Shapiro-Wilk-Test der Normalverteilung
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Statistik 2: 11.2. Lineares Regressionsmodell
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Statistik 2: 11.6. Regressionsanalyse: Ausblick
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Statistik 2: 11.3. Parameterschätzung
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Statistik 2: 11.4. Standardfehler und Signifikanztest
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Statistik 1: 9.4. Varianzzerlegung und Bestimmtheitsmaß
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Statistik 2: 10.5. Andere Ansätze p Werte und Konfindenzintervalle
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Statistik 2: 10.4. Falsche Nullhypothese und die Macht eines Tests
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Statistik 2: 10.3 .Teststatistik und Testentscheidung
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Statistik 2: 10.2. Nullhypothese und Gegenhypothese
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Statistik 2: 10.1. Hypothesentests: Einführung
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Statistik 2: 9.4. Konfidenzintervalle für Erwartungswerte
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Statistik 2: 9.3. Konfidenzintervalle
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Statistik 2: 9.2. Schwankungsintervalle
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Statistik 2: 9.1. Konfidenzintervalle: Einführung
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Statistik 2: 8.4. Standardfehler von Punktschätzern
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Statistik 2: 8.3. Schätzung von Erwartungswert, Anteilen und Varianz
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Statistik 2: 8.2. Eigenschaften von Schätzern
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Statistik 2: 8.1. Punktschätzung: Einführung
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Statistik 2: 8.1. Punktschätzung: Einführung
Statistik 2: 7.3. Zentraler Grenzwertsatz ZGS
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Statistik 2: 7.2. Gesetz der großen Zahlen
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Warum spricht eine Frau, aber der Kanal heißt Florian?
Keine wilden Verschwörungen, die Titelfolie erklärt es.
Einfach 20 min ein programm am glazen😂
12:35 "car" package für VIF
36:24 Fälle, in denen ceteris paribus nicht gewünscht ist
24:30 MLA 4
1:28
38:47
Ich verstehe den Sinn der mit Hilfe eines unendlich kleinen positiven dx berechneten Häufigkeitsfunktion nicht. Ist es nicht einfach so, dass die Häufigkeit zwischen den Sprungstellen der Verteilungsfunktion null ist - und fertig?
wie gehts
Sooooooo gut erklärt. Du verdienst nicht nur ein Like sogar meine Nieren auch ❤️❤️❤️
sehr erotische stimme
Super dass hier grundlegende Dinge langsam und fast auf Kindergarten-Niveau (ich übertreibe) erklärt werden! Statistik ist so ein faszinierendes Thema, aber ich plage mich immer wieder mit den Basics herum. Die Begriffe für verschiedene Teilkonzepte sind oft so schwer auseinander zu halten, dass sich bei mir immer wieder an Punkten, die ich schon wissen sollte, Verwirrung einstellt. Vielleicht kriege ich ja mit dieser Video-Serie endlich Grund rein. Auf jeden Fall vielen Dank fürs öffentliche Teilen!!!
Bei den ganzen Lehrenden und Studierenden verstehe ich nicht, wieso nicht auch von Professierenden gesprochen wird.
Sehr gut und verständlich zusammengefasst! Danke :)
Woow wunderbares Video
Ist bei der logistischen Verteilung ab min 8:12 tatsächlich Sigma anstatt Pi gemeint oder versteh ich etwas falsch?
Gemeint ist tatsächlich pi! Diese Kreiszahl, die immer mal wieder an überraschenden Stellen auftaucht.
@@florianheiss2676 super, vielen Dank.
Vielen Dank für diese tolle Videoreihe
Schöne stimme für ein Mann
Die VL Videos sind wirklich gut gelungen. Hab aber trotzdem wirklich gar keine Lust auf die Klausur
Sehr gutes, verständliches Video. Vielen Dank!
Herzlichen Dank, das ist beste Tutorium, alles verständlich und leicht erklärt )))
Theresa hat aber eine tiefe Stimme bekommen
Prof... einfach klasse!
Gibt es die Möglichkeit die Folien als .pdf herunterzuladen? Das wäre klasse!
(38:17) Wir riskieren eine Verzerrung dieses Parameters (Beta 1) wenn wir die "NICHT" mit aufnehmen, soll es vermutlich heißen oder? =) Danke
Sehe ich auch so Bruno
Top g
Guten abend, Wie kommen sie bei dem baseball beispiel auf Seite 41, auf den kritischen Wert von 3,84? Sollte dieser nicht 2,6 sein, da wir 3 Restriktionen haben?!? Liebe Grüße
In dem Beispiel wird ein Signifikanzniveau von 1% verwendet. Auf die 2.6 kommen Sie bei 5%!?!
@@florianheiss2676 Ohh ja das ist es Vielen herzlichen danke
Was ist, wenn ich keine Verteilungstabelle habe?
Am besten eine Software benutzen. Wir erklären in den nächsten Schritten die Verwendung von R (Spoiler: help(pchisq)). Es gibt aber unendlich viele andere Möglichkeiten, die Suchmaschine hilft.
@@florianheiss2676 Was ist, wenn ich in einer Klausur sitzt und keine Hilfsmittel erlaubt sind?
Wie würde die Umsetzung in R für das Beispiel ab Minute 13:11 aussehen?
1 - pnorm(115, mean=100, sd=15) bzw. für das Beispiel danach: 1 - pnorm(115, mean=100, sd=5)
Ich freu mich ja schon so sehr in den Klausuren richtig schön durchzufallen
Wenn Sie fachliche Fragen oder Probleme haben, wenden Sie sich an uns, z.B. in den Sprechstunden oder GitLab Issues. Bei Problemen mit Stress, Prokrastination, etc. könnten Sie mal hier schauen: www.hhu.de/studium/studienberatung/studierende/psychologische-beratung
das wird jetzt meine neue Freizeitaktivität und ich bin sehr froh darüber
Endlich Statistik 1 geschafft, um nun das Sequel zu beginnen ich lebe mit konstanter Errektion bei dem Gedanken Statistik 2 zu machen
Gehen Sie besser zum Arzt.
so lange es besser als das starwarm sequel wird...
Vielen Dank, sehr uebersichtlich!
Richtig gut erklärt an dem Beispiel. Hat mir sehr geholfen :)
Hallo ich habe eine kleine Frage zu 33:54. Da steht "verwerfe H0, wenn der Betrag von W größer als das 0.95 quantil ist. Jedoch steht z.B in der Formelsammlung, dass man bei oberseitigen Tests das W nimmt also nicht den Betrag. Ich frage mich jetzt ob mit oder ohne Betrag richtig ist
Stimmt, gut aufgepasst! 🤓👍
als ob das keiner auf 1.5 fache Speed hört... xD aber trotzdem vielen dank für das zur Verfügung stellen! :)
Ich habe 1980 meinen qualifizierten Hauptschul-Abschluss gemacht. Verstehe de facto nichts. Aber seine beruhigende Stimme lässt mich trotzdem zuhören. 👍🏻
Ist der Befehl gini(x) unkorrigiert ?
Ja, ist unkorrigiert.
Sehr sehr hilfreich vielen Dank ❤
Top
Hey liebe Erstis, ihr schafft das Studium schon! Und immer dran denken, E-Quiz machen!
hervorragend erklärt! Vielen Dank.
Das mit doppel s 5:22. Sonst super Video
Warum wurde bei bei der Aufgabe mehr als 10.000 Stunden das gegenereignis berechnet und bei der Aufgabe davor nicht?
Die Frage war schon so gestellt, dass die Zufallsvariable X < "irgendwas" ist.
Meine Theorie ist, weil mehr als 10.000 Stunden gegen unendlich läuft ( da kein Ende definiert ist), musst du da mit dem Integral rechnen mit dem Grenzwert. Bei weniger als 10.000 Stunden kann man das einfacher Rechnen. Halt einfach 1- die Verteilungsfunktion von weniger als 10.000 Stunden, da das 1 alles beinhaltet und wenn man davon die Verteilungsfunktion abzieht, bleibt der Rest, welches die über 10.000 Stunden sind.
Dankeeee! Mega gut erklärt und angenehme Stimme
Sehr gut erklärt danke!
Vielen Dank! Wo ist das Video zur Paneldatenanalyse?!
Sehr informativ
Einfach Andrew Tate
Ballert