Statistics with python
Mentor
GK

Gábor Kismihók

Beschreibung

This skill helps you understand the main concepts of Statistics and how to implement them in the Python language. Developed with the contribution of the OEduverse Erasmus Plus Project. www.oeduverse.eu

Lernziele

Am Ende dieses Lernpfads werden die Lernenden in der Lage sein:

  • Grundlegende statistische Konzepte wie zentrale Tendenz, Varianz und Standardabweichung zu verstehen und zu berechnen.

  • Verschiedene Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Bernoulli, Binomial, Poisson, Normal) zu identifizieren und anzuwenden.

  • Die Konzepte des Gesetzes der großen Zahlen, des zentralen Grenzwertsatzes und des Z-Scores zu erklären.

  • Hypothesentests durchzuführen und Konfidenzintervalle zu interpretieren.

  • Lineare Regression und Korrelation zur Analyse von Beziehungen zwischen Variablen zu nutzen.

  • Statistische Methoden und Modelle mithilfe der Python-Programmierung zu implementieren.

27 Module

Inklusive

21.03.2026

Aktualisiert

-

Benötigte Zeit (Stunde)

1. Central tendency measures: mean, median, mode
2. Central tendency measures: mean, median, mode in python
3. Variance and standard deviation
4. Variance and standard deviation in python
5. Random variables (discrete and continuous)
6. Density function
7. Expected value
8. Bernoulli distribution
9. Bernoulli distribution in python
10. Binomial distribution
11. Binomial distribution in python
12. Poisson distribution
13. Poisson distribution in python
14. Law of large numbers
15. Normal distribution
16. Normal distribution in python
17. Z-score
18. Central limit theorem
19. Sampling distribution
20. Statistical inference
21. Hypothesis testing, p-value, confidence interval
22. Linear Regression
23. Linear regression with scikit
24. Conditional probability and independent variables
25. Bayes' theorem
26. Covariance and correlation
27. Correlation and causality