Summary  
This chapter covers the two main categories of statistics—descriptive statistics for summarizing data and inferential statistics for drawing conclusions from sample data.

General domain of usage  
Data analysis

Es gibt zwei Hauptarten der Statistik: **deskriptiv** und **inferenzstatistisch**.

Erwerb einer soliden Grundlage in Statistik mit Python. Erlernen grundlegender statistischer Konzepte und deren Anwendung mit NumPy und pandas. Von grundlegenden Kennzahlen wie Mittelwert und Varianz bis hin zu Hypothesentests, Konfidenzintervallen und datengestützten Erkenntnissen mit praxisnahen Übungen.

Entdecken Sie grundlegende statistische Prinzipien, einschließlich Datentypen, Maße der zentralen Tendenz und wichtige Unterschiede zwischen Stichproben und Grundgesamtheiten.

Lernen Sie, Mittelwert, Median und Modus mit Python zu berechnen und zu interpretieren. Üben Sie diese Operationen mit pandas, um reale Datensätze zu analysieren.

Verstehen, wie Varianz und Standardabweichung die Streuung von Daten messen. Erlernen der manuellen Berechnung beider Kennzahlen sowie deren Berechnung mit Python-Tools.

Untersuchung, wie Kovarianz und Korrelation Beziehungen zwischen Variablen beschreiben. Anwendung der Berechnung und des Vergleichs beider Kennzahlen in Python.

Sicheres Beherrschen von Konfidenzintervallen zur Schätzung von Populationsparametern. Verwendung von NumPy, pandas und Visualisierungsbibliotheken zur Berechnung und Interpretation von Intervallen mit realen Daten.

Erlernen der Grundlagen der Hypothesentests und des t-Tests. Verständnis für die Planung, Durchführung und Interpretation von Tests mit Python zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.

Arten der Statistik

Arten der Statistik