Uploaded July 2021 | Updated September 2026, 5 hours ago
In der Statistik werden oft Parameter der Grundgesamtheit aufgrund einer Stichprobe geschätzt z. B. der Mittelwert oder die Varianz. Dieses sind aber nur Schätzungen und der wahre Wert in der Grundgesamtheit wird irgendwo um diese Schätzungen liegen. Nun ist es natürlich sehr nützlich einen Bereich bzw. ein Intervall zu definieren, in dem der wahre Wert mit einer hohen Wahrscheinlichkeit liegen wird, dieser Bereich wird Konfidenzintervall genannt.
Normalverteilung: Sind die Daten normalverteilt, kann das Konfidenzintervall besonders einfach berechnet werden, da es eine einfache Formel für die Berechnung gibt. Die Interpretation des
Konfidenzintervall ist jedoch immer gleich.
Das Konfidenzintervall, kurz KI, wird auch Vertrauensintervall, Vertrauensbereich oder Erwartungsbereich genannt und gibt an, wie genau ein die Schätzung eines Parameters ist.
Sehr oft wird das 95%-Konfidenzintervall verwendet, dann ist zu 95% der Parameter in der Grundgesamtheit in diesem Bereich!
numiqo.com/tutorial/konfidenzintervall
Hier geht es zu unserem Buch:
numiqo.com/statistik-buch
#Statistik #Konfidenzintervall
In der Statistik werden oft Parameter der Grundgesamtheit aufgrund einer Stichprobe geschätzt z. B. der Mittelwert oder die Varianz. Dieses sind aber nur Schätzungen und der wahre Wert in der Grundgesamtheit wird irgendwo um diese Schätzungen liegen. Nun ist es natürlich sehr nützlich einen Bereich bzw. ein Intervall zu definieren, in dem der wahre Wert mit einer hohen Wahrscheinlichkeit liegen wird, dieser Bereich wird Konfidenzintervall genannt.
Normalverteilung: Sind die Daten normalverteilt, kann das Konfidenzintervall besonders einfach berechnet werden, da es eine einfache Formel für die Berechnung gibt. Die Interpretation des
Konfidenzintervall ist jedoch immer gleich.
Das Konfidenzintervall, kurz KI, wird auch Vertrauensintervall, Vertrauensbereich oder Erwartungsbereich genannt und gibt an, wie genau ein die Schätzung eines Parameters ist.
Sehr oft wird das 95%-Konfidenzintervall verwendet, dann ist zu 95% der Parameter in der Grundgesamtheit in diesem Bereich!
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#Statistik #Konfidenzintervall
![Chi-Square Test [Simply explained]](https://i.ytimg.com/vi/rpKzq64GA9Y/mqdefault.jpg "Chi-Square Test [Simply explained]
The chi-square test is a hypothesis test used for categorical variables with nominal or ordinal measurement scale. The chi-square test checks whether the frequencies occurring in the sample differ significantly from the frequencies one would expect. Thus, the observed frequencies are compared with the expected frequencies in the Chi2-Test and their deviations are examined.
Chi-Square test calculator:
https://numiqo.com/statistics-calculator/hypothesis-test/chi-square_test_calculator
More Information about the Chi-Square test:
https://numiqo.com/tutorial/chi-square-test
Chi-squared distribution:
https://numiqo.com/tutorial/chi-square-distribution")
![80% of Regression Analysis Basics in under 18 Minutes [Simple, Multiple and Logistic Regression]](https://i.ytimg.com/vi/tKCl84V6n2M/mqdefault.jpg "80% of Regression Analysis Basics in under 18 Minutes [Simple, Multiple and Logistic Regression]
But have you ever wondered why your data keeps crossing the line? Today we’re diving into simple linear, multiple linear, and logistic regression, and it will be entertaining- I promise!
► EBOOK
https://numiqo.com/statistics-book
► Example data
https://numiqo.com/statistics-calculator/regression/linear-regression-calculator?example=Ice_Cream_Sales
► Regression Analysis Calculator
https://numiqo.com/statistics-calculator/regression
► Regression Analysis | Full free Course
https://youtu.be/0m-rs2M7K-Y
0:00 Intro
0:27 Simple linear Regression
6:40 Multiple linear Regression
11:57 Logistic Regression
14:57 Examples of Regression Analysis")
![Independent t-Test [unpaired t-Test]](https://i.ytimg.com/vi/ujLHJKrgx1A/mqdefault.jpg "Independent t-Test [unpaired t-Test]
The independent t-Test (t-Test for two independent samples or unpaired t-Test) is a statistical test that determines whether there is a difference between two unrelated groups.
The independent samples t-Test is used to make a statement about the population based on two independent samples. To make this statement, the mean value of the two samples is compared. If the difference in means is large enough compared to the standard Error of the mean, it is assumed that the two groups differ.
The online statistics calculator:
https://numiqo.com/statistics-calculator/hypothesis-test
More information about the independent samples t-test:
https://numiqo.com/tutorial/unpaired-t-test
Paired t-test:
https://numiqo.com/tutorial/paired-t-test
and the Video:
https://numiqo.com/_7IW2PUqe64
One sample t-test:
https://numiqo.com/tutorial/one-sample-t-test")
