Statistik in der Wissenschaft: Gute und schlechte Methoden der Datenauswertung

Haben Sie ein ungutes Gefühl, wenn Sie Ihre Daten statistisch so auswerten sollen wie es Ihnen andere Leute (oder noch schlimmer, Tools) diktieren?

Datum: 2. Februar 2016, 08:45-12:30

Ort: HCI G 7

Programm:

08:45-09:30 Statistik entlarvt: weshalb normal falsch ist

09:45-12:30 Statistik neu formuliert: was Sie tun sollten, und warum

Der Kurs wird folgende Themen beinhalten:

• Wahrscheinlichkeitsverteilung, kumulative Verteilungsfunktionen
• Robustheit der Statistik
• Studentsche t-Verteilung und Chi-Quadrat-Verteilung (und weshalb man sie nicht verwenden sollte)
• Binomialverteilung (robust, verteilungsunabhängig)
• Wie man Daten präsentiert
• Datenerfassung (Umfragen, Bewertungen ...)
• Bootstrapping und Steigungen
• Wahrscheinlichkeitstheorie – Die Logik der Wissenschaft (Satz von Bayes)
• Per Bootstrapping Gruppen vergleichen
• Entropiemaximierung, Mittelwert und Median
• Kerndichteschätzung

Referent: Prof. Dr. Hanspeter Schmid

Institut für Mikroelektronik, Fachhochschule Nordwestschweiz

Prof. Hanspeter Schmid schloss im Jahr 1994 sein Studium in Elektrotechnik an der ETH Zürich ab. Darauf folgten 1999 der Abschluss des Nachdiplomstudiums in Informatik und im Jahr 2000 der Doktortitel. Im Jahr 2005 begann er seine Arbeit als Forschungsstipendiat an der Fachhochschule Nordwestschweiz und wurde 2012 ordentlicher Professor. Er ist auch Teilzeit-Dozent an der ETH Zürich, wo er eine Vorlesung über analoge Signalverarbeitung und Filterung hält.

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