Statistik leicht gemacht: Wie man Statistik nutzt, um die richtigen Schlüsse zu ziehen

Sie haben experimentelle Daten gesammelt und brauchen nun eine Art statistische Auswertung für Ihre Veröffentlichung. Möchten Sie dies tun, ohne statistische Theorie zu beherrschen und ohne zu viel Zeit darauf zu verwenden? Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie!

Datum: 16. Januar 2025, 09:00-12:00

Ort: HCI G 3

Referent: Hanspeter Schmid, FHNW Hochschule für Technik und Umwelt, Institut für Sensorik and Elektronik

Registrierung: https://t1p.de/a6tk4 (für die Zustellung der Python Beispiele)

Programm: Dieser dreistündige (eigentlich 3 mal 45 min. mit zwei 15-minütigen Pausen) Kurs besteht aus drei Teilen.

In Teil 1 (10 Min.) werden Ihnen zwei einfache (aber korrekte) statistische Methoden gezeigt, die Sie für Ihre Forschung und Veröffentlichungen verwenden können: Sie basieren auf Ordnungsstatistik und Bootstrapping. Nach diesem Teil wissen Sie bereits, WAS Sie tun können.

In Teil 2 (95 Min.) bekommen Sie eine Menge Hintergrundwissen:

• Woher einige der etablierten Methoden kommen, und warum sie manchmal irreführend sind.
• Grundlagen: Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Mittelwert, Median, Perzentile.
• Glaubwürdigkeitsintervalle für Messdaten mit Hilfe der Ordnungsstatistik.
• Robuste lineare Regression mit dem Theil-Sen-Algorithmus.
• Informationstheorie, die Normalverteilung und warum wir sie sparsam verwenden sollten.
• Der Unterschied zwischen Vertrauens- und Glaubwürdigkeitsintervallen, das Bayes-Theorem und warum p-Werte irreführend sind.
• Wie Bootstrapping das Bayes-Theorem richtig anwendet, ohne dass Sie sich mit Mathematik befassen (aber ein wenig Python-Code schreiben) müssen.

In Teil 3 (30 Min.) werden Sie durch die Python-Beispiele (Jupyter-Notebooks) des Kurses geführt. Nach diesem Block werden Sie auch wissen, WIE Sie es tun können, und können die Beispiele leicht an Ihre Daten anpassen.

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