Professionelle Videokamera im Studio des Multimediazentrums der Universität Jena

Courses: Course information

Professionelle Videokamera im Studio des Multimediazentrums der Universität Jena
Foto: Jan-Peter Kasper/FSU
de  Methodenlehre I: Inferenzstatistik

Speakers: Prof. Dr. Rolf Steyer

Summer term 2016, Course, Language: German, Topic: Einführung in die Statistik für Psychologen

In der Vorlesung Methodenlehre I werden zunächst die Grundlagen und die wichtigsten Begriffe der deskriptiven Statistik behandelt. Der Schwerpunkt liegt in der Charakterisierung von Daten durch Grafiken und Kennwerte. Anschließend wird die Bedeutung des Konzeptes der Wahrscheinlichkeit für die wissenschaftliche Psychologie erarbeitet und entsprechendes Handwerkzeug aus der Wahrscheinlichkeitstheorie vermittelt.

Inferenzstatistik bedeutet, dass auf der Basis von Daten Schlüsse gezogen werden, die über die untersuchte Stichprobe hinausgehen. Schwerpunkte der Veranstaltung sind Methoden der Pararameterschätzung, das Prinzip des Testens von Hypothesen sowie eine Reihe wichtiger statistischer Testverfahren wie t-, Chi-Quadrat-, F-Tests und einfache Varianzanalyse.



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Datum Thema Video Material
07.04.2016
  1. Warum Wahrscheinlichkeit und Inferenzstatistik?
  2. Zufallsexperiment und Wahrscheinlichkeitsraum
  3. Menge aller möglichen Ergebnisse
  4. Menge aller möglichen Ereignisse, σ-Algebra
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Folien 2

Probability and Conditional Expectation

Steyer, R., & Eid, M. (2013). Messen und Testen. Berlin: Springer. (Anhang: Mathematische Grundbegriffe, Mengen und Mengenoperationen, Relationen und Relative, Abbildungen und Homomorphismen)

Tafelbilder
14.04.2016
  1. Wahrscheinlichkeitsmaß und Wahrscheinlichkeitsraum
  2. Beispiel: Joe und Ann, einige Ereignisse und ihre Wahrscheinlichkeiten
  3. Bedingte Wahrscheinlichkeit
  4. Multiplikationsregel
  5. Satz der totalen Wahrscheinlichkeit und Bayes Theorem
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(aktualisiert am 22.04.2016)

Tafelbilder
21.04.2016
  1. B-bedingtes Wahrscheinlichkeitsmaß
  2. Zufallsvariable
  3. Abbildung
  4. Bild und Urbild unter einer Abbildung
  5. Definition einer Zufallsvariablen
  6. Von einer Zufallsvariablen erzeugten Sigma-Algebra
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Tafelbilder
28.04.2016
  1. Zufallsvariable
  2. Die durch eine Zufallsvariable erzeugte Sigma-Algebra
  3. Durch ein Mengensystem erzeugte Sigma-Algebra
  4. Borel Sigma-Algebra
  5. Reell-wertige Zufallsvariable
  6. Numerische Zufallsvariable
  7. Unabhängigkeit zweier Zufallsvariablen
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Tafelbilder
12.05.2016
  1. Unabhängigkeit von n Ereignismengen
  2. Unabhängigkeit von n Zufallsvariablen
  3. Beispiel: Joe und Ann mit Selbst-Selektion
  4. Verteilung einer Zufallsvariablen
  5. Notation P(X=x)
  6. Verteilung als Wahrscheinlichkeitsmaß
  7. Verteilungsfunktion
  8. Diskrete Zufallsvariable und Wahrscheinlichkeitsfunktion
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Tafelbilder
19.05.2016
  1. Kontinuierliche Zufallsvariable und ihre Dichte
  2. Dichte einer normalverteilten Zufallsvariable
  3. Erwartungswert einer diskreten Zufallsvariable
  4. Erwartungswert: Allgemeine Definition
  5. Erwartungswert und mittlerer quadratischer Fehler
  6. Transformationstheorem
  7. Varianz und Standardabweichung
  8. Kovarianz und Korrelation
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Tafelbild
26.05.2016
  1. Implikationen der Unabhängigkeit zweier numerischer Zufallsvariablen
  2. Rechenregeln für Erwartungswerte
  3. Erwartungswert einer binomialverteilten Zufallsvariablen
  4. Rechenregeln für Varianzen
  5. Varianz einer binomialverteilten Zufallsvariablen
  6. Rechenregeln für Kovarianzen
  7. Lineare Quasi-Regression
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Tafelbilder
02.06.2016
  1. Äquivalente Bedingungen zur Definition der linearen Quasi-Regression
  2. (X=x)-bedingter Erwartungswert
  3. Einfache Zufallsstichprobe (Folge von identischen und gleichverteilten Zufallsvariablen)
  4. Schätzwert und Schätzer
  5. Stichprobenmittelwert als Schätzer des Erwartungswerts (des wahren Mittelwerts)
  6. Stichprobenvarianz als Schätzer der (wahren) Varianz
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(aktualisiert am 09.06.2016)

Tafelbilder
09.06.2016
  1. Erwartungswert des Stichprobenmittelwerts
  2. Erwartungswert des Stichprobenvarianz
  3. Varianz und Standardfehler des Stichprobenmittelwerts
  4. Erwartungstreue Schätzung der Varianz
  5. Standardfehler des Stichprobenmittelwerts
  6. Beispiel: Schätzung der Wahrscheinlichkeit durch die relative Häufigkeit
  7. Zusammenfassung der wichtigsten Begriffe
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Tafelbild 01
Tafelbild 02
16.06.2016
  1. Nullhypothese und Alternativhypothese
  2. Die Rolle von Teststatistiken im Signifikanztest
  3. Grundidee des Signifikanztests
  4. Beispiel: Binomialtest
  5. Einseitige und zweiseitige Nullhypothesen
  6. Verwerfungsbereich und Nicht-Verwerfungsbereich beim Signifikanztest
  7. Alpha-Fehler und Beta-Fehler sowie deren Wahrscheinlichkeiten
  8. Teststärke
  9. Alpha-Fehler und Beta-Fehler bei normalverteilten Teststatistiken
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Tafelbild
23.06.2016
  1. Dichte der Standardnormalverteilung und R-Funktionen
  2. Dichte der chi-quadrat-Verteilung und R-Funktionen
  3. Dichte der t-Verteilung und R-Funktionen
  4. Dichte der F-Verteilung und R-Funktionen
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Tafelbild 01
Tafelbild 02
30.06.2016
  1. Konfidenzintervall
  2. Zentraler Grenzwertsatz
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Tafelbild 01
Tafelbild 02
07.07.2016 Video (Stream)

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Tafelbilder


Software




Literatur

  • Eid, M., Gollwitzer, M. & Schmitt, M. (2005). Statistik und Forschungsmethoden. Weinheim: Beltz.
  • Hays, W. L. (1994). Statistics. Fort Worth, TX: Harcourt Brace College Publishers.
  • Holling, H. & Gediga, G. (2013). Statistik: Wahrscheinlichkeitstheorie und Schätzverfahren. Göttingen: Hogrefe.
  • Müller, P. H. (Hrsg.) (1975). Lexikon der Stochastik. Berlin: Akademie-Verlag.
  • Sachs, L. & Hedderich, J. (2006). Angewandte Statistik. Methodensammlung mit R. Berlin: Springer.
  • Steyer, R. (2003). Wahrscheinlichkeit und Regression. Berlin: Springer.
  • Steyer. R. and Nagel, W. (2017). Probability and conditional expectation: Fundamentals for the empirical sciences. Chichester: Wiley.
  • Walz, G. (2004). Lexikon der Statistik. München: Elsevier.
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