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basics

Basics of Econometrics

coursera-getting-and-cleaning-data

coursera-getting-and-cleaning-data-project

course project for Coursera "Getting and Cleaning Data"

courses

Course materials for the Data Science Specialization: https://www.coursera.org/specialization/jhudatascience/1

datasciencecoursera

datasharing

The Leek group guide to data sharing

exdata_plotting1

Plotting Assignment 1 for Exploratory Data Analysis

fundamentals-of-econometrics

getting-and-cleaning-data

Peer Graded Assignment

getting-cleaning-data-project

Repo for the submission of the course project for the Johns Hopkins Getting and Cleaning Data course.

httr

httr: a friendly http package for R

intervallschaetzer

Bei jeder wiederholten Stichprobe berechnet der Intervallschätzer für den Steigungsparameter β ein neues Intervall. In der Animation können Sie den Einfluss des Signifikanzniveaus, der Störgrößenvarianz und des Beobachtungsumfangs auf die Gestalt der erzeugten Intervalle studieren.

modules

pcapp

:exclamation: This is a read-only mirror of the CRAN R package repository. pcaPP — Robust PCA by Projection Pursuit

programmingassignment2

Repository for Programming Assignment 2 for R Programming on Coursera

repdata_peerassessment1

Peer Assessment 1 for Reproducible Research

rvest

Simple web scraping for R

shiny-js-examples

slidifyexamples

Sample Presentations

social-media-workshop

Workshop: Analyzing and Collecting Social Media Data with R

stoergroessen

In der Animation können Sie beobachten, wie für die drei abgebildeten Störgrößen in jeder wiederholten Stichprobe immer neue Werte erzeugt werden und wie sich bei steigendem Stichprobenumfang die geschätzte Wahrscheinlichkeitsverteilung jeder Störgröße der Normalverteilung annährt.

swirl

Statistics with Interactive R Learning (swirl): An R Package

t-test

Der t-Test ist ein Standardverfahren zur Überprüfung von Hypothesen. Wenn der aus der beobachteten Stichprobe ermittelte t-Wert außerhalb des berechneten Akzeptanzintervalls des t-Tests liegt, wird die Hypothese verworfen.

tuber

:sweet_potato: Access YouTube from R

wiederholtestichproben

Jede wiederholte Stichprobe erzeugt eine neue Punktwolke und damit neue KQ-Schätzwerte. In der Animation können Sie den Einfluss der Störgrößenvarianz und des Beobachtungsumfangs auf diese KQ-Schätzwerte studieren.