Der Einfluss statistischer Verzerrungen - Data Literacy an der TU Dortmund#
Dies ist ein kleines interaktives Tutorial, das dir vermittelt, wie verschiedene Arten von Verzerrungen (Bias) die Güte eines statistischen Modells beeinflussen. In diesem Tutorial wird Python-Code verwendet, um mit künstlichen Datensätzen zu arbeiten und statistische Modelle und Grafiken zu erstellen. Du musst dabei nicht selbst programmieren, kannst den Code aber bearbeiten und verändern, wenn du damit experimentieren möchtest. Du kannst diesen Kurs vollständig in deinem Browser durchführen, ohne Python auf deinem eigenen Rechner installieren zu müssen.
Falls du Fragen hast, schreib uns gerne eine E-Mail:
Kai-Robin Lange (kalange@statistik.tu-dortmund.de)
Henrik Weinert (henrike.weinert@tu-dortmund.de)
Attention
Um den Python-Code in diesem Kurs zu bearbeiten und auszuführen, findest du oben auf jeder Seite mit Python-Code dieses Symbol: 
. Klicke darauf und wähle dann “Live code” aus, um den Code selbst zu bearbeiten und auszuführen. Probiere gerne verschiedene Dinge aus und experimentiere mit dem Code. Du kannst hier nichts kaputt machen, und niemand (auch wir nicht) kann deinen Code sehen - experimentiere also nach Belieben.