Übersicht interaktiver Lernanwendungen

Aus dem Projekt MultiLA

Siehe Projektbeschreibung.

Wie zuverlässig sind Testergebnisse?

Diese Lernanwendung zeigt, wie man mit Hilfe von Bayes’ Theorem die Zuverlässigkeit von Testergebnissen (hier: die Ergebnisse eines Coronatests) einschätzen kann.

https://rshiny.f4.htw-berlin.de/TestgenauigkeitBayes/

How reliable are the results of a rapid Covid test?

Englische Version der “Testgenauigkeit Bayes” Anwendung.

https://rshiny.f4.htw-berlin.de/BayesTheorem/

Grundlagen der induktiven Statistik

Diese Anwendung illustriert das Vorgehen beim Schätzen von Parameter aus einer Stichprobe und addressiert die Relation der Schätzgenauigkeit zum Stichprobenumfang.

https://rshiny.f4.htw-berlin.de/induktive_statistik/

Aus dem Lehrinnovationsprojekt Interaktive Visualisierungen mit R-Shiny in Statistik und Data Science

Explore the Effects of Binning in Histograms

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/Histogramm/

Approximation der Würfelwahrscheinlichkeit

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/Wuerfeln/

Confidence interval

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/ci_mean/

Lineare Regression: Unsicherheit in der Bestimmung der Geraden

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/lin_regression_samp/

Lineare Regression: Einfluss der Koeffizienten auf den Fehler

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/lin_regression/

Rotationsverfahren

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/lin_rotate/

Null Hypothesis

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/NullHypothese/

Zentraler Grenzwertsatz

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/centrallimittheorem/

Zweiseitiger t-Test

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/t_Test_ohne_Submit/

Visualisierung des Korrelationskoeffizienten

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/Korrelationen/

Einkommensverteilung

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/verteilung_Gehalter/

Moving Average White Noise

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/Stuetzbereich_Moving_Average/

Simulation Signal + White Noise

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/Signal_Noise_Ratio/

Compare two normal distributions

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/comparing_normal_distributions/

Box-Cox-Transformation

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/Box_Cox_Trafo_Einfluss_lambda/

AR(2)-Prozesse: Parameter, Stationarität und Visualisierung

https://stats-htw-berlin.shinyapps.io/AR_2_Prozess/