This is the Windows app named Statistics for Data Scientists whose latest release can be downloaded as statistics-for-data-scientistssourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Statistics for Data Scientists with OnWorks for free.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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Statistik für Datenwissenschaftler
BESCHREIBUNG
The “statistics-for-data-scientists” repository is a pedagogical resource designed to bridge rigorous statistics theory and practical data science workflows. The code and materials are intended to help data scientists and analysts grasp statistical principles (e.g. inference, regressions, hypothesis testing, probability, confidence intervals) in contexts relevant to real data analysis tasks. The repository includes Jupyter notebooks, R scripts, worked examples, and possibly problem sets that illustrate how statistical methods are applied to real datasets. It aims to demystify the bridge between textbook statistics and empirical modeling by walking through assumption checking, visualization, interpreting outputs, and pitfalls of misuse. Throughout, the content emphasizes clarity and accessibility, showing not just how to run statistical tests or build models, but what they mean and when one method is preferred over another.
Eigenschaften
- Jupyter notebooks and scripts demonstrating core statistical concepts (inference, regression, probability)
- Worked examples applying statistical methods to real datasets
- Emphasis on interpretation and assumption diagnostics
- Integration of theory with practical data science workflows
- Accessible teaching style that connects textbook ideas to applied modeling
- Code + narrative format to support learning and reference usage
Programmiersprache
R
Kategorien
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/statistics-for-data-sc.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
