Statistik
Mathematische Disziplin für Erhebung, Analyse und Interpretation von Daten. Grundlage der gesamten Data Science und des maschinellen Lernens. Zwei große Schulen: frequentistisch vs. bayesianisch.
Deskriptive Statistik (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Perzentile) vs. inferentielle (Hypothesentests, Konfidenzintervalle, Regression). Klassische Tests: t-Test, ANOVA, Chi-Quadrat, Mann-Whitney-U. Regression: linear, logistisch, GLM. Die P-Wert-Krise der 2010er-Jahre löste in den Sozialwissenschaften eine Replikationskrise aus und führte zu besserer Praxis (Präregistrierung, Effektstärke statt p < 0,05). Bayessche Inferenz gewinnt an Boden (PyMC, Stan, brms). Modernes maschinelles Lernen ist in vielerlei Hinsicht angewandte Statistik — nur dass neuronale Netze die Mathematik hinter Auto-Diff und GPUs verbergen.