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Tuesday 06 October 2026 20:12:18 GMT
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Comments
⛧𖤐𝒞𝒽𝓇𝒾𝓈𝓈𝓎𝒦𝒾𝓇𝓎𝓊𖤐⛧ :
Skip the dating and partying 😁 😂
2026-10-07 17:34:35
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user56346266716741 :
that's TikTok 🤪
2026-10-07 19:13:44
2
Barni :
Ich erkenne da min. 600€ die man sparen kann.
2026-10-07 17:44:38
11
DKxxy :
Wenn ich Zeit hab tust du mir leid[Freudentränen]
2026-10-07 23:37:50
2
Corina :
Ich denke es ist Scherz
2026-10-07 18:40:12
4
Franky :
200€ zum Leben? Das was Du alles aufgezählt hast IST DEIN LEBEN.
2026-10-07 18:12:51
3
Sanatee :
du kannst genau 650,00 sparen.
2026-10-07 13:19:50
1
Mario Fichtmüller :
vor kurzem waren es noch 1500 Netto , was stimmt denn nun
2026-10-08 04:00:21
0
wolle1wolfgang :
2026-10-07 20:52:07
1
MrFoerderer :
Wo ist GEZ Gebühr? 😂
2026-10-08 02:26:49
0
Özkan Gürbüz :
Dank Kanzler
2026-10-07 18:17:44
1
RedD. :
600 € kann man sparen, haste mehr Geld 🤦🏽
2026-10-07 16:07:26
1
hasin.k1919 :
kommt drauf an , wenne überstunden machst oder Wochenende , kannst schon mehr kriegen Kumpel, musst nur bock haben, überall wird arbeit gesucht!! Handwerk überall mangel, einfach ma rein und mehr stunden machen💪🏻💪🏻
2026-10-06 20:54:50
0
MONTI SUPERSTAR :
2026-10-07 18:50:19
1
casse3010 :
2026-10-07 15:38:22
1
Erdogan Akyavuz :
😂
2026-10-07 18:26:08
0
anjaherr617 :
2026-10-07 17:23:05
0
user2004163662137 :
also jeden Monat Dates mit verschiedenen Frauen kann man einsparen, feiern und Clubs kann man einsparen und Shisha Bar auch. sind am Ende mindestens 300€ die man zusätzlich einsparen kann
2026-10-07 12:26:22
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Dobermann Chef ❤️🔥🔥 :
die letzte 3 rauslassen,zack 600 € plus
2026-10-07 17:14:44
1
brani0411 :
mind.600 Euro Ersparnis möglich... blieben 800 Euro... mehr als bei mir .. warum wird da gejammert?
2026-10-07 17:50:54
0
Urmel :
Wer 600 € für Feiern, Frauen und Bar braucht, muss sich nicht wundern wenn das Geld nicht reicht.
2026-10-07 19:01:11
0
Kröger :
Gelebt haste schon 🤣🤣🤣
2026-10-07 18:32:37
0
🐯🤿MARLON🤿🐯 :
300 € zum feiern ist völlig Bullshit, braucht man nicht
2026-10-07 18:30:22
0
Frau D.....! :
Wenn ich richtig gerechnet haben, bleiben dir 300 Euro übrig zum Leben😉🤦🙄
2026-10-07 20:10:22
0
Ines 66 :
Das ist aber nicht unser Problem
2026-10-07 14:29:46
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![Save this. Bookmark it. Come back when you’re doing EDA, building ML models, or preparing for interviews. 🔖 📌 DESCRIPTIVE STATISTICS 1️⃣ Mean [ \bar{x}=\frac{\sum x_i}{n} ] 2️⃣ Weighted Mean [ \bar{x}_w=\frac{\sum w_i x_i}{\sum w_i} ] 3️⃣ Median Middle value after sorting the data. 4️⃣ Mode Most frequently occurring value. 5️⃣ Range [ R=X_{\max}-X_{\min} ] 6️⃣ Population Variance [ \sigma^2=\frac{\sum(x_i-\mu)^2}{N} ] 7️⃣ Sample Variance [ s^2=\frac{\sum(x_i-\bar{x})^2}{n-1} ] 8️⃣ Population Standard Deviation [ \sigma=\sqrt{\sigma^2} ] 9️⃣ Sample Standard Deviation [ s=\sqrt{s^2} ] 🔟 Coefficient of Variation [ CV=\frac{\sigma}{\mu}\times100 ] 📈 POSITION & DISPERSION 1️⃣1️⃣ Percentile Position [ P_k=\frac{k(n+1)}{100} ] 1️⃣2️⃣ Interquartile Range [ IQR=Q_3-Q_1 ] 1️⃣3️⃣ Quartile Deviation [ QD=\frac{Q_3-Q_1}{2} ] 1️⃣4️⃣ Z-Score [ z=\frac{x-\mu}{\sigma} ] 1️⃣5️⃣ Mean Absolute Deviation [ MAD=\frac{\sum|x_i-\bar{x}|}{n} ] 🎲 PROBABILITY 1️⃣6️⃣ Probability [ P(A)=\frac{\text{favorable outcomes}}{\text{total outcomes}} ] 1️⃣7️⃣ Complement Rule [ P(A^c)=1-P(A) ] 1️⃣8️⃣ Addition Rule [ P(A\cup B)=P(A)+P(B)-P(A\cap B) ] 1️⃣9️⃣ Conditional Probability [ P(A|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)} ] 2️⃣0️⃣ Multiplication Rule [ P(A\cap B)=P(A|B)P(B) ] 📊 DISTRIBUTIONS 2️⃣1️⃣ Binomial Probability [ P(X=k)=\binom nkp^k(1-p)^{n-k} ] 2️⃣2️⃣ Expected Value [ E(X)=\sum xP(x) ] 2️⃣3️⃣ Variance of Random Variable [ Var(X)=E(X^2)-[E(X)]^2 ] 2️⃣4️⃣ Standard Error of Mean [ SE=\frac{\sigma}{\sqrt n} ] 2️⃣5️⃣ Normal Distribution [ f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} ] 🔗 CORRELATION 2️⃣6️⃣ Covariance [ Cov(X,Y)=\frac{\sum(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{n-1} ] 2️⃣7️⃣ Pearson Correlation [ r=\frac{Cov(X,Y)}{s_Xs_Y} ] 2️⃣8️⃣ Correlation Range [ -1\le r\le1 ] 2️⃣9️⃣ Coefficient of Determination [ R^2=1-\frac{SS_{res}}{SS_{tot}} ] 📉 REGRESSION 3️⃣0️⃣ Simple Linear Regression [ y=\beta_0+\beta_1x+\epsilon ] 3️⃣1️⃣ Slope [ \beta_1=\frac{Cov(X,Y)}{Var(X)} ] 3️⃣2️⃣ Intercept [ \beta_0=\bar{y}-\beta_1\bar{x} ] 3️⃣3️⃣ Residual [ e_i=y_i-\hat{y}_i ] 3️⃣4️⃣ Mean Squared Error [ MSE=\frac{1}{n}\sum(y_i-\hat{y}_i)^2 ] 3️⃣5️⃣ Root Mean Squared Error [ RMSE=\sqrt{MSE} ] 3️⃣6️⃣ Mean Absolute Error [ MAE=\frac{1}{n}\sum|y_i-\hat{y}_i| ] 🧪 HYPOTHESIS TESTING 3️⃣7️⃣ Null Hypothesis [ H_0 ] 3️⃣8️⃣ Alternative Hypothesis [ H_1 ] 3️⃣9️⃣ Z-Test Statistic [ z=\frac{\bar{x}-\mu_0}{\sigma/\sqrt n} ] 4️⃣0️⃣ T-Test Statistic [ t=\frac{\bar{x}-\mu_0}{s/\sqrt n} ] 4️⃣1️⃣ Chi-Square Statistic [ \chi^2=\sum\frac{(O-E)^2}{E} ] 4️⃣2️⃣ F-Statistic [ F=\frac{s_1^2}{s_2^2} ] 4️⃣3️⃣ P-Value Probability of observing results at least as extreme as the observed result, assuming (H_0) is true. 📐 CONFIDENCE & SAMPLING 4️⃣4️⃣ Confidence Interval for Mean [ \bar{x}\pm z_{\alpha/2}\frac{\sigma}{\sqrt n} ] 4️⃣5️⃣ Margin of Error [ ME=z_{\alpha/2}\frac{\sigma}{\sqrt n} ] 4️⃣6️⃣ Sample Size for Mean [ n=\left(\frac{z_{\alpha/2}\sigma}{E}\right)^2 ] 4️⃣7️⃣ Standard Error of Proportion [ SE=\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}} ] 🤖 DATA SCIENCE METRICS 4️⃣8️⃣ Accuracy [ Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} ] 4️⃣9️⃣ Precision [ Precision=\frac{TP}{TP+FP} ] 5️⃣0️⃣ Recall / Sensitivity [ Recall=\frac{TP}{TP+FN} ] 🚀 THE BIG PICTURE Statistics → EDA → Probability → Hypothesis Testing → Correlation → Regression → Machine Learning You don’t need to memorize every formula blindly. Understand what the formula measures, when to use it, and what the result means. That’s where statistics becomes useful in real-world Data Analytics & Data Science. 📊🔥 🔖 Save this cheat sheet for your next project or interview. #Statistics #DataAnalytics #DataScience #creatorsearchinsights #datascience](/video/cover/7688792034127498516.webp)
