Regression und Korrelation

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Regression und Korrelation"

Transkript

1 Regresso ud Korrelato regresso: Zurückführug, Rückschrete correlato: Wechselbezehug Praktsche Aäherug (Bespel1) wevele Ewessmoleküle sd dem Blutplasma? (Stück, mol, g, ) we gross st de Ewesskozetrato des Blutplasmas? (St/L, mol/l, g/l) be Patete Nephrose (schwere Nerekrakhet) mmt der Wert stark ab drekte Methode: Bestmmug der Azahl der Moleküle eem Volume(?) drekte Methode : Hlfe eer (efach) messbare phskalsche Grösse, de steht streg mooto wachsedem Zusammehag zu der ubekate Grösse (de solche efachste Fukto st...) m 1 St. HSA Mölekül KAD Bemerkug: das Lcht bretet sch Blutplasma lagsamer, we de Plasmaewesskozetrato grösser st, d.h. das Lcht hat grössere Brechzahl (determstscher Zusammehag, Messfehler) Brechzahl des Blutplasmas Plasmaewesskozetrato (g/l) 3 (Bespel) Gewcht (kg) 7 6 Date aus eer Studetegruppe E (Sept. 1994) (zusammegehörge Wertepaare) Körperhöhe (cm) was für ee Tedez ka ma bemerke? cm kg

2 De Korrelatosrechug beschäftgt sch dem smmetrsche Zusammehag zweer Zufallsgrösse postve Korrelato: je mehr, desto mehr egatve Korrelato:je mehr, desto weger her: postve Korrelato 5 Regressosaäherug Sucht ma ee Fuktoszusammehag zwsche eer (oder mehrere) uabhägge Varable () ud eer abhägge Varable () Voraussetzuge: ud umersche ud stetge Merkmale, Zufallsgrösse (hre Grösse wrd cht ur vo der uabhägge Varable, soder durch de Zufall beeflusst) Regressosmodell fert de Tp der Fukto: leare F. = (a + b) + h polomale F. = a + b 1 + b b + h epoetale F. = ab h Potezfukto = a b h ud we wrkt der Zufall auf de abhägge Varable addtverfehler(+ h) oder multplkatver Fehler (. h) (a: Stegug, b: Achseabschtt) 6 Das efachste Regressosmodell: leare Regresso leare Fukto: = (a + b) + h h = -(a + b) 7 6 we der Pukt (, ) oberhalb der Gerade legt we seht de Formel aus, we der Pukt uterhalb der Gerade legt? a + b Beste Gerade: Summe der Fehlerquadrate st mmal (Methode der kleste Quadrate) De beste Stegug: b a Q Q 1 1 Der beste Achseabschtt: wo 1 1 a a s Q : Kovaraz 1 oder ( = a + b) a s s 8

3 Bespel: Refraktometre We gut passe de Messpukte a de Regressosgerade? Korrelatosrechug beschrebt de leare Bezehug zwsche zwe oder mehr statstsche Varable es beschrebt de Stärke der Korrelato es gbt starke ud schwache Korrelato Korrelatoskoeffzet (Pearso) r Q Q Q s s s der Zähler st glech dem Zähler der Stegug der Regressosgerade (der Neer st m bede Fall postv) 9 a Q Q postve Stegug: r st postve Zahl egatve Stegug: r st egatve 1 r 1 Zahl 1 wetere Bemerkuge: 1 r 1 r 1 Korrelatoskoeffzet (Pearso) Bestmmthetsmass (coeffcet of determato) De Korrelato beschrebt cht ubedgt ee Ursache-Wrkugs-Bezehug de ee oder adere Rchtug. Azahl der eue Tumore USA Korrelert hesst cht otwedgerwese kausal verküpft(!) Kw-Kosum USA 1

4 Etrembespel: r=.816, = (Ascombe's quartet) Bespel e: Pr.Buch Abb t-test zur Korrelatosaalse m (kg) t - Gbt es ee Bezehug zw. der Körpergrösse ud Gewcht? r 1 r Weteres Bespel: Lestug der Rötge-Röhre P ~ I m, logp ~ mlogi h (cm) t t 6.3 t krt(,5).3 t 1, 6 1, krt(,1) H st falsch (p<.5) H st falsch (p<.1) 15 P ~ U, logp ~ logu 16

5 Kotgeztabelle. Ch-Quadrat-Test Korrelatosaalse zwsche kategorsche Merkmale Bespel 1 ohe Frau 8 13 Ma ? Häufgketstabelle (Kotgeztabelle): ee tabellarsche Darstellug der gemesame Häufgketsvertelug zweer Varable X (z.b. Geschlecht) ud Y (trägerschaft) ohe Frau a=8 b= 13 Ma c=48 d= Frage: uterschedet sch de Häufgket ees feststellbare Merkmals (Smptoms) zwe Populatoe? 18 H : Geschlecht ud trägerschaft sd voeader uabhägg (es gbt kee Utersched) We gross wäre de erwartete Häufgket (epected frequec) der Zelle a, we de Nullhpothese gültg st? Azahl der Fraue: a + b = 13 Azahl der Persoe : a + c = 76 Aufstellug der Nullhpothese Proporto der Fraue der Stchprobe: P(Frau) = (a + b)/= 13/ Proporto der Persoe : P( ) = (a + c)/= 76/ a' c' b' d' oder a' b' c' d' ohe Frau a =? b =? 13 Ma c =? d =? erwartete (epected) Kreuztabelle 19 Erwartete Häufgkete. Aahme: H st gültg Geschlecht ud trägerschaft sd uabhägge Eregsse a b a c a b a c erwartete Häufgket der erwartete Häufgket der erwartete Häufgket der erwartete Häufgket der ohe F a=8 b= 13 M c=48 d= emprsche (observerte, observed) Kreuztabelle Zelle lks obe : a' a b b d Zelle rechts obe : b' c d a c Zelle lks ute : c' c d b d Zelle rechts ute : d' a b b d c d a c c d b d ohe F 13*76/ 13*14/ 13 M 97*76/ 97*14/ erwartete (epected) Kreuztabelle

6 De erwartete Häufgkete aus der emprsche Häufgkete ohe F a=8 b= 13 M c=48 d= emprsche (observed) Kreuztabelle erwartete Häufgket ohe F a =39.14 b = M c =36.86 d = erwartete (epected) Kreuztabelle Spaltesumme Zelesumme Azahl der Date der Stchprobe 1 We de Nullhpothese st gültg: De Werte der etsprechede Zelle der Kotgeztabelle emprsche ud erwartete Häufgkete sd ugefähr glech. De folgede Prüfgrösse (gewchtete quadratsche Summe) zegt Ch-quadrat Vertelug: O E, Prüfgrösse E wobe O de emprsche (observed) E de erwartete (epected) Häufgket der -te Zelle sd. Frehetsgrad: (Azahl der Zele 1)*(Azahl der Spalte 1) für edmesoale Tabelle: -1 z.b. * (verfelder-) Tabelle: 1 Bedguge der Durchführug Spezelfall für Verfeldertabelle (Praktkumsbuch.b.3) Verveldertest (Stchprobeumfag) soll geüged gross se I der Kotgeztabelle der erwartete Häufgkete solle alle Zellewerte grösser als 1 se. I der Kotgeztabelle der erwartete Häufgkete soll de Azahl der Zelle, de der Wert zwsche 1 ud 5 st, weger als % der Stchprobeumpfag se. (z.b. Verfeldertabelle: alle Elemete solle grösser als 5 se) 3 M ad bc a bc d a cb d De Bedgug der Durchführug: das Produkt der zwe kleste Telsumme soll grösser se als 5 a b c d ad bc 4

7 f 1.5 Ch-Quadrat-Vertelug dem Frehetsgrad 1 1 % de orgale Vertelug f 3 Ch-Quadrat-Vertelug dem Frehetsgrad % de orgale Vertelug (1%) f 1.5 de be.71 abgeschttee Vertelug (1%) f 3.5 de be 6.5 abgeschttee Vertelug (5%) f 1 9 % Restfläche: 1 %.71 de be 3.84 abgeschttee Vertelug (5%) f % Restfläche: 1 % de be 7.8 abgeschttee Vertelug 95 % Restfläche: 5 % 5 95 % Restfläche: 5 % Bespel 1 De Bedgug des Tests: das Produkt der zwe kleste Telsumme soll grösser se als 5 ohe Frau a=8 b= 13 Ma c=48 d= ( ) M > krt =3,84 H st falsch 76*97 = 737 > 5* =1 Ma darf de Ch- Quadrat-Test awede Es gbt ee Zusammehag zw. dem Geschlecht ud der trägerschaft (Mäer trage öfter) 7 8

8 ( ) M > krt =3.84 H st falsch 1.54 > krt =6.63 H st falsch eem Sgfkazveu: <.1 9 Kalkulato Ecel 3 Bespel ohe Frau Ma ? 4*6 = 4 < 5*1 =6 Dürfe wr desem Fall de Ch-Quadrat- Test cht awede. ohe F M ohe ohe es gbt ee Vermutug, aber der Nachwes geht cht Erhöhug des Umfages der Stchprobe 1 Fraue Mäer ohe F 8 13 M ohe ohe vergrössert sch (1 ): der Nachwes geht 3

9 Bespel 3 H : de Häufgket vo Lugekrebs be Raucher ud Nchtraucher st detsch, d.h. =. H 1 : de bede Häufgkete uterschede sch, also st. I der Tabelle sd de Häufgkete der zwe Kollektve aus der Stchprobe eer Lugefürsorge dargestellt. Da 37 = 61 > 561 = 35, ka der Test durchgeführt werde. 61( ) M Es st zu sehe, dass M st, aber st der Utersched auch sgfkat (oder ur zufällg)? Se das Sgfkazveau: 5%. Der Frehetsgrad ( Tabelle) st: > krt =3,84 H st falsch Daach st der Utersched der Häufgket vo Lugekrebs be Raucher ud Ncht-raucher sgfkat (be eem Sgfkazveau vo 5%). Pr.Buch.b.9 (Bemerkug 15) 33 Bespel 4 (Pr. Buch, R.13.) Über ee erfolgreche operatve Korrekto eer bestmmte Augekrakhet (schaemsche optsche Neuropathe vom cht-arterale Tp) wurde m Jahre 1989 ee Veröffetlchug ausgegebe. Da deser Krakhet früher keerle wrksame Behadlugsmethode bekat war, wurde deser Egrff verbretet agewedet. Kürzlch erschee jedoch Berchte auch vo erfolglose Egrffe, daher hat ma 44 solche Krake 5 klsche Zetre statstsch erfasst, vo dee be 119 Persoe de Operato durchgeführt wurde, be 15 Krake jedoch cht. De Beobachtuge tabellarscher Form: emprsche Häufgkete erwartete Häufgkete operert cht op. sg. operert cht op. sg. verbessert verbessert cht verbessert cht verbessert verschlechtert verschlechtert sgesamt sgesamt Es st statstsche Methode zu prüfe, ob de Azahl der Besseruge ohe Operato tatsächlch höher war? H : kee Dfferez kh = ( ) /44.87+( ) / (5 5.67) /5.67+(56.33) /.33 +(8 1.46) /1.46+(16.54) /.54 = 5.47 Wel 5.47 < 5.991= krt, FG=, ablehe wr de H cht. 34 Arte vo Abhäggketsbezehuge IQ Uabhäggket Körpergrösse Assozatosaalse Korrelatosaalse stochastsche Bezehug vermscht Abhäggket determstsche Bezehug m 7 Geschmack 6 5 Färbug Kozetrato Körpergrösse umersch ordal omal umersch 35

Regression und Korrelation

Regression und Korrelation Regreo ud Korrelato regreo: Zurückführug, Rückchrete correlato: Wechelbezehug Praktche Aäherug (Bepel1) wevele Ewemoleküle d dem Blutplama? (Stück, mol, g, ) we gro t de Ewekozetrato de Blutplama? (St/L,

Mehr

Regression und Korrelation

Regression und Korrelation Regreo ud Korrelato regreo: Zurückführug, Rückchrete correlato: Wechelbezehug Praktche Aäherug (Bepel1) wevele Ewemoleküle d dem Blutplama? (Stück, mol, g, ) we gro t de Ewekozetrato de Blutplama? (St/L,

Mehr

Korrelationsanalyse zwischen kategorischen Merkmalen. Kontingenztabellen. Chi-Quadrat-Test

Korrelationsanalyse zwischen kategorischen Merkmalen. Kontingenztabellen. Chi-Quadrat-Test Kotigeztabelle. Chi-Quadrat-Test Korrelatiosaalyse zwische kategorische Merkmale Beispiel 1 ohe Frau 8 75 1 Ma 48 49 97 76 14? Häufigkeitstabelle (Kotigeztabelle): eie tabellarische Darstellug der gemeisame

Mehr

Regression und Korrelation

Regression und Korrelation Regreo ud Korrelato regreo: Zurückführug, Rückchrete correlato: Wechelbezehug Praktche Aäherug (Bepel1) wevele Ewemoleküle d dem Blutplama? (Stück, mol, g, ) we gro t de Ewekozetrato de Blutplama? (St/L,

Mehr

Kontingenztabellen. Chi-Quadrat-Test. Korrelationsanalyse zwischen kategorischen Merkmalen. 1. Unabhängigkeitstest

Kontingenztabellen. Chi-Quadrat-Test. Korrelationsanalyse zwischen kategorischen Merkmalen. 1. Unabhängigkeitstest Kotigeztabelle. Chi-Quadrat-Test KAD 1.11. 1. Uabhägigkeitstest. Apassugstest. Homogeitätstest Beispiel 1 ohe Frau 8 75 1 Ma 48 49 97 76 14? Korrelatiosaalyse zwische kategorische Merkmale Häufigkeitstabelle

Mehr

2.2 Rangkorrelation nach Spearman

2.2 Rangkorrelation nach Spearman . Ragkorrelato ach Spearma Wr wolle desem Kaptel de Ragkorrelatoskoeffzete ach Spearma bereche. De erste Daterehe besteht aus Realseruge x, x,..., x der uabhägg ud detsch stetg vertelte Zufallsvarable

Mehr

Statistik. ist die Kunst, Daten zu gewinnen, darzustellen, zu analysieren und zu interpretieren um zu neuem Wissen zu gelangen.

Statistik. ist die Kunst, Daten zu gewinnen, darzustellen, zu analysieren und zu interpretieren um zu neuem Wissen zu gelangen. Statstk st de Kust, Date zu gewe, darzustelle, zu aalysere ud zu terpretere um zu euem Wsse zu gelage. Sachs (984) Aufgabe De Statstk hat also folgede Aufgabe: Zusammefassug vo Date Darstellug vo Date

Mehr

Korrelations- und Regressionsanalyse

Korrelations- und Regressionsanalyse Kaptel VI Korrelatos- ud Regressosaalse B 6 (Gegestad der Korrelatos- ud Regressosaalse) Währed de Korrelatosaalse de Estez, de Stärke ud de Rchtug des Zusammehags zwsche zwe oder mehrere statstsche Varable

Mehr

Regressionsrechnung und Korrelationsrechnung

Regressionsrechnung und Korrelationsrechnung Regressosrechug ud Korrelatosrechug Beschrebede Statstk Modul : Probleme be der Abhäggketsaalyse Problem : Es gbt mest cht ur ee Eflussfaktor (Probleme sd selte mookausal ) A Ursache() Wrkug B C - efache

Mehr

Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen X und Y. Er ist durch folgende Formel charakterisiert:

Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen X und Y. Er ist durch folgende Formel charakterisiert: Korrelatoskoeffzet Der Korrelatoskoeffzet st e Maß für de leare Zusammehag zwsche zwe Varable X ud Y. Er st durch folgede Formel charaktersert: r xy corr XY ( x x)( y y) ( ) x x ( y y) x x y x ( ) ( )

Mehr

Alternative Darstellung des 2-Stichprobentests für Anteile. Beobachtete Response No Response Total absolut DCF CF

Alternative Darstellung des 2-Stichprobentests für Anteile. Beobachtete Response No Response Total absolut DCF CF Alteratve Darstellug des -Stchprobetests für Atele DCF CF Total 111 11 3 Respose 43 6 69 Resp. Rate 0,387 0,3 0,309 Beobachtete Respose No Respose Total absolut DCF 43 68 111 CF 6 86 11 69 154 3 Be Gültgket

Mehr

Spannweite, Median Quartilsabstand, Varianz und Standardabweichung.

Spannweite, Median Quartilsabstand, Varianz und Standardabweichung. Rudolf Brkma http://brkma-du.de Sete 06.0.008 Spawete, Meda Quartlsabstad, Varaz ud Stadardabwechug. Streuug um de Mttelwert. I de folgede Säuledagramme st de Notevertelug zweer Schülergruppe (Mädche,

Mehr

Prinzip "Proportional Reduction of Error" (PRE)

Prinzip Proportional Reduction of Error (PRE) Dr. Reate Prust: Eführug quattatve Forschugsmethode Bvarate Maße: Przp "Proportoal Reducto of Error" (PRE) E 1 - E Fehler be Regel 1 - Fehler be Regel = E 1 Fehler be Regel 1 Regel 1: Vorhersageregel ur

Mehr

Lohnkosten pro Arbeitsstunde. Wie hoch sind die Lohnkosten pro Arbeitsstunde im Jahresdurchschnitt?

Lohnkosten pro Arbeitsstunde. Wie hoch sind die Lohnkosten pro Arbeitsstunde im Jahresdurchschnitt? Klausur Wrtschaftsstatstk. [ Pukte] E Uterehme hat folgede Date ermttelt: Moat Gelestete Arbetsstude Lohkoste pro Arbetsstude Jauar 86.400 0,06 Februar 75.000 3,0 März 756.000 4,47 Aprl 768.000,53 Ma 638.400

Mehr

2. Zusammenhangsanalysen: Korrelation und Regression

2. Zusammenhangsanalysen: Korrelation und Regression 2. Zusammehagsaalse: Korrelato ud Regresso Dowloads zur Vorlesug 2. Zusammehagsaalse: Korrelato ud Regresso 2 Grudbegrffe zwedmesoale Stchprobe De Gewug vo mehrere Merkmale vo eer Beobachtugsehet führt

Mehr

Statistische Grundlagen Ein kurzer Überblick (diskret)

Statistische Grundlagen Ein kurzer Überblick (diskret) Prof. J.C. Jackwerth 1 Statstsche Grudlage E kurzer Überblck (dskret De wchtgste Begrffe ud Deftoe: 1 Erwartugswert Varaz / Stadardabwechug 3 Stchprobevaraz 4 Kovaraz 5 Korrelatoskoeffzet 6 Uabhäggket

Mehr

Mehrdimensionale Merkmale

Mehrdimensionale Merkmale SS 013 Prof. Dr. J. Schütze/ J. Puhl FB GW Deskr 1 Mehrdmesoale Merkmale Werde am gleche Objekt mehrere Merkmale gemesse, teressert ma sch mest dafür, ob es zwsche he ee Abhäggket gbt oder cht. Passed

Mehr

Quantitative Methoden in der klinischen Epidemiologie

Quantitative Methoden in der klinischen Epidemiologie Quattatve Methode der klsche Epdemologe Korrelato ud leare Regresso Lerzele Besteht e fuktoeller Zusammehag zwsche zwe Messuge a eem Patete? Korrelato als Maßzahl für de Stärke ees leare Zusammehages Beschrebe

Mehr

Universitätslehrgang Sports Physiotherapy Einführung in die Statistik

Universitätslehrgang Sports Physiotherapy Einführung in die Statistik Departmet of Sport Scece ad Kesolog Uverstätslehrgag Sports Phsotherap Eführug de Statstk Gerda Strutzeberger Block I Block Mttwoch 5..0 3:00 bs 4:50 Grudlage, Skaleveau 5:05 bs 7:00 Gütekrtere, Hpothese,

Mehr

Korrelations- und Assoziationsmaße

Korrelations- und Assoziationsmaße k m χ : j l r +. Zusammehagsmaße ( o e ) jl jl e jl Korrelatos- ud Assozatosmaße e jl 5 Merkmal Y Summe X b b m a H (a,b) H (a,b). a H (a,b) H (a,b). Summe.. Zusammehagsmaße Eführug Sche- ud Noses-Korrelato

Mehr

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung Lösuge zum Übugs-Blatt 7 Wahrschelchketsrechug BMT Bostatstk Prof. Dr. B. Grabowsk ----------------------------------------------------------------------------------------------- Satz vo Bayes ud totale

Mehr

5 Reproduktions- und Grenzwertsätze

5 Reproduktions- und Grenzwertsätze Reproduktos- ud Grezwertsätze Reproduktos- ud Grezwertsätze. Reproduktossätze Bespel 0: Der Aufzug eer Frma st zugelasse für Persoe bzw. 000 kg. Das Durchschttsgewcht der Agestellte der Frma st µ = 80

Mehr

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung Lösuge zum Übugs-Blatt 7 Wahrschelchketsrechug BMT Bostatstk Prof. Dr. B. Grabowsk ----------------------------------------------------------------------------------------------- Bedgte Wahrschelchket

Mehr

Methoden der Datenanalyse AI-basierte Decision Support Systeme WS 2006/07

Methoden der Datenanalyse AI-basierte Decision Support Systeme WS 2006/07 Multple Regresso Methode der Dateaalse AI-baserte Decso Support Ssteme WS 6/7 Ao.Uv.Prof. Dr. Marcus Hudec marcus.hudec@uve.ac.at Isttut für Scetfc Computg, Uverstät We Multple Regresso Kovaraz Kovaraz:

Mehr

Wie man für einen Test Peroe testet

Wie man für einen Test Peroe testet Pädagogche Ittut der Uvertät Freburg 996 ALLES ZUFALL - ODER WAS? Eführug de Stattk für Pädagoge ud Pädagoge III Formelammlug Ha-Peter Hotz, Iwa Schrackma Ihaltverzech. Stattche Kewerte. Verglech eer Stchprobe

Mehr

Einführung Fehlerrechnung

Einführung Fehlerrechnung IV Eführug Fehlerrechug Fehlerrechuge werde durchgeführt, um de Vertraueswürdgket vo Meßergebsse beurtele zu köe. Uter dem Fehler eer Messug versteht ma de Abwechug ees Meßergebsses vom (grudsätzlch ubekate

Mehr

Ordnungsstatistiken und Quantile

Ordnungsstatistiken und Quantile KAPITEL Ordugsstatste ud Quatle Um robuste Lage- ud Streuugsparameter eführe zu öe, beötge wr Ordugsstatste ud Quatle... Ordugsstatste ud Quatle Defto... Se (x,..., x R ee Stchprobe. Wr öe de Elemete der

Mehr

Einführung in die Stochastik 3. Übungsblatt

Einführung in die Stochastik 3. Übungsblatt Eführug de Stochastk 3. Übugsblatt Fachberech Mathematk SS 0 M. Kohler 06.05.0 A. Fromkorth D. Furer Gruppe ud Hausübug Aufgabe 9 (4 Pukte) Der Mkrozesus st ee statstsche Erhebug. Herbe werde ach bestmmte

Mehr

Zur Interpretation einer Beobachtungsreihe kann man neben der grafischen Darstellung weitere charakteristische Größen heranziehen.

Zur Interpretation einer Beobachtungsreihe kann man neben der grafischen Darstellung weitere charakteristische Größen heranziehen. Rudolf Brkma http://brkma-du.de Sete 0.0.008 Lagemaße der beschrebede Statstk. Zur Iterpretato eer Beobachtugsrehe ka ma ebe der grafsche Darstellug wetere charakterstsche Größe herazehe. Mttelwert ud

Mehr

Erzeugen und Testen von Zufallszahlen

Erzeugen und Testen von Zufallszahlen Erzeuge ud Teste vo Zufallszahle Jürge Zumdck Eletug Ee Lergruppe wrd aufgefordert 00 Zufallszahle (0 oder ) ach folgede Methode zu erzeuge: De Hälfte der Gruppe beutzt a) ee Müze oder b) de Zufallszahlefukto

Mehr

Statistik. (Inferenzstatistik)

Statistik. (Inferenzstatistik) Statstk Mathematsche Hlfswsseschaft mt der Aufgabe, Methode für de Sammlug, Aufberetug, Aalyse ud Iterpretato vo umersche Date beretzustelle, um de Struktur vo Masseerscheuge zu erkee. Deskrptve (beschrebede)

Mehr

Asymptotische Normalverteilung nach dem zentralen Grenzwertsatz

Asymptotische Normalverteilung nach dem zentralen Grenzwertsatz Asymptotsche ormalvertelug ach dem zetrale Grezwertsatz Erwartugswert eer Summe vo Zufallsvarable mt jewels de Erwartugswert x (Y Y Asymptotsche ormalvertelug ach dem zetrale Grezwertsatz Varaz eer Summe

Mehr

Lösungen. Häufigkeitsverteilung (Stabdiagramm) Aufgabe 1. Häufigkeit (h) Merkmal (x)

Lösungen. Häufigkeitsverteilung (Stabdiagramm) Aufgabe 1. Häufigkeit (h) Merkmal (x) Lösuge Aufgabe Merkmal (x) Häufgket (h) h x,, 3, 3,, 8, 5, 5, 6, 6, 7, 3, 8, 3 5, 9, 38,, 5,, 8 68,, 6 3, 3, 9,, 8, 5, 5 5, 6, 3 78, 7, 5, 8, 8, 3, 3, Summe 5.63, Aufgabe Häufgketsvertelug (Stabdagramm)

Mehr

Verteilungen und Schätzungen

Verteilungen und Schätzungen Verteluge ud Schätzuge Zufallseperet Grudbegrffe Vorgag ach eer bestte Vorschrft ausgeführt ( Przp) belebg oft wederholbar se Ergebs st zufallsabhägg be ehralge Durchführug des Eperets beeflusse de Ergebsse

Mehr

Konzentrationsanalyse

Konzentrationsanalyse Kaptel V Kozetratosaalyse B. 5.. Im Allgemee wrd aus statstscher Scht zwsche - absoluter ud - relatver Kozetrato uterschede Der absolute ud relatve Aspekt wrd och emal utertelt - statscher ud - dyamscher

Mehr

Beispiel zur Regression

Beispiel zur Regression Bespel zur Regresso Bespel Lestug kw ud Kraftstoff-Verbrauch l pro 00 km vo sebe verschedee VW-Golf Bezmotore [] kw l/00km 55 6,4 74 7,6 77 6,8 85 7,9 0 9,3 50 0,8 [] Quelle: http://www.vw-ole.de/golf/dex_.htm

Mehr

die Schadenhöhe ( = Risikoergebnis) des i-ten Versicherungsnehmers i 1,, n).

die Schadenhöhe ( = Risikoergebnis) des i-ten Versicherungsnehmers i 1,, n). Aufgabe Wr betrachte ee Reteverscherug der Retebezugszet mt jährlch vorschüssger Retezahlug solage der Verscherte lebt. a) Bezeche V bzw. V de rechugsmäßge Deckugsrückstellug am Afag bzw. am Ede des Verscherugsjahres.

Mehr

Kapitel 6: Regression

Kapitel 6: Regression udwg-maxmlas-uverstät Müche Isttut für Iformatk ehr- ud Forschugsehet für Datebaksysteme Skrpt zur Vorlesug Kowledge Dscovery Databases m Sommersemester 05 Kaptel 6: Regresso Vorlesug: PD Dr. Arthur Zmek

Mehr

Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen X und Y. Er ist durch folgende Formel charakterisiert:

Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen X und Y. Er ist durch folgende Formel charakterisiert: Korrelatoskoeffzet Der Korrelatoskoeffzet st e Maß für de leare Zusammehag zwsche zwe Varable X ud Y. Er st durch folgede Formel charaktersert: r y corr XY Statstk für SozologIe y y y y y y y y Kozept

Mehr

Zahlensysteme. Dezimalsystem. Binär- oder Dualsystem. Hexadezimal- oder Sedezimalzahlen

Zahlensysteme. Dezimalsystem. Binär- oder Dualsystem. Hexadezimal- oder Sedezimalzahlen IT Zahlesysteme Zahledarstellug eem Stellewertcode (jede Stelle hat ee bestmmte Wert) Def. Code: Edeutge Abbldugsvorschrft für de Abbldug ees Zeche-Vorrates eem adere Zechevorrat. Dezmalsystem De Bass

Mehr

Aufgaben. 1. Gegeben seien folgende Daten einer statistischen Erhebung, bereits nach Größe sortiert (Rangliste):

Aufgaben. 1. Gegeben seien folgende Daten einer statistischen Erhebung, bereits nach Größe sortiert (Rangliste): Aufgabe. Gegebe see folgede Date eer statstsche Erhebug, berets ach Größe sortert (Raglste): 0 3 4 4 5 6 7 7 8 8 8 9 9 0 0 0 0 0 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 5 6 6 6 7 7 8 30 Erstelle Se ee Tabelle, der de Merkmalsauspräguge

Mehr

Kapitel XI. Funktionen mit mehreren Variablen

Kapitel XI. Funktionen mit mehreren Variablen Kaptel XI Fuktoe mt mehrere Varable D (Fuktoe vo uabhägge Varable Se R ud D( f R Ist jedem Vektor (Pukt (,,, D( f durch ee Vorschrft f ee reelle Zahl z = f (,,, zugeordet, so heßt f ee Fukto vo uabhägge

Mehr

Intervallschätzungen geben unter Berücksichtigung des Verteilungstyps von X einen Bereich an, der den Parameter mit vorgegebener Sicherheit enthält.

Intervallschätzungen geben unter Berücksichtigung des Verteilungstyps von X einen Bereich an, der den Parameter mit vorgegebener Sicherheit enthält. Parameterschätzuge Fachhochschule Jea Uversty of Appled Sceces Jea Oft st der Vertelugstyp eer Zufallsgröße X bekat, ur de Parameter sd ubekat. Da erfolgt hre Schätzug aus eer Stchprobe. Ma uterschedet

Mehr

Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen X und Y. Er ist durch folgende Formel charakterisiert:

Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen X und Y. Er ist durch folgende Formel charakterisiert: Korrelatoskoeffzet Der Korrelatoskoeffzet st e Maß für de leare Zusammehag zwsche zwe Varable X ud Y. Er st durch folgede Formel charaktersert: r xy corr XY x x y y x x y y x x y x x y y y Statstk für

Mehr

Deskriptive Statistik behaftet.

Deskriptive Statistik behaftet. De Statstk beschäftgt sch mt Masseerscheuge, be dee de dahterstehede Ezeleregsse mest zufällg sd. Statstk beutzt de Methode der Wahrschelchketsrechug. Fudametalregel: Statstsche Aussage bezehe sch e auf

Mehr

Übung Statistik II SS 2006 Musterlösung Arbeitsblatt 6

Übung Statistik II SS 2006 Musterlösung Arbeitsblatt 6 Ihalt: Efaktorelle Varazaalyse Bortz: Bortz Kap. 7.0-7. Übug Statstk II SS 006 Musterlösug rbetsblatt 6 ufgabe 1: Nee Se de Verfahre für Mttelwertsvergleche, de Se bsher für tervallskalerte Date kee gelert

Mehr

( x) eine Funktion definiert, in der nur die i-te Komponente variabel ist. Folgende Schreibweisen werden aufgrund dieser Anmerkungen auch verwendet:

( x) eine Funktion definiert, in der nur die i-te Komponente variabel ist. Folgende Schreibweisen werden aufgrund dieser Anmerkungen auch verwendet: Pro. Dr. Fredel Bolle LS ür Volkswrtschatslehre sb. Wrtschatstheore (Mkroökoome) Vorlesug Mathematk - WS 008/009 4. Deretalrechug reeller Fuktoe IR IR (Karma, S. 00 06, dort glech ür IR IR m ) 4. Partelle

Mehr

Mehrdimensionale Häufigkeitsverteilungen (1)

Mehrdimensionale Häufigkeitsverteilungen (1) Mehrdmesoale Häufgketsverteluge () - De Begrffe uvarat ud bvarat - Vo uvarate (edmesoale) statstsche Aalyse sprcht ma, we pro Perso ur e Merkmal tabellarsche oder grafsche Häufgketsverteluge oder be der

Mehr

1 Mathe Formeln Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

1 Mathe Formeln Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung 1 Mathe Formel Statstk ud Wahrschelchketsrechug Jör Horstma, 6.10.003. Alle Agabe ohe Gewähr. http://www.ba-stuttgart.de/ w017/ 1.1 Grudlage Ezelklasse [a ; b [ Klassewete Klassemtte Mttelwert b a = w

Mehr

Schiefe- und Konzentrationsmaße

Schiefe- und Konzentrationsmaße Statstk für SozologIe Schefe- ud Kozetratosmaße Uv.Prof. Dr. Marcus Hudec Höhere Vertelugsmaßzahle E stetges Merkmal wurde 3 Gruppe beobachtet ud Form der folgede Häufgketstabelle berchtet: Klasse m Gruppe

Mehr

Schiefe-, Wölbungs- und Konzentrationsmaße

Schiefe-, Wölbungs- und Konzentrationsmaße Statstk für SozologIe Schefe-, Wölbugs- ud Kozetratosmaße Uv.Prof. Dr. Marcus Hudec Höhere Vertelugsmaßzahle E stetges Merkmal wurde 3 Gruppe beobachtet ud Form der folgede Häufgketstabelle berchtet: Klasse

Mehr

6. Zusammenhangsmaße (Kovarianz und Korrelation)

6. Zusammenhangsmaße (Kovarianz und Korrelation) 6. Zuammehagmaße Kovaraz ud Korrelato Problemtellug: Bher: Ee Varable pro Merkmalträger, Stchprobe x,, x Geucht: Maße für Durchchtt, Streuug, uw. Jetzt: Zwe metrche! Varable pro Merkmalträger, Stchprobe

Mehr

Fehlerrechnung im Praktikum

Fehlerrechnung im Praktikum Fehlerrechug m Pratum Pratum Phsalsche Cheme (A. Dael Boese) I chts zegt sch der Magel a mathematscher Bldug mehr, als eer überbertrebe geaue Rechug. Carl Fredrch Gauß, 777-855 Themegebete Utertelug vo

Mehr

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes Quellecoderug I: Redudazredukto, redudazsparede Codes. Redudaz. Eführug. Defto der Redudaz. allgemee Redudazredukto. redudazsparede Codes. Coderug ach Shao. Coderug ach Fao. Coderug ach Huffma.4 Coderug

Mehr

2 Regression, Korrelation und Kontingenz

2 Regression, Korrelation und Kontingenz Regresso, Korrelato ud Kotgez I desem Kaptel lerst du de Zusammehag zwsche verschedee Merkmale durch Grafke zu beschrebe, Maßzahle ür de Stärke des Zusammehags zu bereche ud dese zu terpretere, das Wsse

Mehr

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Elemet Deskrptve Statstk KAD 0.09. Grudgesamthet (Populato): Gesamthet der Idvdue (Elemete), dere Egeschafte be der Stude utersucht werde solle. De gesamte Mege der teresserede Date. N = uedlch Stchprobe:

Mehr

Deskriptive Statistik2 Durchschnittswert (der arithmetische Mittelwert)

Deskriptive Statistik2 Durchschnittswert (der arithmetische Mittelwert) Lagemasse, Lokatosmasse Lageparameter. Charakterserug das Zetrum der Date Deskrptve Statstk Durchschttswert (der arthmetsche Mttelwert) average(...) Mttelwert(...) K (Modalwert, Dchtemttel): der Wert mt

Mehr

6. Zusammenhangsmaße (Kovarianz und Korrelation)

6. Zusammenhangsmaße (Kovarianz und Korrelation) Problemstellug: Bsher: Gesucht: 6. Zusammehagsmaße (Kovaraz ud Korrelato) Ee Varable pro Merkmalsträger, Stchprobe x1,, x Maße für Durchschtt, Streuug, usw. Bespel: Kurse zweer Akte ud a 9 aufeader folgede

Mehr

Formelsammlung. Unter diesen Annahmen kann der Korrelationskoeffizient nach folgenden Schritten getestet werden:

Formelsammlung. Unter diesen Annahmen kann der Korrelationskoeffizient nach folgenden Schritten getestet werden: Formelammlug. Korrelatoaalye Korrelatooeffzet (Brava-Pearo) ( )( y y) y y r, r + ( ) ( y y) y y Stattcher et Soll tattch getetet werde, ob e learer Zuammehag zwche de Varable ud y für de Grudgeamthet beteht,

Mehr

Dr. H. Grunert Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung Vorlesungscharts. Vorlesung 5.2. Eigenschaften von Zufallsvariablen

Dr. H. Grunert Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung Vorlesungscharts. Vorlesung 5.2. Eigenschaften von Zufallsvariablen Vorlesugscharts Vorlesug 5. Egeschafte vo Zufallsvarable Reproduktvtät Approxmatoe Zetraler Grezwertsatz Sete vo Chart : Uabhäggket vo Zufallsvarable Zwe Zufallsvarable X ud Y mt hre Realsatoe { x, x,...,

Mehr

Eindimensionale Regression. Eindimensionale Regression. Regressionsgerade. Güte des Regressionsmodells. Vertrauensintervalle

Eindimensionale Regression. Eindimensionale Regression. Regressionsgerade. Güte des Regressionsmodells. Vertrauensintervalle TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN-WEIHENSTEPHAN MATHEMATIK UND STATISTIK INFORMATIONS- UND DOKUMENTATIONSZENTRUM R. Bometrsche ud Ökoometrsche Methode I WS 00/0 Regressosgerade Edmesoaleegressosmodell Emprsche

Mehr

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes Quellecoderug I: Redudazredukto, redudazsparede Codes Quellecoderug Durch de Quellecoderug werde de Date aus der Quelle codert, bevor se ee Übertragugskaal übertrage werde De Coderug det der Verkleerug

Mehr

= 2. Korrelationskoeffizient. Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen

= 2. Korrelationskoeffizient. Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen Korrelatoskoeffzet Der Korrelatoskoeffzet st e Maß für de leare Zusammehag zwsche zwe Varale X ud Y. Er st durch folgede Formel charaktersert: r corr XY ( )( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Statstk für SozologIe Regresso

Mehr

4. Marshallsche Nachfragefunktionen Frage: Wie hängt die Nachfrage nach Gütern

4. Marshallsche Nachfragefunktionen Frage: Wie hängt die Nachfrage nach Gütern Prof. Dr. Fredel Bolle Vorlesug "Mkroökoome" WS 008/009 III. Theore des Haushalts 0 Prof. Dr. Fredel Bolle Vorlesug "Mkroökoome" WS 008/009 III. Theore des Haushalts 0 4. Marshallsche Nachfragefuktoe Frage:

Mehr

3 Bivariate und multivariate Verfahren

3 Bivariate und multivariate Verfahren 3 Bvarate ud Multvarate Verfahre 8 3 Bvarate ud multvarate Verfahre Im Gegesatz zu de bsher behadelte Schätz- ud Testverfahre, de stets auf ee Grudgesamthet bzw. auf e Merkmal ausgerchtet ware, trete statstsche

Mehr

Statistik mit Excel und SPSS

Statistik mit Excel und SPSS Stattk mt Excel ud SPSS G. Kargl Grudbegrffe Grudgeamthet Erhebugehet Merkmale Werteberech Stchprobe Telbereche der Stattk: Dekrtpve Stattk Iduktve Stattk Exploratve Stattk U- / B- / Multvarate Stattk

Mehr

Stichprobenmodell der linearen Einfachregression

Stichprobenmodell der linearen Einfachregression Stchproemodell der leare Efachregresso Stchproemodell der leare Efachregresso Vertelug der Stchproekoeffzete Prof. Kück / Dr. Rcaal Delgado Lehrstuhl Statstk Regresso III lografe: Prof. Dr. Kück verstät

Mehr

Multiple Regression (1) - Einführung I -

Multiple Regression (1) - Einführung I - Multple Regreo Eführug I Mt eem Korrelatokoeffzete ud der efache leare Regreo köe ur varate Zuammehäge zwche zwe Varale uterucht werde. Beutzt ma tatt dee mehrere Varale zur Vorherage, egt ma ch auf da

Mehr

= k. , mit k als Anzahl der Hypothesen A i und den Daten B. Bestimmtheitsmaß:!Determinationskoeffizient

= k. , mit k als Anzahl der Hypothesen A i und den Daten B. Bestimmtheitsmaß:!Determinationskoeffizient Ablehugsberech:!Sgfkazveau abhägge Gruppe: Gruppe vo Versuchspersoe, dee jede ezele Versuchsperso aus Gruppe A eer äquvalete Versuchsperso aus Gruppe B etsprcht (oder tatsächlch de gleche Versuchsperso

Mehr

Varianzfortpflanzung

Varianzfortpflanzung 5.0 / SES.5 Parameterschätzug Varazortplazug Torste Maer-Gürr Torste Maer-Gürr Dskrete Zuallsvarable Ee dskrete Zuallsvarable mmt edlch vele oder abzählbar uedlch vele Werte a. - Werte: - Wahrschelchket:,,,,,,,,

Mehr

Beispiel zur Regression

Beispiel zur Regression Bespel zur Regresso Bespel Lestug kw ud Kraftstoff-Verbrauch l pro 00 km vo sebe verschedee VW-Golf Bezmotore [] kw l/00km 55 6,4 74 7,6 77 6,8 85 7,9 0 9,3 50 0,8 [] Quelle: http://www.vw-ole.de/golf/dex_.htm

Mehr

Maße zur Kennzeichnung der Form einer Verteilung (1)

Maße zur Kennzeichnung der Form einer Verteilung (1) Maße zur Kezechug der Form eer Vertelug (1) - Schefe (skewess): Defto I - Ee Vertelug vo Messwerte wrd als schef bezechet, we se der Wese asymmetrsch st, dass lks oder rechts des Durchschtts ee Häufug

Mehr

Formeln für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie (Dutter)

Formeln für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie (Dutter) Formel für tatstk ud Wahrschelchketstheore (Dutter) Fehler a: fpalmater@gmal.com Cotets Beschrebede tatstk... Kegröße vo Verteluge... Verteluge... 3 Wahrschelchketstheore... 3 Grudlage... 4 Erwartug &

Mehr

Im Wöhlerdiagramm wird die Lebensdauer (Lastwechsel oder Laufzeit) eines Bauteils in Abhängigkeit von der Belastung dargestellt.

Im Wöhlerdiagramm wird die Lebensdauer (Lastwechsel oder Laufzeit) eines Bauteils in Abhängigkeit von der Belastung dargestellt. Webull & Wöhler 0 CRGRAPH Wöhlerdagramm Im Wöhlerdagramm wrd de Lebesdauer ( oder Laufzet) ees Bautels Abhägget vo der Belastug dargestellt. Kurzetfestget Beaspruchug Zetfestget auerfestget 0 5 3 4 6 0

Mehr

2. Mittelwerte (Lageparameter)

2. Mittelwerte (Lageparameter) 2. Mttelwerte (Lageparameter) Bespele aus dem täglche Lebe Pro Hemspel hatte Borussa Dortmud der letzte Saso durchschttlch 7.2 Zuschauer. De deutsche Akte sd m Durchschtt um 0 Zähler gefalle. I Ide wurde

Mehr

Physikalische Messungen sind immer fehlerbehaftet! Der wahre Wert ist nicht ermittelbar. Der wahre Wert x ist nicht identisch mit dem Mittelwert

Physikalische Messungen sind immer fehlerbehaftet! Der wahre Wert ist nicht ermittelbar. Der wahre Wert x ist nicht identisch mit dem Mittelwert Physkalsche Messuge sd mmer fehlerbehaftet! Der wahre Wert st cht ermttelbar. Der wahre Wert st cht detsch mt dem Mttelwert Der Wert legt mt eer gewsse Wahrschelchket (Kofdezahl bzw. Vertrauesveau %) m

Mehr

Practical Numerical Training UKNum

Practical Numerical Training UKNum Practcal Numercal Trag UKNum Statstk, Datemodellerug PD. Dr. C. Mordas Ma-Plack-Isttute für Astroome, Hedelberg Programm: ) Repetto elemetare Statstk 2) Regressosaalyse 3) Leare Regresso 4) Ncht-leare

Mehr

Erinnerung: Funktionslernen. 5.6 Support Vector Maschines (SVM) Beispiel: Funktionenlernen. Reale Beispiele

Erinnerung: Funktionslernen. 5.6 Support Vector Maschines (SVM) Beispiel: Funktionenlernen. Reale Beispiele Ererug: Fuktoslere 5.6 Support Vector Masches (SVM) überomme vo Stefa Rüpg, Kathara Mork Uverstät Dortmud Vorlesug Maschelles Lere ud Data Mg WS 2002/03 Gegebe: Bespele X LE de ahad eer Wahrschelchketsvertelug

Mehr

Formelzusammenstellung

Formelzusammenstellung Hochschule Müche Faultät Wrtschaftsgeeurwese Formelzusammestellug zugelasse für de Prüfug Dateaalyse der Faultät 09 für Wrtschaftsgeeurwese Prof. Dr. Voler Abel Formelsammlug Dateaalyse / Ihaltsverzechs

Mehr

Vl. Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 3: Diskrete Verteilungen

Vl. Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 3: Diskrete Verteilungen Vl. Statstsche Prozess- ud Qualtätsotrolle ud Versuchsplaug Übug 3: Dsrete Verteluge Prof. Dr. B. Grabows Zur Lösug der folgede Aufgabe öe Se auch de begefügte Tabelle der dsrete Verteluge m Ahag verwede.

Mehr

Regressionsgerade, lineares Modell:

Regressionsgerade, lineares Modell: Statstk Grudlage Charakterserug vo Verteluge Eführug Wahrschelchketsrechug Wahrschelchketsverteluge Schätze ud Teste Korrelato Regresso Eführug Durch de Regressosaalyse wrd versucht, de Art des Zusammehags

Mehr

Histogramm / Säulendiagramm

Histogramm / Säulendiagramm Hstogramm / Säuledagramm Häugkete 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 3,45 3,75 4,05 4,35 4,65 Flüge lläge [mm] Be Hstogramme st soort deutlch, daß es sch um Häugketsauszähluge hadelt. De Postoe der Klasse sowe hre

Mehr

Test für Varianz. Test für Varianz. Test für Varianz. Die Kontingenztabelle. Statistik 2 4. Vorlesung. Wiederholung: zweidimensionales Datenmaterial

Test für Varianz. Test für Varianz. Test für Varianz. Die Kontingenztabelle. Statistik 2 4. Vorlesung. Wiederholung: zweidimensionales Datenmaterial Statstk 4. Vorlesug Test für Varaz Estchprobetest für de Varaz: Hat de Varaz ee bestmmte Wert, bzw. legt er eem bestmmte Berech? Etschedug basert auf dem Ergebs eer ezge Stchprobe. Zwestchprobetest für

Mehr

Lösungen zu Übungs-Blatt 7 Klassische Wahrscheinlichkeit in Glücksspielen, Bedingte Wkt, Unabhängigkeit, Satz von Bayes

Lösungen zu Übungs-Blatt 7 Klassische Wahrscheinlichkeit in Glücksspielen, Bedingte Wkt, Unabhängigkeit, Satz von Bayes Lösuge zu Übugs-latt 7 Klasssche Wahrschelchet Glücsspele, edgte Wt, Uabhägget, Satz vo ayes Master M Höhere ud gewadte Mathemat rof. Dr.. Grabows De folgede ufgabe löse wr uter Verwedug der bede ombatorsche

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statstk ud Wahrschelchketsrechug Mathas Graf 8.04.009 Ihalt der heutge Vorlesug Auswahl eer Vertelugsfukto: Wahrschelchketspaper Schätzug ud Modelletwcklug: Methode der Momete Methode der Maxmum Lkelhood

Mehr

2. Die Elementarereignisse sind die Kombinationsmöglichkeiten von: Wappen = W und:

2. Die Elementarereignisse sind die Kombinationsmöglichkeiten von: Wappen = W und: 1 L - Hausaufgabe Nr. 55 Sotag, 1. Ju 2003 Ee Müze werde dremal geworfe. Was st das Zufallsexpermet, das Elemetareregs, das zusammegesetzte Eregs, der Eregsraum ud de Wahrschelchket? Lösugs kte.: 1 De

Mehr

wahlberechtigte Personen der BRD zur Bundestagswahl zugelassene Parteien (SPD, CDU, Grüne, FDP)

wahlberechtigte Personen der BRD zur Bundestagswahl zugelassene Parteien (SPD, CDU, Grüne, FDP) Zu Aufgabe 1) Sd folgede Merkmale dskret oder stetg? a) De durch ee wahlberechtgte Perso der BRD gewählte Parte be der Budestagswahl. b) Kraftstoffverbrauch ees Persoekraftwages auf 100 km. c) Zahl der

Mehr

Seminar: Stochastische Geometrie und ihre Anwendungen - Unbegrenzt teilbare und stabile Verteilungen.

Seminar: Stochastische Geometrie und ihre Anwendungen - Unbegrenzt teilbare und stabile Verteilungen. Uverstät Ulm, Isttut Stochastk 5. Jul 200 Semar: Stochastsche Geometre ud hre Aweduge - Ubegrezt telbare ud stable Verteluge. Ausarbetug: Stefa Fuke Betreuer: Ju.-Prof. Dr. Zakhar Kabluchko Ubegrezt telbare

Mehr

Klausur SS 2005 Version 1

Klausur SS 2005 Version 1 BEMERKUG: für de Rchtgket der Lösuge wrd atürlch kee Garate überomme!! Klausur SS 005 Verso Aufgabe : e Gamma-Quat hat kee Ladug > el. Felder übe kee Kräfte aus > kee Kräfte, kee Äderug der Bewegug (ewto)

Mehr

Grundlagen der Energietechnik Energiewirtschaft Kostenrechnung. Vorlesung EEG Grundlagen der Energietechnik

Grundlagen der Energietechnik Energiewirtschaft Kostenrechnung. Vorlesung EEG Grundlagen der Energietechnik Prof. Dr. Ig. Post Grudlage der Eergetechk Eergewrtschaft Kosterechug EEG. Vorlesug EEG Grudlage der Eergetechk De elektrsche Eergetechk st e sogeates klasssches Fach. Folglch st deses Fach vele detallert

Mehr

Schiefe- und Konzentrationsmaße

Schiefe- und Konzentrationsmaße Statst für SozologIe Schefe- ud Kozetratosmaße Uv.Prof. Dr. Marcus Hudec Höhere Vertelugsmaßzahle E stetges Mermal wurde 3 Gruppe beobachtet ud Form der folgede Häufgetstabelle berchtet: Klasse m Gruppe

Mehr

Deskriptive Statistik - Aufgabe 3

Deskriptive Statistik - Aufgabe 3 Desrptve Statst - Aufgabe 3 De Überachtugszahle der Fremdeverehrsgemede "Bachstadt" für de Moate ud zege auf de erste Blc scho deutlche Uterschede de ezele Ortschafte. We seht e etsprecheder Verglech der

Mehr

Verdichtete Informationen

Verdichtete Informationen Verdchtete Iormatoe Maßzahle Statstke be Stchprobe Parameter be Grudgesamthete Maßzahle zur Beschrebug uvarater Verteluge Maßzahle der zetrale Tedez (Mttelwerte) Maßzahle der Varabltät (Streuugswerte)

Mehr

1 1 1 x0,25 x200 0,25 x200 0,25 1 x50 x51 1 1

1 1 1 x0,25 x200 0,25 x200 0,25 1 x50 x51 1 1 Klausur: Statstk 2.06.2018 Jürge Mesel Hlfsmttel: Ncht progr. Tascherecher Bearbetugszet: 60 Mute Aufgabe 1 E Koskbestzer otert 200 Tage lag de Zahl der verkaufte Exemplare eer seer Tageszetuge. Verkaufte

Mehr

3. Das Messergebnis. Was ist ein Messergebnis?

3. Das Messergebnis. Was ist ein Messergebnis? . Das Messergebs Was st e Messergebs? Wederholug der Messug Wahrer Wert? Mehrere Eflussgröße Fehlerbetrachtug Messergebs Vorgeheswese für Messergebs. Bestmmug des bekate systematsche Fehlers 2. Aufahme

Mehr

Sitzplatzreservierungsproblem

Sitzplatzreservierungsproblem tzplatzreserverugsproblem Be vele Zugsysteme Europa müsse Passagere mt hrem Zugtcet ee tzplatzreserverug aufe. Da das Tcetsystem Kude ee ezele Platz zuwese muss, we dese e Tcet aufe, ohe zu wsse, welche

Mehr