a) Histogramm der Verteilung: Zunächst werden die gegebenen Messwerte in aufsteigender Reihenfolge sortiert:
|
|
- Klemens Wetzel
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 D Lösug zu Aufgabe 2: Histogra a) Histogra der Verteilug: Zuächst werde die gegebee Messwerte i aufsteigeder Reihefolge sortiert: i ,574 4,589 4,593 4,599 4,6 4,67 4,68 4,69 4,6 4,62 4,63 4,64 4,66 4,69 4,62 i ,62 4,62 4,622 4,625 4,625 4,627 4,628 4,63 4,63 4,634 4,639 4,64 4,64 4,642 4,65 Dait ei Histogra aussagekräftig wird, uss die Klassebreite geeiget gewählt werde. Als Richtwert sollte a de Wertebereich i idestes gleich große Teile aufteile. Dait ergibt sich für die Klasseazahl k die Forderug: k Mit = 3 lautet diese Forderug i vorliegede Fall also: k 3 5, 477 Da die Klasseazahl k gazzahlig sei uss, wird also gefordert: k 6 Der vo de Klasse des Histogras ufasste Wertebereich uss alle Eizelwerte der Messreihe eischließe. Eie Abschätzug der Klassebreite Δ ka daher it Hilfe der iiale Klasseazahl k sowie der Spaweite der Verteilug als Differez vo kleiste Wert ii ud größte Wert ia geäß folgeder Gleichug vorgeoe werde: Δ ia k ii Aus de vorliegede Messwerte ergibt sich: i i = 4,574 i a = 4, 65 4, 65 4,574 Δ =,283 6 U die Erstellug des Histogras zu erleichter, ist es sivoll, die so berechete Klassebreite auf eie sivolle Wert zu rude. I vorliegede Fall wähle wir: Δ =, Als Afagswert gewählt, für de gilt: des Histogras, d.h. als Utergreze der erste Klasse, wird ei Wert
2 E < i i I vorliegede Fall bietet es sich a, de Wert vo abzurude. Nu werde alle Messwerte jeweils jeer Klasse zugeordet, ierhalb dere Klassegreze sie ihre Wert ach liege. Ei Messwert we gilt: < + i i i i = 4,574 auf de Wert = 4,57 i wird also der Klasse zugeordet, Die Klassegreze ergebe sich dabei ausgehed vo Afagswert Vielfache der Klassebreite Δ : = + Δ it {,, 2,..., k} zu gazzahlige Es ergebe sich soit die i der. Spalte der achfolgede Tabelle aufgeführte Klassegreze sowie die i der 2. Spalte aufgetragee absolute Häufigkeite Δ. Klasse Δ Δ Δ Δ Δ 4,57 < i 4,58,33 3,33,33 4,58 < i 4,59,33 3,33,66 4,59 < i 4, 6 2,66 6,66,33 4,6 < i 4,6 4,33 3,33, 266 4,6 < i 4,62 8, ,66,533 4,62 < i 4,63 7, ,33,766 4,63 < i 4,64 4,33 3,33,9 4,64 < i 4,65 2,66 6,66,966 4,65 < i 4,66,33 3,33 3 I de zu erstellede Histogra soll die Fläche der eizele Balke als Maß für die relative Häufigkeit ierhalb der jeweilige Klasse diee. Δ Daher werde die erittelte absolute Häufigkeite Δ zuächst auf de Gesatufag = 3 der Messreihe bezoge, wodurch sich die i der 3. Spalte der obige Tabelle eigetragee Zahlewerte ergebe.
3 F Die für die Erstellug des Histogras beötigte Balkehöhe ergibt sich, ide die relative Häufigkeit durch die Klassebreite h Δ dividiert wird. Das so erhaltee Maß Δ Δ wird als relative Häufigkeitsdichte bezeichet. Die etsprechede Zahlewerte sid i der 4. Spalte der obige Tabelle eigetrage. Das resultierede Histogra ist achfolged dargestellt: relative Häufigkeitsdichte absolute Häufigkeit 5 2 4,57 4,58 4,59 4,6 4,6 4,62 4,63 4,64 4,65 4,66 Klasse Wie ahad der i obiger Tabelle aufgeführte Werte überprüft werde ka, ist die Fläche uter de Histogra, also die Sue der relative Häufigkeite, stets gleich. Prizipiell ist es icht erforderlich, dass alle Klasse des Histogras die gleiche Breite Δ aufweise. Ist dies jedoch wie i obige Beispiel der Fall, ist die relative Häufigkeitsdichte der absolute Häufigkeit proportioal, da der Faktor Δ kostat ist. Abgesehe vo der Beschriftug der y-achse zeigt das Histogra daher dasselbe Erscheiugsbild, we die absolute Häufigkeite ierhalb der eizele Klasse als Balkehöhe aufgetrage werde (vgl. obige Abbildug).
4 G b) relative Suehäufigkeit der Verteilug: Die relative Häufigkeit aller Messwerte bezeichet: S i it i + wird als relative Suehäufigkeit S = h Δ = Δ Die Suatio liefert für die vorliegede Verteilug die i der 5. Spalte der obige Tabelle eigetragee Zahlewerte. Eie grafische Darstellug der relative Suehäufigkeit liefert achfolgede Abbildug.,2 relative Suehäufigkeit,8,6,4,2 4,57 4,58 4,59 4,6 4,6 4,62 4,63 4,64 4,65 4,66 Klasse c) Schätzug vo Erwartugswert ud Stadardabweichug der Grudgesatheit Bei der obige Messreihe hadelt es sich u eie Stichprobe vo Ufag. Eie Stichprobe wird stets aus eier größere Mege vo Etitäte, der sogeate Grudgesatheit, etoe. I Abhägigkeit vo Stichprobeufag wird die Stichprobe ei ehr oder weiger präzises Abbild der Verteilug der Grudgesatheit liefer. Bei hireiched groß gewählte Stichprobeufag wird die Stichprobe repräsetativ für das statistische Verhalte der zugrudeliegede Grudgesatheit. I Histogra äußert sich dies beispielsweise dadurch, dass sich bei eier weitere Erhöhug des Stichprobeufags die For des Histogras ur och gerigfügig ädert. Etspreched ka eie Stichprobe dazu geutzt werde, die Lage- ud Streuugsparaeter der Verteilug der ihr zugrudeliegede Grudgesatheit abzuschätze. Zu de Paraeter Erwartugswert μ ud Stadardabweichug σ der Grudgesatheit stelle der arithetische Mittelwert ud die epirische Streuug S eier aus ihr etoee Stichprobe die beste Schätzwerte dar.
5 H Der arithetische Mittelwert vo Messwerte errechet sich geäß: = i= i Die epirische Streuug S vo Messwerte errechet sich geäß: S = + i= ( ) i 2 I vorliegede Fall ergibt sich: = 4,687 S,79 Da es sich bei de so berechete Werte wie erwäht ur u Schätzwerte für μ ud σ hadelt, stellt sich die Frage ach der Güte bzw. Usicherheit dieser Schätzug. Ei Maß für die Usicherheit dieser (beste) Schätzwerte liefert das sogeate Kofidezitervall, welches uter adere vo Stichprobeufag abhägt. Die Bestiug dieses Kofidezitervalls wird i Rahe achfolgeder Übugsaufgabe behadelt.
Umrechnung einer tatsächlichen Häufigkeitsverteilung in eine prozentuale Häufigkeitsverteilung
.3. Prozetuale Häufigkeitsverteilug (HV) Die prozetuale Häufigkeitsverteilug erlaubt de Vergleich vo Auswertuge, dee uterschiedliche Stichprobegröße zugrude liege. Es köe auch uterschiedliche Stichprobegröße
MehrÜbungen mit dem Applet erwartungstreu
Übuge mit dem Applet erwartugstreu Visualisierug vo erwartugstreu Begriffe ud statischer Hitergrud. Visualisieruge mit dem Applet..3. Zufallsstreuug der Eizelwerte...3. Mittelwerte 3.3 Variaz. 4.4 Variaz
Mehr4 Schwankungsintervalle Schwankungsintervalle 4.2
4 Schwakugsitervalle Schwakugsitervalle 4. Bemerkuge Die bekate Symmetrieeigeschaft Φ(x) = 1 Φ( x) bzw. Φ( x) = 1 Φ(x) für alle x R überträgt sich auf die Quatile N p der Stadardormalverteilug i der Form
MehrTests für beliebige Zufallsvariable
Kapitel 10 Tests für beliebige Zufallsvariable 10.1 Der Chi-Quadrat-Apassugstest Sei x eie gaz beliebige Zufallsvariable, dere Dichtefuktio icht oder icht geau bekat ist. Beispiel: Es seie z.b. mittels
MehrHarmonisches Mittel. Streuungsmaße. Die mittlere Abweichung. Die Standardabweichung. Die Varianz. Statistik 3. Vorlesung, März 11, ,...
Statistik. Vorlesug, März, 9 Harmoisches Mittel xh = w wk +... + x x k Wobei w, w,... w k sid die gewichte (w + w + w +...+ w k = Beispiel: wir habe km mit eier Geschwidigkeit vo km/h, ud eie adere km
MehrKapitel 5: Schließende Statistik
Kapitel 5: Schließede Statistik Statistik, Prof. Dr. Kari Melzer 5. Schließede Statistik: Typische Fragestellug ahad vo Beispiele Beispiel Aus 5 Messwerte ergebe sich für die Reißfestigkeit eier Garsorte
MehrKapitel 10 VERTEILUNGEN
Kapitel 0 VERTEILUNGEN Fassug vo 3. Februar 2006 Prof. Dr. C. Porteier Prof. Dr. W. Groes Matheati für Huabiologe ud Biologe 39 0. Zufallsvariable 0. Zufallsvariable Häu g wird statt des Ergebisses! 2
MehrParameter von Häufigkeitsverteilungen
Kapitel 3 Parameter vo Häufigkeitsverteiluge 3. Mittelwerte Mo Der Modus (:= häufigster Wert, Abk.: Mo) ist der Merkmalswert mit der größte Häufigkeit, falls es eie solche gibt. Er sollte ur bei eigipflige
MehrTests statistischer Hypothesen
KAPITEL 0 Tests statistischer Hypothese I der Statistik muss ma oft Hypothese teste, z.b. muss ma ahad eier Stichprobe etscheide, ob ei ubekater Parameter eie vorgegebee Wert aimmt. Zuerst betrachte wir
MehrStatistik Einführung // Beschreibende Statistik 2 p.2/61
Statistik Eiführug Beschreibede Statistik Kapitel Statistik WU Wie Gerhard Derfliger Michael Hauser Jörg Leeis Josef Leydold Güter Tirler Rosmarie Wakolbiger Statistik Eiführug // Beschreibede Statistik
MehrTesten statistischer Hypothesen
Kapitel 9 Teste statistischer Hypothese 9.1 Eiführug, Sigifiaztests Sigifiaztest für µ bei der ormalverteilug bei beatem σ = : X i seie uabhägig ud µ, ) verteilt, µ sei ubeat. Stelle eie Hypothese über
MehrEffiziente Algorithmen I: Approximationsalgorithmen Motivation und Begriffe
Michael Auerbach 291 Effiziete Algorithe I: Approxiatiosalgorithe Motivatio ud Begriffe Viele fudaetale Optiierugsproblee lasse sich für e Praxis icht schell geug exakt löse. Daher besteht der Wusch, das
MehrStreuungsmaße. Prof. Dr. Paul Reuber. Institut für Geographie. Seminar Methoden der empirischen Humangeographie
Streuugsmaße Istitut für Geographie Streuugswerte (Streuugsmaße) Die Diskussio um die Mittelwerte hat die Vorteile dieser statistische Kewerte gezeigt, aber bereits, isbesodere beim arithmetische Mittel,
MehrNormalverteilung. Voraussetzung und verwandte Themen. Einführung. Ziel und Nutzen. Grundlagen
h Normalverteilug Voraussetzug ud verwadte Theme Für diese Beschreibuge sid Grudlage der Statistik ud isbesodere der statistische Verteiluge vorteilhaft. Weiterführede Theme sid: www.versuchsmethode.de/verteilugstests.pdf
MehrStatistik. 5. Schließende Statistik: Typische Fragestellung anhand von Beispielen. Kapitel 5: Schließende Statistik
Statistik Kapitel 5: Schließede Statistik 5. Schließede Statistik: Typische Fragestellug ahad vo Beispiele Beispiel 1» Aus 5 Messwerte ergebe sich für die Reißfestigkeit eier Garsorte der arithmetische
MehrFit in Mathe. April Klassenstufe 12 Summenzeichen Σ. a 1. a a n. 105 k 5 oder k
Thea Fit i Mathe Musterlösuge 1 April Klassestufe Suezeiche Σ {a 0,a 1, a,...,a } sei eie Folge vo +1 Zahle. Da wird defiiert a k :=a o a 1 a... a. Ist das erste Folgeglied a ud, so ist a k = a a 1...
Mehrh i Deskriptive Statistik 1-dimensionale Daten Daten und Häufigkeiten Seite 1 Nominal Ordinal Metrisch (Kardinal) Metrisch - klassiert
Deskriptive Statistik dimesioale Date Date ud Häufigkeite Seite Nomial Ordial Metrisch (Kardial Metrisch klassiert Beschreibug: Date habe keie atürliche Reihefolge. Bsp: Farbe, Religio, Geschlecht, Natioalität...
MehrUnivariate Verteilungen
(1) Aalyse: "deskriptive Statistike" Aalysiere -> deskriptive Statistike -> deskriptive Statistik Keie tabellarische Darstellug der Häufigkeitsverteilug () Aalyse: "Häufigkeitsverteilug" Aalysiere -> deskriptive
MehrDr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren
Dr. Jürge Seger IDUKTIVE STTISTIK Wahrscheilichkeitstheorie, Schätz- ud Testverfahre ÜBUG - LÖSUGE erutatioe. zahl der erutatioe vo verschiedefarbige erle!! 0. zahl der erutatioe vo 0 uerierte Kugel! 0!.8.800
MehrUnsere Daten. Konzentrationsmessung. Konzentrationskurve Summenkurve der Bierkonsumierung. Statistik 2. Vorlesung, Feb. 29, 2012
Statisti. Vorlesug, Feb. 9, Usere Date Höhe Gewicht 5 5 Coctails 5 7 75 5 7 cm Gewicht Glas Schuhgrösse Mathe 5 7 -.5..5..5..5 Reisezeit y 7 9 5 cm Mi Kozetratiosmessug Was für ei Ateil der Eiomme gehört
Mehrx 1, x 2,..., x n ist eine Liste von n reellen Zahlen. Das arithmetische Mittel x der Zahlen ist x = x 1 + x x n n
Mathemati macht Freu()de AB Statistische Kegröße ud Boxplot x 1, x,..., x ist eie Liste vo reelle Zahle. Das arithmetische Mittel x der Zahle ist x = x 1 + x + + x. Arithmetischer Mittelwert Arithmetischer
MehrLineare Abbildungen und Matrizen
Kapitel 6 Lieare Abbilduge ud Matrize I diese Kapitel werde wir lieare Abbilduge ittels sogeater Matrize beschreibe. Das Matrizekalkül wurde i Wesetliche vo C.F. Gauß, J.J. Sylvester ud A. Cayley i 19.
MehrFormelsammlung. zur Klausur. Beschreibende Statistik
Formelsammlug zur Klausur Beschreibede Statistik Formelsammlug Beschreibede Statistik. Semester 004/005 Statistische Date Qualitative Date Nomial skalierte Merkmalsauspräguge (Uterscheidugsmerkmale) köe
Mehr= 3. = 14,38... = x neu x = 0, = 97,87...%. Wie verändert sich der arithmetische Mittelwert von 20 Zahlen, wenn...
Mathemati macht Freu()de AB Statistische Kegröße ud Boxplot Arithmetischer Mittelwert x 1, x,..., x ist eie Liste vo reelle Zahle. Das arithmetische Mittel x der Zahle ist x = x 1 + x + + x. Arithmetischer
MehrSBP Mathe Aufbaukurs 1. Absolute und relative Häufigkeit. Das arithmetische Mittel und seine Eigenschaften. Das arithmetische Mittel und Häufigkeit
SBP Mathe Aufbaukurs 1 # 0 by Clifford Wolf # 0 Atwort Diese Lerkarte sid sorgfältig erstellt worde, erhebe aber weder Aspruch auf Richtigkeit och auf Vollstädigkeit. Das Lere mit Lerkarte fuktioiert ur
MehrEinführende Beispiele Arithmetische Folgen. Datei Nr SW. Das komplette Manuskript befindet sich auf der Mathematik - CD.
ZAHLENFOLGEN Eiführede Beispiele Arithmetische Folge Datei Nr. 400 SW Das komplette Mauskript befidet sich auf der Mathematik - CD Friedrich Buckel Februar 00 Iteratsgymasium Schloß Torgelow Ihalt Eiführede
MehrWS 2009/10. Diskrete Strukturen
WS 2009/10 Diskrete Strukture Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grudlage der Softwarezuverlässigkeit ud theoretische Iforatik Fakultät für Iforatik Techische Uiversität Müche http://www7.i.tu.de/u/courses/ds/ws0910
MehrSind Sie mit unserem Angebot zufrieden? ja nein weiß nicht
STATISTIK Eiführug Statistik kommt vom italieische Wort statistica, was so viel wie Staatsma bedeutet. Früher verwedete ma de Begriff ur für eie Auswertug vo Date (Klima, Bevölkerug, Bräuche,...) eies
MehrKapitel VI. Einige spezielle diskrete Verteilungen
Kapitel VI Eiige spezielle diskrete Verteiluge D 6 (Hypergeometrische Verteilug) Eie Zufallsvariable X heißt hypergeometrisch verteilt, we sie folgede Wahrscheilichkeitsfuktio besitzt: M N M P ( X ) p
MehrZur Definition. der wirksamen. Wärmespeicherkapazität
Ao. Uiv. Prof. Dipl.-Ig. Dr. tech. Klaus Kreč, Büro für Bauphysik, Schöberg a Kap, Österreich Zur Defiitio der wirksae Wärespeicherkapazität vo Ao. Uiv. Prof. Dipl.-Ig. Dr. tech. Klaus Kreč Büro für Bauphysik
MehrDr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren
Dr. Jürge Seger INDUKTIVE STATISTIK Wahrscheilichkeitstheorie, Schätz- ud Testverfahre ÜBUNG 9 - LÖSUNGEN. Ziehug vo Kugel aus eier Ure a. Die Zahl der Permutatio der Kugel, die aus Klasse utereiader gleicher
MehrSkript zum Modul Statistik
Skript zum Modul 4 - Statistik 5 Kozetratiosmaße Zusätzlich zu de Lageparameter (Sitzug 3), die markate Pukte (z.b. Media, Modus, Mittelwert) beschreibe ud de Streuugsparameter (Sitzug 4), die de Charakter
MehrSchätzen von Populationswerten
Schätze vo Populatioswerte SS00 7.Sitzug vom.06.00 Schätze vo Populatioswerte Ziel: Ermöglichug vo Aussage über die Grudgesamtheit ahad vo Stichprobedate Logische Methode: Iduktiosschluß Grudlage des Iduktiosschlusses:
MehrStatistik mit Excel 2013. Themen-Special. Peter Wies. 1. Ausgabe, Februar 2014 W-EX2013S
Statistik mit Excel 2013 Peter Wies Theme-Special 1. Ausgabe, Februar 2014 W-EX2013S 3 Statistik mit Excel 2013 - Theme-Special 3 Statistische Maßzahle I diesem Kapitel erfahre Sie wie Sie Date klassifiziere
Mehr2 ISO/BIPM-Leitfaden Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, GUM (2008 überarbeitet, die deutsche Fassung ist [3])
I- Messusicherheite: Lit.: Prof. Dr. Gerz Wahrscheilichkeitsrechug ud Usicherheitsberechug IO/BIPM-Leitfade Guide to the Epressio of Ucertaity i Measuremet, GUM (008 überarbeitet, die deutsche Fassug ist
MehrDie notwendigen Verteilungstabellen finden Sie z.b. hier:
Fakultät für Mathematik Istitute IAG ud IMO Prof. Dr. G. Kyureghya/Dr. M. Hödig Schätz- ud Prüfverfahre Die otwedige Verteilugstabelle fide Sie z.b. hier: http://www.ivwl.ui-kassel.de/kosfeld/lehre/zeitreihe/verteilugstabelle.pdf
MehrStatistische Maßzahlen. Statistik Vorlesung, 10. März, 2010. Beispiel. Der Median. Beispiel. Der Median für klassifizierte Werte.
Statistik Vorlesug,. ärz, Statistische aßzahle Iformatio zu verdichte, Besoderheite hervorzuhebe ittelwerte Aufgabe: die Lage der Verteilug auf der Abszisse zu zeige. Der odus: derjeige Wert, der im Häufigste
MehrSchätzung der Kovarianzmatrix
Schätzug der Kovariazmatrix Aus eiem Esemble vo Beobachtuge {x i } ka die Kovariazmatrix (Zetralmomete) geschätzt werde: C = E{( x µ )( x µ ) } = R µ µ xx x x xx x x ˆ 1 C ˆ ˆ xx = xk µ x xk µ x k = 1
MehrTutorium Mathematik I, M Lösungen
Tutorium Mathematik I, M Lösuge 16. November 2012 *Aufgabe 1. Ma utersuche die folgede Reihe auf Kovergez (a) ( 1) (1 ) (b) ( ) 2 +1 (c) (!) 3 10 (3)! (d) (e) (f) 2 +3 3 2 +1 3 ( 2 +1) 2 + 3 ( 2 +3) (g)
MehrEreignis Wahrscheinlichkeit P (A) A oder B P (A + B) A und B P (AB) B, wenna P (B A)
Kapitel 10 Statistik 10.1 Wahrscheilichkeit Das Ergebis eier Messug oder Beobachtug wird Ereigis geat. Ereigisse werde mit de Buchstabe A, B,...bezeichet. Die Messug eier kotiuierliche Variable x gibt
MehrVl Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 5
Vl Statistische Prozess- ud Qualitätskotrolle ud Versuchsplaug Übug 5 Aufgabe ) Sei p = P(A) die Wahrscheilichkeit für ei Ereigis A, dh., es gilt 0 p. Bereche Sie das Maximum der Fuktio f(p) = p(-p). Aufgabe
MehrStatistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug Übug 9 1 Ihalt der heutige Übug Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug Iformatioe zur Testatprüfug Besprechug der der Hausübug
MehrSchätzung der Kovarianzmatrix
Schätzug der Kovariazmatri Aus eiem Esemble vo Beobachtuge { i } ka die Kovariazmatri (Zetralmomete) geschätzt werde: C E{( )( ) } R ˆ 1 k ˆ k ˆ k 1 Schätzwert (edliche Summe): C ( )( ) ud dem Schätzwert:
MehrII. Grundzüge der Stichprobentheorie
II. Grudzüge der Stichprobetheorie Grüde für Stichprobeerhebug - deutlich gerigere Koste - größere Awedugsbreite - kürzere Erhebugs- ud Auswertugszeite - i der Regel größere Geauigkeit der Ergebisse Begriffsbestimmug
MehrVl Statistische Prozess und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 3
Vl Statistische Prozess ud Qualitätskotrolle ud Versuchsplaug Übug 3 Aufgabe ) Die Schichtdicke X bei eier galvaische Beschichtug vo Autoteile sei ormalverteilt N(μ,σ ). 4 Teile werde galvaisch beschichtet.
MehrHöhere Mathematik II für die Fachrichtungen Elektroingenieurwesen, Physik und Geodäsie inklusive Komplexe Analysis und Integraltransformationen
UNIVERSITÄT KARLSRUHE Istitut für Aalysis HDoz Dr P C Kustma Dipl-Math M Uhl Sommersemester 009 Höhere Mathematik II für die Fachrichtuge Elektroigeieurwese Physik ud Geodäsie iklusive Komplexe Aalysis
MehrPraktikum Vorbereitung Fertigungsmesstechnik Statistische Qualitätskontrolle
Praktikum Vorbereitug Fertigugsmesstechik Statistische Qualitätskotrolle Bei viele Erzeugisse ist es icht möglich jedes Werkstück zu prüfe, z.b.: bei Massefertigug. Hier ist es aus ökoomische Grüde icht
MehrFolgen und Reihen. 23. Mai 2002
Folge ud Reihe Reé Müller 23. Mai 2002 Ihaltsverzeichis 1 Folge 2 1.1 Defiitio ud Darstellug eier reelle Zahlefolge.................. 2 1.1.1 Rekursive Defiitio eier Folge......................... 3 1.2
MehrReader Teil 1: Beschreibende Statistik
Dr. Katharia Best Sommersemester 2011 14. April 2011 Reader Teil 1: Beschreibede Statistik WiMa-Praktikum Um Date darzustelle ud eie Übersicht über die Struktur der Date zu erstelle, stellt die beschreibede
MehrKapitel 6 : Punkt und Intervallschätzer
7 Kapitel 6 : Pukt ud Itervallschätzer Puktschätzuge. I der Statistik wolle wir Rückschlüsse auf das Wahrscheilichkeitsgesetz ziehe, ach dem ei vo us beobachtetes Zufallsexperimet abläuft. Hierzu beobachte
Mehr6. Übung - Differenzengleichungen
6. Übug - Differezegleichuge Beispiel 00 Gesucht sid alle Lösuge vo a) x + 3x + = 0 ud b) x + x + 7 = 0, jeweils für 0. Um diese lieare Differezegleichug erster Ordug zu löse, verwede wir die im Buch auf
MehrSchätzen von Populationswerten
Schätze vo Populatioswerte 7.Sitzug 35 Seite, SoSe 003 Schätze vo Populatioswerte Ziel: Ermöglichug vo Aussage über die Grudgesamtheit ahad vo Stichprobedate Logische Methode: Iduktiosschluss Grudlage
Mehr10. Testen von Hypothesen Seite 1 von 6
10. Teste vo Hypothese Seite 1 vo 6 10.1 Eiführug i das Teste vo Hypothese Eie Hypothese ist eie Vermutug bzw. Behauptug über die Wahrscheilichkeit eies Ereigisses. Mit Hilfe eies geeigete Tests (=Testverfahre)
MehrBeispiel: p-wert bei Chi-Quadrat-Anpassungstest (Grafik) Auftragseingangsbeispiel, realisierte Teststatistik χ 2 = , p-wert: 0.
8 Apassugs- ud Uabhägigkeitstests Chi-Quadrat-Apassugstest 8.1 Beispiel: p-wert bei Chi-Quadrat-Apassugstest (Grafik) Auftragseigagsbeispiel, realisierte Teststatistik χ 2 = 12.075, p-wert: 0.0168 f χ
MehrStatistik Einführung // Konfidenzintervalle für einen Parameter 7 p.2/39
Statistik Eiführug Kofidezitervalle für eie Parameter Kapitel 7 Statistik WU Wie Gerhard Derfliger Michael Hauser Jörg Leeis Josef Leydold Güter Tirler Rosmarie Wakolbiger Statistik Eiführug // Kofidezitervalle
MehrÜbungsaufgaben - Organisatorisches
Übugsaufgabe - Orgaisatorisches Der Abgabetermi der eue Übugsblätter ist: Motag, 4:00 Uhr Fehlerrechugsbriefkaste Der Abgabetermi der verbesserte Übugsblätter ist: Freitag, 6:00 Uhr T. Kießlig: Auswertug
MehrWissenschaftliches Arbeiten Studiengang Energiewirtschaft
Wisseschaftliches Arbeite Studiegag Eergiewirtschaft - Auswerte vo Date - Prof. Dr. Ulrich Hah WS 01/013 icht umerische Date Tet-Date: Datebak: Name, Eigeschafte, Matri-Tabelleform Spalte: übliche Aordug:
MehrEmpirische Verteilungsfunktion
KAPITEL 3 Empirische Verteilugsfuktio 3.1. Empirische Verteilugsfuktio Seie X 1,..., X uabhägige ud idetisch verteilte Zufallsvariable mit theoretischer Verteilugsfuktio F (t) = P[X i t]. Es sei (x 1,...,
MehrWirksamkeit, Effizienz. Beispiel: Effizienz. Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) Konsistenz im quadratischen Mittel
3 arameterpuktschätzer Eigeschafte vo Schätzfuktioe 3.3 Wirksamkeit, Effiziez 3 arameterpuktschätzer Eigeschafte vo Schätzfuktioe 3.3 Beispiel: Effiziez Defiitio 3.5 (Wirksamkeit, Effiziez Sei W eie parametrische
MehrLösungen ausgewählter Übungsaufgaben zum Buch. Elementare Stochastik (Springer Spektrum, 2012) Teil 4: Aufgaben zu den Kapiteln 7 und 8
1 Lösuge ausgewählter Übugsaufgabe zum Buch Elemetare Stochastik (Spriger Spektrum, 2012) Teil 4: Aufgabe zu de Kapitel 7 ud 8 Aufgabe zu Kapitel 7 Zu Abschitt 7.1 Ü7.1.1 Ω sei höchstes abzählbar, ud X,
Mehrvon solchen Abbildungen. Eine solche Folge bestimmt für jedes x M die Folge der Werte f n. Schreibt man dies noch einmal formal hin, so erhält man:
Gleichmäßige Kovergez Wir betrachte im Folgede Abbilduge f : M N, wobei M eie Mege ud N ei metrischer Raum ist. Isbesodere iteressiere ud Folge f vo solche Abbilduge. Eie solche Folge bestimmt für jedes
MehrWirksamkeit, Effizienz
3 Parameterpuktschätzer Eigeschafte vo Schätzfuktioe 3.3 Wirksamkeit, Effiziez Defiitio 3.5 (Wirksamkeit, Effiziez Sei W eie parametrische Verteilugsaahme mit Parameterraum Θ. 1 Seie θ ud θ erwartugstreue
MehrGrundlagen der Biostatistik und Informatik
Vergleich vo mehrere Stichprobe Grudlage der Biostatisti ud Iformati Hypotheseprüfuge III., Nichtparametrische Methode dr László Smeller Semmelweis Uiversität 0 Vergleich vo mehrere Stichprobe Boferroi
MehrMusterlösung für die Klausur zur Vorlesung Stochastik I im WiSe 2014/2015
Musterlösug für die Klausur zur Vorlesug Stochastik I im WiSe 204/205 Teil I wahr falsch Aussage Gilt E[XY ] = E[X]E[Y ] für zwei Zufallsvariable X ud Y mit edlicher Variaz, so sid X ud Y uabhägig. Für
MehrWahrscheinlichkeitstheorie und Statistik vom
INSTITUT FÜR MATHEMATISCHE STOCHASTIK WS 005/06 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Priv.-Doz. Dr. D. Kadelka Klausur Wahrscheilichkeitstheorie ud Statistik vom 9..006 Musterlösuge Aufgabe A: Gegebe sei eie Urliste
Mehr2. Repetition relevanter Teilbereiche der Statistik
. Repetitio Statistik Ökoometrie I - Peter Stalder. Repetitio relevater Teilbereiche der Statistik (Maddala Kapitel ) Zufallsvariable ud Wahrscheilichkeitsverteiluge Zufallsvariable X (stochastische Variable)
MehrStatistische Modelle und Parameterschätzung
Kapitel 2 Statistische Modelle ud Parameterschätzug 2. Statistisches Modell Die bisher betrachtete Modellierug eies Zufallsexperimetes erforderte isbesodere die Festlegug eier W-Verteilug. Oft besteht
MehrKlausur 3 Kurs 11ma3g Mathematik
202-06-2 Klausur 3 Kurs ma3g Mathematik Lösug I eier Lotto-Ure befide sich 49 Kugel, die mit de Zahle vo bis 49 beschriftet sid. Eie eizige Kugel wird gezoge. Bereche Sie die Wahrscheilichkeit, dass diese
MehrStatistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug Dr. Joche Köhler 9.04.008 Äderug Übugsstude Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug Die Gruppe vo Markus trifft sich am Doerstag statt im HCI D zusamme mit der Gruppe
MehrWISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK
WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK PROF. DR. ROLF HÜPEN FAKULTÄT FÜR WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT Seiar für Theoretische Wirtschaftslehre Vorlesugsprogra 14.05.2013 Streuugsaße 1. Norierte Etropie 2. Spaweite, Quartilsabstad,
Mehr. Mit dem Unit Hydrograph (U) und gegebenen Niederschlägen (P) kann der Direktabfluss für jeden Zeitpunkt n berechnet werden. Dies erfolgt nach:
Kursuterlage zum BSc Studiegag Geographie, FSU Jea, Modul 4 Die Eiheitsgagliie, Uit Hydrograph Eiheitsgagliie (Uit Hydrograph) Defiitio der Eiheitsgagliie Die Eiheitsgagliie (egl. uit hydrograph, Sherma
MehrV. Tests bez. zweier Verteilungsfunktionen
7 V. Tests bez. zweier Verteilugsfuktioe Seie X ud Y zwei uabhägige oralverteilte Zufallsvariable, für die zwei kokrete Stichprobe x, x,..., x bzw. y, y,..., y it de Ufäge bzw vorliege. a) X ud Y seie
Mehr38 Normen und Neumannsche Reihe
168 V. Lieare Algebra 38 Norme ud Neumasche Reihe Wir erier zuächst a (vgl. 15.6) 38.1 Normierte Räume. Es sei E ei Vektorraum über K = R oder K = C. Eie Abbildug : E [0, ) heißt Norm auf E, falls gilt
MehrFür eine n n-matrix A müssen wir die Gleichung. lösen. Falls (A λi) invertierbar ist, dann ist. Dann ist aber λ kein Eigenwert.
Geschlossees Leotief-Modell Ei Leotief-Modell für eie Volkswirtschaft heißt geschlosse, we der Kosum gleich der Produktio ist, d.h. we Kapitel 5 Eigewerte V x = x Es hadelt sich dabei um eie Spezialfall
MehrHalbleiter II. x 1 2 e ax dx = Γ ( ) verwendet werden. Außerdem gilt. 1. intrinsische Halbleiter. 4π 2 ( 2m. k b T ) a
Übuge zu Materialwisseschafte I Prof. Alexader Holleiter Übugsleiter: Jes Repp / ric Parziger Kotakt: jes.repp@wsi.tum.de / eric.parziger@wsi.tum.de Blatt 4, Besprechug:28.-3..23 Halbleiter II. itrisische
MehrInnerbetriebliche Leistungsverrechnung
Ierbetriebliche Leistugsverrechug I der Kostestellerechug bzw. im Betriebsabrechugsboge (BAB ist ach der Erfassug der primäre Kostestellekoste das Ziel, die sekudäre Kostestellekoste, also die Koste der
MehrKapitel 6: Statistische Qualitätskontrolle
Kapitel 6: Statistische Qualitätskotrolle 6. Allgemeies Für die Qualitätskotrolle i eiem Uterehme (produzieredes Gewerbe, Diestleistugsuterehme, ) gibt es verschiedee Möglichkeite. Statistische Prozesskotrolle
MehrKreisabbildungen. S 1 f S 1. Beispiele: (1) f = id, F = id,
Kreisabbilduge Im Folgede sehe wir us eie gaz spezielle Klasse vo dyamische Systeme a: Abbilduge auf dem Kreis. Diese sid eifach geug, so dass wir sie och recht leicht aalysiere köe, habe aber adererseits
MehrKennwerte Univariater Verteilungen
Kewerte Uivariater Verteiluge Kewerte Beschreibug vo Verteiluge durch eie (oder weige) Werte Werde auch als Parameter oder Maße vo Verteiluge bezeichet Ma uterscheidet: Lagemaße oder auch Maße der zetrale
MehrKonfidenzintervall_fuer_pi.doc Seite 1 von 6. Konfidenzintervall für den Anteilswert π am Beispiel einer Meinungsumfrage
Kofidezitervall_fuer_pi.doc Seite 1 vo 6 Kofidezitervall für de Ateilswert π am Beispiel eier Meiugsumfrage Nach eier Meiugsumfrage der Wochezeitug Bezirksblatt vom März 005, ei halbes Jahr vor de Ladtagswahle
MehrStatistik I Februar 2005
Statistik I Februar 2005 Aufgabe 0 Pukte Ei Merkmal X mit de mögliche Auspräguge 0 ud, das im Folgede wie ei kardialskaliertes Merkmal behadelt werde ka, wird a Merkmalsträger beobachtet. Dabei bezeichet
MehrEinführung in die beschreibende Statistik - Lösungen
Eiführug i die beschreibede Statistik - Lösuge Alte Katosschule Aarau Fachschaft Mathematik erstellt vo Roger Sax, Roger Keller ud Mariae Stei 05, Lösuge Kapitel Aufgabe. a) Das Parlamet (ud die Vertretug
Mehr3. Anwendungen der Differentialrechnung
Talorsche Formel ud Mittelwertsatz 4 Aweduge der Differetialrechug Talorsche Formel ud Mittelwertsatz Die Gleichug der Tagete = f ( ( a die Kurve = f( im Pukt (, liefert eie grobe Näherug für die Fuktio
Mehr3. Einführung in die Statistik
3. Eiführug i die Statistik Grudlegedes Modell zu Date: uabhägige Zufallsgröße ; : : : ; mit Verteilugsfuktio F bzw. Eizelwahrscheilichkeite p ; : : : ; p r i de Aweduge: kokrete reale Auspräguge ; : :
MehrStatistik, Abschnitt (1) Gegeben sei der Stichprobenvektor (X 1,..., X n ). Die Stichprobenfunktion. ˆµ k := 1 n. Xi k (1) i=1.
Statistik, Abschitt.. Schätzmethode.. Mometemethode Für Parameter, die sich i bekater Weise aus de Momete zusammesetze, erhält ma Schätzuge, idem ma die theoretische Momete durch die sogeate empirische
Mehr5.4.2 Die empirische Verteilungsfunktion als Ausgangspunkt
Tests 9 5.4 Der Kolmogorov Smirov Test Grudlage für de Kolmogorov Smirov Apassugs Test ist ei Satz vo Kolmogorov, die asymptotische Verteilug eier Statistik Δ betreffed. Aus Δ ergibt sich durch Modifikatio
MehrUlrich Stein Fehlerrechnung
Fehlerrechug Verteilug vo Messwerte Mittelwert Stadardabweichug Stadardfehler Rude vo Messwerte Darstellug vo Messwerte (Stellezahl) Fehlerfortpflazug Messergebisse Messug physikalische Realität Messgerät,
MehrMusterlösung. Prüfung Statistik Herbstsemester 2011
Prüfug Statistik Herbstsemester 2011 Musterlösug 1. 9 Pukte Lukas ud Markus habe bisher immer Feiste Mii-Brezel 100g des Herstellers Gammelbrot ud Söhe zum Züi gegesse. Vom städige Hugerklage vo Markus
Mehra) Vollständiges Messergebnis der Fläche A des Rechtecks mit den abweichungsbehafteten Kantenlängen a und b:
X Lösug zu ugabe 5: bweihugsortplazug a) Vollstädiges Messergebis der Flähe des Rehteks mit de abweihugsbehatete Kateläge a ud b: Viele Messgröße werde idirekt gemesse, d.h. um eie Messwert zu ermittel
MehrÜbungen zu QM III Mindeststichprobenumfang
Techische Hochschule Köl Fakultät für Wirtschafts- ud Rechtswisseschafte Prof. Dr. Arreberg Raum 221, Tel. 39 14 jutta.arreberg@th-koel.de Übuge zu QM III Mideststichprobeumfag Aufgabe 12.1 Sie arbeite
MehrÜbungsaufgaben - Organisatorisches
Übugsaufgabe - Orgaisatorisches Der Abgabetermi der eue Übugsblätter ist: Motag, 4:00 Uhr Fehlerrechugsbriefkaste Der Abgabetermi der verbesserte Übugsblätter ist: Freitag, 6:00 Uhr T. Kießlig: Auswertug
MehrKapitel 3: Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit
- 18 - (Kapitel 3 : Bedigte Wahrscheilichkeite ud Uabhägigkeit) Kapitel 3: Bedigte Wahrscheilichkeite ud Uabhägigkeit Wird bei der Durchführug eies stochastische Experimets bekat, daß ei Ereigis A eigetrete
MehrBeispiel: p-wert bei Chi-Quadrat-Anpassungstest (Grafik) Auftragseingangsbeispiel, realisierte Teststatistik χ 2 = , p-wert: 0.
8 Apassugs- ud Uabhägigkeitstests Chi-Quadrat-Apassugstest 81 Beispiel: p-wert bei Chi-Quadrat-Apassugstest (Grafik) Auftragseigagsbeispiel, realisierte Teststatistik χ 2 = 12075, p-wert: 00168 f χ 2 (4)
Mehr3 Kritischer Bereich zum Niveau α = 0.10: K = (χ 2 k 1;1 α, + ) = (χ2 5;0.90, + ) = (9.236, + ) 4 Berechnung der realisierten Teststatistik:
8 Apassugs- ud Uabhägigkeitstests Chi-Quadrat-Apassugstest 81 Beispiel: p-wert bei Chi-Quadrat-Apassugstest (Grafik) Auftragseigagsbeispiel, realisierte Teststatistik χ 2 1275, p-wert: 168 8 Apassugs-
Mehrn 1,n 2,n 3,...,n k in der Stichprobe auftreten. Für die absolute Häufigkeit können wir auch die relative Häufigkeit einsetzen:
61 6.2 Grudlage der mathematische Statistik 6.2.1 Eiführug i die mathematische Statistik I der mathematische Statistik behadel wir Masseerscheiuge. Wir habe es deshalb im Regelfall mit eier große Zahl
Mehr2. Schätzverfahren 2.1 Punktschätzung wirtschaftlicher Kennzahlen. Allgemein: Punktschätzung eines Parameters:
. Schätzverfahre. Puktschätzug wirtschaftlicher Kezahle Allgemei: Puktschätzug eies Parameters: Ermittlug eies Schätzwertes für eie ubekate Parameter eier Zufallsvariable i der Grudgesamtheit mit Hilfe
Mehr