Aufgaben zur Varianzanalyse

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Aufgaben zur Varianzanalyse"

Transkript

1 Aufgaben zur Varianzanalyse 1. Eine Firma möchte eine von fünf verschieden Maschinen kaufen: A, B, C, D oder E. Zur Entscheidungsfindung werden die Maschinen nach folgendem Experiment getestet: Es werden fünf verschiedene Benchmark-Jobs definiert und auf jeder der fünf Maschinen werden diese Jobs durchgeführt. Die Performance der Benchmark-Jobs (in Zeiteinheiten) auf den einzelnen Maschinen ist in der folgenden Tabelle dargestellt. A B C D E Job Job Job Job Job Bestehen Unterschiede bezüglich der Performance der Maschinen? 2. Man ergänze die fehlenden Werte in den folgenden Varianzanalysetabellen: a) Freiheits-grade Mittl. Quadratsumme Faktor A Faktor B 2 5,82 Rest 12 Total 750 F-Wert p-wert b) zwischen d.gruppen innerhalb d.gruppen Quadratsummen Wechselwirkung Quadratsummen Freiheits-grade Total 29 Mittl. Quadratsumme F-Wert 4 F = 4,72. 3,61 p-wert ANOVA-BSP 1

2 3. Vier Benzinmarken wurden bezüglich Verunreinigung untersucht. Die folgende Tabelle enthält die Ergebnisse der Untersuchung für die vier Marken: Marke Anzahl der Versuche (n i ) Mittlere Verunreinigung Standardabweichung A 6 1,8 0,15 B 8 0,9 0,25 C 10 1,4 0,1 D 5 1,6 0,06 Man überprüfe die Hypothese, ob die einzelnen Marken Unterschiede in der Verunreinigung aufweisen. 4. Für drei verschiedene Typen von Lampen wurde die Lebensdauer in einem Experiment getestet. Es ergaben sich folgende Lebensdauern (in Stunden): Typ1 Typ2 Typ Man führe für die Daten die Varianzanalyse durch. Welche Entscheidung trifft man am 5% Signifikanzniveau, welche am 1% Niveau? 5. Drei Nachhilfeinstitute bieten Vorbereitungskurse für Mathematikklausuren an. Von jedem Institut werden 10 KursteilnehmerInnen zufällig ausgewählt und ihre erreichten Punkte bei der Klausur ermittelt. Eine Zusammenfassung der Ergebnisse ist der folgenden Tabelle zu entnehmen: Erreichte Punkte Institut A Institut B Institut C Mittelwert 28,2 32,5 26,3 Standardabweichung 4,2 3,6 4,0 Anzahl Können die Abweichungen in den Leistungen auf reinen Zufall zurückgeführt werden? Welches Institut scheint das Beste zu sein? ANOVA-BSP 2

3 6. Eine Fluggesellschaft hat auf drei Routen die Zufriedenheit der Passagiere auf einer Skala von 1 bis 10 erhoben. Dabei ergaben sich die folgenden Resultate: Zufriedenheit Route A Route B Route C Mittelwert 4,17 6,50 5,83 Standardabweichung 1,47 1,87 2,23 Anzahl Gibt es signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen? (α = 0,01) 7. Drei verschiedene Kopierer sollen bezüglich Toner-Verbrauch in Liter pro Kopien verglichen werden. Von jeder Marke wurden 5 Kopierer getestet und folgende Verbrauchswerte gemessen: Marke A Marke B Marke C 3,5 4,6 2,8 4,2 5,2 2,6 2,7 5,4 2,1 2,9 5,1 3,1 3,7 3,4 3,5 a) Man teste zum Niveau α = 0,05 ob es signifikante Unterschiede im Verbrauch gibt. b) Welchen alternativen Test könnten Sie anwenden, wenn es nur zwei Marken gäbe? c) Welche Modellannahmen hat der Test aus a)? 8. Vier Düngemittel wurden hinsichtlich ihrer Wirkung auf den Ertrag untersucht. Dabei ergaben sich die folgenden Werte: Mittel A Mittel B Mittel C Mittel D Mittlerer Ertrag Standardabweichung 2,4 3,1 4,5 2,6 Stichprobenumfang a) Man erstelle ein Varianzanalyse -Tableau. b) Gibt es signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen? ANOVA-BSP 3

4 Ein Blockexperiment liegt dann vor, wenn die Grundgesamtheit in Blöcke eingeteilt ist und aus jedem Block eine Stichprobe vorliegt. Im Extremfall kann aus jedem Block nur eine Messreihe vorhanden sein. Bei den folgenden Beispielen 9 11 handelt es sich um Blockexperimente. 9. Es soll untersucht werden, ob sich vier verschieden Zigarettensorten hinsichtlich des Gehaltes einer krebserregenden Substanz unterscheiden. Die Untersuchung wird in 6 verschiedenen Labors durchgeführt, die unterschiedliche personelle und technische Ausstattung haben. Aus Kostengründen wird in jedem Labor nur eine Untersuchung pro Zigarettenmarke durchgeführt. Diese Messwerte werden zu Blöcken zusammengefasst. Es ergaben sich folgende Messergebnisse. Labor Marke 1 Marke 2 Marke 3 Marke Man untersuche mittels zweifacher Varianzanalyse ohne Wechselwirkungen die folgenden Fragen: a) Unterscheiden sich die Zigarettensorten hinsichtlich ihres Gehaltes an krebserregenden Substanzen? b) Unterscheiden sich die Labors in ihren Untersuchungsergebnissen? 10. In der folgenden Tabelle sind die Ernteerträge je Flächeneinheit auf vier verschiedenen Flächen, die mit drei verschiedenen Düngesorten behandelt wurden, zu finden. Fläche1 Fläche2 Fläche3 Fläche4 Dünger A 4,5 6,4 7,2 6,7 Dünger B 8,8 7,8 9,6 7 Dünger C 5,9 6,8 5,7 5,2 Man untersuche mittels zweifacher Varianzanalyse ohne Wechselwirkungen, ob es einen Unterschied beim Ernteertrag a) bezüglich der Dünger und b) bezüglich der Flächen gibt. ANOVA-BSP 4

5 11. Drei Firmen bieten unterschiedliche Präparate zur Verbesserung der physischen Leistung an. Um die Wirkung der Präparate zu vergleichen, werden diese Präparate von vier Testpersonen je eine Woche lang getestet. Dabei wissen die Personen nicht, welches Präparat sie in der jeweiligen Woche erhalten. Die Ergebnisse der Tests (in einem Score) sind in folgender Tabelle angegeben: Person Präparat 1 Präparat 2 Präparat a) Man teste zum Niveau α = 0,05, ob es signifikante Unterschiede zwischen den Präparaten gibt. b) Man teste zum Niveau α = 0,05, ob es signifikante Unterschiede zwischen den Versuchspersonen gibt. c) Ist es möglich mit den Daten einen Test auf Wechselwirkung zwischen Düngemittel und Versuchsfläche durchzuführen? 12. Der Benzinverbrauch von drei Automarken soll unter den zwei Versuchsbedingungen Stadt- und Überlandverkehr getestet werden. Die folgende Tabelle gibt den Benzinverbrauch in Liter je 100 km von jeweils drei Fahrzeugen im Stadt- und Überlandverkehr an Marke A Marke B Marke C Stadt 7,4 8,4 9,5 8,2 9,6 9,1 7,8 9,8 9 Überland 5,5 7,5 7,8 6,2 7,3 8 6,3 6,9 8,1 a) Welche Automarke scheint am wenigsten zu verbrauchen? b) Sind die Unterschiede im Verbrauch der einzelnen Marken signifikant? c) Gibt es Wechselwirkungen zwischen den Marken und den Versuchsbedingungen Stadt und Überland? Alle Tests sind auf einem Niveau α = 0,05 durchzuführen. ANOVA-BSP 5

6 13. In der folgenden Tabelle sind die prozentuellen Veränderungen der Wirtschaftsleistung von drei verschiedenen Branchen gegliedert nach kleinen und großen Betrieben angegeben. Branche Kleinbetrieb Großbetrieb Metallindustrie 3,5-0,2 Textilindustrie 5,4 4,2 Handel 8,6 9,4 Man teste zum Niveau α = 0,05 die folgenden Hypothesen: a) Die einzelnen Branchen haben ein unterschiedliches Wirtschaftswachstum. b) Klein- und Großbetriebe haben ein unterschiedliches Wirtschaftswachstum. 14. Drei verschiedene Medikamente B1, B2 und B3 wurden bei der Behandlung von zwei Arten von Krankheiten verwendet. Für den Behandlungserfolg wurden Maßzahlen erhoben, die in folgender Tabelle angegeben sind. Mittel B1 Mittel B2 Mittel B3 Krankheit Krankheit Man stelle die Daten in geeigneter Weise grafisch dar und analysiere sie in Hinblick auf die folgenden Fragestellungen: a) Welches Medikament scheint am effizientesten? Welches am wenigsten effizient? b) Sind die beiden Krankheiten gleich schwer zu behandeln? c) Gibt es eine Wechselwirkung zwischen den Krankheiten und den Medikamenten? ANOVA-BSP 6

Prüfung aus Statistik 2 für SoziologInnen

Prüfung aus Statistik 2 für SoziologInnen Prüfung aus Statistik 2 für SoziologInnen 11. Oktober 2013 Gesamtpunktezahl =80 Name in Blockbuchstaben: Matrikelnummer: Wissenstest (maximal 16 Punkte) Kreuzen ( ) Sie die jeweils richtige Antwort an.

Mehr

Statistik für Naturwissenschaftler

Statistik für Naturwissenschaftler Hans Walser Statistik für Naturwissenschaftler 9 t-verteilung Lernumgebung Hans Walser: 9 t-verteilung ii Inhalt 1 99%-Vertrauensintervall... 1 2 95%-Vertrauensintervall... 1 3 Akkus... 2 4 Wer ist der

Mehr

a) Man bestimme ein 95%-Konfidenzintervall für den Anteil der Wahlberechtigten, die gegen die Einführung dieses generellen

a) Man bestimme ein 95%-Konfidenzintervall für den Anteil der Wahlberechtigten, die gegen die Einführung dieses generellen 2) Bei einer Stichprobe unter n=800 Wahlberechtigten gaben 440 an, dass Sie gegen die Einführung eines generellen Tempolimits von 100km/h auf Österreichs Autobahnen sind. a) Man bestimme ein 95%-Konfidenzintervall

Mehr

Einfaktorielle Varianzanalyse Vergleich mehrerer Mittelwerte

Einfaktorielle Varianzanalyse Vergleich mehrerer Mittelwerte Einfaktorielle Varianzanalyse Vergleich mehrerer Mittelwerte Es wurden die anorganischen Phosphatwerte im Serum (mg/dl) eine Stunde nach einem Glukosetoleranztest bei übergewichtigen Personen mit Hyperinsulinämie,

Mehr

FF Düsseldorf WS 2007/08 Prof. Dr. Horst Peters. Vorlesung Quantitative Methoden 1B im Studiengang Business Administration (Bachelor) Seite 1 von 6

FF Düsseldorf WS 2007/08 Prof. Dr. Horst Peters. Vorlesung Quantitative Methoden 1B im Studiengang Business Administration (Bachelor) Seite 1 von 6 Vorlesung Quantitative Methoden 1B im Studiengang Business Administration (Bachelor) Seite 1 von 6 (Konfidenzintervalle, Gauß scher Mittelwerttest) 1. Bei einem bestimmten Großraumflugzeug sei die Auslastung

Mehr

t-tests Lösung: b) und c)

t-tests Lösung: b) und c) t-tests 2015 Assessmentmodul 1 - Frage B10: Ein Team von Gesundheitspsychologinnen hat ein Programm entwickelt, das die Studierenden der Universität Zürich dazu anregen soll, mehr Sport zu treiben. In

Mehr

Einfache Varianzanalyse für unabhängige Stichproben

Einfache Varianzanalyse für unabhängige Stichproben Einfache Varianzanalyse für unabhängige Stichproben VARIANZANALYSE Die Varianzanalyse ist das dem t-test entsprechende Mittel zum Vergleich mehrerer (k 2) Stichprobenmittelwerte. Sie wird hier mit VA abgekürzt,

Mehr

Prüfung aus Statistik 2 für SoziologInnen

Prüfung aus Statistik 2 für SoziologInnen Prüfung aus Statistik 2 für SoziologInnen 26. Jänner 2008 Gesamtpunktezahl =80 Name in Blockbuchstaben: Matrikelnummer: SKZ: 1) Bei einer Erhebung über den Beliebtheitsgrad von Politikern wurden n=400

Mehr

Prüfung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik MASCHINENBAU 2003

Prüfung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik MASCHINENBAU 2003 Prüfung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik MASCHINENBAU 2003. Eine seltene Krankheit trete mit Wahrscheinlichkeit : 0000 auf. Die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass ein bei einem Erkrankten durchgeführter

Mehr

Statistische Tests (Signifikanztests)

Statistische Tests (Signifikanztests) Statistische Tests (Signifikanztests) [testing statistical hypothesis] Prüfen und Bewerten von Hypothesen (Annahmen, Vermutungen) über die Verteilungen von Merkmalen in einer Grundgesamtheit (Population)

Mehr

Konkretes Durchführen einer Inferenzstatistik

Konkretes Durchführen einer Inferenzstatistik Konkretes Durchführen einer Inferenzstatistik Die Frage ist, welche inferenzstatistischen Schlüsse bei einer kontinuierlichen Variablen - Beispiel: Reaktionszeit gemessen in ms - von der Stichprobe auf

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik 10. Vorlesung - 017 Quantil der Ordnung α für die Verteilung des beobachteten Merkmals X ist der Wert z α R für welchen gilt z 1 heißt Median. P(X < z α ) α P(X z α ). Falls X stetige zufällige Variable

Mehr

Varianzvergleiche bei normalverteilten Zufallsvariablen

Varianzvergleiche bei normalverteilten Zufallsvariablen 9 Mittelwert- und Varianzvergleiche Varianzvergleiche bei zwei unabhängigen Stichproben 9.3 Varianzvergleiche bei normalverteilten Zufallsvariablen Nächste Anwendung: Vergleich der Varianzen σa 2 und σ2

Mehr

Übungsaufgaben zu Kapitel 2 und 3

Übungsaufgaben zu Kapitel 2 und 3 Inhaltsverzeichnis: Übungsaufgaben zu Kapitel 2 und 3... 2 Aufgabe 1... 2 Aufgabe 2... 2 Aufgabe 3... 2 Aufgabe 4... 3 Aufgabe 5... 3 Aufgabe 6... 3 Aufgabe 7... 4 Aufgabe 8... 4 Aufgabe 9... 5 Aufgabe

Mehr

Inhaltsverzeichnis: Aufgaben zur Vorlesung Statistik Seite 1 von 10 Prof. Dr. Karin Melzer, Prof. Dr. Gabriele Gühring, Fakultät Grundlagen

Inhaltsverzeichnis: Aufgaben zur Vorlesung Statistik Seite 1 von 10 Prof. Dr. Karin Melzer, Prof. Dr. Gabriele Gühring, Fakultät Grundlagen Inhaltsverzeichnis: 1. Übungsaufgaben zu Kapitel 2 und 3... 2 Aufgabe 1... 2 Aufgabe 2... 2 Aufgabe 3... 2 Aufgabe 4... 2 Aufgabe 5... 3 Aufgabe 6... 3 Aufgabe 7... 4 Aufgabe 8... 4 Aufgabe 9... 4 Aufgabe

Mehr

LV: Höhere und Angewandte Mathematik Teil: Statistik (Teil: Numerik&Simulation: Prof. Günter)

LV: Höhere und Angewandte Mathematik Teil: Statistik (Teil: Numerik&Simulation: Prof. Günter) LV: Höhere und Angewandte Mathematik Teil: Statistik (Teil: Numerik&Simulation: Prof. Günter) Am Ende: Gemeinsame Klausur mit 2 Teilen, jeder Teil geht mit 50% in die Endnote ein. Teil (5 ECTS) Grabowski

Mehr

Zweifache Varianzanalyse

Zweifache Varianzanalyse Zweifache Varianzanalyse Man kann mittels VA auch den (gleichzeitigen) Einfluss mehrerer Faktoren (unabhängige Variablen) auf ein bestimmtes Merkmal (abhängige Variable) analysieren. Die Wirkungen werden

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. 11. Vorlesung /2019

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. 11. Vorlesung /2019 Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik 11. Vorlesung - 2018/2019 Quantil der Ordnung α für die Verteilung des beobachteten Merkmals X ist der Wert z α R für welchen gilt z 1 2 heißt Median. P(X < z

Mehr

Mathematik für Biologen

Mathematik für Biologen Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 20. Januar 2011 1 Der F -Test zum Vergleich zweier Varianzen 2 Beispielhafte Fragestellung Bonferroni-Korrektur

Mehr

Einfaktorielle Varianzanalyse

Einfaktorielle Varianzanalyse Kapitel 16 Einfaktorielle Varianzanalyse Im Zweistichprobenproblem vergleichen wir zwei Verfahren miteinander. Nun wollen wir mehr als zwei Verfahren betrachten, wobei wir unverbunden vorgehen. Beispiel

Mehr

Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 5

Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 5 Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 5 Dr. Andreas Wünsche TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 13. November 2017 Dr. Andreas Wünsche Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 5 Version:

Mehr

Kapitel 6: Zweifaktorielle Varianzanalyse

Kapitel 6: Zweifaktorielle Varianzanalyse Kapitel 6: Zweifaktorielle Varianzanalyse Berechnen der Teststärke a priori bzw. Stichprobenumfangsplanung 1 Teststärkebestimmung a posteriori 4 Berechnen der Effektgröße f² aus empirischen Daten und Bestimmung

Mehr

Musterlösung. Modulklausur Multivariate Verfahren

Musterlösung. Modulklausur Multivariate Verfahren Musterlösung Modulklausur 31821 Multivariate Verfahren 25. September 2015 Aufgabe 1 (15 Punkte) Kennzeichnen Sie die folgenden Aussagen zur Regressionsanalyse mit R für richtig oder F für falsch. F Wenn

Mehr

5. Seminar Statistik

5. Seminar Statistik Sandra Schlick Seite 1 5. Seminar 5. Seminar Statistik 30 Kurztest 4 45 Testen von Hypothesen inkl. Übungen 45 Test- und Prüfverfahren inkl. Übungen 45 Repetitorium und Prüfungsvorbereitung 15 Kursevaluation

Mehr

Übungsaufgaben zu Kapitel 5

Übungsaufgaben zu Kapitel 5 Übungsaufgaben zu Kapitel 5 Lösungen zu den Übungsaufgaben ab Seite 9. Aufgabe 9 Bei der Herstellung von Schokoladentafeln interessiert a) das durchschnittliche Abfüllgewicht einer Tafel Schokolade. b)

Mehr

6. Tutoriumsserie Statistik II

6. Tutoriumsserie Statistik II 6. Tutoriumsserie Statistik II 1. Aufgabe: Eine Unternehmensabteilung ist ausschließlich mit der Herstellung eines einzigen Produktes beschäftigt. Für 10 Perioden wurden folgende Produktmenge y und Gesamtkosten

Mehr

Prüfung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik MASCHINENBAU 2002

Prüfung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik MASCHINENBAU 2002 Prüfung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik MASCHINENBAU 2002 1. Ein Chemiestudent hat ein Set von 10 Gefäßen vor sich stehen, von denen vier mit Salpetersäure Stoff A), vier mit Glyzerin Stoff

Mehr

Webergänzung zu Kapitel 10

Webergänzung zu Kapitel 10 10.1.5 Varianzanalyse (ANOVA: analysis of variance ) Im Kapitel 10 haben wir uns hauptsächlich mit Forschungsbeispielen beschäftigt, die nur zwei Ergebnissätze hatten (entweder werden zwei unterschiedliche

Mehr

Klassifikation von Signifikanztests

Klassifikation von Signifikanztests Klassifikation von Signifikanztests nach Verteilungsannahmen: verteilungsabhängige = parametrische Tests verteilungsunabhängige = nichtparametrische Tests Bei parametrischen Tests werden im Modell Voraussetzungen

Mehr

Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften

Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften t-test Varianzanalyse (ANOVA) Übersicht Vergleich von Mittelwerten 2 Gruppen: t-test einfaktorielle ANOVA > 2 Gruppen: einfaktorielle ANOVA Seeigel und

Mehr

Klausur zur Vorlesung

Klausur zur Vorlesung Institut für Mathematische Stochastik WS 2004/2005 Universität Karlsruhe 14. Februar 2005 Dr. Bernhard Klar Sebastian Müller Aufgabe 1: (15 Punkte) Klausur zur Vorlesung Statistik für Biologen Musterlösungen

Mehr

Statistik Prüfung 24. Jänner 2008

Statistik Prüfung 24. Jänner 2008 Statistik Prüfung 24. Jänner 2008 February 10, 2008 Es ist immer nur EINE Antwort richtig, bei falsch beantworteten Fragen gibt es KEINEN Punktabzug. Werden mehrere Antworten bei einer Frage angekreuzt,

Mehr

STATISTISCHE MUSTERANALYSE - DARSTELLUNGSVORSCHLAG

STATISTISCHE MUSTERANALYSE - DARSTELLUNGSVORSCHLAG STATISTISCHE MUSTERANALYSE - DARSTELLUNGSVORSCHLAG Statistische Methoden In der vorliegenden fiktiven Musterstudie wurden X Patienten mit XY Syndrom (im folgenden: Gruppe XY) mit Y Patienten eines unauffälligem

Mehr

Permutationstests II.

Permutationstests II. Resampling Methoden Dortmund, 2005 (Jenő Reiczigel) 1 Permutationstests II. 1. Zwei-Stichprobentest auf Variabilität 2. Mehrere Stichproben: Vergleich von Mittelwerten 3. Kurzer Exkurs: Präzision von Monte

Mehr

4.1. Verteilungsannahmen des Fehlers. 4. Statistik im multiplen Regressionsmodell Verteilungsannahmen des Fehlers

4.1. Verteilungsannahmen des Fehlers. 4. Statistik im multiplen Regressionsmodell Verteilungsannahmen des Fehlers 4. Statistik im multiplen Regressionsmodell In diesem Kapitel wird im Abschnitt 4.1 zusätzlich zu den schon bekannten Standardannahmen noch die Annahme von normalverteilten Residuen hinzugefügt. Auf Basis

Mehr

Beispiel 1: Zweifache Varianzanalyse für unabhängige Stichproben

Beispiel 1: Zweifache Varianzanalyse für unabhängige Stichproben Beispiel 1: Zweifache Varianzanalyse für unabhängige Stichproben Es wurden die Körpergrößen von 3 Versuchspersonen, sowie Alter und Geschlecht erhoben. (Jeweils Größen pro Faktorstufenkombination). (a)

Mehr

Klassifikation von Signifikanztests

Klassifikation von Signifikanztests Klassifikation von Signifikanztests nach Verteilungsannahmen: verteilungsabhängige = parametrische Tests verteilungsunabhängige = nichtparametrische Tests Bei parametrischen Tests werden im Modell Voraussetzungen

Mehr

10,24 ; 10,18 ; 10,28 ; 10,25 ; 10,31.

10,24 ; 10,18 ; 10,28 ; 10,25 ; 10,31. Bei einer Flaschenabfüllanlage ist die tatsächliche Füllmenge einer Flasche eine normalverteilte Zufallsvariable mit einer Standardabweichung = 3 [ml]. Eine Stichprobe vom Umfang N = 50 ergab den Stichprobenmittelwert

Mehr

Mathematik für Biologen

Mathematik für Biologen Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun http://blog.ruediger-braun.net Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 21. Januar 2015 1 t-tests für Erwartungswerte Verbundene und unverbundene Stichproben

Mehr

Nachklausur zur Vorlesung. Statistik für Studierende der Biologie

Nachklausur zur Vorlesung. Statistik für Studierende der Biologie Institut für Mathematische Stochastik WS 1999/2000 Universität Karlsruhe 11. Mai 2000 Dr. Bernhard Klar Nachklausur zur Vorlesung Statistik für Studierende der Biologie Bearbeitungszeit: 90 Minuten Name:

Mehr

Tutorium zur VO Statistik Beispielsammlung Teil 2. Schließende Statistik

Tutorium zur VO Statistik Beispielsammlung Teil 2. Schließende Statistik Schließende Statistik 1. BEISPIEL Mobilfunkstrahlung Man hat aus zweihundert Messungen von Mobilfunkstrahlung, die zu verschiedenen Zeiten an einer sehr belebten Stelle durchgeführt wurden, einen Mittelwert

Mehr

Aufgaben zu Kapitel 5:

Aufgaben zu Kapitel 5: Aufgaben zu Kapitel 5: Aufgabe 1: Ein Wissenschaftler untersucht, in wie weit die Reaktionszeit auf bestimmte Stimuli durch finanzielle Belohnung zu steigern ist. Er möchte vier Bedingungen vergleichen:

Mehr

Klausur zur Vorlesung

Klausur zur Vorlesung Institut für Mathematische Stochastik WS 2006/2007 Universität Karlsruhe 12. Februar 2007 Priv.-Doz. Dr. D. Kadelka Dipl.-Math. W. Lao Aufgabe 1 (15 Punkte) Klausur zur Vorlesung Statistik für Biologen

Mehr

Statistik II Übung 3: Hypothesentests

Statistik II Übung 3: Hypothesentests Statistik II Übung 3: Hypothesentests Diese Übung beschäftigt sich mit der Anwendung diverser Hypothesentests (zum Beispiel zum Vergleich der Mittelwerte und Verteilungen zweier Stichproben). Verwenden

Mehr

Vorlesung 12a. Kann das Zufall sein? Beispiele von statistischen Tests

Vorlesung 12a. Kann das Zufall sein? Beispiele von statistischen Tests Vorlesung 12a Kann das Zufall sein? Beispiele von statistischen Tests 1 Beispiel 1: Passen die Verhältnisse in den Rahmen? Fishers exakter Test (vgl. Buch S. 130/131 2 Sir Ronald Fisher 1890-1962 3 Aus

Mehr

5. Lektion: Einfache Signifikanztests

5. Lektion: Einfache Signifikanztests Seite 1 von 7 5. Lektion: Einfache Signifikanztests Ziel dieser Lektion: Du ordnest Deinen Fragestellungen und Hypothesen die passenden einfachen Signifikanztests zu. Inhalt: 5.1 Zwei kategoriale Variablen

Mehr

Aufgabe 3 Bei 16 PKWs desselben Typs wurde der Benzinverbrauch pro 100 km gemessen. Dabei ergab sich die folgende Urliste (in Liter pro 100km):

Aufgabe 3 Bei 16 PKWs desselben Typs wurde der Benzinverbrauch pro 100 km gemessen. Dabei ergab sich die folgende Urliste (in Liter pro 100km): Mathematik II für Naturwissenschaften Dr. Christine Zehrt 21.02.19 Übung 1 (für Pharma/Geo/Bio/Stat) Uni Basel Besprechung der Lösungen: 26./27. Februar 2019 in den Übungsstunden Bestimmen Sie zu den folgenden

Mehr

Testklausur(1) Mathematik III, Teil Statistik

Testklausur(1) Mathematik III, Teil Statistik Ernst-Abbe-ochschule Jena FB Grundlagenwissenschaften Testklausur() Mathematik III, Teil Statistik Tag der Prüfung Bearbeitungszeit: Studiengang: Name: Zugelassene ilfsmittel: 45 Minuten MT Ma Matrikel-Nr.

Mehr

Mehrfaktorielle Varianzanalyse

Mehrfaktorielle Varianzanalyse Professur E-Learning und Neue Medien Institut für Medienforschung Philosophische Fakultät Einführung in die Statistik Mehrfaktorielle Varianzanalyse Überblick Einführung Empirische F-Werte zu einer zweifaktoriellen

Mehr

7. Lösung weitere Übungsaufgaben Statistik II WiSe 2017/2018

7. Lösung weitere Übungsaufgaben Statistik II WiSe 2017/2018 7. Lösung weitere Übungsaufgaben Statistik II WiSe 2017/2018 1. Aufgabe: Die durchschnittliche tägliche Verweildauer im Internet wurde bei 60 Studierenden (30 Männer und 30 Frauen) erfragt. Die Studierenden

Mehr

Anpassungstests VORGEHENSWEISE

Anpassungstests VORGEHENSWEISE Anpassungstests Anpassungstests prüfen, wie sehr sich ein bestimmter Datensatz einer erwarteten Verteilung anpasst bzw. von dieser abweicht. Nach der Erläuterung der Funktionsweise sind je ein Beispiel

Mehr

Statistik-Übungsaufgaben

Statistik-Übungsaufgaben Statistik-Übungsaufgaben 1) Bei der Produktion eine Massenartikels sind erfahrungsgemäß 20 % aller gefertigten Erzeugnisse unbrauchbar. Es wird eine Stichprobe vom Umfang n =1000 entnommen. Wie groß ist

Mehr

Grundlagen der Statistik

Grundlagen der Statistik Grundlagen der Statistik Übung 15 009 FernUniversität in Hagen Alle Rechte vorbehalten Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Übersicht über die mit den Übungsaufgaben geprüften Lehrzielgruppen Lehrzielgruppe

Mehr

Konfidenzintervalle Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Anteilswert Differenzen von Erwartungswert Anteilswert

Konfidenzintervalle Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Anteilswert Differenzen von Erwartungswert Anteilswert Konfidenzintervalle Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Anteilswert Differenzen von Erwartungswert Anteilswert Beispiel für Konfidenzintervall Im Prinzip haben wir

Mehr

C) Erkläre alle Haupt- und Interaktionseffekte inkl. Richtiger formaler Statistik-Darstellung.

C) Erkläre alle Haupt- und Interaktionseffekte inkl. Richtiger formaler Statistik-Darstellung. Gedächtnisprotokoll EEP WS 18/19 1. Termin Offene Fragen: (Insgesamt 28 offene) 1) Es wurde eine Studie zum Thema Anstrengung und BDNF-(Nervenwachstumshormon) Gehalt im Blut durchgeführt. Die Versuchspersonen

Mehr

Lösungen zum Aufgabenblatt 14

Lösungen zum Aufgabenblatt 14 Lösungen zum Aufgabenblatt 14 61. Das Gewicht von Brötchen (gemessen in g) sei zufallsabhängig und werde durch eine normalverteilte Zufallsgröße X N(µ, 2 ) beschrieben, deren Varianz 2 = 49 g 2 bekannt

Mehr

Korrelation, Regression und Signifikanz

Korrelation, Regression und Signifikanz Professur Forschungsmethodik und Evaluation in der Psychologie Übung Methodenlehre I, und Daten einlesen in SPSS Datei Textdaten lesen... https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://d15cw65ipcts

Mehr

Wahrscheinlichkeit und Statistik BSc D-INFK

Wahrscheinlichkeit und Statistik BSc D-INFK Prof. Dr. P. Bühlmann ETH Zürich Winter 2010 Wahrscheinlichkeit und Statistik BSc D-INFK 1. (10 Punkte) Bei den folgenden 10 Fragen ist jeweils genau eine Antwort richtig. Es gibt pro richtig beantwortete

Mehr

Übungs-Klausur zur Vorlesung Statistik II

Übungs-Klausur zur Vorlesung Statistik II Universität Siegen, FB 1, Fach Soziologie Prof. Dr. Wolfgang Ludwig-Mayerhofer Übungs-Klausur zur Vorlesung Statistik II Bei jeder Frage ist die Anzahl der zu erzielenden Punkte vermerkt. Insgesamt können

Mehr

Sitzung 4: Übungsaufgaben für Statistik 1

Sitzung 4: Übungsaufgaben für Statistik 1 1 Sitzung 4: Übungsaufgaben für Statistik 1 Aufgabe 1: In einem Leistungstest werden von den Teilnehmern folgende Werte erzielt: 42.3; 28.2; 30.5, 32.0, 33.0, 38.8. Geben Sie den Median, die Spannweite

Mehr

1. Inhaltsverzeichnis. 2. Abbildungsverzeichnis

1. Inhaltsverzeichnis. 2. Abbildungsverzeichnis 1. Inhaltsverzeichnis 1. Inhaltsverzeichnis... 1 2. Abbildungsverzeichnis... 1 3. Einleitung... 2 4. Beschreibung der Datenquelle...2 5. Allgemeine Auswertungen...3 6. Detaillierte Auswertungen... 7 Zusammenhang

Mehr

T-Test für den Zweistichprobenfall

T-Test für den Zweistichprobenfall T-Test für den Zweistichprobenfall t-test (unbekannte, gleiche Varianzen) Test auf Lageunterschied zweier normalverteilter Grundgesamtheiten mit unbekannten, aber gleichen Varianzen durch Vergleich der

Mehr

Statistik Zusätzliche Beispiele SS 2018 Blatt 3: Schließende Statistik

Statistik Zusätzliche Beispiele SS 2018 Blatt 3: Schließende Statistik Statistik Zusätzliche Beispiele SS 2018 Blatt 3: Schließende Statistik 1. I Ein Personalchef führt so lange Vorstellungsgespräche durch bis der erste geeignete Bewerber darunter ist und stellt diesen an.

Mehr

Kapitel 5 - Einfaktorielle Experimente mit festen und zufälligen Effekten

Kapitel 5 - Einfaktorielle Experimente mit festen und zufälligen Effekten Kapitel 5 - Einfaktorielle Experimente mit festen und zufälligen Effekten 5.1. Einführung Einfaktorielle Varianzanalyse Überprüft die Auswirkung einer gestuften (s), unabhängigen Variable X, auch Faktor

Mehr

Inhaltsverzeichnis: Aufgaben zur Vorlesung Statistik Kapitel 1 bis 3 Seite 1 von 11 Prof. Dr. Karin Melzer, Fakultät Grundlagen

Inhaltsverzeichnis: Aufgaben zur Vorlesung Statistik Kapitel 1 bis 3 Seite 1 von 11 Prof. Dr. Karin Melzer, Fakultät Grundlagen Inhaltsverzeichnis: Übungsaufgaben zu Kapitel 2 und 3... 2 Aufgabe 1... 2 Aufgabe 2... 2 Aufgabe 3... 2 Aufgabe 4... 3 Aufgabe 5... 3 Aufgabe 6... 3 Aufgabe 7... 4 Aufgabe 8... 4 Aufgabe 9... 5 Aufgabe

Mehr

Einfache Varianzanalyse für abhängige

Einfache Varianzanalyse für abhängige Einfache Varianzanalyse für abhängige Stichproben Wie beim t-test gibt es auch bei der VA eine Alternative für abhängige Stichproben. Anmerkung: Was man unter abhängigen Stichproben versteht und wie diese

Mehr

Aufgaben zu Kapitel 3

Aufgaben zu Kapitel 3 Aufgaben zu Kapitel 3 Aufgabe 1 a) Berechnen Sie einen t-test für unabhängige Stichproben für den Vergleich der beiden Verarbeitungsgruppen strukturell und emotional für die abhängige Variable neutrale

Mehr

Einleitung. Statistik. Bsp: Ertrag Weizen. 6.1 Einfache Varianzanalyse

Einleitung. Statistik. Bsp: Ertrag Weizen. 6.1 Einfache Varianzanalyse Einleitung Statistik Institut für angewandte Statistik & EDV Universität für Bodenkultur Wien Der Begriff Varianzanalyse (analysis of variance, ANOVA) taucht an vielen Stellen in der Statistik mit unterschiedlichen

Mehr

Statistiktutorium (Kurs Frau Jacobsen)

Statistiktutorium (Kurs Frau Jacobsen) Statistiktutorium (Kurs Frau Jacobsen) von Timo Beddig 1 Grundbegriffe p = Punktschätzer, d.h. der Mittelwert aus der Stichprobe, auf Basis dessen ein angenäherter Wert für den unbekannten Parameter der

Mehr

Wahrscheinlichkeit 1-α: richtige Entscheidung - wahrer Sachverhalt stimmt mit Testergebnis überein. Wahrscheinlichkeit α: falsche Entscheidung -

Wahrscheinlichkeit 1-α: richtige Entscheidung - wahrer Sachverhalt stimmt mit Testergebnis überein. Wahrscheinlichkeit α: falsche Entscheidung - wahrer Sachverhalt: Palette ist gut Palette ist schlecht Entscheidung des Tests: T K; Annehmen von H0 ("gute Palette") positive T > K; Ablehnen von H0 ("schlechte Palette") negative Wahrscheinlichkeit

Mehr

Klausur Stochastik. ME/SD/RE (Ma) (nicht zutreffendes bitte streichen)

Klausur Stochastik. ME/SD/RE (Ma) (nicht zutreffendes bitte streichen) Ernst-Abbe-Hochschule Jena FB Grundlagenwissenschaften Klausur Stochastik Tag der Prüfung: Bearbeitungszeit: Studiengang: 90 min ME/SD/RE (Ma) (nicht zutreffendes bitte streichen) Name: Matrikel-Nr.: Bitte

Mehr

Testen von Hypothesen:

Testen von Hypothesen: Testen von Hypothesen: Ein Beispiel: Eine Firma produziert Reifen. In der Entwicklungsabteilung wurde ein neues Modell entwickelt, das wesentlich ruhiger läuft. Vor der Markteinführung muss aber auch noch

Mehr

Teilklausur des Moduls Kurs 42221: Vertiefung der Statistik

Teilklausur des Moduls Kurs 42221: Vertiefung der Statistik Name, Vorname Matrikelnummer Teilklausur des Moduls 32741 Kurs 42221: Vertiefung der Statistik Datum Termin: 21. März 2014, 14.00-16.00 Uhr Prüfer: Univ.-Prof. Dr. H. Singer Vertiefung der Statistik 21.3.2014

Mehr

Methodenlehre. Vorlesung 11. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg

Methodenlehre. Vorlesung 11. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg Methodenlehre Vorlesung 11 Prof. Dr., Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg 1 03.12.13 Methodenlehre I Woche Datum Thema 1 FQ Einführung, Verteilung der Termine 1 25.9.13 Psychologie

Mehr

Dr. W. Kuhlisch Dresden, Institut für Mathematische Stochastik

Dr. W. Kuhlisch Dresden, Institut für Mathematische Stochastik Dr. W. Kuhlisch Dresden, 12. 08. 2014 Institut für Mathematische Stochastik Klausur Statistik für Studierende der Fachrichtungen Hydrologie und Altlasten/Abwasser zugelassene Hilfsmittel: Taschenrechner

Mehr

Biometrieübung 7 t-test (gepaarte Daten) & Wilcoxon-Test

Biometrieübung 7 t-test (gepaarte Daten) & Wilcoxon-Test Biometrieübung 7 (t-test gepaarte Daten & Wilcoxon-Test) - Aufgabe Biometrieübung 7 t-test (gepaarte Daten) & Wilcoxon-Test Aufgabe 1 Hirschläufe An 10 Hirschen wurde die Länge der rechten Vorder- und

Mehr

Statistische Messdatenauswertung

Statistische Messdatenauswertung Roland Looser Statistische Messdatenauswertung Praktische Einführung in die Auswertung von Messdaten mit Excel und spezifischer Statistik-Software für naturwissenschaftlich und technisch orientierte Anwender

Mehr

Statistische Tests. Kapitel Grundbegriffe. Wir betrachten wieder ein parametrisches Modell {P θ : θ Θ} und eine zugehörige Zufallsstichprobe

Statistische Tests. Kapitel Grundbegriffe. Wir betrachten wieder ein parametrisches Modell {P θ : θ Θ} und eine zugehörige Zufallsstichprobe Kapitel 4 Statistische Tests 4.1 Grundbegriffe Wir betrachten wieder ein parametrisches Modell {P θ : θ Θ} und eine zugehörige Zufallsstichprobe X 1,..., X n. Wir wollen nun die Beobachtung der X 1,...,

Mehr

Kapitel III: Einführung in die schließende Statistik

Kapitel III: Einführung in die schließende Statistik Kapitel III: Einführung in die schließende Statistik Das zweite Kapitel beschäftigte sich mit den Methoden der beschreibenden Statistik. Im Mittelpunkt der kommenden Kapitel stehen Verfahren der schließenden

Mehr

Nachklausur zur Vorlesung

Nachklausur zur Vorlesung Institut für Mathematische Stochastik WS 003/004 Universität Karlsruhe 30. April 004 Priv.-Doz. Dr. D. Kadelka Nachklausur zur Vorlesung Statistik für Biologen Musterlösungen Aufgabe 1 Gemessen wurde bei

Mehr

Klassifikation von Signifikanztests

Klassifikation von Signifikanztests Klassifikation von Signifikanztests nach Verteilungsannahmen: verteilungsabhängige = parametrische Tests verteilungsunabhängige = nichtparametrische Tests Bei parametrischen Tests werden im Modell Voraussetzungen

Mehr

Die Abfüllmenge ist gleich dem Sollwert 3 [Deziliter].

Die Abfüllmenge ist gleich dem Sollwert 3 [Deziliter]. Eine Methode, um anhand von Stichproben Informationen über die Grundgesamtheit u gewinnen, ist der Hypothesentest (Signifikantest). Hier wird erst eine Behauptung oder Vermutung (Hypothese) über die Parameter

Mehr

Der χ 2 -Test. Überblick. Beispiel 1 (χ 2 -Anpassungstest)

Der χ 2 -Test. Überblick. Beispiel 1 (χ 2 -Anpassungstest) Der χ 2 -Test Überblick Beim χ 2 -Test handelt es sich um eine Familie ähnlicher Tests, die bei nominal- oder ordinalskalierten Merkmalen mit zwei oder mehr Ausprägungen angewendet werden können. Wir behandeln

Mehr

Der χ2-test Der χ2-test

Der χ2-test Der χ2-test Der χ 2 -Test Überblick Beim χ 2 -Test handelt es sich um eine Familie ähnlicher Tests, die bei nominal- oder ordinalskalierten Merkmalen mit zwei oder mehr Ausprägungen angewendet werden können. Wir behandeln

Mehr

Einfaktorielle Varianzanalyse

Einfaktorielle Varianzanalyse Professur Psychologie digitaler Lernmedien Institut für Medienforschung Philosophische Fakultät Einführung in die Statistik Einfaktorielle Varianzanalyse Überblick Einführung Alphafehler-Kumulierung Grundprinzip

Mehr

Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 4

Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 4 Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 4 Dr. Andreas Wünsche TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 6. November 2017 Dr. Andreas Wünsche Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 4 Version:

Mehr

Statistische Methoden und Auswertungen Die Statistik in der MEWIP-Studie

Statistische Methoden und Auswertungen Die Statistik in der MEWIP-Studie Statistische Methoden und Auswertungen Die Statistik in der MEWIP-Studie Dipl.-Stat. Moritz Hahn 29.04.2008 Dipl.-Stat. Moritz Hahn Vorstellung IMSIE Arbeitsbereiche des Instituts Medizinische Statistik

Mehr

Statistik II (Sozialwissenschaften)

Statistik II (Sozialwissenschaften) Dr. Hans-Otfried Müller Institut für Mathematische Stochastik Fachrichtung Mathematik Technische Universität Dresden http://www.math.tu-dresden.de/sto/mueller/ Statistik II (Sozialwissenschaften) 2. Konsultationsübung,

Mehr

Methodenlehre. Vorlesung 12. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg

Methodenlehre. Vorlesung 12. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg Methodenlehre Vorlesung 12 Prof. Dr., Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg 1 Methodenlehre II Woche Datum Thema 1 FQ Einführung, Verteilung der Termine 1 18.2.15 Psychologie als Wissenschaft

Mehr

6. Übung Stochastik und Statistik WS09/10 (Boogaart, Jansen)

6. Übung Stochastik und Statistik WS09/10 (Boogaart, Jansen) 6. Übung Stochastik und Statistik WS09/10 (Boogaart, Jansen) Die Resultate benötigter Tests werden durch die Übungsleiter gegeben (Folie) und erst nach den erfolgten Übungen zum Nacharbeiten ergänzt! An

Mehr

Hypothesentests mit SPSS. Beispiel für eine einfaktorielle Varianzanalyse Daten: museum_m_v05.sav

Hypothesentests mit SPSS. Beispiel für eine einfaktorielle Varianzanalyse Daten: museum_m_v05.sav Beispiel für eine einfaktorielle Varianzanalyse Daten: museum_m_v05.sav Hypothese: Die Beschäftigung mit Kunst ist vom Bildungsgrad abhängig. 1. Annahmen Messniveau: Modell: Die Skala zur Erfassung der

Mehr

Modul 141 Statistik. 1. Studienjahr 11. Sitzung Signifikanztests

Modul 141 Statistik. 1. Studienjahr 11. Sitzung Signifikanztests Modul 141 Statistik 1. Studienjahr 11. Sitzung Signifikanztests Inhalt der 11. Sitzung 1. Parametrische Signifikanztests 2. Formulierung der Hypothesen 3. Einseitige oder zweiseitige Fragestellung 4. Signifikanzniveau

Mehr

Liegen 2 Beobachtungen an n Objekten vor, spricht man von einer gebundenen Stichprobe Typische Struktur bei "stimulus-response" Versuchen

Liegen 2 Beobachtungen an n Objekten vor, spricht man von einer gebundenen Stichprobe Typische Struktur bei stimulus-response Versuchen Mittelwertsvergleich bei gebundenen Stichproben Liegen Beobachtungen an n Objekten vor, spricht man von einer gebundenen Stichprobe Typische Struktur bei "stimulus-response" Versuchen Obj.1 Obj.... Obj.n

Mehr

Gesprächsthema: Bauen mit einem Technikbaukasten. Die Erkennensleistung ist für verschiedene

Gesprächsthema: Bauen mit einem Technikbaukasten. Die Erkennensleistung ist für verschiedene Fragestellungen: Können Vp s aus Transkripten von Zweiergesprächen das Geschlecht der daran Teilnehmenden erkennen? Machen sie dabei systematische Fehler? Gesprächsthema: Bauen mit einem Technikbaukasten

Mehr

S1. a. Drücken Sie allgemein p durch die anderen in der Formel verwendeten Größen aus! Wie groß ist p, wenn a = 0.08, u = 1.96 und n = 120?

S1. a. Drücken Sie allgemein p durch die anderen in der Formel verwendeten Größen aus! Wie groß ist p, wenn a = 0.08, u = 1.96 und n = 120? S1. a. Drücken Sie allgemein p durch die anderen in der Formel verwendeten Größen aus! Wie groß ist p, wenn a = 0.08, u = 1.96 und n = 120? a = u p ( 1 p) n b. Wenn am 28. Oktober (Nach Auszählen der Briefwähler)

Mehr

t-differenzentest bei verbundener Stichprobe

t-differenzentest bei verbundener Stichprobe 9 Mittelwert- und Varianzvergleiche Mittelwertvergleiche Nächste Anwendung: Vergleich der Mittelwerte zweier normalverteilter Zufallsvariablen Y A und Y B 1 auf derselben Grundgesamtheit durch Beobachtung

Mehr

2. Lösung weitere Übungsaufgaben Statistik II WiSe 2016/2017

2. Lösung weitere Übungsaufgaben Statistik II WiSe 2016/2017 . Lösung weitere Übungsaufgaben Statistik II WiSe 016/017 1. Aufgabe: Bei der Produktion eines Werkstückes wurde die Bearbeitungszeit untersucht. Für die als normalverteilt angesehene zufällige Bearbeitungszeit

Mehr

Statistik-Klausur A WS 2010/11

Statistik-Klausur A WS 2010/11 Statistik-Klausur A WS 2010/11 Name: Vorname: Immatrikulationsnummer: Studiengang: Hiermit erkläre ich meine Prüfungsfähigkeit vor Beginn der Prüfung. Unterschrift: Dauer der Klausur: Erlaubte Hilfsmittel:

Mehr