Nomenklatur - Übersicht

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Nomenklatur - Übersicht"

Transkript

1 Nomenklatur - Überscht Name der synthetschen Varable Wert der synthetschen Varable durch synth. Varable erklärte Gesamt- Streuung durch synth. Varable erkl. Streuung der enzelnen Varablen Korrelaton zwschen realer und synthetscher Varable Multvarate Regresson Clusteranalyse Hautkomonentenanalyse Korresondenzanalyse Dskrmnanzanalyse Regressand Hautkomonente - Clusterzugehörgket Dskrmnanzfunkton Schätzwert für reale Varable erklärte Varanz Faktorwert Wert n 1./. Dmenson Antel der Egenwerte Antel der Egenwerte (der Träghet, der Streuung, der Inerta) - Kommunaltät Antel der Egenwerte (der Träghet, der Streuung, der Inerta) (Clusterzugehörgket) (Antel der quadratsumme) Dskrmnanzwert Antel der Egenwerte (Dskrmanzantel) - - artelle Korrelaton Ladung - - Ladung Multvarate Analyse: Take-Home Message 1. De mesten Standardmethoden baseren auf lnearen Zusammenhängen m Datensatz.. In der Regel gbt es verschedene Maßzahlen für de Güte des Verfahrens, de unbedngt beachtet werden sollten (en großes r allene sagt noch ncht vel aus!). 3. Multvarate Verfahren werden überwegend engesetzt, um enzelne Werte vorherzusagen (Regresson) de Dmenson des Datensatzes zu reduzeren (Prozessanalyse, Vsualserung) Gruen zu dentfzeren (klassfzeren). 4. De Verfahren verlangen.d.r. ±subjektve Entschedungen des Anwenders, de zu begründen snd. 5. De Ergebnsse der her vorgestellten Verfahren snd ncht unabhängg vonenander. 1

2 Versuch / Exerment En Versuch st ene (1) systematsche Beobachtung der () Auswrkungen ener lanmäßgen Veränderung (3) unter wetestgehender Ausschaltung oder Kontrolle von Störfaktoren. (Abhängge Varable AV) (Unabhängge Varable UV) (Störvarable SV) => Forderungen (MaxKonMn-Prnz; Krelnger 1973): zu (): zu (3): zu (1): Maxmale Varaton der ostulerten Enflussgrößen (Prmärvaranz) Kontrolle der Randbedngungen, Mnmerung hrer Varanz (Sekundärvaranz) Mnmerung der Beobachtungsfehler (varanz) Grundbegrffe der Versuchslanung Defntonen: Kausaltät Hyothesen: H 0 : μ 1 = μ = μ 3 =...; H 1 : μ μ j = für mndestens zwe μ, μ j Valdtät = Zulässgket der Schlussfolgerungen aus dem Exerment ntern: Ergebnsse der Untersuchung snd logsch endeutg nterreterbar extern: Ergebnsse der Untersuchung snd generalserbar n-faktorell: n Enflussfaktoren (UV), -fach gestuft unabhängge Varable UV = Enflussgröße = Behandlung = Treatment: belebg skalert abhängge Varable AV: mnd. ntervallskalert (=> Mttelwerte und Varanzen nterreterbar)

3 Mnmerung der varanz Rchtgket und Präzson der Messung Ausreßer Fehlende Werte Maxmerung der Prmärvaranz Wenn de Bezehung zwschen UV und AV lnear st: Wahl von extremen Werten der UV kurvlnear st: Wahl von otmalen Werten der UV unbekannt st: Untertelung n möglchst vele Stufen der UV (möglchst klene Abstufungen) UV = unabhängge Varable AV = abhängge Varable 3

4 Mnmerung der Sekundärvaranz 1. Elmnerung der Störvarablen. Konstanthaltung (Annahme ener lnearen Bezehung zwschen SV und AV) 3. Umwandlung von Störvarablen n unabhängge Varablen (SV UV) 4. Parallelserung (Enzelmessungen werden n ene Rangrehe der Werte bzgl. der Störvarablen gebracht, dann nachenander den Versuchsbedngungen zugeordnet) 5. Wederholungsmessung (deselbe Grue wrd unter den verschedenen Versuchsbedngungen getestet) 6. Blockbldung (Blöcke = Gruen homogener Unterenheten, auf de de enzelnen Versuchs-Varanten vertelt werden) 7. Randomserung (zufällge Vertelung der SV auf de enzelnen Gruen) Latensches Quadrat (Latn Square) Zel: Methode: Enschränkungen: Mnmerung des Enflusses zweer Störvarabler. Jede Varante st genau enmal n jeder Zele und n jeder Salte vertreten. Wechselwrkungen zwschen AV, SV1 und SV können ncht untersucht werden. n-dmensonale Erweterung: Latn Hyercube Zunahme von SV 1 Zunahme von SV A D C B C B A D D A B C B C D A 4

5 Versuch / Exerment En Versuch st ene (1) systematsche Beobachtung der () Auswrkungen ener lanmäßgen Veränderung (3) unter wetestgehender Ausschaltung oder Kontrolle von Störfaktoren. (Abhängge Varable AV) (Unabhängge Varable UV) (Störvarable SV) => Forderungen (MaxKonMn-Prnz; Krelnger 1973): zu (): zu (3): zu (1): Maxmale Varaton der ostulerten Enflussgrößen (Prmärvaranz) Kontrolle der Randbedngungen, Mnmerung hrer Varanz (Sekundärvaranz) Mnmerung der Beobachtungsfehler (varanz) Varanzanalyse = ANOVA (Analyss of Varance) Zel: Bestmmung des Antels verschedener Enflussfaktoren (UV) an der beobachteten Varanz der AV => Untersuchung der Sgnfkanz von Mttelwertdfferenzen Varanz:= mttlere quadrerte Abwechung = Summe der quadrerten Abwechungen, getelt durch de Anzahl der Frehetsgrade beachte: alle der bsher vorgestellten multvaraten Verfahren führen ene Zerlegung der Varanz durch, der Begrff der ANOVA st jedoch für deses Verfahren reservert! 5

6 Quadratsummenzerlegung für enen enfaktorellen, -fach gestufter Versuch mt jewels n Wederholungen generell: Quadratsumme ( QS) Varanz ( σ ) ) = Frehetsgrade ( ) QS tot = QS + QS und tot = + Gesamt-Varanz (Stchrobenvaranz): Treatment-Varanz: x : Mttelwert der Merkmalsausrägungen für de enzelnen Stufen der Behandlung -Varanz: n QStot = 1 σˆ tot = = tot QS ( x x) ( n ) 1 n I = 1 σˆ = = σ ) QS = = ( x = 1 m= 1 1 n ( x x) m ( n 1) x ) Prüfgröße: F-Wert Wenn de H 0 glt (H 0 : μ 1 = μ = μ 3 =...), dann stellt de Treatmentvaranz ene ) ) erwartungsgetreue Schätzung der varanz dar: σ = σ Prüfgröße F: ) F = σ ) σ zu verglechen mt tabellerten Werten für = -1 Zählerfrehetsgrade und = (n-1) Nennerfrehetsgrade Interretaton: wrd der tabellerte F-Wert überschrtten, so unterscheden sch mndestens zwe der Stufen der Behandlung sgnfkant vonenander 6

7 Ungleche Stchrobenumfänge n : Stchrobenumfang für de Treatmentstufe N: Summe aller Untersuchungsenheten N = n für gleche Stchrobenumfänge: QS = I = 1 ( x x) für ungleche Stchrobenumfänge: QS = I = 1 ( x x) n tot = ( n ) 1 = ( n 1) = N 1 = 1 = N tot = N 1 = 1 = N Besel 5 Konzentraton [mg/l] %-Konfdenzntervall a a a a b b Gr. 1 Gr. Gr. 3 a a b 0 Cl SO4 S 7

8 Mehrere t-tests oder ene ANOVA? Für den enfaktorellen, zwefach gestuften Ansatz entsrcht de ANOVA enem t-test Für den mehrfaktorellen und/oder mehrfach gestuften Ansatz wären 1. vele enzelne t-tests erforderlch => stegende Wahrschenlchket, dass enzelne Tests fälschlcherwese sgnfkante Unterschede aufwesen. Untersuchungen der Wechselwrkungen zwschen verschedenen UV mttels t-test ncht möglch Wechselwrkungen zwschen UVs = der Antel des Gesamteffekts verschedener Faktoren, der von der adderten Wrkung (Sueroston) der Enzeleffekte abwecht Bs.: Erhöhung des Wezenertrags durch N-Düngung um 5%, Alkaton enes Fungzds um 0%, Kombnaton aus N-Düngung und Fungzd-Alkaton um 30% (statt um 50%). 8

9 Voraussetzungen der ANOVA 1. Quadratsummenzerlegung Voraussetzungs-fre. F-Test Voraussetzungen: Normalvertelung der komonenten (= Abwechungen der Messwerte vom jewelgen Stchrobenmttel) (selten überrüft) gleche Varanzen der komonenten (Bartlett-Test, Levene-Test) Unabhänggket der komonenten nnerhalb und zwschen den Stchroben (s. Randomserung) krtsch: klene, unglechgroße Stchroben und heterogene Varanzen => Auswechen auf vertelungsfree Verfahren (Kruskal-Walls) Aufgabe 1. Testen Se jewels mttels t-test und enfaktoreller ANOVA de beden Gruen auf sgnfkante Unterschede der Mttelwerte für verschedene Varablen.. Stellen Se zum Verglech de Mttelwerte und 95%-Konfdenzntervalle aller Varablen sowe der Hautkomonentenwerte der beden Gruen grafsch dar. Kennzechnen Se sgnfkante Unterschede mttels unterschedlcher Buchstaben. 3. Führen Se zum Verglech für de dre Gruen ene Dskrmnanzanalyse mt den Werten der Varablen durch. 9

nonparametrische Tests werden auch verteilungsfreie Tests genannt, da sie keine spezielle Verteilung der Daten in der Population voraussetzen

nonparametrische Tests werden auch verteilungsfreie Tests genannt, da sie keine spezielle Verteilung der Daten in der Population voraussetzen arametrsche vs. nonparametrsche Testverfahren Verfahren zur Analyse nomnalskalerten Daten Thomas Schäfer SS 009 1 arametrsche vs. nonparametrsche Testverfahren nonparametrsche Tests werden auch vertelungsfree

Mehr

Lineare Regression (1) - Einführung I -

Lineare Regression (1) - Einführung I - Lneare Regresson (1) - Enführung I - Mttels Regressonsanalysen und kompleeren, auf Regressonsanalysen aserenden Verfahren können schenar verschedene, jedoch nenander üerführare Fragen untersucht werden:

Mehr

Funktionsgleichungen folgende Funktionsgleichungen aus der Vorlesung erhält. = e

Funktionsgleichungen folgende Funktionsgleichungen aus der Vorlesung erhält. = e Andere Darstellungsformen für de Ausfall- bzw. Überlebens-Wahrschenlchket der Webull-Vertelung snd we folgt: Ausfallwahrschenlchket: F ( t ) Überlebenswahrschenlchket: ( t ) = R = e e t t Dabe haben de

Mehr

Beim Wiegen von 50 Reispaketen ergaben sich folgende Gewichte X(in Gramm):

Beim Wiegen von 50 Reispaketen ergaben sich folgende Gewichte X(in Gramm): Aufgabe 1 (4 + 2 + 3 Punkte) Bem Wegen von 0 Respaketen ergaben sch folgende Gewchte X(n Gramm): 1 2 3 4 K = (x u, x o ] (98,99] (99, 1000] (1000,100] (100,1020] n 1 20 10 a) Erstellen Se das Hstogramm.

Mehr

Gruppe. Lineare Block-Codes

Gruppe. Lineare Block-Codes Thema: Lneare Block-Codes Lneare Block-Codes Zele Mt desen rechnerschen und expermentellen Übungen wrd de prnzpelle Vorgehenswese zur Kanalcoderung mt lnearen Block-Codes erarbetet. De konkrete Anwendung

Mehr

4. Musterlösung. Problem 1: Kreuzende Schnitte **

4. Musterlösung. Problem 1: Kreuzende Schnitte ** Unverstät Karlsruhe Algorthmentechnk Fakultät für Informatk WS 05/06 ITI Wagner 4. Musterlösung Problem 1: Kreuzende Schntte ** Zwe Schntte (S, V \ S) und (T, V \ T ) n enem Graph G = (V, E) kreuzen sch,

Mehr

FORMELSAMMLUNG STATISTIK (I)

FORMELSAMMLUNG STATISTIK (I) Statst I / B. Zegler Formelsammlng FORMELSAMMLUG STATISTIK (I) Statstsche Formeln, Defntonen nd Erläterngen A a X n qaltatves Mermal Mermalsasprägng qanttatves Mermal Mermalswert Anzahl der statstschen

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeit

Statistik und Wahrscheinlichkeit Regeln der Wahrschenlchketsrechnung tatstk und Wahrschenlchket Regeln der Wahrschenlchketsrechnung Relatve Häufgket n nt := Eregnsalgebra Eregnsraum oder scheres Eregns und n := 00 Wahrschenlchket Eregnsse

Mehr

Einführung in die Finanzmathematik

Einführung in die Finanzmathematik 1 Themen Enführung n de Fnanzmathematk 1. Znsen- und Znsesznsrechnung 2. Rentenrechnung 3. Schuldentlgung 2 Defntonen Kaptal Betrag n ener bestmmten Währungsenhet, der zu enem gegebenen Zetpunkt fällg

Mehr

Ökonomische und ökonometrische Evaluation. 1.3 Ökonometrische Grundkonzepte

Ökonomische und ökonometrische Evaluation. 1.3 Ökonometrische Grundkonzepte Ökonomsche und ökonometrsche Evaluaton 90 Emprsche Analyse des Arbetsangebots Zele: Bestmmung von Arbetsangebotselastztäten als Test der theoretschen Modelle Smulaton oder Evaluaton der Wrkungen von Insttutonen

Mehr

Lehrstuhl für Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie Dr. Roland Füss Statistik II: Schließende Statistik SS 2007

Lehrstuhl für Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie Dr. Roland Füss Statistik II: Schließende Statistik SS 2007 Lehrstuhl für Emprsche Wrtschaftsforschung und Ökonometre Dr Roland Füss Statstk II: Schleßende Statstk SS 007 5 Mehrdmensonale Zufallsvarablen Be velen Problemstellungen st ene solerte Betrachtung enzelnen

Mehr

VERGLEICH VON TESTVERFAHREN FÜR DIE DEFORMATIONSANALYSE

VERGLEICH VON TESTVERFAHREN FÜR DIE DEFORMATIONSANALYSE VERGLEICH VON TESTVERFAHREN FÜR DIE DEFORMATIONSANALYSE Karl Rudolf KOCH Knut RIESMEIER In: WELSCH, Walter (Hrsg.) [1983]: Deformatonsanalysen 83 Geometrsche Analyse und Interpretaton von Deformatonen

Mehr

(Theoretische) Konfidenzintervalle für die beobachteten Werte: Die Standardabweichung des Messfehlers wird Standardmessfehler genannt:

(Theoretische) Konfidenzintervalle für die beobachteten Werte: Die Standardabweichung des Messfehlers wird Standardmessfehler genannt: (Theoretsche Konfdenzntervalle für de beobachteten Werte: De Standardabwechung des Messfehlers wrd Standardmessfehler genannt: ( ε ( 1- REL( Mt Hlfe der Tschebyscheff schen Unglechung lassen sch be bekanntem

Mehr

Prof. Dr. Roland Füss Statistik II SS 2008

Prof. Dr. Roland Füss Statistik II SS 2008 5. Spezelle Testverfahren Zahlreche parametrsche und nchtparametrsche Testverfahren, de nach Testvertelung (Bnomal, t-test etc.), Analysezel (Anpassungs- und Unabhänggketstest) oder Konstrukton der Prüfgröße

Mehr

Nernstscher Verteilungssatz

Nernstscher Verteilungssatz Insttut für Physkalsche Cheme Grundpraktkum 7. NERNSTSCHER VERTEILUNGSSATZ Stand 03/11/2006 Nernstscher Vertelungssatz 1. Versuchsplatz Komponenten: - Schedetrchter - Büretten - Rührer - Bechergläser 2.

Mehr

Free Riding in Joint Audits A Game-Theoretic Analysis

Free Riding in Joint Audits A Game-Theoretic Analysis . wp Wssenschatsorum, Wen,8. Aprl 04 Free Rdng n Jont Audts A Game-Theoretc Analyss Erch Pummerer (erch.pummerer@ubk.ac.at) Marcel Steller (marcel.steller@ubk.ac.at) Insttut ür Rechnungswesen, Steuerlehre

Mehr

6. Modelle mit binären abhängigen Variablen

6. Modelle mit binären abhängigen Variablen 6. Modelle mt bnären abhänggen Varablen 6.1 Lneare Wahrschenlchketsmodelle Qualtatve Varablen: Bnäre Varablen: Dese Varablen haben genau zwe möglche Kategoren und nehmen deshalb genau zwe Werte an, nämlch

Mehr

Übungsklausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeit und Regression Lösungen. Übungsklausur Wahrscheinlichkeit und Regression Die Lösungen

Übungsklausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeit und Regression Lösungen. Übungsklausur Wahrscheinlichkeit und Regression Die Lösungen Übungsklausur Wahrschenlchket und Regresson De Lösungen. Welche der folgenden Aussagen treffen auf en Zufallsexperment zu? a) En Zufallsexperment st en emprsches Phänomen, das n stochastschen Modellen

Mehr

Grundgedanke der Regressionsanalyse

Grundgedanke der Regressionsanalyse Grundgedanke der Regressonsanalse Bsher wurden durch Koeffzenten de Stärke von Zusammenhängen beschreben Mt der Regressonsrechnung können für ntervallskalerte Varablen darüber hnaus Modelle geschätzt werden

Mehr

Netzwerkstrukturen. Entfernung in Kilometer:

Netzwerkstrukturen. Entfernung in Kilometer: Netzwerkstrukturen 1) Nehmen wr an, n enem Neubaugebet soll für 10.000 Haushalte en Telefonnetz nstallert werden. Herzu muss von jedem Haushalt en Kabel zur nächstgelegenen Vermttlungsstelle gezogen werden.

Mehr

ANOVA (Analysis of Variance) Varianzanalyse. Statistik Methoden. Ausgangssituation ANOVA. Ao.Prof.DI.Dr Josef Haas

ANOVA (Analysis of Variance) Varianzanalyse. Statistik Methoden. Ausgangssituation ANOVA. Ao.Prof.DI.Dr Josef Haas Ao.Prof.DI.Dr Josef Haas josef.haas@medungraz.at ANOVA (Analyss of Varance) Varanzanalyse Statstk Methoden Verglech von Mttelwerten Ao.Unv.Prof.DI.Dr. Josef Haas josef.haas@medungraz.at Ausgangsstuaton

Mehr

Statistik Exponentialfunktion

Statistik Exponentialfunktion ! " Statstk " Eponentalfunkton # $ % & ' $ ( )&* +, - +. / $ 00, 1 +, + ) Ensemble von radoaktven Atomkernen Zerfallskonstante λ [1/s] Lebensdauer τ 1/λ [s] Anzahl der pro Zetenhet zerfallenden Kerne:

Mehr

5. ZWEI ODER MEHRERE METRISCHE MERKMALE

5. ZWEI ODER MEHRERE METRISCHE MERKMALE 5. ZWEI ODER MEHRERE METRISCHE MERKMALE wenn an ener Beobachtungsenhet zwe (oder mehr) metrsche Varablen erhoben wurden wesentlche Problemstellungen: Frage nach Zusammenhang: Bsp.: Duxbury Press (sehe

Mehr

12 LK Ph / Gr Elektrische Leistung im Wechselstromkreis 1/5 31.01.2007. ω Additionstheorem: 2 sin 2 2

12 LK Ph / Gr Elektrische Leistung im Wechselstromkreis 1/5 31.01.2007. ω Additionstheorem: 2 sin 2 2 1 K Ph / Gr Elektrsche estng m Wechselstromkres 1/5 3101007 estng m Wechselstromkres a) Ohmscher Wderstand = ˆ ( ω ) ( t) = sn ( ω t) t sn t ˆ ˆ P t = t t = sn ω t Momentane estng 1 cos ( t) ˆ ω = Addtonstheorem:

Mehr

wird auch Spannweite bzw. Variationsbreite genannt ist definiert als die Differenz zwischen dem größten und kleinsten Messwert einer Verteilung:

wird auch Spannweite bzw. Variationsbreite genannt ist definiert als die Differenz zwischen dem größten und kleinsten Messwert einer Verteilung: Streuungswerte: 1) Range (R) ab metrschem Messnveau ) Quartlabstand (QA) und mttlere Quartlabstand (MQA) ab metrschem Messnveau 3) Durchschnttlche Abwechung (AD) ab metrschem Messnveau 4) Varanz (s ) ab

Mehr

Auswertung univariater Datenmengen - deskriptiv

Auswertung univariater Datenmengen - deskriptiv Auswertung unvarater Datenmengen - desrptv Bblografe Prof. Dr. Küc; Statst, Vorlesungssrpt Abschntt 6.. Bleymüller/Gehlert/Gülcher; Statst für Wrtschaftswssenschaftler Verlag Vahlen Bleymüller/Gehlert;

Mehr

Sind die nachfolgenden Aussagen richtig oder falsch? (1 Punkt pro korrekter Beantwortung)

Sind die nachfolgenden Aussagen richtig oder falsch? (1 Punkt pro korrekter Beantwortung) LÖSUNG KLAUSUR STATISTIK I Berufsbegletender Studengang Betrebswrtschaftslehre Sommersemester 016 Aufgabentel I: Theore (10 Punkte) Snd de nachfolgenden Aussagen rchtg oder falsch? (1 Punkt pro korrekter

Mehr

Vorlesung: Multivariate Statistik für Psychologen

Vorlesung: Multivariate Statistik für Psychologen Vorlesung: Multvarate Statstk für Psychologen 3. Vorlesung: 14.04.2003 Agenda 1. Organsatorsches 2. Enfache Regresson. Grundlagen.. Grunddee und Zele der enfachen Regresson Bespele Statstsches Modell Modell

Mehr

Bildverarbeitung Herbstsemester 2012. Bildspeicherung

Bildverarbeitung Herbstsemester 2012. Bildspeicherung Bldverarbetung Herbstsemester 2012 Bldspecherung 1 Inhalt Bldformate n der Überscht Coderung m Überblck Huffman-Coderung Datenredukton m Überblck Unterabtastung Skalare Quantserung 2 Lernzele De wchtgsten

Mehr

Schätzfehler in der linearen Regression (1) Einführung

Schätzfehler in der linearen Regression (1) Einführung Schätzfehler ( Reduum: Schätzfehler n der lnearen Regreon ( e Enführung Zel der Regreontattk t e, Schätzglechungen nach dem Krterum der klenten Quadrate aufzutellen und anzugeben, we groß der jewelge Schätzfehler

Mehr

Lösungen zum 3. Aufgabenblock

Lösungen zum 3. Aufgabenblock Lösungen zum 3. Aufgabenblock 3. Aufgabenblock ewerber haben n enem Test zur sozalen Kompetenz folgende ntervallskalerte Werte erhalten: 96 131 11 1 85 113 91 73 7 a) Zegen Se für desen Datensatz, dass

Mehr

Grundlagen der makroökonomischen Analyse kleiner offener Volkswirtschaften

Grundlagen der makroökonomischen Analyse kleiner offener Volkswirtschaften Bassmodul Makroökonomk /W 2010 Grundlagen der makroökonomschen Analyse klener offener Volkswrtschaften Terms of Trade und Wechselkurs Es se en sogenannter Fall des klenen Landes zu betrachten; d.h., de

Mehr

ERP Cloud Tutorial. E-Commerce ECM ERP SFA EDI. Backup. Preise erfassen. www.comarch-cloud.de

ERP Cloud Tutorial. E-Commerce ECM ERP SFA EDI. Backup. Preise erfassen. www.comarch-cloud.de ERP Cloud SFA ECM Backup E-Commerce ERP EDI Prese erfassen www.comarch-cloud.de Inhaltsverzechns 1 Zel des s 3 2 Enführung: Welche Arten von Presen gbt es? 3 3 Beschaffungsprese erfassen 3 3.1 Vordefnerte

Mehr

Daten sind in Tabellenform gegeben durch die Eingabe von FORMELN können mit diesen Daten automatisierte Berechnungen durchgeführt werden.

Daten sind in Tabellenform gegeben durch die Eingabe von FORMELN können mit diesen Daten automatisierte Berechnungen durchgeführt werden. Ene kurze Enführung n EXCEL Daten snd n Tabellenform gegeben durch de Engabe von FORMELN können mt desen Daten automatserte Berechnungen durchgeführt werden. Menüleste Symbolleste Bearbetungszele aktve

Mehr

(Essentiell) τ-äquivalente Tests:

(Essentiell) τ-äquivalente Tests: (Essentell) τ-äquvalente Tests: τ-äquvalenz: Essentelle τ-äquvalenz: τ τ τ τ +λ Repräsentatonstheore (Exstenzsatz): De Tests,..., snd genau dann τ-äquvalent, wenn ene reelle Zufallsvarable η sowereellekonstantenλ,...,

Mehr

Polygonalisierung einer Kugel. Verfahren für die Polygonalisierung einer Kugel. Eldar Sultanow, Universität Potsdam, sultanow@gmail.com.

Polygonalisierung einer Kugel. Verfahren für die Polygonalisierung einer Kugel. Eldar Sultanow, Universität Potsdam, sultanow@gmail.com. Verfahren für de Polygonalserung ener Kugel Eldar Sultanow, Unverstät Potsdam, sultanow@gmal.com Abstract Ene Kugel kann durch mathematsche Funktonen beschreben werden. Man sprcht n desem Falle von ener

Mehr

Auswertung univariater Datenmengen - deskriptiv

Auswertung univariater Datenmengen - deskriptiv Auswertung unvarater Datenmengen - desrptv Bblografe Prof. Dr. Küc; Statst, Vorlesungssrpt Abschntt 6.. Bleymüller/Gehlert/Gülcher; Statst für Wrtschaftswssenschaftler Verlag Vahlen Bleymüller/Gehlert;

Mehr

1 Definition und Grundbegriffe

1 Definition und Grundbegriffe 1 Defnton und Grundbegrffe Defnton: Ene Glechung n der ene unbekannte Funkton y y und deren Abletungen bs zur n-ten Ordnung auftreten heßt gewöhnlche Dfferentalglechung n-ter Ordnung Möglche Formen snd:

Mehr

Definition des linearen Korrelationskoeffizienten

Definition des linearen Korrelationskoeffizienten Defnton des lnearen Korrelatonskoeffzenten r xy x y y r x xy y 1 x x y y x Der Korrelatonskoeffzent st en Indkator dafür, we gut de Punkte (X,Y) zu ener Geraden passen. Sen Wert legt zwschen -1 und +1.

Mehr

Mehrfachregression: Einfluss mehrerer Merkmale auf ein metrisches Merkmal. Designmatrix Bestimmtheitsmaß F-Test T-Test für einzelne Regressoren

Mehrfachregression: Einfluss mehrerer Merkmale auf ein metrisches Merkmal. Designmatrix Bestimmtheitsmaß F-Test T-Test für einzelne Regressoren Mehrfachregresson: Enfluss mehrerer Merkmale auf en metrsches Merkmal Desgnmatrx Bestmmthetsmaß F-Test T-Test für enzelne Regressoren Mehrfachregresson Bvarat: x b b y + = 0 ˆ k k x b x b x b b y + + +

Mehr

3.2 Die Kennzeichnung von Partikeln 3.2.1 Partikelmerkmale

3.2 Die Kennzeichnung von Partikeln 3.2.1 Partikelmerkmale 3. De Kennzechnung von Patkeln 3..1 Patkelmekmale De Kennzechnung von Patkeln efolgt duch bestmmte, an dem Patkel mess bae und deses endeutg beschebende physka lsche Gößen (z.b. Masse, Volumen, chaaktestsche

Mehr

18. Dynamisches Programmieren

18. Dynamisches Programmieren 8. Dynamsches Programmeren Dynamsche Programmerung we gerge Algorthmen ene Algorthmenmethode, um Optmerungsprobleme zu lösen. We Dvde&Conquer berechnet Dynamsche Programmerung Lösung enes Problems aus

Mehr

IT- und Fachwissen: Was zusammengehört, muss wieder zusammenwachsen.

IT- und Fachwissen: Was zusammengehört, muss wieder zusammenwachsen. IT- und achwssen: Was zusammengehört, muss weder zusammenwachsen. Dr. Günther Menhold, regercht 2011 Inhalt 1. Manuelle Informatonsverarbetung en ntegraler Bestandtel der fachlchen Arbet 2. Abspaltung

Mehr

Datenträger löschen und einrichten

Datenträger löschen und einrichten Datenträger löschen und enrchten De Zentrale zum Enrchten, Löschen und Parttoneren von Festplatten st das Festplatten-Denstprogramm. Es beherrscht nun auch das Verklenern von Parttonen, ohne dass dabe

Mehr

Itemanalyse und Itemkennwerte. Itemanalyse und Itemkennwerte. Itemanalyse und Itemkennwerte: Itemschwierigkeit P i

Itemanalyse und Itemkennwerte. Itemanalyse und Itemkennwerte. Itemanalyse und Itemkennwerte: Itemschwierigkeit P i Itemanalyse und Itemkennwerte De Methoden der Analyse der Itemegenschaften st ncht m engeren Snne Bestandtel der Klassschen Testtheore Im Rahmen ener auf der KTT baserenden Testkonstrukton und -revson

Mehr

Fallstudie 4 Qualitätsregelkarten (SPC) und Versuchsplanung

Fallstudie 4 Qualitätsregelkarten (SPC) und Versuchsplanung Fallstude 4 Qualtätsregelkarten (SPC) und Versuchsplanung Abgabe: Lösen Se de Aufgabe 1 aus Abschntt I und ene der beden Aufgaben aus Abschntt II! Aufgabentext und Lösungen schrftlch bs zum 31.10.2012

Mehr

Beschreibung des Zusammenhangs zweier metrischer Merkmale. Streudiagramme Korrelationskoeffizienten Regression

Beschreibung des Zusammenhangs zweier metrischer Merkmale. Streudiagramme Korrelationskoeffizienten Regression Beschrebung des Zusammenhangs zweer metrscher Merkmale Streudagramme Korrelatonskoeffzenten Regresson Alter und Gewcht be Kndern bs 36 Monaten Knd Monate Gewcht 9 9 5 8 3 4 7.5 4 3 6 5 3 6 4 3.5 7 35 5

Mehr

binäre Suchbäume Informatik I 6. Kapitel binäre Suchbäume binäre Suchbäume Rainer Schrader 4. Juni 2008 O(n) im worst-case Wir haben bisher behandelt:

binäre Suchbäume Informatik I 6. Kapitel binäre Suchbäume binäre Suchbäume Rainer Schrader 4. Juni 2008 O(n) im worst-case Wir haben bisher behandelt: Informatk I 6. Kaptel Raner Schrader Zentrum für Angewandte Informatk Köln 4. Jun 008 Wr haben bsher behandelt: Suchen n Lsten (lnear und verkettet) Suchen mttels Hashfunktonen jewels unter der Annahme,

Mehr

Kreditpunkte-Klausur zur Lehrveranstaltung Projektmanagement (inkl. Netzplantechnik)

Kreditpunkte-Klausur zur Lehrveranstaltung Projektmanagement (inkl. Netzplantechnik) Kredtpunkte-Klausur zur Lehrveranstaltung Projektmanagement (nkl. Netzplantechnk) Themensteller: Unv.-Prof. Dr. St. Zelewsk m Haupttermn des Wntersemesters 010/11 Btte kreuzen Se das gewählte Thema an:

Mehr

Methoden der innerbetrieblichen Leistungsverrechnung

Methoden der innerbetrieblichen Leistungsverrechnung Methoden der nnerbetreblchen Lestungsverrechnung In der nnerbetreblchen Lestungsverrechnung werden de Gemenosten der Hlfsostenstellen auf de Hauptostenstellen übertragen. Grundlage dafür snd de von den

Mehr

Multivariate Analysemethoden

Multivariate Analysemethoden Multvarate Analysemethoden q-q-plot Methode zur Prüfung der Multvaraten Normalvertelung Günter Menhardt Johannes Gutenberg Unverstät Manz Prüfung der NV-Annahme Vertelungsanpassung/Prüfung Prüfung der

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 Alternatve Darstellung des -Stchprobentests für Antele DCF CF Total n= 111 11 3 Response 43 6 69 Resp. Rate 0,387 0,3 0,309 Beobachtete Response No Response Total absolut DCF 43 68 111 CF 6 86 11 69 154

Mehr

Kennlinienaufnahme des Transistors BC170

Kennlinienaufnahme des Transistors BC170 Kennlnenufnhme des Trnsstors 170 Enletung polre Trnsstoren werden us zwe eng benchbrten pn-übergängen gebldet. Vorrusetzung für ds Funktonsprnzp st de gegensetge eenflussung beder pn-übergänge, de nur

Mehr

Praktikum Physikalische Chemie I (C-2) Versuch Nr. 6

Praktikum Physikalische Chemie I (C-2) Versuch Nr. 6 Praktkum Physkalsche Cheme I (C-2) Versuch Nr. 6 Konduktometrsche Ttratonen von Säuren und Basen sowe Fällungsttratonen Praktkumsaufgaben 1. Ttreren Se konduktometrsch Schwefelsäure mt Natronlauge und

Mehr

Seminar Analysis und Geometrie Professor Dr. Martin Schmidt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf. - Fixpunktsatz von Schauder -

Seminar Analysis und Geometrie Professor Dr. Martin Schmidt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf. - Fixpunktsatz von Schauder - Unverstät Mannhem Fakultät für Mathematk und Informatk Lehrstuhl für Mathematk III Semnar Analyss und Geometre Professor Dr. Martn Schmdt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf - Fxpunktsatz von Schauder - Ncole

Mehr

Auswertung von Umfragen und Experimenten. Umgang mit Statistiken in Maturaarbeiten Realisierung der Auswertung mit Excel 07

Auswertung von Umfragen und Experimenten. Umgang mit Statistiken in Maturaarbeiten Realisierung der Auswertung mit Excel 07 Auswertung von Umfragen und Expermenten Umgang mt Statstken n Maturaarbeten Realserung der Auswertung mt Excel 07 3.Auflage Dese Broschüre hlft bem Verfassen und Betreuen von Maturaarbeten. De 3.Auflage

Mehr

2.1 Einfache lineare Regression 31

2.1 Einfache lineare Regression 31 .1 Enfache lneare Regresson 31 Regressonsanalyse De Regressonsanalyse gehört zu den am häufgsten engesetzten multvaraten statstschen Auswertungsverfahren. Besonders de multple Regressonsanalyse hat große

Mehr

Hochschule Heilbronn Technik Wirtschaft Informatik Heilbronn University Institut für math.-naturw. Grundlagen

Hochschule Heilbronn Technik Wirtschaft Informatik Heilbronn University Institut für math.-naturw. Grundlagen Versuch : Messung von Glechspannung und Glechstrom mt Multmetern 1. Aufgabenstellung Messung von Glechspannung u. Glechstrom mt analogen und dgtalen Messgeräten Verglech verschedener Messgeräte, Messgenaugket

Mehr

Ionenselektive Elektroden (Potentiometrie)

Ionenselektive Elektroden (Potentiometrie) III.4.1 Ionenselektve Elektroden (otentometre) Zelstellung des Versuches Ionenselektve Elektroden gestatten ene verhältnsmäßg enfache und schnelle Bestmmung von Ionenkonzentratonen n verschedenen Meden,

Mehr

Resultate / "states of nature" / mögliche Zustände / möglicheentwicklungen

Resultate / states of nature / mögliche Zustände / möglicheentwicklungen Pay-off-Matrzen und Entschedung unter Rsko Es stehen verschedene Alternatven (Strategen) zur Wahl. Jede Stratege führt zu bestmmten Resultaten (outcomes). Man schätzt dese Resultate für jede Stratege und

Mehr

9 Diskriminanzanalyse

9 Diskriminanzanalyse 9 Dskrmnanzanalyse Zel ener Dskrmnanzanalyse: Berets bekannte Objektgruppen (Klassen/Cluster) anhand hrer Merkmale charakterseren und unterscheden sowe neue Objekte n de Klassen enordnen. Nötg: Lernstchprobe

Mehr

"Zukunft der Arbeit" Arbeiten bis 70 - Utopie - oder bald Realität? Die Arbeitnehmer der Zukunft

Zukunft der Arbeit Arbeiten bis 70 - Utopie - oder bald Realität? Die Arbeitnehmer der Zukunft "Zukunft der Arbet" Arbeten bs 70 - Utope - oder bald Realtät? De Arbetnehmer der Zukunft Saldo - das Wrtschaftsmagazn Gestaltung: Astrd Petermann Moderaton: Volker Obermayr Sendedatum: 7. Dezember 2012

Mehr

Universität Potsdam Institut für Informatik Lehrstuhl Maschinelles Lernen. Graphische Modelle. Niels Landwehr

Universität Potsdam Institut für Informatik Lehrstuhl Maschinelles Lernen. Graphische Modelle. Niels Landwehr Unverstät Potsdam Insttut für Informatk Lehrstuhl Maschnelles Lernen Graphsche Modelle els Landwehr Zusammenfassung Pfade Zusammenfassung: en Pfad --Y-Z- st B A E Blockert be Y, wenn Dvergerende Verbndung,

Mehr

Arbeitsgruppe Radiochemie Radiochemisches Praktikum P 06. Einführung in die Statistik. 1. Zählung von radioaktiven Zerfällen und Statistik 2

Arbeitsgruppe Radiochemie Radiochemisches Praktikum P 06. Einführung in die Statistik. 1. Zählung von radioaktiven Zerfällen und Statistik 2 ETH Arbetsgruppe Radocheme Radochemsches Praktkum P 06 Enführung n de Statstk INHALTSVERZEICHNIS Sete 1. Zählung von radoaktven Zerfällen und Statstk 2 2. Mttelwert und Varanz 2 3. Momente ener Vertelung

Mehr

Wie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct?

Wie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct? We eröffne ch als Bestandskunde en Festgeld-Konto be NIBC Drect? Informatonen zum Festgeld-Konto: Be enem Festgeld-Konto handelt es sch um en Termnenlagenkonto, be dem de Bank enen festen Znssatz für de

Mehr

Portfoliothorie (Markowitz) Separationstheorem (Tobin) Kapitamarkttheorie (Sharpe

Portfoliothorie (Markowitz) Separationstheorem (Tobin) Kapitamarkttheorie (Sharpe Portfolothore (Markowtz) Separatonstheore (Tobn) Kaptaarkttheore (Sharpe Ene Enführung n das Werk von dre Nobelpresträgern zu ene Thea U3L-Vorlesung R.H. Schdt, 3.12.2015 Wozu braucht an Theoren oder Modelle?

Mehr

Ich habe ein Beispiel ähnlich dem der Ansys-Issue [ansys_advantage_vol2_issue3.pdf] durchgeführt. Es stammt aus dem Dokument Rfatigue.pdf.

Ich habe ein Beispiel ähnlich dem der Ansys-Issue [ansys_advantage_vol2_issue3.pdf] durchgeführt. Es stammt aus dem Dokument Rfatigue.pdf. Ich habe en Bespel ähnlch dem der Ansys-Issue [ansys_advantage_vol_ssue3.pdf durchgeführt. Es stammt aus dem Dokument Rfatgue.pdf. Abbldung 1: Bespel aus Rfatgue.pdf 1. ch habe es manuell durchgerechnet

Mehr

Maße der zentralen Tendenz (10)

Maße der zentralen Tendenz (10) Maße der zentralen Tendenz (10) - De Berechnung der zentralen Tendenz be ategorserten Daten mt offenen Endlassen I - Bespel 1: offene Endlasse Alter x f x f p x p p cum bs 20 1? 3? 6? 6 21-25 2 23 20 460

Mehr

Für jeden reinen, ideal kristallisierten Stoff ist die Entropie am absoluten Nullpunkt gleich

Für jeden reinen, ideal kristallisierten Stoff ist die Entropie am absoluten Nullpunkt gleich Drtter Hauptsatz der Thermodynamk Rückblck auf vorherge Vorlesung Methoden zur Erzeugung tefer Temperaturen: - umgekehrt laufende WKM (Wärmepumpe) - Joule-Thomson Effekt bs 4 K - Verdampfen von flüssgem

Mehr

1 BWL 4 Tutorium V vom 15.05.02

1 BWL 4 Tutorium V vom 15.05.02 1 BWL 4 Tutorum V vom 15.05.02 1.1 Der Tlgungsfaktor Der Tlgungsfaktor st der Kehrwert des Endwertfaktors (EWF). EW F (n; ) = (1 + )n 1 T F (n; ) = 1 BWL 4 TUTORIUM V VOM 15.05.02 (1 ) n 1 Mt dem Tlgungsfaktor(TF)

Mehr

Zinseszinsformel (Abschnitt 1.2) Begriffe und Symbole der Zinsrechnung. Die vier Fragestellungen der Zinseszinsrechnung 4. Investition & Finanzierung

Zinseszinsformel (Abschnitt 1.2) Begriffe und Symbole der Zinsrechnung. Die vier Fragestellungen der Zinseszinsrechnung 4. Investition & Finanzierung Znsesznsformel (Abschntt 1.2) 3 Investton & Fnanzerung 1. Fnanzmathematk Unv.-Prof. Dr. Dr. Andreas Löffler (AL@wacc.de) t Z t K t Znsesznsformel 0 1.000 K 0 1 100 1.100 K 1 = K 0 + K 0 = K 0 (1 + ) 2

Mehr

Wechselstrom. Dr. F. Raemy Wechselspannung und Wechselstrom können stets wie folgt dargestellt werden : U t. cos (! t + " I ) = 0 $ " I

Wechselstrom. Dr. F. Raemy Wechselspannung und Wechselstrom können stets wie folgt dargestellt werden : U t. cos (! t +  I ) = 0 $  I Wechselstrom Dr. F. Raemy Wechselspannung und Wechselstrom können stets we folgt dargestellt werden : U t = U 0 cos (! t + " U ) ; I ( t) = I 0 cos (! t + " I ) Wderstand m Wechselstromkres Phasenverschebung:!"

Mehr

Wie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct?

Wie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct? We eröffne ch als Bestandskunde en Festgeld-Konto be NIBC Drect? Informatonen zum Festgeld-Konto: Be enem Festgeld-Konto handelt es sch um en Termnenlagenkonto, be dem de Bank enen festen Znssatz für de

Mehr

Vorlesung 1. Prof. Dr. Klaus Röder Lehrstuhl für BWL, insb. Finanzdienstleistungen Universität Regensburg. Prof. Dr. Klaus Röder Folie 1

Vorlesung 1. Prof. Dr. Klaus Röder Lehrstuhl für BWL, insb. Finanzdienstleistungen Universität Regensburg. Prof. Dr. Klaus Röder Folie 1 Vorlesung Entschedungslehre h SS 205 Prof. Dr. Klaus Röder Lehrstuhl für BWL, nsb. Fnanzdenstlestungen Unverstät Regensburg Prof. Dr. Klaus Röder Fole Organsatorsches Relevante Informatonen önnen Se stets

Mehr

Streuungs-, Schiefe und Wölbungsmaße

Streuungs-, Schiefe und Wölbungsmaße aptel IV Streuungs-, Schefe und Wölbungsmaße B... Lagemaße von äufgketsvertelungen geben allen weng Auskunft über ene äufgketsvertelung. Se beschreben zwar en Zentrum deser Vertelung, geben aber kenen

Mehr

Standardnormalverteilung / z-transformation

Standardnormalverteilung / z-transformation Standardnormalvertelung / -Transformaton Unter den unendlch velen Normalvertelungen gbt es ene Normalvertelung, de sch dadurch ausgeechnet st, dass se enen Erwartungswert von µ 0 und ene Streuung von σ

Mehr

WS 2016/17 Prof. Dr. Horst Peters , Seite 1 von 9

WS 2016/17 Prof. Dr. Horst Peters , Seite 1 von 9 WS 2016/17 Prof. Dr. Horst Peters 06.12.2016, Sete 1 von 9 Lehrveranstaltung Statstk m Modul Quanttatve Methoden des Studengangs Internatonal Management (Korrelaton, Regresson) 1. Überprüfen Se durch Bestmmung

Mehr

phil omondo phil omondo Skalierung von Organisationen und Innovationen gestalten Sie möchten mehr Preise und Leistungen Workshops und Seminare

phil omondo phil omondo Skalierung von Organisationen und Innovationen gestalten Sie möchten mehr Preise und Leistungen Workshops und Seminare Skalerung von Organsatonen und Innovatonen gestalten phl omondo Se stehen vor dem nächsten Wachstumsschrtt hrer Organsaton oder haben berets begonnen desen aktv zu gestalten? In desem Workshop-Semnar erarbeten

Mehr

1 - Prüfungsvorbereitungsseminar

1 - Prüfungsvorbereitungsseminar 1 - Prüfungsvorberetungssemnar Kaptel 1 Grundlagen der Buchführung Inventur Inventar Blanz Inventur st de Tätgket des mengenmäßgen Erfassens und Bewertens aller Vermögenstele und Schulden zu enem bestmmten

Mehr

-70- Anhang: -Lineare Regression-

-70- Anhang: -Lineare Regression- -70- Anhang: -Lneare Regressn- Für ene Messgröße y f(x) gelte flgender mathematsche Zusammenhang: y a+ b x () In der Regel läßt sch durch enen Satz vn Messwerten (x, y ) aber kene Gerade zechnen, da de

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statstk und Wahrschenlchketsrechnung Statstk und Wahrschenlchketsrechnung 5. Vorlesung Dr. Jochen Köhler.03.0 Statstk und Wahrschenlchketsrechnung Wchtg!!! Vorlesung Do 4.03.0 HCI G3 Übung 5 D 9.03.0 Fnk

Mehr

Die hierzu formulierte Nullhypothese H lautet: X wird durch die Verteilungsdichtefunktion h(x)

Die hierzu formulierte Nullhypothese H lautet: X wird durch die Verteilungsdichtefunktion h(x) ZZ Lösung zu Aufgabe : Ch²-Test Häufg wrd be der Bearbetung statstscher Daten ene bestmmte Vertelung vorausgesetzt. Um zu überprüfen ob de Daten tatsächlch der Vertelung entsprechen, wrd en durchgeführt.

Mehr

SteigLeitern Systemteile

SteigLeitern Systemteile 140 unten 420 2 0 9 12 1540 1820 Länge 140 StegLetern Leterntele/Leterverbnder Materal Alumnum Stahl verznkt Sprossenabstand 2 mm Leternholme 64 mm x 25 mm 50 x 25 mm Leternbrete außen 500 mm Sprossen

Mehr

Klausur zur Vorlesung Lineare Modelle SS 2006 Diplom, Klausur A

Klausur zur Vorlesung Lineare Modelle SS 2006 Diplom, Klausur A Lneare Modelle m SS 2006, Prof. Dr. W. Zucchn 1 Klausur zur Vorlesung Lneare Modelle SS 2006 Dplom, Klausur A Aufgabe 1 (18 Punkte) a) Welcher grundsätzlche Untersched besteht n der Interpretaton von festen

Mehr

Rückblick Regression II: Anpassung an Polynome

Rückblick Regression II: Anpassung an Polynome Rückblck Regresson II: Anpassung an Polynome T. Keßlng: Auswertung von Messungen und Fehlerrechnung - Fehlerrechnung und Korrelaton 0.06.08 Vorlesung 0- Temperaturmessung mt Thermospannung Wr erhalten

Mehr

d da B A Die gesamte Erscheinung der magnetischen Feldlinien bezeichnet man als magnetischen Fluss. = 1 V s = 1 Wb

d da B A Die gesamte Erscheinung der magnetischen Feldlinien bezeichnet man als magnetischen Fluss. = 1 V s = 1 Wb S N De amte Erschenng der magnetschen Feldlnen bezechnet man als magnetschen Flss. = V s = Wb Kraftflssdchte oder magnetsche ndkton B. B d da B = Wb/m = T Für homogene Magnetfelder, we se m nneren von

Mehr

Teil 2: Statistische Versuchsplanung

Teil 2: Statistische Versuchsplanung Tel : Statstsche Versuchsplanung 4. Enführung n de stat. Versuchsplanung 4. Arten statstscher Versuchspläne - Faktorelle Versuchspläne. Ordnung k und k- - Zentral zusammengesetzte Versuchspläne - Mschungspläne

Mehr

Qualitative Evaluation einer interkulturellen Trainingseinheit

Qualitative Evaluation einer interkulturellen Trainingseinheit Qualtatve Evaluaton ener nterkulturellen Tranngsenhet Xun Luo Bettna Müller Yelz Yldrm Kranng Zur Kulturgebundenhet schrftlcher und mündlcher Befragungsmethoden und hrer Egnung zur Evaluaton m nterkulturellen

Mehr

1.1 Das Prinzip von No Arbitrage

1.1 Das Prinzip von No Arbitrage Fnanzmärkte H 2006 Tr V Dang Unverstät Mannhem. Das Prnzp von No Arbtrage..A..B..C..D..E..F..G..H Das Framework Bespele Das Fundamental Theorem of Fnance Interpretaton des Theorems und Zustandsprese No

Mehr

6. Übung zur Linearen Algebra II

6. Übung zur Linearen Algebra II Unverstät Würzburg Mathematsches Insttut Prof. Dr. Peter Müller Dr. Peter Fleschmann SS 2006 30.05.2006 6. Übung zur Lnearen Algebra II Abgabe: Bs Mttwoch, 14.06.2006, 11:00 Uhr n de Brefkästen vor der

Mehr

Statistische Datenanalyse und Optimierung

Statistische Datenanalyse und Optimierung Statstsche Datenanalyse und Optmerung.0.00 Glederung Vertelungsfunktonen Normalvertelung Normalvertelung mehrerer Vayrablen Abgeletete Vertelungen: χ -Vertelung, Student-t-Vertelung Statstsche ests Fehlerfortpflanzung

Mehr

Stochastische Prozesse

Stochastische Prozesse INSTITUT FÜR STOCHASTIK SS 2009 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Blatt 2 Prv.-Doz. Dr. D. Kadelka Dpl.-Math. W. Lao Übungen zur Vorlesung Stochastsche Prozesse Musterlösungen Aufgabe 7: (B. Fredmans Urnenmodell)

Mehr

Der Erweiterungsfaktor k

Der Erweiterungsfaktor k Der Erweterungsfaktor k Wahl des rchtgen Faktors S. Meke, PTB-Berln, 8.40 Inhalt: 1. Was macht der k-faktor? 2. Welche Parameter legen den Wert des k-faktors fest? 3. Wo trtt der k-faktor auf? 4. Zusammenhang

Mehr

BAM-Leitfaden zur Ermittlung von Messunsicherheiten bei quantitativen Prüfergebnissen 1. Fassung 11. vom März 2004

BAM-Leitfaden zur Ermittlung von Messunsicherheiten bei quantitativen Prüfergebnissen 1. Fassung 11. vom März 2004 Dr. rer. nat. Werner Hässelbarth BAM-Letfaden zur Ermttlung von Messunscherheten be quanttatven Prüfergebnssen. Fassung. vom März 004 Forschungsbercht 66 Berln 004 Autor: Textbeträge: Redakton: Fregabe:

Mehr

Standortplanung. Positionierung von einem Notfallhubschrauber in Südtirol. Feuerwehrhaus Zentrallagerpositionierung

Standortplanung. Positionierung von einem Notfallhubschrauber in Südtirol. Feuerwehrhaus Zentrallagerpositionierung Standortplanung Postonerung von enem Notfallhubschrauber n Südtrol Postonerung von enem Feuerwehrhaus Zentrallagerpostonerung 1 2 Postonerung von enem Notfallhubschrauber n Südtrol Zu bekannten Ensatzorten

Mehr

Dynamisches Programmieren

Dynamisches Programmieren Marco Thomas - IOI 99 -. Treffen n Bonn - Dynamsches Programmeren - Unverstät Potsdam - 8.02.999 Dynamsches Programmeren 957 R. Bellmann: Dynamc Programmng für math. Optmerungsprobleme Methode für Probleme,.

Mehr

3 Multiple lineare Regression

3 Multiple lineare Regression 3.1 Modell und Statstk 34 3 Multple lneare Regresson 3.1 Modell und Statstk a Zusammenhang zwschen ener Zelgrösse Y und mehreren Engangsgrössen X (1), X (2),..., X (m) Y = β 0 + β 1 x (1) + β 2 x (2) Parameter:

Mehr

Die Ausgangssituation... 14 Das Beispiel-Szenario... 14

Die Ausgangssituation... 14 Das Beispiel-Szenario... 14 E/A Cockpt Für Se als Executve Starten Se E/A Cockpt........................................................... 2 Ihre E/A Cockpt Statusüberscht................................................... 2 Ändern

Mehr

Fallstudie 1 Diskrete Verteilungen Abgabe: Aufgabentext und Lösungen schriftlich bis zum

Fallstudie 1 Diskrete Verteilungen Abgabe: Aufgabentext und Lösungen schriftlich bis zum Abgabe: Aufgabentext und Lösungen schrftlch bs zum 15. 6. 2012 I. Thema: Zehen mt und ohne Zurücklegen Lesen Se sch zunächst folgenden Text durch! Wr haben bsher Stchprobenzehungen aus Grundgesamtheten

Mehr