Statistik mit Excel und SPSS

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Statistik mit Excel und SPSS"

Transkript

1 Stattk mt Excel ud SPSS G. Kargl Grudbegrffe Grudgeamthet Erhebugehet Merkmale Werteberech Stchprobe Telbereche der Stattk: Dekrtpve Stattk Iduktve Stattk Exploratve Stattk U- / B- / Multvarate Stattk Merkmale: Skaleveau o omal o ordal o metrch (tervallkalert) o metrch (verhältkalert) Merkmaltype o tetg o dkret o b. dchotom

2 Zuläge Verfahre Abhäggket vom Skaleveau: Skaleveau Auzähle Orde Summe, Quotet Dfferez omal ja ordal ja ja - - metrch (Itervall) ja ja ja - metrch (Verhält) ja ja ja ja Da Tabellekalkulatoprogramm Excel: Arbetmappe mt blätter, Symbollete, Bearbetuglete, aktve Zelle Date, Formel (mt abolutem ud relatvem Zellbezug), Grafke Stattche Aalye: Tabellekalkulato, Stattkfuktoe, Aalyefuktoe Da Stattkprogramm SPSS (Stattcal Package for the Socal Scece): Dateedtor (Date- ud Varableacht) Zele für Erhebugehete (Fälle) Spalte für Varable Dateaufberetug: Umkodere, Traformere, Fälle gewchte, Fälle auwähle Dateaalye: Aalyere, Grafke Vewer: Ergebe, Tabelle, Grafke, Export Lerprogramm

3 Dekrptve Stattk. Dekrptve Methode für edmeoale Stchprobe Stchprobe x, x,..., x vom Umfag bzw. geordete Stchprobe x (l) x ()... x () Häufgketverteluge: Dkrete Merkmale: Urlte, Häufgketvertelug Stetge Merkmale: Klaebldug (Grupperug) # Klae, Klaegreze, Klaemtte HÄUFIGKEIT(Dateberech; Klae) (mt Strg+Umchalt+Egabe abchleße!) Aalyere Dekrptve Stattke Häufgkete Traformere Umkodere adere Varable Grafke Dagrammertellug Maßzahle: Lagemaße: arthmetche Mttel x = x = x(k+ ) für = k + Meda xɶ = ( x (k) + x (k+ ) ) für = k x(k+ ) mt k = [p], fall p kee gaze Zahl α-quatl xɶ α = ( x (k) + x (k+ ) ) mt k = p,fall p gaze Zahl Modalwert x mod Streuugmaße: Varaz (x x) = = Stadardabwechug = Varatokoeffzet v = x Spawete R = x max x m Iterquartlabtad IOR = xɶ 0,75 xɶ 0,5 3

4 Zuläge Maßzahle Abhäggket vom Skaleveau: Lage Streuug Skaleveau Modalwert Meda, Quatle arthm. Mttel Spaw., IQR Varaz Var.- koeff. omal ja ordal ja ja metrch ja ja ja ja ja - (Itervall) metrch (Verhält) ja ja ja ja ja ja MITTELWERT(Date) MEDIAN(Date) QUANTIL(Date; α) MODALWERT(Date) VARIANZ(Date) STABW(Date) Aalyere Dekrptve Stattke Häufgkete Aalyere Dekrptve Stattke Dekrptve Stattke Aalyere Dekrptve Stattke Exploratve Dateaalye 4

5 . Multvarate dekrptve Stattk Stchprobe (x,y ), (x,y ),..., (x,y ) vom Umfag Kotgeztafel (b. Verfeldertafel): allgemee Form eer k m Kotgeztafel a a a a k b k. b k. b j j j j kj. j b m m m m km.m... k. abolute ud relatve Häufgkete, Radverteluge, bedgte Verteluge (j j*) j Kotgezkoeffzet χ = mt j* = *, j j χ (m(k, m) ) Kotgezdex vo Cramer V = [ 0,] Aalyere Dekrptve Stattke Kreuztabelle Korrelato: xy Korrelatokoeffzet r [,] Ragkorrelatokoeffzet vo Spearma = mt xy = (x x)(y y) = x y 6 d = = [ ] = r, mt d R(x ) R(y ) ( )( + ) KORREL(X-Berech; Y-Berech) Aalyere Korrelato Bvarat Grafke Dagrammertellug Streudagramm 5

6 Regreo: Regreogerade ach dem Przp der klete Quadrate xy y = a + bx mt b =, a = y bx x Betmmthetmaß r ACHSENABSCHNITT(Y-Berech; X-Berech) STEIGUNG(Y-Berech; X-Berech) BESTIMMTHEITSMASS(Y-Berech; X-Berech) SCHÄTZER(x; Y-Berech; X-Berech) Aalyere Regreo Lear Aalyere Regreo Kurveapaug Grafke Dagrammertellug Streudagramm 6

7 3 Über dkrete ud tetge Verteluge Bomalvertelug B(, p): Wahrchelchketfukto f (k) = P(X = k) = p k Vertelugfukto F(x) = P(X x) = f (k) BINOMVERT(k; ; p; 0) BINOMVERT(x; ; p; ) k x k q k, k = 0,,..., Normalvertelug N(µ, σ): Dchtefukto Vertelugfukto α-quatl f (x) = e σ π x F ( ) F (x) x µ σ = P(X x) = x f (t) dt = α (gemäß P(X x) = α ) NORMVERT(x; µ; σ; 0) NORMVERT(x; µ; σ; ) NORMINV(α; µ; σ) Ferer: Poovertelug, Hypergeometrche Vertelug t-vertelug, F-Vertelug, χ -Vertelug 7

8 4 Stattche Tetverfahre Zwetchprobe-t-Tet für uabhägge Stchprobe: Modell: X, X d ormalvertelt gemäß N(µ, σ) bzw. N(µ, σ) Nullhypothee H 0 : µ = µ, Alteratve H : µ µ, Sgfkazveau α X X ( + ) Tetgröße TG = ( )S + ( )S + t t-vertelt mt + Frehetgrade P-Wert (Sgfkaz) P = P( X > TG ) Etchedug: P < α H 0 wrd verworfe TTEST(X -Berech; X -Berech; ; ) Aalyere Dekrptve Stattke Exploratve Dateaalye Aalyere Mttelwerte vergleche T-Tet be uabhägge Stchprobe χ -Apaugtet zum Verglech vo beobachtete ud erwartete Häufgkete: Modell: X dkret vertelt Nullhypothee H 0 : X vertelt gemäß p, p,..., p k, Sgfkazveau α k ( *) Tetgröße TG = mt * = p * = t χ -vertelt mt k Frehetgrade P-Wert (Sgfkaz) P = P(X > TG) Etchedug: P < α H 0 wrd verworfe CHITEST(X -Berech; X -Berech) Aalyere Nchtparametrche Tet Ch-Quadrat 8

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

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

Mehr

Sozialwissenschaftliche Methoden und Statistik I

Sozialwissenschaftliche Methoden und Statistik I Sozalwsseschaftlche Methode ud Statstk I Uverstät Dusburg Esse Stadort Dusburg Itegrerter Dplomstudegag Sozalwsseschafte Skrpt zum SMS I Tutorum Vo Mark Lutter Stad: Aprl 004 Tel I Deskrptve Statstk Mark

Mehr

Kommentierte Formelsammlung der deskriptiven und induktiven Statistik für Wirtschaftswissenschaftler

Kommentierte Formelsammlung der deskriptiven und induktiven Statistik für Wirtschaftswissenschaftler Kommeterte Formelsammlug der deskrptve ud duktve Statstk für Wrtschaftswsseschaftler Prof. Dr. Iree Rößler Prof. Dr. Albrecht Ugerer Wetere Bespele ud ausführlche Erläuteruge sowe detallerte Lösuge der

Mehr

Teil IV Musterklausuren (Univ. Essen) mit Lösungen

Teil IV Musterklausuren (Univ. Essen) mit Lösungen Tel IV Musterklausure (Uv. Esse) mt Lösuge Hauptklausur WS 9/9 Aufgabe : a) Revolverheld R stzt m Saloo ud pokert. De Wahrschelchket, daß er dabe ee seer Mtspeler bem Falschspel erwscht (Eregs F), bezffert

Mehr

Zweidimensionale Verteilungen

Zweidimensionale Verteilungen Bblografsce Iformato der Deutsce Natoalbblotek De Deutsce Natoalbblotek verzecet dese Publkato der Deutsce Natoalbblografe; detallerte bblografsce Date sd m Iteret über abrufbar. De Iformatoe

Mehr

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

Leitfaden zu den Indexkennzahlen der Deutschen Börse

Leitfaden zu den Indexkennzahlen der Deutschen Börse Letfade zu de Idexkezahle der Deutsche Börse Verso.5 Deutsche Börse AG Verso.5 Letfade zu de Idexkezahle der Deutsche Börse Page Allgemee Iformato Um de hohe Qualtät der vo der Deutsche Börse AG berechete

Mehr

Vorlesung Multivariate Statistik. Sommersemester 2009

Vorlesung Multivariate Statistik. Sommersemester 2009 P.Martus, Multvarate Statstk, SoSe 009 Free Uverstät Berl Charté Uverstätsmedz Berl Bachelor Studegag Boformatk Vorlesug Multvarate Statstk Sommersemester 009 Prof. Dr. rer. at. Peter Martus Isttut für

Mehr

9. Verzeichnis wichtiger Formelzeichen und Abkürzungen

9. Verzeichnis wichtiger Formelzeichen und Abkürzungen 9. Verzechs wchtger Formelzeche ud Abürzuge 9 Verzechs wchtger Formelzeche ud Abürzuge Formelzeche a a a y a * arcta2(y,) = arcta( y/ ) für arcta( y/ ) + π für < b B BL = O c H H y Läge des Uterarms des

Mehr

Gliederung: A. Vermögensverwaltung I. Gegenstand II. Ablauf III. Kosten. Jan Lenkeit

Gliederung: A. Vermögensverwaltung I. Gegenstand II. Ablauf III. Kosten. Jan Lenkeit Glederug: A. Vermögesverwaltug I. Gegestad II. Ablauf III. Koste B. Grudzüge der Kaptalmarkttheore I. Portefeulletheore 1. Darstellug. Krtk II. Captal Asset Prcg Model (CAPM) 1. Darstellug. Krtk III. Arbtrage

Mehr

Vorlesung Multivariate Analyse

Vorlesung Multivariate Analyse Vorlesug Multvarate Aalse Kaptel I Dateauswertug mt STATA Prof. Dr. Josef Brüderl Uverstät Mahem Herbstsemester 7 Methode-Currculum B.A. Sozologe Bassmodul: Methode ud Statstk: VL Dateerhebug (): 5 ÜK

Mehr

2 Regression, Korrelation und Kontingenz

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

Mehr

Messfehler, Fehlerberechnung und Fehlerabschätzung

Messfehler, Fehlerberechnung und Fehlerabschätzung Apparatves Praktkum Physkalsche Cheme der TU Brauschweg SS1, Dr. C. Maul, T.Dammeyer Messfehler, Fehlerberechug ud Fehlerabschätug 1. Systematsche Fehler Systematsche Fehler et ma solche Fehleratele, welche

Mehr

Geometrisches Mittel und durchschnittliche Wachstumsraten

Geometrisches Mittel und durchschnittliche Wachstumsraten Dpl.-Kaufm. Wolfgag Schmtt Aus meer Skrpterehe: " Kee Agst vor... " Ausgewählte Theme der deskrptve Statstk Geometrsches Mttel ud durchschttlche Wachstumsrate Modellaufgabe Übuge Lösuge www.f-lere.de Geometrsches

Mehr

Nomenklatur - Übersicht

Nomenklatur - Übersicht 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

Mehr

11. STATISTIK. 11.1. Begriffsbestimmung. Statistik

11. STATISTIK. 11.1. Begriffsbestimmung. Statistik . STATISTIK.. Begrffsbestmmug De Statst st we auch de Wahrschelchetsrechug e Wssesgebet der sogeate Stochast. De Stochast a ma als de Lehre vo zufällge Vorgäge bzw. Eregsse beschrebe. Als zufällge Eregsse

Mehr

Klausur Betriebswirtschaftslehre PM/B

Klausur Betriebswirtschaftslehre PM/B Isttut für Fazwrtschaft, Bake ud Verscheruge, Karlsruher Isttut für Techologe Klausur Betrebswrtschaftslehre PM/B Achtug: Ihalte der Vorlesug köe Zukuft ggf. cht mehr kosstet mt de Ihalte deser Klausur

Mehr

Sitzplatzreservierungsproblem

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

Mehr

Formelsammlung der Betriebswirtschaft

Formelsammlung der Betriebswirtschaft - - Formelsammlug der Betrebswrtschaft Ee Überscht über de wchtgste mathematsche Kozepte ud Recheverfahre Rechugswese, Cotrollg ud Betrebswrtschaft Verso 3.08 Harry Zgel 99-009, EMal: fo@zgel.de, Iteret:

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

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

Statistische Maßzahlen. Statistik Vorlesung, 10. März, 2010. Beispiel. Der Median. Beispiel. Der Median für klassifizierte Werte.

Statistische 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

Mehr

Mannheimer Manuskripte zu Risikotheorie, Portfolio Management und Versicherungswirtschaft. Nr. 145

Mannheimer Manuskripte zu Risikotheorie, Portfolio Management und Versicherungswirtschaft. Nr. 145 Mahemer Mauskrpte zu Rskotheore, Portfolo Maagemet ud Verscherugswrtschaft Nr. 45 Methode der rskobaserte Kaptalallokato m Verscherugs- ud Fazwese vo Peter Albrecht ud Sve Korycorz Mahem 03/2003 Methode

Mehr

Bestimmen einer stetigen Ausgleichsfunktion f(x), die eine gegebene Menge von n Datenpunkten (x k

Bestimmen einer stetigen Ausgleichsfunktion f(x), die eine gegebene Menge von n Datenpunkten (x k Hochschule für Tech ud Archtetur Ber Iformat ud agewadte Mathemat 3- Ausglechs- ud Iterpolatosrechug 3 Ausglechs- ud Iterpolatosrechug De Aufgabe der Ausglechsrechug st mt Hlfe eer stetge Futo f()ee bestmmte

Mehr

Stochastik - Kapitel 4

Stochastik - Kapitel 4 Aufgaben ab Sete 5 4. Zufallsgrößen / Zufallsvarablen und hre Vertelungen 4. Zufallsgröße / Zufallsvarable Defnton: Ene Zufallsgröße (Zufallsvarable) X ordnet jedem Versuchsergebns ω Ω ene reelle Zahl

Mehr

REGRESSION. Marcus Hudec Christian Neumann. Eine anwendungsorientierte Einführung. Unterstützt von Institut für Statistik der Universität Wien

REGRESSION. Marcus Hudec Christian Neumann. Eine anwendungsorientierte Einführung. Unterstützt von Institut für Statistik der Universität Wien REGRESSION Ee awedugsoreterte Eführug Marcus Hudec Chrsta Neuma Uterstützt vo Isttut für Statstk der Uverstät We Eletug De Regresso st e velfältg esetzbares Werkzeug zur Beschrebug ees fuktoale Zusammehags

Mehr

Oesterreichische Kontrollbank AG. Pensionskassen. Performanceberechnung Asset Allocation. Berechnungsmethoden

Oesterreichische Kontrollbank AG. Pensionskassen. Performanceberechnung Asset Allocation. Berechnungsmethoden Oeserrechsche Korollbak AG esoskasse erformaceberechug Asse Allocao Berechugsmehode Jul 200 Ihal erformaceberechug der OeKB...3 2 erformace...3 2. Defo der erformace...3 2.2 Berechugsmehode...4 2.3 Formel...4

Mehr

Marketing- und Innovationsmanagement Herbstsemester 2013 - Übungsaufgaben Lesender: Prof. Dr. Andreas Fürst

Marketing- und Innovationsmanagement Herbstsemester 2013 - Übungsaufgaben Lesender: Prof. Dr. Andreas Fürst Marketg- ud Iovatosmaagemet Herbstsemester 2013 - Übugsaufgabe Leseder: Prof. Dr. Adreas Fürst Isttut für Marketg ud Uterehmesführug Abtelug Marketg Uverstät Ber Ihaltsverzechs 1 Eletug Allgemee Grudlage

Mehr

Deskriptive Statistik und moderne Datenanalyse

Deskriptive Statistik und moderne Datenanalyse homas Cleff Destve tatst ud modee Dateaalse Ee comutegestützte Efühug mt Ecel ud AA 0XX /. Auflage Fomelsammlug Cleff Destve tatst ud modee Dateaalse Gable Velag Wesbade 0XX GableL Zusatzfomatoe zu Mede

Mehr

EINLEITUNG, FEHLERRECHNUNG

EINLEITUNG, FEHLERRECHNUNG Eletug FEHLERRECHNUNG ohe Dfferetalrechug 04.05.006 Blatt 1 EINLEITUNG, FEHLERRECHNUNG Aufgabe des physkalsche Praktkums st es, dem Studerede de Physk durch das Expermet äher zu brge, h mt der Methode

Mehr

Investmentfonds. Kennzahlenberechnung. Performance Risiko- und Ertragsanalyse, Risikokennzahlen

Investmentfonds. Kennzahlenberechnung. Performance Risiko- und Ertragsanalyse, Risikokennzahlen Ivestmetfods Kezahleberechug erformace Rsko- ud Ertragsaalyse, Rskokezahle Gültg ab 01.01.2007 Ihalt 1 erformace 4 1.1 Berechug der erformace über de gesamte Beobachtugzetraum (absolut)... 4 1.2 Aualserug

Mehr

Investition und Finanzierung Skript III

Investition und Finanzierung Skript III Ivestto ud Fazerug Skrpt III zuletzt geädert am: 05.05.03 Ivestto ud Fazerug Skrpt III Quelle: Vorlesug Ivestto ud Fazerug 6. Semester, FH Erfurt, Prof. Dr. Waldhelm Copyrght 2003 BSTM Sete Alle Agabe

Mehr

Zuverlässigkeitsorientiertes Erprobungskonzept für Nutzfahrzeuggetriebe unter Berücksichtigung von Betriebsdaten

Zuverlässigkeitsorientiertes Erprobungskonzept für Nutzfahrzeuggetriebe unter Berücksichtigung von Betriebsdaten UNI STUTTGART Berchte aus dem Isttut für Mascheelemete Atrestechk CAD Dchtuge Zuverlässgket Matthas Masch Zuverlässgketsoretertes Erprougskozept für Nutzfahrzeuggetree uter Berückschtgug vo Betresdate

Mehr

Rainer Diaz-Bone/Harald Künemund. Einführung in die binäre logistische Regression

Rainer Diaz-Bone/Harald Künemund. Einführung in die binäre logistische Regression Free Unverstät Berln Fachberech Poltk u. Sozalwssenschaften Insttut für Sozologe Abtelung Methodenlehre und Statstk Garystr. 55 14195 Berln Raner Daz-Bone/Harald Künemund Enführung n de bnäre logstsche

Mehr

3.1 Grundlagen der Multivariaten Modellierung

3.1 Grundlagen der Multivariaten Modellierung Semnar: Quanttatves Rskomanagement Multvarate Moelle I Prof: Hanspeter.Schml Betreuung: Jula Esenberg Zhou,Yng 3. Multvarate Moelle I Fnanzelle Rskomoelle für en Absatzmarkt oer für Kretrsken sn grunsätzlch

Mehr

3.2 Bivariate Verteilungen

3.2 Bivariate Verteilungen 3.2 Bivariate Verteilungen zwei Variablen X, Y werden gemeinsam betrachtet (an jedem Objekt i, i = 1,..., n, werden gleichzeitig zwei Merkmale beobachtet) Beobachtungswerte sind Paare/Kombinationen von

Mehr

Rationalität und Wert von Information eine systemgesteuerte Analyse

Rationalität und Wert von Information eine systemgesteuerte Analyse Ratoaltät ud Wert vo Iformato ee systemgesteuerte Aalyse Elmar Reucher 1, Wlhelm Rödder 2, Iva R. Garter 3 1 FerUverstät Hage, Proflstraße 8, 58097 Hage Elmar.Reucher@feru-hage.de 2 FerUverstät Hage, Proflstraße

Mehr

Zum Problem unterjähriger Zinsen und Zahlungen in der Zinseszinsrechnung

Zum Problem unterjähriger Zinsen und Zahlungen in der Zinseszinsrechnung Zu Proble urjährger Zse ud Zahluge der Zsessrechug Gewöhlch geht a der Zsessrechug davo aus, dass de Zse ach ee Jahr de Kapl ugeschlage werde ud da weder Zse trage. Der Zssat, t de das Kapl ultplert wrd,

Mehr

Abschlussprüfung zum/zur Finanzplaner/in mit eidg. Fachausweis. Formelsammlung. Autor: Iwan Brot

Abschlussprüfung zum/zur Finanzplaner/in mit eidg. Fachausweis. Formelsammlung. Autor: Iwan Brot Abschlussprüfug zum/zur Fazplaer/ mt edg. Fachauswes Formelsammlug Autor: Iwa Brot Dese Formelsammlug wrd a de Prüfuge abgegebe sowet erforderlch. Stad 1. Jul 2010. Äderuge vorbehalte. Formelsammlug Fazplaer

Mehr

Ralf Korn. Elementare Finanzmathematik

Ralf Korn. Elementare Finanzmathematik Ralf Kor Elemetare Fazmathematk Ihaltsverzechs. Eletug Exkurs : Akte Begrffe, Grudlage ud Geschchte. We modellert ma Aktekurse? 4. Edlche E-Perode-Modelle 6. Edlche Mehr-Perode-Modelle 3.3 Das Black-Scholes-Modell

Mehr

Multivariate Statistik

Multivariate Statistik Hermann Singer Multivariate Statistik 1 Auflage 15 Oktober 2012 Seite: 12 KAPITEL 1 FALLSTUDIEN Abbildung 12: Logistische Regression: Geschätzte Wahrscheinlichkeit für schlechte und gute Kredite (rot/blau)

Mehr

Prof. Dr. Dietmar Pfeifer Institut für Mathematik. Risikotheorie

Prof. Dr. Dietmar Pfeifer Institut für Mathematik. Risikotheorie Prof. Dr. Detmar Pfefer Isttut für Mathemat Rsotheore Stad: 5. Aprl 5 Ihalt Vorbemerug... 3 I Persoeverscherugsmathemat... 6 I.. Bewertug vo Fazströme... 6 I.. Lebesdauerverteluge ud Sterbetafel... I.

Mehr

Short Listing für multikriterielle Job-Shop Scheduling-Probleme

Short Listing für multikriterielle Job-Shop Scheduling-Probleme Short Lstg für ultkrterelle Job-Shop Schedulg-Problee Dr. Adré Heg, r.z.w.-cdata AG, Zu Hosptalgrabe 2, 99425 Wear, adre.heg@rzw.de 1. Multkrterelle Job-Shop Schedulg-Problee Das Job-Shop Schedulg-Proble,

Mehr

Abschlussprüfung zum/zur Finanzplaner/in mit eidg. Fachausweis. Formelsammlung. Autor: Iwan Brot

Abschlussprüfung zum/zur Finanzplaner/in mit eidg. Fachausweis. Formelsammlung. Autor: Iwan Brot Abschlussprüfug zum/zur Fazplaer/ mt edg. Fachauswes Formelsammlug Autor: Iwa Brot Dese Formelsammlug wrd a de Ole- ud a de müdlche Prüfuge abgegebe sowet erforderlch. A der schrftlche Klausur (Ope-book-Prüfug)

Mehr

Nachklausur - Analysis 1 - Lösungen

Nachklausur - Analysis 1 - Lösungen Prof. Dr. László Székelyhidi Aalysis I, WS 212 Nachklausur - Aalysis 1 - Lösuge Aufgabe 1 (Folge ud Grezwerte). (i) (1 Pukt) Gebe Sie die Defiitio des Häufugspuktes eier reelle Zahlefolge (a ) N. Lösug:

Mehr

Produkt-Moment-Korrelation (1) - Einführung I -

Produkt-Moment-Korrelation (1) - Einführung I - Produkt-Moment-Korrelaton - Enführung I - Kennffer ur Bechreung de lnearen Zuammenhang wchen we Varalen X und Y. Bechret de Rchtung und de Enge de Zuammenhang m Snne von je... deto... oder wenn... dann...

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

HONORAR Honorarabrechnung

HONORAR Honorarabrechnung HONORAR Hoorarabrechug Ihaltsverzeichis 1 Leistugsbeschreibug... 3 2 Itegratio i das Ageda-System... 4 3 Highlights... 5 3.1 Freie Formulargestaltug... 5 3.2 Positiosvorschläge aus Leistuge bzw. Gegestadswerte...

Mehr

Abhängigkeit zweier Merkmale

Abhängigkeit zweier Merkmale Abhängigkeit zweier Merkmale Johannes Hain Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/33 Allgemeine Situation Neben der Untersuchung auf Unterschiede zwischen zwei oder mehreren Untersuchungsgruppen hinsichtlich

Mehr

= T. 1.1. Jährliche Ratentilgung. 1.1. Jährliche Ratentilgung. Ausgangspunkt: Beispiel:

= T. 1.1. Jährliche Ratentilgung. 1.1. Jährliche Ratentilgung. Ausgangspunkt: Beispiel: E Tilgugsrechug.. Jährliche Raeilgug Ausgagspuk: Bei Raeilgug wird die chuldsumme (Newer des Kredis [Aleihe, Hypohek, Darleh]) i gleiche Teilberäge T geilg. Die Tilgugsrae läss sich ermiel als: T =.. Jährliche

Mehr

Versuch 13/1 NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE Blatt 1 NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE

Versuch 13/1 NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE Blatt 1 NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE Versuch 3/ NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE Blatt NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE Die Oberfläche vo Lise hat im allgemeie Kugelgestalt. Zur Messug des Krümmugsradius diet das Sphärometer. Bei sehr flacher Krümmug

Mehr

W D P. Sebastian Müller, Gerhard Müller. Sicherheits-orientiertes Portfoliomanagement. Heft 09 / 2005

W D P. Sebastian Müller, Gerhard Müller. Sicherheits-orientiertes Portfoliomanagement. Heft 09 / 2005 Fachberech Wrtschaft Faculty of Busess Sebasta Müller, Gerhard Müller Scherhets-oretertes Portfolomaagemet Heft 09 / 2005 W D P Wsmarer Dskussospapere / Wsmar Dscusso Papers Der Fachberech Wrtschaft der

Mehr

Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik Studienleistung BW-WMT-S12 011110

Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik Studienleistung BW-WMT-S12 011110 Name, Vorame Matrikel-Nr. Studiezetrum Studiegag Fach Art der Leistug Klausur-Kz. Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik Studieleistug Datum 10.11.2001 BW-WMT-S12 011110 Verwede Sie ausschließlich das

Mehr

Kontingenzkoeffizient (nach Pearson)

Kontingenzkoeffizient (nach Pearson) Assoziationsmaß für zwei nominale Merkmale misst die Unabhängigkeit zweier Merkmale gibt keine Richtung eines Zusammenhanges an 46 o jl beobachtete Häufigkeiten der Kombination von Merkmalsausprägungen

Mehr

Antriebstechnik \ Antriebsautomatisierung \ Systemintegration \ Services. Handbuch. Positionierung und Ablaufsteuerung IPOS plus

Antriebstechnik \ Antriebsautomatisierung \ Systemintegration \ Services. Handbuch. Positionierung und Ablaufsteuerung IPOS plus Atrebstechk \ Atrebsautomatserug \ Systemtegrato \ Servces Hadbuch ostoerug ud Ablausteuerug IOS plus Ausgabe 11/2009 11645407 / DE SEW-EURODRIVE Drvg the world Ihaltsverzechs Ihaltsverzechs 1 Allgemee

Mehr

Lineare Regressionsanalyse mit SPSS

Lineare Regressionsanalyse mit SPSS Unverstät Trer Zentrum für Informatons-, Medenund Kommunkatonstechnologe (ZIMK) Bernhard Baltes-Götz Lneare Regressonsanalyse mt SPSS 850 800 750 Y 0 700 5 5 X 0 0 X 0 5 5 04 (Rev. 40804) Herausgeber:

Mehr

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik In der beschreibenden Statistik werden Methoden behandelt, mit deren Hilfe man Daten übersichtlich darstellen und kennzeichnen kann. Die Urliste (=Daten in der Reihenfolge ihrer Erhebung)

Mehr

Einfache Statistiken in Excel

Einfache Statistiken in Excel Einfache Statistiken in Excel Dipl.-Volkswirtin Anna Miller Bergische Universität Wuppertal Schumpeter School of Business and Economics Lehrstuhl für Internationale Wirtschaft und Regionalökonomik Raum

Mehr

Volksbank Wittenberg eg

Volksbank Wittenberg eg Volksbak Wittbrg G Offlgugsbricht i. S. d. Istituts- Vrgütugsvrordug pr 31.12.2011 Ihaltsvrzichis 1 Ihaltsvrzichis 1 Ihaltsvrzichis... 2 2 Bschribug ds Gschäftsmodlls... 3 3 Agab zur Eihaltug dr Afordrug

Mehr

gleichgerichteten Alternativen Thomas Bregenzer

gleichgerichteten Alternativen Thomas Bregenzer En SAS-Macro zur multvaraten nchtparametrschen Analyse be glechgerchteten Alternatven Thomas Bregenzer Insttut fur Mathematk und Datenverarbetung n der Medzn, Unverstatskrankenhaus Eppendorf, Hamburg Zusammenfassung

Mehr

BANK ONLINE Zentraler Bankdaten-Transfer

BANK ONLINE Zentraler Bankdaten-Transfer BANK ONLINE Zetraler Bakdate-Trasfer Ihaltsverzechs 1 Lestugsbeschrebug... 3 2 Itegrato das Ageda-System... 4 3 Hghlghts... 5 3.1 Efachste Aktverug... 5 3.2 Abruf vo Kotoauszüge... 6 3.3 Bakeübergrefede

Mehr

Monte Carlo-Simulation

Monte Carlo-Simulation Mote Carlo-Simulatio Mote Carlo-Methode Der Begriff Mote Carlo-Methode etstad i de 1940er Jahre, als ma im Zusammehag mit dem Bau der Atombombe die Simulatio vo Zufallsprozesse erstmals i größerem Stil

Mehr

Aufgabe 6 Excel 2013 (Fortgeschrittene) Musterlösung

Aufgabe 6 Excel 2013 (Fortgeschrittene) Musterlösung - 1 - Aufgabe 6 Excel 2013 (Fortgeschrittene) Musterlösung 1. Die Tabelle mit den Werten und Gewichten der Gegenstände, sowie die Spalte mit der Anzahl ist vorgegeben und braucht nur eingegeben zu werden

Mehr

1 s. 1 s. 1 k. n j. j = Wärmedurchgang durch eine mehrschichtige, ebene Wand:

1 s. 1 s. 1 k. n j. j = Wärmedurchgang durch eine mehrschichtige, ebene Wand: Wärmeurchgg urch ee mehrchchtge, ebee W: ugehe vo er Löug er Fourer'che Dfferetlglechug für e Wärmetrport urch ee ebee Wfläche : A T ergbt ch ru für ee mehrchchtge, ebee Wfläche: A ru wr e Wärmeurchggwertzhl

Mehr

1. Systematisierung der Verzinsungsarten. 2 Jährliche Verzinsung. 5 Aufgaben zur Zinsrechnung. 2.1. Jährliche Verzinsung mit einfachen Zinsen

1. Systematisierung der Verzinsungsarten. 2 Jährliche Verzinsung. 5 Aufgaben zur Zinsrechnung. 2.1. Jährliche Verzinsung mit einfachen Zinsen 1 Systematserung der Verznsungsarten 2 Jährlche Verznsung 3 Unterjährge Verznsung 4 Stetge Verznsung 5 Aufgaben zur Znsrechnung 1. Systematserung der Verznsungsarten a d g Jährlche Verznsung nfache Znsen

Mehr

Innovative Handelssysteme für Finanzmärkte und das Computational Grid

Innovative Handelssysteme für Finanzmärkte und das Computational Grid Innovatve Handelssysteme für Fnanzmärkte und das Computatonal Grd von Dpl.-Kfm. Mchael Grunenberg Dr. Danel Vet & Dpl.-Inform.Wrt. Börn Schnzler Prof. Dr. Chrstof Wenhardt Lehrstuhl für Informatonsbetrebswrtschaftslehre,

Mehr

Entwicklung einer Dispatcherfunktion zur Überprüfung von Nominierungsmengen in der Betriebsführung von Erdgasspeichern

Entwicklung einer Dispatcherfunktion zur Überprüfung von Nominierungsmengen in der Betriebsführung von Erdgasspeichern AMMO Berchte aus Forschug ud Techologetrasfer Etwcklug eer Dsatcherfukto zur Überrüfug vo Nomerugsmege der Betrebsführug vo Erdgassecher Prof. Dr. sc. tech. Dr. rer. at. R. Ueckerdt Dr.Ig. H.W. Schmdt

Mehr

Ihr geschützter Bereich Organisation Einfachheit Leistung

Ihr geschützter Bereich Organisation Einfachheit Leistung Rev. 07/2012 Ihr geschützter Berech Organsaton Enfachhet Lestung www.vstos.t Ihr La geschützter tua area rservata Berech 1 MyVstos MyVstos st ene nformatsche Plattform für den Vstos Händler. Se ermöglcht

Mehr

Optimierung der Personaleinsatzplanung in Call Centern Theoretische Systematisierung und empirische Überprüfung

Optimierung der Personaleinsatzplanung in Call Centern Theoretische Systematisierung und empirische Überprüfung Optmerug der Persoalesatzplaug Call Ceter Theoretshe Systematserug ud emprshe Überprüfug Iaugural-Dssertato zur Erlagug des akademshe Grades ees Doktors der Wrtshaftswsseshafte m Fahbereh Statstk der Uverstät

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

Investitionsentscheidungen im Multi-Channel-Customer-Relationship Management 1

Investitionsentscheidungen im Multi-Channel-Customer-Relationship Management 1 Ivesttosetscheduge m Mult-Chael-Customer-Relatoshp Maagemet Has Ulrch Buhl, Na Kreyer, Na Schroeder Lehrstuhl für Betrebswrtschaftslehre, Wrtschaftsformatk & Facal Egeerg Kerkompetezzetrum Iformatostechologe

Mehr

Analyse bivariater Kontingenztafeln

Analyse bivariater Kontingenztafeln Analyse bivariater Kontingenztafeln Werden zwei kategoriale Merkmale mit nicht zu vielen möglichen Ausprägungen gemeinsam analysiert, so kommen zur Beschreibung der gemeinsamen Verteilung im allgemeinen

Mehr

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (1)

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (1) Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten () Mag. Dr. Andrea Payrhuber Zwei Schritte der Auswertung. Deskriptive Darstellung aller Daten 2. analytische Darstellung (Gruppenvergleiche) SPSS-Andrea

Mehr

Eine einfache Formel für den Flächeninhalt von Polygonen

Eine einfache Formel für den Flächeninhalt von Polygonen Ee efache Formel für de Flächehalt vo Polygoe Peter Beder Set ege Jahre hat der Mathematkddaktk de sogeate emprsche Uterrchtsforschug mt quattatve ud qualtatve Methode Kojuktur, währed stoffddaktsche Arbete

Mehr

1 Analysis T1 Übungsblatt 1

1 Analysis T1 Übungsblatt 1 Aalysis T Übugsblatt A eier Weggabelug i der Wüste lebe zwei Brüder, die vollkomme gleich aussehe, zwische dee es aber eie gewaltige Uterschied gibt: Der eie sagt immer die Wahrheit, der adere lügt immer.

Mehr

Finanzmathematische Grundlagen zur Zins- und Rentenrechnung

Finanzmathematische Grundlagen zur Zins- und Rentenrechnung Fazmahemasche Grudlage zur Zs- ud Reerechug Fazmahemasche Grudlage zur Zs- ud Reerechug (Fassug - November 008) /3 Markus Scheche Emal: mal@markus-scheche.de Homepage: www.markus-scheche.de Fazmahemasche

Mehr

3. Tilgungsrechnung. 3.1. Tilgungsarten

3. Tilgungsrechnung. 3.1. Tilgungsarten schreier@math.tu-freiberg.de 03731) 39 2261 3. Tilgugsrechug Die Tilgugsrechug beschäftigt sich mit der Rückzahlug vo Kredite, Darlehe ud Hypotheke. Dabei erwartet der Gläubiger, daß der Schulder seie

Mehr

Tutorium Investition & Finanzierung Tutorium 1: Kostenvergleichs und Gewinnvergleichsrechnung

Tutorium Investition & Finanzierung Tutorium 1: Kostenvergleichs und Gewinnvergleichsrechnung Fachhochschule Schmalkalde Fakulä Iformak Professur Wrschafsformak, sb. Mulmeda Markeg Prof. Dr. rer. pol. Thomas Urba Tuorum Iveso & Fazerug Tuorum : oseverglechs ud Gewverglechsrechug T : Der Tu Fru

Mehr

Stochastik für WiWi - Klausurvorbereitung

Stochastik für WiWi - Klausurvorbereitung Dr. Markus Kuze WS 2013/14 Dipl.-Math. Stefa Roth 11.02.2014 Stochastik für WiWi - Klausurvorbereitug Gesetz der totale Wahrscheilichkeit ud Satz vo Bayes (Ω, F, P) Wahrscheilichkeitsraum, E 1,..., E F

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

Rapid Control Prototyping

Rapid Control Prototyping Rapid orol Prooypig Alexader Kuzieov THM Üerich Modellildug dyaicher Syee Ideifiaio dyaicher Syee Modellaierer Ewurf vo Regelreie Modellaiere Te Echzeifähige Ipleeierug Rapid orol Prooypig: Ziele Aufelle

Mehr

Tabellarische Und Grafische Zusammenfassung 1-Dimensionaler Daten Daten. Quantitativ

Tabellarische Und Grafische Zusammenfassung 1-Dimensionaler Daten Daten. Quantitativ Tabellarce Und Grafce Zuammenfaung -Dmenonaler Daten Daten Qualtatv Quanttatv Aupräg a Ab. kettabelle Auprägung Ab. /. keten Stab- Dagramm Kre- Dagramm : f / Dkret kettabelle Auprägung Ab. /. keten Kumulerte

Mehr

Optimale Steuerung von Rüst- und Produktionsprozessen

Optimale Steuerung von Rüst- und Produktionsprozessen JOHANNES KEPLER UNIVERSITÄT LINZ Nezwerk für Forschug, Lehre ud Praxs Opale Seuerug vo Rüs- ud Produkosprozesse DISSERTATION zur Erlagug des akadesche Grades DOKTOR DER NATURWISSENSCHAFTEN Ageferg a Isu

Mehr

Commercial Banking. Controlling Kalkulation und Banksteuerung. Teilbereiche des Controlling

Commercial Banking. Controlling Kalkulation und Banksteuerung. Teilbereiche des Controlling Commercal Bankng Controllng Kalkulaton und Banksteuerung elbereche des Controllng Produktkalkulaton: Enzelkostenrechnung Performancerechnung (Erfolgsanalyse) Kaptalallokaton, Kapaztätsausbauentschedung

Mehr

Versuchsauswertung mit Polynom-Regression in Excel

Versuchsauswertung mit Polynom-Regression in Excel Versuchsauswertung mit Polynom-Regression in Excel Aufgabenstellung: Gegeben sei die in Bild 1 gezeigte Excel-Tabelle mit Messwertepaaren y i und x i. Aufgrund bekannter physikalischer Zusammenhänge wird

Mehr

Mathematik. Vorlesung im Bachelor-Studiengang Business Administration (Modul BWL 1A) an der FH Düsseldorf im Wintersemester 2008/09

Mathematik. Vorlesung im Bachelor-Studiengang Business Administration (Modul BWL 1A) an der FH Düsseldorf im Wintersemester 2008/09 Mathematik Vorlesug im Bachelor-Studiegag Busiess Admiistratio (Modul BWL A) a der FH Düsseldorf im Witersemester 2008/09 Dozet: Dr. Christia Kölle Teil I Fiazmathematik, Lieare Algebra, Lieare Optimierug

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

Empirische Sozialforschung Eine Übersicht Ansgar A. Plassmann

Empirische Sozialforschung Eine Übersicht Ansgar A. Plassmann Emprsche Sozalforschung Ene Überscht Ansgar A. Plassmann 1) Defntonen Emprsche Forschung such nach Erkenntnssen durch systematsche Auswertung von Erfahrungen emprsch : aus dem Grechschen auf Erfahrung

Mehr

Wirtschaftsingenieurwesen Wirtschaftsmathematik Prüfungsleistung WI-WMT-P12 040703. Studiengang Fach Art der Leistung Klausur-Knz. Datum 03.07.

Wirtschaftsingenieurwesen Wirtschaftsmathematik Prüfungsleistung WI-WMT-P12 040703. Studiengang Fach Art der Leistung Klausur-Knz. Datum 03.07. Studiegag Fach Art der Leistug Klausur-Kz. Wirtschaftsigeieurwese Wirtschaftsmathematik Prüfugsleistug WI-WMT-P 040703 Datum 03.07.004 Bezüglich der Afertigug Ihrer Arbeit sid folgede Hiweise verbidlich:

Mehr

Das FSB Geldkonto. Einfache Abwicklung und attraktive Verzinsung. +++ Verzinsung aktuell bis zu 3,7% p.a. +++

Das FSB Geldkonto. Einfache Abwicklung und attraktive Verzinsung. +++ Verzinsung aktuell bis zu 3,7% p.a. +++ Das FSB Geldkoto Eifache Abwicklug ud attraktive Verzisug +++ Verzisug aktuell bis zu 3,7% p.a. +++ zuverlässig servicestark bequem Kompeteter Parter für Ihr Wertpapiergeschäft Die FodsServiceBak zählt

Mehr

FINANZMATHEMATIK. 1. Zinsen und Zinseszinsen. Finanzmathematik 81

FINANZMATHEMATIK. 1. Zinsen und Zinseszinsen. Finanzmathematik 81 Fiazmathematik 8 FINANZMATHEMATIK. Zise ud Ziseszise Die Zise als Preis für die Zurverfügugstellug vo Geld bilde das zetrale Elemet i der Fiazmathematik. Hierbei sid verschiedee Arte der Verzisug zu uterscheide.

Mehr

2.0 Stöchiometrie chemischer Reaktionen 2.1 Grundbegriffe (Definitionen) qualitative Charakterisierung der / des Reaktionsmasse / Reaktionsgemisches

2.0 Stöchiometrie chemischer Reaktionen 2.1 Grundbegriffe (Definitionen) qualitative Charakterisierung der / des Reaktionsmasse / Reaktionsgemisches 05.03.2009 Tehshe Chee I - 9 2.0 Stöhoetre hesher Reaktoe 2.1 Grudbegrffe (Deftoe) qualtatve Charakterserug der / des Reaktosasse / Reaktosgeshes Reaktoskopoete (heshe Spezes) Reaktade (Reaktosteleher)

Mehr

Füllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Mean = 500,0029 Std. Dev. = 3,96016 N = 10.000. 485,00 490,00 495,00 500,00 505,00 510,00 515,00 Füllmenge

Füllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Mean = 500,0029 Std. Dev. = 3,96016 N = 10.000. 485,00 490,00 495,00 500,00 505,00 510,00 515,00 Füllmenge 2.4 Stetige Zufallsvariable Beispiel. Abfüllung von 500 Gramm Packungen einer bestimmten Ware auf einer automatischen Abfüllanlage. Die Zufallsvariable X beschreibe die Füllmenge einer zufällig ausgewählten

Mehr

Einführung in die Tabellenkalkulation Microsoft Excel

Einführung in die Tabellenkalkulation Microsoft Excel Einführung in die Tabellenkalkulation Microsoft Excel Mit Hilfe einer Tabellenkalkulation kann man Daten tabellarisch auswerten und grafisch darstellen. Die Daten werden als Tabelle erfasst, verwaltet

Mehr

Enterprise Application Integration - Ein Modell zur Bewertung von IT-Investitionen in die Integration von Anwendungssystemen

Enterprise Application Integration - Ein Modell zur Bewertung von IT-Investitionen in die Integration von Anwendungssystemen Eterpre Applcato Itegrato - E Modell zur Bewertug vo IT-Ivettoe de Itegrato vo Awedugytee Autore: Herch, Berd / Frdge, Mchael Eterpre Applcato Itegrato - E Modell zur Bewertug vo IT- Ivettoe de Itegrato

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Risikomgmt SS06

Inhaltsverzeichnis. Risikomgmt SS06 Ihalsverzechs Ihalsverzechs Fole Vorlesug : Hoeywell, Ic. ad Iegraed Rsk Maageme Vorlesug : Eführug Value-a-Rsk (va für Markrsko) Vorlesug 3: Rskofakore 3 Vorlesug 4: Umsezug Value-a-Rsk 4 Vorlesug 5:

Mehr

Aufgaben zur vollständigen Induktion

Aufgaben zur vollständigen Induktion c 7 by Raier Müller - Aufgabe zur vollstädige Idutio We ichts aderes agegebe ist, da gelte die Behauptuge für IN {; ; ;...}. A) Teilbareit: ) ist gerade (d.h. durch teilbar). ) ist durch teilbar. ) ist

Mehr

Medizinische Biometrie (L5)

Medizinische Biometrie (L5) Medizinische Biometrie (L5) Vorlesung II Daten Deskription Prof. Dr. Ulrich Mansmann Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de IBE,

Mehr

Aufgabe 1 (Excel) Anwendungssoftware 1 / 11 Semesterschlussprüfung 21.06.2004

Aufgabe 1 (Excel) Anwendungssoftware 1 / 11 Semesterschlussprüfung 21.06.2004 Anwendungssoftware 1 / 11 Dauer der Prüfung: 90 Minuten. Es sind alle fünf Aufgaben mit allen Teilaufgaben zu lösen. Versuchen Sie, Ihre Lösungen soweit wie möglich direkt auf diese Aufgabenblätter zu

Mehr

Projekt im P-Seminar: Vorschlag für einen Projektplan

Projekt im P-Seminar: Vorschlag für einen Projektplan Pojk m P-Sma: Vochlag ü Pojkpla Daum / Dopplud 11. - 15.1. 18.-22.1. 25.-29.1. 1.2.-5.2. 8.2.-12.2. 15.-19.2. 22. - 26.2. Kaldwoch 2010 2 3 4 5 6 7 8 Bu- ud Sudoug Möglchk zu Lughbug Eaz d Bobachugbog

Mehr