Lösungen zu Übung 1 (Kap. 1.5) Prof. Dr.B.Grabowski

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Lösungen zu Übung 1 (Kap. 1.5) Prof. Dr.B.Grabowski"

Transkript

1 Lösungen zur Übung1: Skript I (Beschreibende Statistik), Kap. 1.5 Aufgabe 1 1. Sind folgende Merkmale diskret oder stetig? a) Die durch eine wahlberechtigte Person der BRD gewählte Partei bei der Bundestagswahl. b) Kraftstoffverbrauch eines Personenkraftwagens auf 100 km. c) Zahl der pro Stunde in einem Geschäft eintreffenden Kunden. d) Lebensdauer einer bestimmten Leuchtstoffröhrenart. e) Plazierung beim 100-Meter-Lauf (von Studenten der HTW) Geben Sie jeweils das Merkmal, die Objektmenge und den Wertebereich des Merkmals an. Welche Art Skalierung liegt hier vor? Lösung Zu a) Zu b) Zu c) Wahlverhalten Alle wahlberechtigten Personen der BRD zur Bundestagswahl zugelassene Parteien (SPD, CDU, Grüne, FDP) Nominalskala Kraftstoffverbrauch alle PKWs R + 0, stetig Proportionalitätsskala Anzahl der Kunden, die ein bestimmtes Geschäft pro Stunde betreten Menge von Zeitintervallen von einer Stunde während der Öffnungszeiten (z.b. von 8-18 Uhr) N 0, diskret Proportionalitätsskala (Spezialfall) Achtung: Man kann die Aufgabenstellung zu c) auch anders interpretieren: Anzahl der Kunden, die ein Geschäft in einer bestimmten Stunde (z.b. von 8-9 Uhr) betreten Menge von Geschäften N 0, diskret Proportionalitätsskala (Spezialfall) Zu d) Zu e) Lebensdauer Menge von Leuchtstoffröhren dieser bestimmten Leuchtstoffröhrenart R + 0 (in Stunden), stetig Proportionalitätsskala Platznummer Menge von Personen, die am 100 Meterlauf teilnehmen. N 0, diskret Proportionalitätsskala (Spezialfall) 1 12/2005

2 Aufgabe 2 2. An einem Bankschalter werden die Kundenankünfte (Anzahl der pro 10-Minuten-Zeitintervall ankommenden Kunden) beobachtet. Für 40 derartige Zeitintervalle erhält man folgende Ergebnisse: 0, 0, 1, 3, 4, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 3, 0, 2, 0, 1, 3, 1, 2, 2, 0, 1, 1, 6, 1, 0, 2, 3, 1, 1, 4, 2, 3, 2, 0, 3, 0, 1, 2, Ermitteln Sie absolute und relative Häufigkeiten der Kundenankünfte und stellen Sie Häufigkeitsverteilung und Summenhäufigkeitsfunktion grafisch dar! Lösung i a i H n (a i ) h n (a i ) H(i) h(i) ,2 8 0, , , , , , , , , , , /2005

3 3 12/2005

4 Aufgabe Motoren eines bestimmten Typs weisen folgende Lebensdauerverteilung auf: Lebensdauer in Anzahl der Motoren Jahren bis 2 33 über 2 bis über 4 bis über 6 bis über 8 bis Tab.: Lebensdauerverteilung Stellen Sie diese Häufigkeitsverteilung und die dazugehörende Summenhäufigkeitsfunktion grafisch dar und bestimmen Sie den Anteil der Motoren mit einer Lebensdauer von mehr als 5 Jahren! Lösung: i K i H n (K i ) h n (K i ) H(i) h(i) bis , ,033 2 über 2 bis , ,309 3 über 4 bis , ,713 4 über 6 bis , ,95 5 über 8 bis , /2005

5 Den Anteil der Motoren mit einer Lebensdauer von mehr als 5 Jahren kann man ablesen: ca. 50%! Rechnerische Lösung: Vorgehensweise: Ermitteln sie die Klasse K i in der das Merkmal [ x = 5 Jahre ] liegt [ i = 3 ]. Ermitteln sie die relative Summenhäufigkeit (Flächeninhalt im Histogramm) bis zur darunter liegenden Klasse [ h(i 1) = 0,309]. Addieren sie den verbleibenden Anteil (Restfläche im Histogramm) in der ermittelten Klasse K i hinzu. Den Anteil ermitteln sie, in dem sie vom gegebenen Wert [ x = 5 Jahre ] den Wert der Klassenuntergrenze [ a i u = 4 Jahre ] abziehen und die Differenz durch die Klassenbreite [ Κ i =2] teilen und anschließend mit der relativen Häufigkeit [ h n (K i ) =0,404] der Klasse multiplizieren. Um den Anteil der Motoren, die länger als 5 Jahre halten, zu ermitteln ziehen sie den errechneten Wert von 100% ab. Also: Der Anteil der Motoren, die bis 5 Jahre halten ist: u ( x ai ) h( i 1) + hn ( K i ) * K i 5 4 = 0, ,404 * = 0,511 2 Anteil der Motoren die länger als 5 Jahre halten: 1 0,511 = 0,489 48,9% der Motoren halten länger als 5 Jahre. 5 12/2005

6 Aufgabe 4 Werten Sie nachstehende Urliste aus! Wählen Sie eine geeignete Klassenzahl und den unteren Wert der 1. Klasse! Stellen Sie die absoluten, relativen Klassenhäufigkeiten, sowie die relativen (Klassen-) Summenhäufigkeiten tabellarisch und grafisch (Histogramm, Summenhäufigkeitsfunktion) dar! Tab.: Lebensdauer x i von 30 Glühbirnen in Stunden i x i 375,3 392,5 467,9 503,1 591,2 657,8 738,5 749,6 752,0 765,8 772,5 799,4 799,6 803,9 808,7 810,5 812,1 848,6 867,0 904,3 918,3 935,4 951,1 964,9 968,8 1006,5 1014,7 1189,0 1215,6 1407,2 6 12/2005

7 Lösung: Anzahl der Klassen: k = 30 = 5,48 für n 25 ; 5 k 25 k = 5 Klassenbreite: xmax xmin + 2ε b =, ε = 0, 05 (halbe Messgenauigkeit) k 1407,2 375,3 + 0,1 b = = 206,4 5 Klassenuntergrenze der ersten Klasse: (Messgenauigkeit ist 0.1. Demzufolge ist die halbe Messgenauigkeit ε=0.05) a u 1 = xmin ε = 375,3 0,05 = 375,25 i K i H n (K i ) h n (K i ) H(i) h(i) 1 375,25 bis 581,65 4 0, , ,65 bis 788,05 7 0, , ,05 bis 994, , , ,45 bis 1200,85 3 0, , ,85 bis 1407,25 2 0, , /2005

8 (Achtung: Üblicherweise ist die Skalierung der y-achse in Histogrammen : h n ( Ki )/Klassenbreite. Aus Gründen der Übersichtlichkeit haben wir hier H n (K i ) gewählt. Das entstehende Bild ist bei beiden Skalen das gleiche). 8 12/2005

9 9 12/2005

1. Einführung und statistische Grundbegriffe. Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik:

1. Einführung und statistische Grundbegriffe. Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik: . Einführung und statistische Grundbegriffe Beispiele aus dem täglichen Leben Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik: Quantitative Information Graphische oder tabellarische

Mehr

Kapitel V - Graphische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen

Kapitel V - Graphische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen Institut für Volkswirtschaftslehre (ECON) Lehrstuhl für Ökonometrie und Statistik Kapitel V - Graphische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen Deskriptive Statistik Prof. Dr. W.-D. Heller Hartwig Senska

Mehr

Kapitel V - Graphische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen

Kapitel V - Graphische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen Universität Karlsruhe (TH) Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie Statistik 1 - Deskriptive Statistik Kapitel V - Graphische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen Markus Höchstötter

Mehr

WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK

WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK PROF DR ROLF HÜPEN FAKULTÄT FÜR WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT Seminar für Theoretische Wirtschaftslehre Vorlesungsprogramm 23042013 Datenlagen und Darstellung eindimensionaler Häufigkeitsverteilungen

Mehr

Beschreibende/Deskriptive Statistik

Beschreibende/Deskriptive Statistik Kapitel 1 Beschreibende/Deskriptive Statistik 1.1 Häufigkeitsverteilungen Aufgabe 1.1.1 : Erläutern Sie in welchen Bereichen die deskriptive Statistik angewendet wird und grenzen Sie sie gegenüber der

Mehr

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

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

Mehr

Diese Lücken sollten nicht auch bei Ihnen vorhanden sein: Aufgrund einer statistischen Untersuchung entsteht eine geordnete bzw. ungeordnete, die durc

Diese Lücken sollten nicht auch bei Ihnen vorhanden sein: Aufgrund einer statistischen Untersuchung entsteht eine geordnete bzw. ungeordnete, die durc SS 2017 Torsten Schreiber 222 Diese Lücken sollten nicht auch bei Ihnen vorhanden sein: Aufgrund einer statistischen Untersuchung entsteht eine geordnete bzw. ungeordnete, die durch Summierung je Ausprägung

Mehr

Mathematik für Biologen

Mathematik für Biologen Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine Universität Düsseldorf 14. Oktober 2010 Übungen Aufgabenblatt 1 wird heute Nachmittag auf das Weblog gestellt. Geben Sie die Lösungen dieser

Mehr

Der Modus ist. Der Median ist. 3. Übung. Aufgabe 1. a) der häufigste Wert. b) der Wert unter dem 50 % aller anderen Werte liegen.

Der Modus ist. Der Median ist. 3. Übung. Aufgabe 1. a) der häufigste Wert. b) der Wert unter dem 50 % aller anderen Werte liegen. 3. Übung Aufgabe 1 Der Modus ist a) der häufigste Wert. b) der Wert unter dem 50 % aller anderen Werte liegen. c) der Durchschnitt aller Werte. d) der Wert mit der größten Häufigkeitsdichte. e) der Schwerpunkt

Mehr

Einführung in die Statistik

Einführung in die Statistik Einführung in die Statistik 1. Deskriptive Statistik 2. Induktive Statistik 1. Deskriptive Statistik 1.0 Grundbegriffe 1.1 Skalenniveaus 1.2 Empirische Verteilungen 1.3 Mittelwerte 1.4 Streuungsmaße 1.0

Mehr

Wahrscheinlichkeits - rechnung und Statistik

Wahrscheinlichkeits - rechnung und Statistik Michael Sachs Mathematik-Studienhilfen Wahrscheinlichkeits - rechnung und Statistik für Ingenieurstudenten an Fachhochschulen 4., aktualisierte Auflage 2.2 Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen 19 absolute

Mehr

Statistik Skalen (Gurtner 2004)

Statistik Skalen (Gurtner 2004) Statistik Skalen (Gurtner 2004) Nominalskala: Daten haben nur Namen(Nomen) und (eigentlich) keinen Zahlenwert Es kann nur der Modus ( ofteste Wert) berechnet werden Beispiel 1: Die Befragung von 48 Personen

Mehr

htw saar 1 EINFÜHRUNG IN DIE STATISTIK: BESCHREIBENDE STATISTIK

htw saar 1 EINFÜHRUNG IN DIE STATISTIK: BESCHREIBENDE STATISTIK htw saar 1 EINFÜHRUNG IN DIE STATISTIK: BESCHREIBENDE STATISTIK htw saar 2 Grundbegriffe htw saar 3 Grundgesamtheit und Stichprobe Ziel: Über eine Grundgesamtheit (Population) soll eine Aussage über ein

Mehr

Auswertung statistischer Daten 1

Auswertung statistischer Daten 1 Auswertung statistischer Daten 1 Dr. Elke Warmuth Sommersemester 2018 1 / 26 Statistik Untersuchungseinheiten u. Merkmale Grundgesamtheit u. Stichprobe Datenaufbereitung Urliste, Strichliste, Häufigkeitstabelle,

Mehr

MATHEMATIK MTA 12 SCHULJAHR 07/08 STATISTIK

MATHEMATIK MTA 12 SCHULJAHR 07/08 STATISTIK MATHEMATIK MTA 12 SCHULJAHR 07/08 STATISTIK PROF. DR. CHRISTINA BIRKENHAKE Inhaltsverzeichnis 1. Merkmale 2 2. Urliste und Häufigkeitstabellen 9. Graphische Darstellung von Daten 10 4. Lageparameter 1

Mehr

Forschungsstatistik I

Forschungsstatistik I Psychologie Prof. Dr. G. Meinhardt 2. Stock, Nordflügel R. 02-429 (Persike) R. 02-431 (Meinhardt) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung Forschungsstatistik I Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de WS

Mehr

SPSS für Windows Version 21

SPSS für Windows Version 21 Prof. Dr. Barbara Grabowski SPSS für Windows Version 21 Inhaltsverzeichnis 1. Benutzeroberfläche... 2 1.1 Die Struktur der Daten-Datei... 2 1.2 Menüleiste... 3 1.3 Verschiedene Dateien und Fenster... 5

Mehr

Statistik - Übungsaufgaben

Statistik - Übungsaufgaben Statistik - Übungsaufgaben 1) Eine vor mehreren Jahren durchgeführte Befragung von 30 Arbeitern eines Großbetriebes ergab für die Stundenlöhne folgende Liste: 16,35 16,80 15,75 16,95 16,20 17,10 16,64

Mehr

2 Merkmalsausprägungen, Skalen, Häufigkeiten, Klassierung

2 Merkmalsausprägungen, Skalen, Häufigkeiten, Klassierung 2 2.1 Merkmalsausprägungen und Skalen Bei statistischen Analysen wird eine bestimmte Anzahl von Elementen untersucht und mit den Methoden der Statistik quantifiziert. Je nach Untersuchung kann es sich

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Inhalt Teil I: Beschreibende (Deskriptive) Statistik Seite. 1.0 Erste Begriffsbildungen Merkmale und Skalen 5

Inhaltsverzeichnis. Inhalt Teil I: Beschreibende (Deskriptive) Statistik Seite. 1.0 Erste Begriffsbildungen Merkmale und Skalen 5 Inhaltsverzeichnis Inhalt Teil I: Beschreibende (Deskriptive) Statistik Seite 1.0 Erste Begriffsbildungen 1 1.1 Merkmale und Skalen 5 1.2 Von der Urliste zu Häufigkeitsverteilungen 9 1.2.0 Erste Ordnung

Mehr

Von insgesamt 50 Statistikern nehmen an allen 3 Tagen einer Tagung 30, an 2 Tagen 10 und an einem Tag ebenfalls 10 teil.

Von insgesamt 50 Statistikern nehmen an allen 3 Tagen einer Tagung 30, an 2 Tagen 10 und an einem Tag ebenfalls 10 teil. Technische Universität München SS 2006 Zentrum Mathematik Blatt 5 Prof. Dr. J. Hartl Dr. Hannes Petermeier Dr. Cornelia Eder Dipl.-Ing. Martin Nagel Höhere Mathematik 2 (Weihenstephan) 1. An einer drei

Mehr

Mathematik für Biologen

Mathematik für Biologen Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Ruediger.Braun@uni-duesseldorf.de Heinrich-Heine Universität Düsseldorf Mathematik für Biologen p. 1 Hinweise Internetseite zur Vorlesung: http://blog.ruediger-braun.net

Mehr

Lernbaustein 3 Darstellen, Interpretieren und Anwenden von Funktionen (Lernbereich 1) 1 Grundlagen und Vorkenntnisse zum Funktionsbegriff

Lernbaustein 3 Darstellen, Interpretieren und Anwenden von Funktionen (Lernbereich 1) 1 Grundlagen und Vorkenntnisse zum Funktionsbegriff Vorwort 3 Lernbaustein 3 Darstellen, Interpretieren und Anwenden von Funktionen (Lernbereich 1) 1 Grundlagen und Vorkenntnisse zum Funktionsbegriff 1.1 Einführung des Funktionsbegriffs 9 1.1.1 Allgemeine

Mehr

Fachrechnen für Tierpfleger

Fachrechnen für Tierpfleger Z.B.: Fachrechnen für Tierpfleger A10. Statistik 10.1 Allgemeines Was ist Statistik? 1. Daten sammeln: Durch Umfragen, Zählung, Messung,... 2. Daten präsentieren: Tabellen, Grafiken 3. Daten beschreiben/charakterisieren:

Mehr

1) Warum ist die Lage einer Verteilung für das Ergebnis einer statistischen Analyse von Bedeutung?

1) Warum ist die Lage einer Verteilung für das Ergebnis einer statistischen Analyse von Bedeutung? 86 8. Lageparameter Leitfragen 1) Warum ist die Lage einer Verteilung für das Ergebnis einer statistischen Analyse von Bedeutung? 2) Was ist der Unterschied zwischen Parametern der Lage und der Streuung?

Mehr

f j = ( 2) = 5.5.

f j = ( 2) = 5.5. Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum 1 Universität Basel Statistik Dr. Thomas Zehrt Merkmale und Häufigkeitsverteilung Motivation In der heutigen Zeit fällt jeden Tag eine unvorstellbare Menge von Daten

Mehr

Stochastik für die Naturwissenschaften

Stochastik für die Naturwissenschaften Stochastik für die Naturwissenschaften Dr. C.J. Luchsinger 2. Beschreibende Statistik (descriptive Statistics) Literatur Kapitel 2 * Storrer: Kapitel 29-31 * Stahel: Kapitel 1-3 * Statistik in Cartoons:

Mehr

Stochastik für die Naturwissenschaften

Stochastik für die Naturwissenschaften Stochastik für die Naturwissenschaften Dr. C.J. Luchsinger 2. Beschreibende Statistik (descriptive Statistics) Literatur Kapitel 2 * Storrer: Kapitel 29-31 * Stahel: Kapitel 1-3 * Statistik in Cartoons:

Mehr

1. Einführung und statistische Grundbegriffe. Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik:

1. Einführung und statistische Grundbegriffe. Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik: . Einführung und statistische Grundbegriffe Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik: Quantitative Information Graphische oder tabellarische Darstellung von Datenmaterial

Mehr

Deskriptive Statistik 1 behaftet.

Deskriptive Statistik 1 behaftet. Die Statistik beschäftigt sich mit Massenerscheinungen, bei denen die dahinterstehenden Einzelereignisse meist zufällig sind. Statistik benutzt die Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Fundamentalregeln:

Mehr

Ergebnis der Bezirksversammlungswahl 2014 in Hamburg-Mitte im Wahlkreis 1 (Wahlkreisstimmen)

Ergebnis der Bezirksversammlungswahl 2014 in Hamburg-Mitte im Wahlkreis 1 (Wahlkreisstimmen) Wahlkreis 1 (Wahlkreisstimmen) Wahlberechtigte ohne Wahlschein 26 941 Wahlberechtigte mit Wahlschein 3 694 Wahlberechtigte 30 635 100 Wahlbeteiligung 12 190 39,8 darunter Briefwähler 3 124 10,2 abgegebene

Mehr

Statistik Tutorium WS 06/07

Statistik Tutorium WS 06/07 Statistik Tutorium WS 06/07 Florian Wiesenberger florian.wiesenberger@gmx.de Felix Holter FH13@rsg02.de 23.10.06 1. Begriffsdefinition: Statistische Masse, Merkmalsträger, Merkmal und Merkmalsausprägung

Mehr

Beispiel 2 (Einige Aufgaben zu Lageparametern) Aufgabe 1 (Lageparameter)

Beispiel 2 (Einige Aufgaben zu Lageparametern) Aufgabe 1 (Lageparameter) Beispiel (Einige Aufgaben zu Lageparametern) Aufgabe 1 (Lageparameter) 1 Ein Statistiker ist zu früh zu einer Verabredung gekommen und vertreibt sich nun die Zeit damit, daß er die Anzahl X der Stockwerke

Mehr

Beschreibende Statistik

Beschreibende Statistik Beschreibende Statistik Variablentypen Variablentypen Einteilung von Merkmalen Qualitative Merkmale (nominal und ordinal) qualitativ quantitativ Quantitative Merkmale (diskret und stetig) kategorial, artmäßig

Mehr

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik 1 Ziele In der deskriptiven (=beschreibenden) Statistik werden Untersuchungsergebnisse übersichtlich dargestellt, durch Kennzahlen charakterisiert und grafisch veranschaulicht. 2

Mehr

Deskriptive Statistik Auswertung durch Informationsreduktion

Deskriptive Statistik Auswertung durch Informationsreduktion Deskriptive Statistik Auswertung durch Informationsreduktion Gliederung Ø Grundbegriffe der Datenerhebung Total-/Stichprobenerhebung, qualitatives/quantitatives Merkmal Einteilung der Daten (Skalierung,

Mehr

Darstellung von Häufigkeitsverteilungen

Darstellung von Häufigkeitsverteilungen Darstellung von Häufigkeitsverteilungen Tabellarische Darstellung Tabellarische Darstellung einzelner Merkmale Häufig betrachtet man einzelne Merkmale (=eindimensionale Merkmale) in einer Tabelle. Als

Mehr

Übungen zur Vorlesung Statistische Methoden Kapitel 1-2

Übungen zur Vorlesung Statistische Methoden Kapitel 1-2 TECHNISCHE UNIVERSITÄT DORTMUND Sommersemester 2011 FAKULTÄT STATISTIK Dr. M. Arnold Dipl.-Stat. R. Walter Übungen zur Vorlesung Statistische Methoden Kapitel 1-2 Aufgabe 1: Gegeben ist eine diskrete Zufallsvariable

Mehr

Statistik I Sommersemester 2009 Aufgabenlösung Übung 1: Grundbegriffe und univariate Datenanalyse - deskriptiv

Statistik I Sommersemester 2009 Aufgabenlösung Übung 1: Grundbegriffe und univariate Datenanalyse - deskriptiv Statistik I Sommersemester 2009 Aufgabenlösung Übung 1: Grundbegriffe und univariate Datenanalyse - deskriptiv Aufgabe 2.1.1 Nachfolgend werden drei statistische Grundgesamtheiten beschrieben. Prüfen Sie,

Mehr

Tutorium Mathematik in der gymnasialen Oberstufe 1. Veranstaltung: Beschreibende Statistik 19. Oktober 2016

Tutorium Mathematik in der gymnasialen Oberstufe 1. Veranstaltung: Beschreibende Statistik 19. Oktober 2016 Tutorium Mathematik in der gymnasialen Oberstufe 1. Veranstaltung: Beschreibende Statistik 19. Oktober 2016 1. Daten erfassen 1. Aufgabe: Würfeln Sie 30-mal mit einem regelmäßigen Oktaeder und dokumentieren

Mehr

Statistik. Ronald Balestra CH St. Peter

Statistik. Ronald Balestra CH St. Peter Statistik Ronald Balestra CH - 7028 St. Peter www.ronaldbalestra.ch 17. Januar 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Statistik 1 1.1 Beschreibende Statistik....................... 1 1.2 Charakterisierung von Häufigkeitsverteilungen...........

Mehr

3. Merkmale und Daten

3. Merkmale und Daten 3. Merkmale und Daten Ziel dieses Kapitels: Vermittlung des statistischen Grundvokabulars Zu klärende Begriffe: Grundgesamtheit Merkmale (Skalenniveau etc.) Stichprobe 46 3.1 Grundgesamtheiten Definition

Mehr

Bundestag N _ IO _ T A _ M _ R _ O F IN _ L _ H A W

Bundestag N _ IO _ T A _ M _ R _ O F IN _ L _ H A W Bundestag WAHLINFORMATION 22.09.2013 1 WAHLSPIEGEL Wahlergebnis in der Stadt Nettetal 2009 2013 absolut v.h. absolut v.h. Wahlberechtigte 31.214 30.940 Wähler/Wahlbeteiligung 21.974 70,40 22.211 71,79

Mehr

Veranstaltung Wirtschaftsstatistik (BWL) an der FH Frankfurt/Main im Sommersemester 2007 (Dr. Faik) Klausur 03. Juli 2007

Veranstaltung Wirtschaftsstatistik (BWL) an der FH Frankfurt/Main im Sommersemester 2007 (Dr. Faik) Klausur 03. Juli 2007 Veranstaltung Wirtschaftsstatistik (BWL) an der FH Frankfurt/Main im Sommersemester 2007 (Dr. Faik) Klausur 03. Juli 2007 BEARBEITER/IN (NAME, VORNAME): MATRIKELNUMMER: Hinweise: Sie haben zur Bearbeitung

Mehr

Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen

Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen 27. Juni 2009 Nachname: Vorname: Matrikelnummer: Studienkennzahl: Beispiel 1: (6 Punkte) a) Wie viel Prozent der Beobachtungen liegen beim Box-Plot außerhalb der

Mehr

WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK

WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK PROF DR ROLF HÜPEN FAKULTÄT FÜR WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT Seminar für Theoretische Wirtschaftslehre Vorlesungsprogramm 07052013 Mittelwerte und Lagemaße II 1 Anwendung und Berechnung

Mehr

Anwendung A_0801_Quantile_Minimum_Maximum

Anwendung A_0801_Quantile_Minimum_Maximum 8. Lageparameter 63 8.3 Interaktive EXCEL-Anwendungen (CD-ROM) Anwendung A_080_Quantile_Minimum_Maimum Die Anwendung besteht aus einem Tabellenblatt Simulation : In der Simulation wird aus einer Urliste

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

Kapitel 2. Häufigkeitsverteilungen

Kapitel 2. Häufigkeitsverteilungen 6 Kapitel 2 Häufigkeitsverteilungen Ziel: Darstellung bzw Beschreibung (Exploration) einer Variablen Ausgangssituation: An n Einheiten ω,, ω n sei das Merkmal X beobachtet worden x = X(ω ),, x n = X(ω

Mehr

WS 1.1 Aufgabenstellung: Lösung:

WS 1.1 Aufgabenstellung: Lösung: WS 1.1 Werte aus tabellarischen und elementaren grafischen Darstellungen ablesen (bzw. zusammengesetzte Werte ermitteln) und im jeweiligen Kontext angemessen interpretieren können Anmerkung: (un-)geordnete

Mehr

Willkommen zur Vorlesung Statistik

Willkommen zur Vorlesung Statistik Willkommen zur Vorlesung Statistik Thema dieser Vorlesung: Häufigkeiten und ihre Verteilung, oder: Zusammenfassende Darstellungen einzelner Variablen Prof. Dr. Wolfgang Ludwig-Mayerhofer Universität Siegen

Mehr

Parameterfreie Tests. ²- Unabhängigkeitstest Test auf Unabhängigkeit von zwei Zufallsgrößen

Parameterfreie Tests. ²- Unabhängigkeitstest Test auf Unabhängigkeit von zwei Zufallsgrößen Parameterfreie Tests ²- Unabhängigkeitstest Test auf Unabhängigkeit von zwei Zufallsgrößen ²- Anpassungstest Test auf Vorliegen einer bestimmten Verteilung Binomialtest Vergleich von unbekannten Anteilen

Mehr

Statistik Tutorium SS Aufgabensammlung

Statistik Tutorium SS Aufgabensammlung Statistik Tutorium SS 2007 Felix Holter Felix.Holter@web.de Aufgabensammlung 1. Begriffsdefinition: Statistische Masse, Merkmalsträger, Merkmal und Merkmalsausprägung 2. Welche unterschiedlichen Merkmale

Mehr

Tabellarische und Graphische Darstellung des Materials

Tabellarische und Graphische Darstellung des Materials Tabellarische und Graphische Darstellung des Materials Die Darstellung der Daten ist (neben deren Zusammenfassung in den im nächsten Kapitel behandelten statistischen Kennwerten) Aufgabe der beschreibenden

Mehr

Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Variablentypen. Stichprobe und Grundgesamtheit

Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Variablentypen. Stichprobe und Grundgesamtheit TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN-WEIHENSTEPHAN MATHEMATIK UND STATISTIK INFORMATIONS- UND DOKUMENTATIONSZENTRUM R. Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen Statistik SS Variablentypen Qualitative

Mehr

1 Stochastik deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

1 Stochastik deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung 1 Stochastik deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 Stochastik deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Stochastik Wahrscheinlichkeitsrechnung

Mehr

Tabellarische und Graphische Darstellung des Materials

Tabellarische und Graphische Darstellung des Materials Tabellarische und Graphische Darstellung des Materials Die Darstellung der Daten ist (neben deren Zusammenfassung in den weiter unten behandelten statistischen Kennwerten) Aufgabe der beschreibenden Statistik.

Mehr

Leseprobe. Michael Sachs. Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. für Ingenieurstudenten an Fachhochschulen. ISBN (Buch):

Leseprobe. Michael Sachs. Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. für Ingenieurstudenten an Fachhochschulen. ISBN (Buch): Leseprobe Michael Sachs Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Ingenieurstudenten an Fachhochschulen ISBN (Buch): 978-3-446-43797-5 ISBN (E-Book): 978-3-446-43732-6 Weitere Informationen oder Bestellungen

Mehr

Standardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend

Standardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend Standardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend oder eindeutig, wenn keine alternativen Interpretationsmöglichkeiten

Mehr

STATISIK. LV Nr.: 0021 WS 2005/06 11.Oktober 2005

STATISIK. LV Nr.: 0021 WS 2005/06 11.Oktober 2005 STATISIK LV Nr.: 0021 WS 2005/06 11.Oktober 2005 1 Literatur Bleymüller, Gehlert, Gülicher: Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, Verlag Vahlen Hartung: Statistik. Lehr- und Handbuch der angewandten

Mehr

3.5 Beschreibende Statistik. Inhaltsverzeichnis

3.5 Beschreibende Statistik. Inhaltsverzeichnis 3.5 Beschreibende Statistik Inhaltsverzeichnis 1 beschreibende Statistik 26.02.2009 Theorie und Übungen 2 1 Die Darstellung von Daten 1.1 Das Kreisdiagramm Wir beginnen mit einem Beispiel, welches uns

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

Haufe TaschenGuide 216. Statistik. Grundwissen und Formeln. Bearbeitet von Prof. Dr. Johannes Grabmeier, Dr. Stefan Hagl

Haufe TaschenGuide 216. Statistik. Grundwissen und Formeln. Bearbeitet von Prof. Dr. Johannes Grabmeier, Dr. Stefan Hagl Haufe TaschenGuide 216 Statistik Grundwissen und Formeln Bearbeitet von Prof. Dr. Johannes Grabmeier, Dr. Stefan Hagl 2., aktualisierte Auflage 2012 2012. Taschenbuch. 127 S. Paperback ISBN 978 3 648 03549

Mehr

Beschreibende Statistik

Beschreibende Statistik Gunther Bourier Beschreibende Statistik Praxisorientierte Einfuhrung Mit Aufgaben und Losungen 7., uberarbeitete Auflage GABIER Inhaltsverzeichnis Vorwort Inhaltsverzeichnis V VII 1 Einfuhrung 1 1.1 Begriff

Mehr

Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Wintersemester 2012/13

Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Wintersemester 2012/13 Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Wintersemester 2012/13 Aufgabenstellung und Ergebnisse Dr. Martin Becker Hinweise für die

Mehr

Günther Bourier. Beschreibende Statistik. Praxisorientierte Einführung - Mit. Aufgaben und Lösungen. 12., überarbeitete und aktualisierte Auflage

Günther Bourier. Beschreibende Statistik. Praxisorientierte Einführung - Mit. Aufgaben und Lösungen. 12., überarbeitete und aktualisierte Auflage i Günther Bourier Beschreibende Statistik Praxisorientierte Einführung - Mit Aufgaben und Lösungen 12., überarbeitete und aktualisierte Auflage 4^ Springer Gabler Inhaltsverzeichnis Vorwort V 1 Einführung

Mehr

Beschreibung von Daten

Beschreibung von Daten Kapitel 2 Beschreibung von Daten In diesem Kapitel geht es um die Beschreibung von empirisch erhobenen Daten Größere Datenmengen sind schwer zu überblicken Weil ein Bild leichter als eine Ansammlung von

Mehr

Lösungen zur deskriptiven Statistik

Lösungen zur deskriptiven Statistik Lösungen zur deskriptiven Statistik Aufgabe 1. Bei einer Stichprobe von n = Studenten wurden folgende jährliche Ausgaben (in e) für Urlaubszwecke ermittelt. 1 58 5 35 6 8 1 6 55 4 47 56 48 1 6 115 8 5

Mehr

Beispiel für Anwendung: z-tabelle kann genutzt werden, um z.b. Poissonverteilung näherungsweise zu integrieren. Beispiel: wie wahrscheinlich ist es

Beispiel für Anwendung: z-tabelle kann genutzt werden, um z.b. Poissonverteilung näherungsweise zu integrieren. Beispiel: wie wahrscheinlich ist es Beispiel für Anwendung: z-tabelle kann genutzt werden, um z.b. Poissonverteilung näherungsweise zu integrieren. Beispiel: wie wahrscheinlich ist es beim radioaktiven Zerfall, zwischen 100 und 110 Zerfälle

Mehr

Aufgabenstellung und Ergebnisse zur. Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Wintersemester 2018/19

Aufgabenstellung und Ergebnisse zur. Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Wintersemester 2018/19 Aufgabenstellung und Ergebnisse zur Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Wintersemester 08/9 PD Dr. Martin Becker Hinweise für die Klausurteilnehmer ˆ Die Klausur besteht

Mehr

Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 Serie 6. Statistik-Tutorium. Lösungsskizzen Übung SS2005. Thilo Klein. Grundstudium Sommersemester 2008

Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 Serie 6. Statistik-Tutorium. Lösungsskizzen Übung SS2005. Thilo Klein. Grundstudium Sommersemester 2008 Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 Serie 6 Lösungsskizzen Übung SS2005 Grundstudium Sommersemester 2008 Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 Serie 6 Inhalt Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie

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

Karl Entacher. FH-Salzburg

Karl Entacher. FH-Salzburg Ahorn Versteinert Bernhard.Zimmer@fh-salzburg.ac.at Statistik @ HTK Karl Entacher FH-Salzburg karl.entacher@fh-salzburg.ac.at Beispiel 3 Gegeben sind 241 NIR Spektren (Vektoren der Länge 223) zu Holzproben

Mehr

Kapitel IV - Häufigkeitsverteilungen

Kapitel IV - Häufigkeitsverteilungen Institut für Volkswirtschaftslehre (ECON) Lehrstuhl für Ökonometrie und Statistik Kapitel IV - Häufigkeitsverteilungen Deskriptive Statistik Prof. Dr. W.-D. Heller Hartwig Senska Carlo Siebenschuh Agenda

Mehr

Häufigkeitsverteilung

Häufigkeitsverteilung 2. Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen Thema dieses Abschnitts ist die Auswertung eindimensionalen (univariaten) Datenmaterials, d.h. Daten zu einem einzigen Merkmal einer Grundgesamtheit oder Stichprobe.

Mehr

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9 Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9 Dr. Andreas Wünsche TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik Vorlesung am 8. Juni 2017 im Audi-Max (AUD-1001) Dr. Andreas Wünsche Statistik I für Betriebswirte

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik für Informatiker. Dr. Nils Raabe Technische Universität Dortmund

Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik für Informatiker. Dr. Nils Raabe Technische Universität Dortmund Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik für Informatiker Dr. Nils Raabe Technische Universität Dortmund Statistische Methoden spielen in der Informatik eine große Rolle. Beispiele: Laufzeiten

Mehr

Beschreibende Statistik Kenngrößen in der Übersicht (Ac )

Beschreibende Statistik Kenngrößen in der Übersicht (Ac ) Beschreibende Statistik Kenngrößen in der Übersicht (Ac 006-019) Boxplot Im folgenden wird die Berechnungsweise des TI 83 (sowie von SPSS, s. unten) verwendet. Diese geht auf eine Festlegung von Moore

Mehr

Voraussetzung für statistische Auswertung: jeder Fall besitzt in bezug auf jedes Merkmal genau eine Ausprägung

Voraussetzung für statistische Auswertung: jeder Fall besitzt in bezug auf jedes Merkmal genau eine Ausprägung Rohdaten Urliste oder Rohdaten sind die auszuwertenden Daten in der Form, wie sie nach der Datenerhebung vorliegen. Dimensionen der Urliste sind die Fälle, Merkmale und ihre Ausprägungen. Voraussetzung

Mehr

Benutzen Sie nur die für die Antwort vorgesehenen Kästchen und führen Sie Nebenrechnungen auf den Rückseiten der Blätter durch!

Benutzen Sie nur die für die Antwort vorgesehenen Kästchen und führen Sie Nebenrechnungen auf den Rückseiten der Blätter durch! Statistik I, SS 2001, Seite 1 von 8 Statistik I Hinweise zur Bearbeitung Hilfsmittel: - Taschenrechner (ohne Datenbank oder die Möglichkeit diesen zu programmieren) - Formelsammlung im Umfang von einer

Mehr

Bundestagswahl. Landtagswahl

Bundestagswahl. Landtagswahl 1972 1983 1987 1988 1992 1996 2001 2006 Baden-Württemberg Wahlbeteiligung 1 Männer Frauen Männer und Frauen 83,8 90,0 93,6 95,0 91,7 91,4 83,6 90,2 91,9 92,5 86,3 89,2 83,7 90,1 92,8 93,6 88,5 90,2 81,6

Mehr

Felix Klug SS 2011. 2. Tutorium Deskriptive Statistik

Felix Klug SS 2011. 2. Tutorium Deskriptive Statistik 2. Tutorium Deskriptive Statistik Felix Klug SS 2011 Skalenniveus Weitere Beispiele für Skalenniveus (Entnommen aus Wiederholungsblatt 1.): Skalenniveu Nominalskala Ordinalskala Intervallskala Verhältnisskala

Mehr

Mathematik. Mathematische Leitidee: Daten, Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit. Aufgabe Nr./Jahr: 4/2010

Mathematik. Mathematische Leitidee: Daten, Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit. Aufgabe Nr./Jahr: 4/2010 Mathematik Mathematische Leitidee: Daten, Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit Aufgabe Nr./Jahr: 4/2010 Bezug zum Lehrplan NRW: Prozessbezogener Bereich (Kap. 2.1) Prozessbezogene Kompetenz (Kap. 3.1) Inhaltsbezogene

Mehr

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für Studierende der Informatik

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für Studierende der Informatik INSTITUT FÜR STOCHASTIK WS 2007/08 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Blatt 1 Dr. B. Klar Übungen zur Vorlesung Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für Studierende der Informatik Musterlösungen

Mehr

2 Häufigkeitsverteilungen

2 Häufigkeitsverteilungen 2 Häufigkeitsverteilungen Ziel: Darstellung bzw Beschreibung (Exploration) einer Variablen Ausgangssituation An n Einheiten ω 1,,ω n sei das Merkmal X beobachtet worden x 1 = X(ω 1 ),,x n = X(ω n ) Also

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

Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungssekretariat Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Sommersemester 2015

Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungssekretariat Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Sommersemester 2015 Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungssekretariat Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Sommersemester 205 Namensschild Dr. Martin Becker Hinweise für die Klausurteilnehmer

Mehr

Beschreibende Statistik

Beschreibende Statistik Beschreibende Statistik 2 Überblick In diesem Kapitel geht es um die Ausprägungen von Merkmalen und um die Skalen, auf denen sie dargestellt werden: Nominale, ordinale Skalen, Intervallskalen und Verhältnisskalen.

Mehr

Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Sommersemester 2011

Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Sommersemester 2011 Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Sommersemester 2011 Aufgabenstellung und Ergebnisse Dr. Martin Becker Hinweise für die Klausurteilnehmer

Mehr

Deskriptive Statistik Lösungen zu Blatt 1 Christian Heumann, Susanne Konrath SS Lösung Aufgabe 1

Deskriptive Statistik Lösungen zu Blatt 1 Christian Heumann, Susanne Konrath SS Lösung Aufgabe 1 1 Deskriptive Statistik Lösungen zu Blatt 1 Christian Heumann, Susanne Konrath SS 2011 Lösung Aufgabe 1 (a) Es sollen die mathematischen Vorkenntnisse der Studenten, die die Vorlesung Statistik I für Statistiker,

Mehr

Median 2. Modus < Median < Mittelwert. Mittelwert < Median < Modus. 2 Modalwerte oder Modus viel größer bzw. viel kleiner als Mittelwert

Median 2. Modus < Median < Mittelwert. Mittelwert < Median < Modus. 2 Modalwerte oder Modus viel größer bzw. viel kleiner als Mittelwert Universität Flensburg Zentrum für Methodenlehre Tutorium Statistik I Modus oder Modalwert (D) : - Geeignet für nominalskalierte Daten - Wert der häufigsten Merkmalsausprägung - Es kann mehrere Modalwerte

Mehr

Grundlagen der Statistik

Grundlagen der Statistik www.nwb.de NWB Studium Betriebswirtschaft Grundlagen der Statistik Band 1: Beschreibende Verfahren Von Professor Dr. Jochen Schwarze 12., vollständig überarbeitete Auflage nwb STUDIUM Inhaltsverzeichnis

Mehr

Grundlagen der Statistik I

Grundlagen der Statistik I NWB-Studienbücher Wirtschaftswissenschaften Grundlagen der Statistik I Beschreibende Verfahren Von Professor Dr. Jochen Schwarze 10. Auflage Verlag Neue Wirtschafts-Briefe Herne/Berlin Inhaltsverzeichnis

Mehr

1 Einführung und Grundbegriffe

1 Einführung und Grundbegriffe 1 Einleitung Die deskriptive Statistik dient der systematischen Erfassung und Darstellung von Daten, die bestimmte Zustände oder Entwicklungen aufzeigen. Sehr viele Entscheidungen des Alltags, in Wirtschaftsunternehmen

Mehr

Partei: CDU SPD GRÜNE mehrere Parteien gleich stark

Partei: CDU SPD GRÜNE mehrere Parteien gleich stark Wahlbezirke nach der Partei mit dem höchsten Stimmenanteil (Zweitstimmen) bei der Bundestagswahl am 18.09.2005 im Wahlkreis 275 Heidelberg (ohne Briefwahl) Partei: CDU SPD GRÜNE mehrere Parteien gleich

Mehr

Vorlesung Grundlagen der Biometrie WS 2011/12 1. Grundbegriffe

Vorlesung Grundlagen der Biometrie WS 2011/12 1. Grundbegriffe Vorlesung Grundlagen der Biometrie WS 2011/12 1. Grundbegriffe Dr. Antje Kiesel Institut für Angewandte Mathematik WS 2011/2012 1. Grundbegriffe der beschreibenden Statistik Statistische Einheiten, Grundgesamtheit

Mehr

3.1 Zusammenhang zwischen einem qualitativen und einem quantitativen Merkmal

3.1 Zusammenhang zwischen einem qualitativen und einem quantitativen Merkmal Kapitel 3 Bivariate Analyse In Kapitel 2 haben wir gesehen, wie man ein Merkmal auswertet. Mit Hilfe statistischer Verfahren kann man aber auch untersuchen, ob zwischen mehreren Merkmalen Abhängigkeiten

Mehr