Schätzungen und Hypothesenprüfungen Schätzungen Hypothesenprüfungen Typische Entscheidungsfragen in der Medizin Die Alternativhypothese

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Schätzungen und Hypothesenprüfungen Schätzungen Hypothesenprüfungen Typische Entscheidungsfragen in der Medizin Die Alternativhypothese"

Transkript

1 Hypoheeprüfuge. Zweiichprobe -Te, F-Te, Variazaalye Schäzuge ud Hypoheeprüfuge Schäzuge Wie gro i eie Gröe? Pukchäzuge ei Wer i gegebe ud ich über die Sicherhei Parameer der Sichprobe Parameer der Populaio μ σ ( ) ( ) KAD Kollege, gebe Sie mir ochmal die Labormau, die wir mi dem Teerum geimpf hae! Iervallchäzuge ei Iervall i mi eiem Kofideziveau gegebe 95 % Kofideziervall für de Erwarugwer: ± Hypoheeprüfuge Beaworug eier Echeidugfrage ja oder ich mi eiem Sigifikaziveau (95 %) Refereziervall: z. B. -Te ± Typiche Echeidugfrage i der Medizi I die Therapie erfolgreich? (Gib e eie Äderug i der erwaree Richug?) Ha eie Behadlug eie Wirkug? Veräder/Verkleier ei Fiebermiel die Körperemperaur? T > 37.5 C T <T? T >T? Die Nullhypohee E gib keie Wirkug der Behadlug. Die Wirkug der Behadlug i Null (Nullhypohee, H 0 ). Da Fiebermiel veräder die Körperemperaur ich. We die H 0 richig i, wir kee die Vereilug. Die Aleraivhypohee E gib eie Wirkug der Behadlug. Die Wirkug der Behadlug i ich Null (Aleraivhypohee, H ). Da Fiebermiel veräder die Körperemperaur. Ma uercheide al Gegeazpaar Nullhypohee ud Aleraivhypohee. Eweder H 0 oder H i richig. Nehme wir a, da H 0 richig i! We Ergebie mi dieer Vorauezug ich pae: ablehe wir H 0 H i richig

2 Traformaio eier Normalvereilug mi allgemeier Lage ud Breie i eie Sadardormalvereilug Mi welcher Vereilug olle wir uere Sichprobe vergleiche? Traformaio vo Dae (Variable Traformaio) 80 cm 0 cm w w 0 cm w 0 cm w z z 0 cm z cm Die Sadardormalvereilug ha eie augezeichee Rolle zwiche der Normalvereiluge. Alle Normalvereiluge köe i Sadardormalvereilug raformier werde Serieummer 60 der Dae, Rohdae Serieummer der Dae, geordee Dae Pr.Buch Abb Häufigkeidiche w z Variable Vereilug Eiichprobe -Te N(μ,σ) w μ N(0,σ) μ z σ N(0,) Variable Vereilug N(μ,σ) μ z σ N(0,) μ - We die origiale Variable zu eier Normalvereilug mi Parameer μ ud σ gehör, da gehör die raformiere Variable z zu der Sadardormalvereilug. N(0,) 4 We H 0 richig i, kee wir de Wer vo μ, aber σ ich. Die durchgeführe Traformaio: μ Pr.Buch Abb.

3 -Vereilugfamilie Ka der (au der Sichprobe kalkuliere) -Wer der -Vereilug (mi eprechedem Freiheigrad) gehöre? Alle Were köe zu der -Vereilug gehöre. Aber: We der -Wer gro i, da i die Wahcheilickei klei. Glockekurve Je gröer i der Freiheigrad, deo chmaler i die Kurve. Dewege beüze wir ich die geame -Vereilug, oder eie abgeuze - Vereilug! Pr.Buch Ahag S.7. N( 0, ) akzepierbare Irrumwahrcheilichkei i der Medizi: kleier oder gleich 5 % Zweieiiger -Te Veräder ei Fiebermiel die Körperemperaur? Eieiiger -Te Verkleier ei Fiebermiel die Körperemperaur? Pr.Buch Abb. Pr.Buch Abb. 3

4 -Vereilugkurve mi Freiheigrad 5. Die kriiche Were ud Wahrcheilichkeie de eieiige -e H 0 abgeleh, obwohl richig Pr.Buch Abb. 5 Pr.Buch Abb. 4 H 0 ageomme, obwohl falch Temperaurdiffereze Beipiel: Eiichprobe -Te Veräder ei Fiebermiel die Körperemperaur? H 0 : e gib keie Wirkug Aahme: i ormalvereil Kalkulaio: μ, μ 0 zweieiiger Te > kri wir ablehe die Nullhypohee mi eiem Sigifikaziveau vo 5% Azahl der Dae 00 Durchchi avg Sadardabweichug dev Sadardfehler em Wer Freiheigrad df 99 ma. zuläige Irrumwahrcheilichkei α 0.05 kriicher -Wer kri.984

5 > kri Da Fiebermiel igifika veräder (verkleier) die Körperemperaur (p < 0.05). Im Klammer eh die Irrumwahrcheilichkei. E gib die Wahrcheilichkei, da die Nullhypohee richig i. I dieem Fall uere Klaifikaio i falch (Fehler. Ar). Die Nullhypohee abgeleh wird, obwohl ie richig i. weiere Bemerkuge: >.66 p < 0.0 (zweieiiger Te) Typiche Echeidugfrage i der Medizi Gib e eie Uerchied zwiche zwei Therapiemehode? A B T,A > 37.5 C T,A -T,A T,B > 37.5 C T,B -T,B I der zu vergleichede Parameer uerchiedlich i der zwei Populaioe? Sid die Erwarugwere i der zwei Populaioe uerchiedlich? Samme die zwei Sichprobe au eiem Populaio? Nullhypohee: E gib keie Uerchied, die Erwarugwere id gleich: μ μ Eiichprobe -Te - μ 0 μ 0, wo ( ) Q i Eiichprobe -Te : Pulfrequez (/30), : vor, ach, d: Differez Wirkug?: Effek der 5 Kiebeuge auf die Pulfrequez H 0 : keie Wirkug Zweiichprobe -Te + +, wo Q + Q + Vergleiche wir die Formel! - Eiichprobe + + Zweiichprobe.934 >.60 H 0 i falch (p < 0.05) 4 3, kri(0,05) (p ) 0

6 Zweiichprobe -Te m: mälich, w: weiblich Gib e eie Uerchied zwiche zwei (Therapie)mehode? F-Te! H 0 : keie Wirkug H 0 i falch.6< kri(0,05),.79 H 0 i richig H 0 : keie Differez zwiche der Wirkuge H 0 i richig Eiichprobe -Te.934 >.60 H 0 i falch (p < 0.05) 4 3, kri(0,05) > kri(0,0) 3, kri(0.0007) 3, H 0 i falch (p < 0.0) H 0 i falch (p < ) 5 Kiebeuge verurache Veräderug der Pulfrequeze mi eiem Sigifikaziveau vo 5 % (ogar: %,, 0.07%) Zweiichprobe -Te.6< kri(0,05),.79 H 0 i richig E gib keie igifikae Differez zwiche der Pulfrequeze i der Mäer- ud Frauegruppe ach 5 Kiebeuge.

7 Vergleich der gepaare-ugepaare Te bei Sichprobe mi kleiem Umfag z.b. Körperhöhe ugepaarer Te Zweiichprobe -Te kei igifikaer Uerchied Frage: id die Variaze i zwei Sichprobe gleich? H 0 : die Variaze id gleich F-e Teaiik (Parameer): F, > We die Variaze gleich id (H 0 ), i die Teaiik F- vereil mi - ud - Freiheigrade. Aahme der Nullhypohee: F < F, ;5% die Variaze id gleich gepaarer Te: Eiichprobe -Te igifikaer Uerchied 5 ma darf de herkömliche Zweiichprobe -Te awede F > F, ;5% Ablehug der Nullhypohee: die Variaze id ich gleich Ma darf de hk Zweiichprobe -Te ich awede. Umweg: Ecel ka eie Daeraformaio durchführe: Zwei Sichprobe, ugleiche Variaz (heerokedaich) 6 TTEST Fukio im Ecel Irrumwahrcheilichkei Überich der Temehode Vereilugyp Azahl der Sichprobe eie Sichprobe zwei Sichprobe mehrere Sichprobe ormalvereile Dae Eiichprobe -Te Zweiichprobe -e (Variazaalye) die Vereilug der Dae i ubeka Vorzeichee Wilcoo Te Ma-Whiey U-Te Krukal-Walli Te 8

8 Boferroi Problem. Alphafehler-Kumulierug Vergleich vo mehrere Sichprobe Paarweie Vergleichuge: - Hohe Wahrcheilichkei de Fehler vo. Ar - z.b.: 0 Sichprobe, 45 Vergleichuge (0 über ) alle mi 5% Irrumwahrcheilichkei Geamirrumw.: -(-0,05) 45 90,0% Vorbediguge: Uabhägigkei der Sichprobe Normalvereilug gleiche Sreuuge H 0 : Alle Sichprobe amme au der elbe Grudgeamhei H : Midee eie Sichprobe amm au eier adere Grudgeamhei Parameriche Mehode: (ANalyi Of VAriace) We H 0 gülig i, olle die Sreuuge zwiche de Sichprobe ud ierhalb der Sichprobe dieelbe ei. Wirkoffkozeraio Sichprobe h Sichprobe H 0 : μ μ... μ h Zwei uabhägige Variazchäzuge: Variaz ierhalb der Sichprobe: S i Variaz zwiche de Sichprobe: S g We S i << S g Variaze id uerchiedlich H 0 ablehe We S i S g Variaze id die Schäzuge derelbe Variaz H 0 aehme S F S g i F Te; Eieiig, Freiheigrad: h-; N-h

9 Variaz zwiche de Sichprobe: g h j j ( j ) h Qg h h: Azahl der Sichprobe j : Azahl der Elemee i der j-e Sichprobe : Durchchi vo alle Elemee : Durchchi i der j-e Sichprobe Variaz ierhalb der Sichprobe: i h Q h j j i j N h ( N h Qi N h h: Azahl der Sichprobe j : Azahl der Elemee i der j-e Sichprobe ij : i-e Eleme der j-e Sichprobe j : Durchchi i der j-e Sichprobe j N: Geame Azahl der Sichprobeelemee ij ) j S F S g i F Te ich Sigifika, keie Uerchiede H 0 : OK FG: h-; N-h Sigifika, E gib Uerchiede H 0 Po-hoc Te (Paarweie Vergleichuge der Sichprobe, z.b. Mi-Ma) (Paarweie Vergleichuge, z.b: gege Korolle) Ich habe jez aiich bewiee, daß alle diee Kriallkugel für Wahrage gleich gu geeige id! E gib keie Uerchied zwiche de Kriallkugel.

Hypothesenprüfungen II.

Hypothesenprüfungen II. Grudlage der Bioaiik ud Iformaik Hypoheeprüfuge II. Zwei Sichprobe -Te, F-Te, Bediguge der Awedug der -Tee Variazaalye Lázló Smeller Widerholug: Grudprizip der Hypoheeprüfuge Zu echeidede Frage Idireker

Mehr

Schätzungen und Hypothesenprüfungen. Hypothesenprüfungen. t Tests. Gibt es eine Wirkung einer Behandlung? Typische Entscheidungsfragen in der Medizin

Schätzungen und Hypothesenprüfungen. Hypothesenprüfungen. t Tests. Gibt es eine Wirkung einer Behandlung? Typische Entscheidungsfragen in der Medizin Hypoheenprüfungen. Te Schäzungen Wie gro i eine Gröe? Punkchäzungen Schäzungen und Hypoheenprüfungen ein Wer i gegeben und nich über die Sicherhei Parameer der Sichprobe Parameer der Populaion μ σ ( n

Mehr

Normalverteilung (Gauss Verteilung) Gauss Kurve. ( x. (Deskriptive Statistik, Vortsetzung)

Normalverteilung (Gauss Verteilung) Gauss Kurve. ( x. (Deskriptive Statistik, Vortsetzung) (Dekrpve Sak, Vorezug) Achaulche Darellug der Fläche uer der heoreche Verelugkurve De heoreche Verelug ka Abhäggke vo der ueruche Varable uerchedlche Forme aehme, der Mehrzahl der Fälle e aber ee ymmerche

Mehr

Grundlagen der Biostatistik und Informatik

Grundlagen der Biostatistik und Informatik Aalyiche Saiik Grudlage der Bioaiik ud Iformaik Saiiche Schäzuge, Kofidez, Sigifikaz Populaio N uedlich Sichprobe edlich dr. Lázló Smeller 1 Theoreiche Vereilug Erwarugwer Theoreiche Sreuug Häufigkeivereilug

Mehr

Vergleich der Schätzungen und Hypothesenprüfungen. μ=? Typische Aufgaben der Hypothesenprüfung. Typische Fragen - gebrauchte Merkmale

Vergleich der Schätzungen und Hypothesenprüfungen. μ=? Typische Aufgaben der Hypothesenprüfung. Typische Fragen - gebrauchte Merkmale Hypoheseprüfuge Dr László Smeller Vergleich der Schäzuge ud Hypoheseprüfuge Schäzuge: Frage: Wie groß (is eie physikalische Größe) Bluzuckerkozeraio... Awor: Pukschäzug: z.b.: Körperhöhe, Bludruck, μ?

Mehr

Analytische Statistik. Statistische Schätzungen ( Fortsetzung) Population N = unendlich. Stichprobe n = endlich

Analytische Statistik. Statistische Schätzungen ( Fortsetzung) Population N = unendlich. Stichprobe n = endlich Aalyche Sak Zur Ererug Sache Schäzuge ( Forezug) Populao N = uedlch Theoreche Verelug Erwarugwer Theoreche Sreuug Schprobe = edlch Häufgkeverelug Durchch Sadardabwechug Aufgabe der Schäzheore Zur Ererug

Mehr

2.3 Schätzeigenschaften der OLS-Methode

2.3 Schätzeigenschaften der OLS-Methode .3 Schäzeigechafe der OLS-Mehode Jede Schäzmehode wei beimme Güeeigechafe auf, die vo der Erfüllug beimmer Vorauezuge abhäge. Wa die gewöhliche Mehode der kleie Quadrae (OLS-Mehode) beriff, id beimme Schäzeigechafe

Mehr

Grundlagen der Biostatistik und Informatik

Grundlagen der Biostatistik und Informatik Vergleich vo mehrere Stichprobe Grudlage der Biostatisti ud Iformati Hypotheseprüfuge III., Nichtparametrische Methode dr László Smeller Semmelweis Uiversität 0 Vergleich vo mehrere Stichprobe Boferroi

Mehr

Statistische Schätzungen

Statistische Schätzungen Statitiche Schätzuge Statitiche Schätzuge, Ei Wiechaftler mu geau mee, icht chätze! Da it aber eie wiechaftliche Schätzug! Lázló Smeller? (8,5±1,5) cm Aalytiche Statitik (iduktive o. chließede Statitik)

Mehr

richtige Entscheidung mit Wahrscheinlichkeit 1 α Fehlentscheidung 1. Art mit Wahrscheinlichkeit α

richtige Entscheidung mit Wahrscheinlichkeit 1 α Fehlentscheidung 1. Art mit Wahrscheinlichkeit α II Lösug zu Aufgabe 7: -Tes für Erwarugswer Saisische Tess diee dazu Hypohese abzusicher oder begrüde zu verwerfe. Hypohese esehe aus eperimeelle Beobachuge oder formale Überleguge, die eier Prüfug uerzoge

Mehr

ue biostatistik: hypothesen, t test 1/8 h. lettner / physik

ue biostatistik: hypothesen, t test 1/8 h. lettner / physik ue biotatitik: hypothee t tet /8 h. letter / phyik Hypothee Augagituatio ud Problemtellug * Populatio σ * Lagjähriger Durchchitt Erte * Wahrcheilichkeit für Ereigie Müze Roulette * Radioaktivität Hitergrudtrahlug

Mehr

3 Vergleich zweier unverbundener Stichproben

3 Vergleich zweier unverbundener Stichproben 3 Vergleich zweier uverbudeer Stichprobe 3. Der Zweistichprobe t-test Es wird vorausgesetzt, dass die beide Teilstichprobe x, x,..., x ud y, y,..., y jeweils aus (voeiader uabhägige) ormalverteilte Grudgesamtheite

Mehr

Klausur Einführung in die statistische Messdatenauswertung für Biotechnologen Kurzfragen

Klausur Einführung in die statistische Messdatenauswertung für Biotechnologen Kurzfragen Klauur Eführug de ache Medaeauwerug für Boechologe 3.7.9 Kurzfrage. We wrd przpell de relave Summehäugke S() au der relave Häugkedche h() bemm?. Welche Skaleveau müe zwe Merkmale habe um ee Regreogerade

Mehr

Korrekturliste zum Studienbuch Statistik

Korrekturliste zum Studienbuch Statistik Korrekturlite zum Studiebuch Statitik I der aktuelle Auflage wurde durch ei Kovertierugproblem i de Kapitel 0 (S. 3 3 ud de etprechede Abchitte i de Löuge (S. 39 07 teilweie die Zeiche µ durch ud π durch

Mehr

Statistik. 5. Schließende Statistik: Typische Fragestellung anhand von Beispielen. Kapitel 5: Schließende Statistik

Statistik. 5. Schließende Statistik: Typische Fragestellung anhand von Beispielen. Kapitel 5: Schließende Statistik Statistik Kapitel 5: Schließede Statistik 5. Schließede Statistik: Typische Fragestellug ahad vo Beispiele Beispiel 1» Aus 5 Messwerte ergebe sich für die Reißfestigkeit eier Garsorte der arithmetische

Mehr

Was benötigen wir dafür?

Was benötigen wir dafür? Wahrcheilicheirechug Die Laufzei vo radomiiere zufallgeeuere lgorihme häg vo gewie zufällige reigie ab eiiel Quicor. Um die Laufzeie dieer lgorihme ueruche zu öe, udiere wir im Folgede zufällige reigie

Mehr

Aufgaben zur Ökonometrie I

Aufgaben zur Ökonometrie I Aufgabe zur Ökoomerie I 3. Sigifikazess ud Kofideziervalle 3. Wie groß is der Sadardfehler der Regressio vo GASV auf VEINKR ( Eergiemodell Ib, s. Ergebisse i Aufgabe.8) (mi Ierpreaio)? Der Sadardfehler

Mehr

Übungen Abgabetermin: Freitag, , 10 Uhr THEMEN: Testtheorie

Übungen Abgabetermin: Freitag, , 10 Uhr THEMEN: Testtheorie Uiversität Müster Istitut für Mathematische Statistik Stochastik WS 203/204, Blatt Löwe/Heusel Aufgabe (4 Pukte) Übuge Abgabetermi: Freitag, 24.0.204, 0 Uhr THEMEN: Testtheorie Die Sollstärke der Rohrwäde

Mehr

Testen statistischer Hypothesen

Testen statistischer Hypothesen Kapitel 9 Teste statistischer Hypothese 9.1 Eiführug, Sigifiaztests Sigifiaztest für µ bei der ormalverteilug bei beatem σ = : X i seie uabhägig ud µ, ) verteilt, µ sei ubeat. Stelle eie Hypothese über

Mehr

Vl Statistische Prozess und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 3

Vl Statistische Prozess und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 3 Vl Statistische Prozess ud Qualitätskotrolle ud Versuchsplaug Übug 3 Aufgabe ) Die Schichtdicke X bei eier galvaische Beschichtug vo Autoteile sei ormalverteilt N(μ,σ ). 4 Teile werde galvaisch beschichtet.

Mehr

Normalverteilung. Standardnormalverteilung. Intervallwahrscheinlichkeiten. Verteilungsfunktion

Normalverteilung. Standardnormalverteilung. Intervallwahrscheinlichkeiten. Verteilungsfunktion Normalverteilug Stadardormalverteilug Normalverteilug N(μ, ) mit ichte : Gaußche Glockekurve μ μ μ+ μ >, f ( ) = ( μ) WS 6/7 Prof. r. J. Schütze, FB GW NV π Eigechafte der ichte: - Maimum i μ - mmetrich

Mehr

Korrelationsanalyse zwischen kategorischen Merkmalen. Kontingenztabellen. Chi-Quadrat-Test

Korrelationsanalyse zwischen kategorischen Merkmalen. Kontingenztabellen. Chi-Quadrat-Test Kotigeztabelle. Chi-Quadrat-Test Korrelatiosaalyse zwische kategorische Merkmale Beispiel 1 ohe Frau 8 75 1 Ma 48 49 97 76 14? Häufigkeitstabelle (Kotigeztabelle): eie tabellarische Darstellug der gemeisame

Mehr

Vl Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 5

Vl Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 5 Vl Statistische Prozess- ud Qualitätskotrolle ud Versuchsplaug Übug 5 Aufgabe ) Sei p = P(A) die Wahrscheilichkeit für ei Ereigis A, dh., es gilt 0 p. Bereche Sie das Maximum der Fuktio f(p) = p(-p). Aufgabe

Mehr

10. Testen von Hypothesen Seite 1 von 6

10. Testen von Hypothesen Seite 1 von 6 10. Teste vo Hypothese Seite 1 vo 6 10.1 Eiführug i das Teste vo Hypothese Eie Hypothese ist eie Vermutug bzw. Behauptug über die Wahrscheilichkeit eies Ereigisses. Mit Hilfe eies geeigete Tests (=Testverfahre)

Mehr

Übungen mit dem Applet erwartungstreu

Übungen mit dem Applet erwartungstreu Übuge mit dem Applet erwartugstreu Visualisierug vo erwartugstreu Begriffe ud statischer Hitergrud. Visualisieruge mit dem Applet..3. Zufallsstreuug der Eizelwerte...3. Mittelwerte 3.3 Variaz. 4.4 Variaz

Mehr

BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL

BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL Klausuraufgabe zum Grudsudium Prüfugsgebie: Eiführug i die Wirschafsiformaik (PO 2006) Grudlage vo Decisio Suppor Syseme (BWiWi 1.14) Tag der Prüfug: 08.08.2008 Name des

Mehr

Kapitel 5: Schließende Statistik

Kapitel 5: Schließende Statistik Kapitel 5: Schließede Statistik Statistik, Prof. Dr. Kari Melzer 5. Schließede Statistik: Typische Fragestellug ahad vo Beispiele Beispiel Aus 5 Messwerte ergebe sich für die Reißfestigkeit eier Garsorte

Mehr

Kontingenztabellen. Chi-Quadrat-Test. Korrelationsanalyse zwischen kategorischen Merkmalen. 1. Unabhängigkeitstest

Kontingenztabellen. Chi-Quadrat-Test. Korrelationsanalyse zwischen kategorischen Merkmalen. 1. Unabhängigkeitstest Kotigeztabelle. Chi-Quadrat-Test KAD 1.11. 1. Uabhägigkeitstest. Apassugstest. Homogeitätstest Beispiel 1 ohe Frau 8 75 1 Ma 48 49 97 76 14? Korrelatiosaalyse zwische kategorische Merkmale Häufigkeitstabelle

Mehr

Schätzverfahren bei der linearen Einfachregression

Schätzverfahren bei der linearen Einfachregression chäzverfahre e der leare fachregreo Kofdezervalle der Regreokoeffzee Kofdezervalle der Progoewere Prof. Kück / Dr. Rcaal Delgado Lehruhl ak Regreo IV lografe: Prof. Dr. Kück Uverä Roock ak, Vorleugkrp.

Mehr

Statistik Formelsammlung (gekürzt für 5 Abende Veranstaltung)

Statistik Formelsammlung (gekürzt für 5 Abende Veranstaltung) Saisik Formelsammlug (gekür für 5 Abede Verasalug) Formel um Kurs "Saisik" a der VWA Esse vo Prof. Dr. Peer vo der Lippe Ihalsvereichis: (gesrichee Abschie sid grau markier). Häufigkeisvereiluge S.. Mielwere

Mehr

Empirische Verteilungsfunktion

Empirische Verteilungsfunktion KAPITEL 3 Empirische Verteilugsfuktio 3.1. Empirische Verteilugsfuktio Seie X 1,..., X uabhägige ud idetisch verteilte Zufallsvariable mit theoretischer Verteilugsfuktio F (t) = P[X i t]. Es sei (x 1,...,

Mehr

Dr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren

Dr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren Dr. Jürge Seger INDUKTIVE STATISTIK Wahrcheilichkeittheorie, Schät- ud Tetverfahre ÜBUNG. - LÖSUNGEN. Differetet für de Mittelwert (abhägige Stichprobe) Zwei Verfahre um Nachwei eie hormoale Dopigmittel

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug Dr. Joche Köhler 9.04.008 Äderug Übugsstude Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug Die Gruppe vo Markus trifft sich am Doerstag statt im HCI D zusamme mit der Gruppe

Mehr

6 Vergleich mehrerer unverbundener Stichproben

6 Vergleich mehrerer unverbundener Stichproben 6 Vergleich mehrerer uverbudeer Stichprobe 6.1 Die eifaktorielle Variazaalyse Die eifaktorielle Variazaalyse diet der Utersuchug des Eiflusses eier kategorieller (bzw. ichtmetrischer) Variable, die die

Mehr

Kapitel 17 : Lineare Regression Darstellung von zweidimensionalen Daten : (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ),..., (x n, y n )

Kapitel 17 : Lineare Regression Darstellung von zweidimensionalen Daten : (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ),..., (x n, y n ) (Kapitel 7: Lieare Regreio) Kapitel 7 : Lieare Regreio 7. Dartellug vo zweidimeioale Date : (, ), (, ),..., (, ). 7.. Beipiel : (a) Körpergewicht eie erwachee mäliche Pfälzer. Körpergröße (b) Azahl der

Mehr

Dr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren

Dr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren Dr. Jürge Seger INDUKTIVE STATISTIK Wahrheilihkeittheorie, Shätz- ud Tetverfahre ÜBUNG 0 - LÖSUNGEN. Kofidezitervall für de Mittelwert eier ormalverteilte Grudgeamtheit bei gegebeer Variaz a. Gegebe id

Mehr

Musterlösung für die Klausur zur Vorlesung Stochastik I im WiSe 2014/2015

Musterlösung für die Klausur zur Vorlesung Stochastik I im WiSe 2014/2015 Musterlösug für die Klausur zur Vorlesug Stochastik I im WiSe 204/205 Teil I wahr falsch Aussage Gilt E[XY ] = E[X]E[Y ] für zwei Zufallsvariable X ud Y mit edlicher Variaz, so sid X ud Y uabhägig. Für

Mehr

Grundgesamtheit handelt, stellt sich die Frage nach der Unsicherheit dieser Schatzung.

Grundgesamtheit handelt, stellt sich die Frage nach der Unsicherheit dieser Schatzung. R Lösug zu Aufgabe 4: Kofideziervall a) Abschäzug vo Erwarugswer ud adardabweichug: Wie bereis i Übugsaufgabe eigeführ, selle der Mielwer ud die reuug eier ichprobe die bese chäzwere für de Erwarugswer

Mehr

Kapitel 6 Differenzierbarkeit

Kapitel 6 Differenzierbarkeit Kapitel 6 Differezierbarkeit Ihalt 6.1 6.1Die Defiitio 6.2 6.2Die Eigeschafte 6.3 6.3Extremwerte Seite 2 Was heißt differezierbar? Differezierbare Fuktioe sid sid glatte Fuktioe. Wir Wir beschreibe diese

Mehr

6 Folgen. 6.4 Folgen reeller Zahlen. Mathematik für Informatiker B, SS 2012 Dienstag 5.6. $Id: folgen.tex,v /06/05 11:12:18 hk Exp $

6 Folgen. 6.4 Folgen reeller Zahlen. Mathematik für Informatiker B, SS 2012 Dienstag 5.6. $Id: folgen.tex,v /06/05 11:12:18 hk Exp $ Mathematik für Iformatiker B, SS 0 Diestag 5.6 $Id: folge.tex,v. 0/06/05 ::8 hk Exp $ 6 Folge 6.4 Folge reeller Zahle I der letzte Sitzug habe wir de Begriff des Grezwerts eier Folge i eiem metrische Raum

Mehr

17. Kapitel: Die Investitionsplanung

17. Kapitel: Die Investitionsplanung ABWL 17. Kapiel: Die Ivesiiosplaug 1 17. Kapiel: Die Ivesiiosplaug Leifrage des Kapiels: Welche Type vo Ivesiiosobjeke gib es? Wie läss sich die Voreilhafigkei eies Ivesiiosobjeks fesselle? Wie ka aus

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 Empirische Wirtschaftsforschug ud Ökoometrie Dr. Rolad Füss Statistik II: Schließede Statistik SS 2007 6. Grezwertsätze Der wichtigste Grud für die Häufigkeit des Auftretes der Normalverteilug

Mehr

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie Lösungen zum Wiederholungsblatt

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie Lösungen zum Wiederholungsblatt TUM, Zetrum Mathematik Lehrstuhl für Mathematische Physik WS 23/4 Prof. Dr. Silke Rolles Thomas Höfelsauer Felizitas Weider Eiführug i die Wahrscheilichkeitstheorie Lösuge zum Wiederholugsblatt Aufgabe

Mehr

4 Messfehler. 4.1 Fehlerquellen und Fehlerarten

4 Messfehler. 4.1 Fehlerquellen und Fehlerarten Versuchsechik Es is eie Erfahrugsasache, dass eder Messwer aufgrud vo Uvollkommeheie i der Messechik ud i de Messverfahre mehr oder weiger vo dem zureffede, wirkliche Wer der zugehörige Messgröße abweich.

Mehr

Multivariate Analysemethoden und Multivariates Testen

Multivariate Analysemethoden und Multivariates Testen Multivariate Aalysemethode ud Multivariates Teste Stude im Mai Güter Meihardt Johaes Guteberg Uiversität Maiz Priziie des statistische Schliesses Samlig - Modellvorstellug Poulatio Samlig Stichrobe Kewerte

Mehr

Dr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren

Dr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren Dr. Jürge Seger INDUKTIVE STATISTIK Wahrscheilichkeitstheorie, Schätz- ud Testverfahre ÜBUNG 9 - LÖSUNGEN. Ziehug vo Kugel aus eier Ure a. Die Zahl der Permutatio der Kugel, die aus Klasse utereiader gleicher

Mehr

,,, xn. 3. Intervallschätzungen Zufallsstichproben und Stichprobenfunktionen Zufallsstichproben. Zufallsvariablen mit

,,, xn. 3. Intervallschätzungen Zufallsstichproben und Stichprobenfunktionen Zufallsstichproben. Zufallsvariablen mit 3. Itervallschätzuge 3.1. Zufallsstichprobe ud Stichprobefuktioe 3.1.1 Zufallsstichprobe 1 Sei eie Zufallsvariable ud seie gemeisamer Verteilug,,,, Zufallsvariable mit - da heiße 1,,, Zufallsstichprobe

Mehr

Lösungsvorschlag Probeklausur zur Elementaren Wahrscheinlichkeitsrechnung

Lösungsvorschlag Probeklausur zur Elementaren Wahrscheinlichkeitsrechnung Prof. Dr. V. Schmidt WS 200/20 G. Gaiselma, A. Spettl 7.02.20 Lösugsvorschlag Probeklausur zur Elemetare Wahrscheilichkeitsrechug Hiweis: Der Umfag ud Schwierigkeitsgrad dieser Probeklausur muss icht dem

Mehr

(4) = 37,7 % mit 37,7 % Wahrscheinlichkeit sind es höchstens 4 Fahrräder, das ist recht hoch; man kann also die Behauptung nicht wirklich ablehnen.

(4) = 37,7 % mit 37,7 % Wahrscheinlichkeit sind es höchstens 4 Fahrräder, das ist recht hoch; man kann also die Behauptung nicht wirklich ablehnen. Schülerbuchseite 98 1 Lösuge vorläufig IV Beurteilede Statistik S. 98 p S. 1 p w a t Tabelle Tabelle dowloadbar im Iteretauftritt 1 Teste vo Hypothese 1 a) Erwartugswert μ = 5 ud Stadardabweichug σ = 1,6;

Mehr

1 Elementare Zahlentheorie. 0. Grundbegriffe

1 Elementare Zahlentheorie. 0. Grundbegriffe Elemeare Zahleheorie 0 Grudbegriffe Mi Z bezeiche wir de Rig der gaze Zahle Is x eie reelle Zahl, so sei x die größe gaze Zahl, die kleier oder gleich x is Beache: x is diejeige gaze Zahl z mi z x < z

Mehr

6. Übung - Differenzengleichungen

6. Übung - Differenzengleichungen 6. Übug - Differezegleichuge Beispiel 00 Gesucht sid alle Lösuge vo a) x + 3x + = 0 ud b) x + x + 7 = 0, jeweils für 0. Um diese lieare Differezegleichug erster Ordug zu löse, verwede wir die im Buch auf

Mehr

Das kollektive Risikomodell. 12. Mai 2009

Das kollektive Risikomodell. 12. Mai 2009 Kirill Rudik Das kollektive Risikomodell 12. Mai 2009 4.1 Eileitug Wir betrachte i diesem Kapitel die Gesamtforderuge im Laufe eies Jahres. Beim Abschluss eies Versicherugsvertrages weiß der Versicherer

Mehr

Vorbereitung und Protokoll zum Praktikum Elektronische Messtechnik

Vorbereitung und Protokoll zum Praktikum Elektronische Messtechnik Techiche Uiveriä Chemiz Fakulä für Elekroechik u Iformaioechik Profeur für Me- u Seorechik Vorbereiug u Prookoll zum Prakikum Elekroiche Meechik Veruch: Berührugloe Diazmeug miel Ulrachall Veruchag: 13.1.

Mehr

Methode der kleinsten Quadrate

Methode der kleinsten Quadrate Methode der kleiste Quadrate KAPITEL 5: REGRESSIONSRECHNUNG Die Methode der kleiste Quadrate (MklQ) ist ei Verfahre zur Apassug eier Fuktio a eie Puktwolke. Agewadt wird sie beispielsweise, um eie Gesetzmäßigkeit

Mehr

Wir wiederholen zunächst das Majorantenkriterium aus Satz des Vorlesungsskripts Analysis von W. Kimmerle und M. Stroppel.

Wir wiederholen zunächst das Majorantenkriterium aus Satz des Vorlesungsskripts Analysis von W. Kimmerle und M. Stroppel. Uiversität Stuttgart Fachbereich Mathematik Prof. Dr. C. Hesse PD Dr. P. H. Lesky Dr. D. Zimmerma MSc. J. Köller MSc. R. Marczizik FDSA 4 Höhere Mathematik II 30.04.2014 el, kyb, mecha, phys 1 Kovergezkriterie

Mehr

Statistische Tests zu ausgewählten Problemen

Statistische Tests zu ausgewählten Problemen Eiführug i die statistische Testtheorie Statistische Tests zu ausgewählte Probleme Teil : Tests für Erwartugswerte Statistische Testtheorie I Eiführug Beschräkug auf parametrische Testverfahre Beschräkug

Mehr

Stochastisches Integral

Stochastisches Integral Kapitel 11 Stochastisches Itegral Josef Leydold c 26 Mathematische Methode XI Stochastisches Itegral 1 / 2 Lerziele Wieer Prozess ud Browsche Bewegug Stochastisches Itegral Stochastische Differetialgleichug

Mehr

Kovarianz und Korrelation

Kovarianz und Korrelation Kapitel 2 Kovariaz ud Korrelatio Josef Leydold c 2006 Mathematische Methode II Kovariaz ud Korrelatio 1 / 41 Lerziele Mathematische ud statistische Grudlage der Portfoliotheorie Kovariaz ud Korrelatio

Mehr

Grenzwert. 1. Der Grenzwert von monotonen, beschränkten Folgen

Grenzwert. 1. Der Grenzwert von monotonen, beschränkten Folgen . Der Grezwert vo mootoe, beschräkte Folge Der Grezwert vo mootoe, beschräkte Folge ist eifacher verstädlich als der allgemeie Fall. Deshalb utersuche wir zuerst diese Spezialfall ud verallgemeier aschliessed.

Mehr

Evaluierung einer Schulungsmaßnahme: Punktezahl vor der Schulung Punktezahl nach der Schulung. Autoritarismusscore vor/nach Projekt

Evaluierung einer Schulungsmaßnahme: Punktezahl vor der Schulung Punktezahl nach der Schulung. Autoritarismusscore vor/nach Projekt 2.4.5 Gauss-Test ud t-test für verbudee Stichprobe 2.4.5.8 Zum Begriff der verbudee Stichprobe Verbudee Stichprobe: Vergleich zweier Merkmale X ud Y, die jetzt a deselbe Persoe erhobe werde. Vorsicht:

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug Übug 6 3.03.20 Ihalt der heutige Übug Aufgabe D.7: Reche mit Zufallsvariable Erwartugswert- ud Variazoperator Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug

Mehr

Tests für beliebige Zufallsvariable

Tests für beliebige Zufallsvariable Kapitel 10 Tests für beliebige Zufallsvariable 10.1 Der Chi-Quadrat-Apassugstest Sei x eie gaz beliebige Zufallsvariable, dere Dichtefuktio icht oder icht geau bekat ist. Beispiel: Es seie z.b. mittels

Mehr

4 Schwankungsintervalle Schwankungsintervalle 4.2

4 Schwankungsintervalle Schwankungsintervalle 4.2 4 Schwakugsitervalle Schwakugsitervalle 4. Bemerkuge Die bekate Symmetrieeigeschaft Φ(x) = 1 Φ( x) bzw. Φ( x) = 1 Φ(x) für alle x R überträgt sich auf die Quatile N p der Stadardormalverteilug i der Form

Mehr

Tests statistischer Hypothesen

Tests statistischer Hypothesen KAPITEL 0 Tests statistischer Hypothese I der Statistik muss ma oft Hypothese teste, z.b. muss ma ahad eier Stichprobe etscheide, ob ei ubekater Parameter eie vorgegebee Wert aimmt. Zuerst betrachte wir

Mehr

Zenraler Grenzwertsatz

Zenraler Grenzwertsatz Zeraler Grezwertsatz Ato Klimovsky Zetraler Grezwertsatz. Kovergez i Verteilug. Normalapproximatio. I diesem Abschitt beschäftige wir us mit der folgede Frage. Frage: Wie sieht die Verteilug eier Summe

Mehr

Kapitel 6 : Punkt und Intervallschätzer

Kapitel 6 : Punkt und Intervallschätzer 7 Kapitel 6 : Pukt ud Itervallschätzer Puktschätzuge. I der Statistik wolle wir Rückschlüsse auf das Wahrscheilichkeitsgesetz ziehe, ach dem ei vo us beobachtetes Zufallsexperimet abläuft. Hierzu beobachte

Mehr

Diplomvorprüfung Stochastik

Diplomvorprüfung Stochastik Uiversität Karlsruhe TH Istitut für Stochastik Prof. Dr. N. Bäuerle Name: Vorame: Matr.-Nr.: Diplomvorprüfug Stochastik 10. Oktober 2006 Diese Klausur hat bestade, wer midestes 16 Pukte erreicht. Als Hilfsmittel

Mehr

Es gibt verschiedene Möglichkeiten eine Folge zu definieren. Die zwei häufigsten Methoden

Es gibt verschiedene Möglichkeiten eine Folge zu definieren. Die zwei häufigsten Methoden Folge ud Reihe Folge Eie Folge ist eie Abbildug der atürliche Zahle N = {0, 1,,...} i die Mege der (zumidest i de meiste Fälle) reelle Zahle R. I diesem Fall ka ma sich eie Folge als Pukte i eiem Koordiatesystem

Mehr

Satz Ein Boolescher Term t ist eine Tautologie genau dann, wenn t unerfüllbar ist.

Satz Ein Boolescher Term t ist eine Tautologie genau dann, wenn t unerfüllbar ist. Erfüllbarkeit, Uerfüllbarkeit, Allgemeigültigkeit Defiitio Eie Belegug β ist passed zu eiem Boolesche Term t, falls β für alle atomare Terme i t defiiert ist. (Wird ab jetzt ageomme.) Ist β(t) = true,

Mehr

3.2 Wilcoxon Rangsummentest

3.2 Wilcoxon Rangsummentest 3. Wilcoxo Ragsummetest Wir gehe davo aus, dass zwei Teilstichprobe x 1, x,..., x 1 ud y1, y,..., y vorliege, wobei die erste Teilstichprobe aus Realisieruge vo uabhägig ud idetisch stetig verteilte Zufallsvariable

Mehr

Institut für Produktionsmesstechnik Technische Universität Braunschweig. Klausur

Institut für Produktionsmesstechnik Technische Universität Braunschweig. Klausur Iu für Produkomeechk Techche Uverä Brauchweg Klauur Eführug de ache Medaeauwerug für Boechologe.7. Name:............................... Markel-Nr.:............................... Aufgabe Kurfrage Geam

Mehr

Forschungsstatistik I

Forschungsstatistik I Prof. Dr. G. Meihardt 6. Stock, Taubertsberg R. 06-06 (Persike) R. 06-31 (Meihardt) Sprechstude jederzeit ach Vereibarug Forschugsstatistik I Dr. Malte Persike persike@ui-maiz.de http://psymet03.sowi.ui-maiz.de/

Mehr

Positiv denken! Lösungen

Positiv denken! Lösungen Schülerzirkel Mathematik Fakultät für Mathematik. Uiversität Regesburg Positiv deke! Lösuge Aufgabe 1 (GMAMQM (ur für die Klasse 7/8) [ Pukte]). Seie a, b reelle Zahle. 1. Sei a 0 ud b 0. Zeige, dass a

Mehr

Arithmetische Reihen Geometrische Reihen. Theorie und Musterbeispiele. Es wird auch das Arbeiten mit dem Summenzeichen geübt! Datei Nr.

Arithmetische Reihen Geometrische Reihen. Theorie und Musterbeispiele. Es wird auch das Arbeiten mit dem Summenzeichen geübt! Datei Nr. Zahlefolge Teil 3: Reihe Arithmetiche Reihe Geometriche Reihe Theorie ud Muterbeipiele E wird auch da Arbeite mit dem Summezeiche geübt! Datei Nr. 40050 Stad 7. September 06 Friedrich W. Buckel INTERNETBIBLIOTHEK

Mehr

Aufgaben zur Übung und Vertiefung

Aufgaben zur Übung und Vertiefung bg_ma_fg004_geozf.doc Aufgabe zur Übug ud Vertiefug GEOMETRISCHE ZAHLENFOLGEN Berufliche Gymaium / Utertufe () Stelle Sie fet, welche der gegebee Folge geometrich id: a : a b : 0;;;4;6;... c : ; 4; 8;

Mehr

, h(1) =, h(2) = c. a) Säulendiagramm siehe Tafel- oder Folienskizze b) Ermittlung von c: Die Summe der relativen Häufigkeiten muss 1 sein: c = 4 9

, h(1) =, h(2) = c. a) Säulendiagramm siehe Tafel- oder Folienskizze b) Ermittlung von c: Die Summe der relativen Häufigkeiten muss 1 sein: c = 4 9 Techische Uiversität Müche SS 2006 Zetrum Mathematik Blatt 3 Prof. Dr. J. Hartl Dr. Haes Petermeier Dr. Corelia Eder Dipl.-Ig. Marti Nagel Höhere Mathematik 2 (Weihestepha). Jeder der Bewoher eies Stadtviertels

Mehr

Zentraler Grenzwertsatz für i.i.d. Zufallsvariablen mit endlicher Varianz

Zentraler Grenzwertsatz für i.i.d. Zufallsvariablen mit endlicher Varianz Zetraer Grezwertsatz für i.i.d. Zufasvariabe mit edicher Variaz Es sei X ) N eie Foge vo i.i.d. Zufasvariabe auf Ω, A, ) mit edicher, positiver Variaz: 0 < Var X )

Mehr

Institut für Produktionsmesstechnik Technische Universität Braunschweig. Klausur

Institut für Produktionsmesstechnik Technische Universität Braunschweig. Klausur Iu für Produkomeechk Techche Uverä Brauchweg Klauur Eführug de ache Medaeauwerug für Boechologe 4.3. Name:............................... Markel-Nr.:............................... Aufgabe Kurfrage Geam

Mehr

Kapitel 5: Gemeinsame Verteilung und Unabhängigkeit von Zufallsvariablen

Kapitel 5: Gemeinsame Verteilung und Unabhängigkeit von Zufallsvariablen - 39 (Kapitel 5: Gemeisame Verteilug ud Uabhägigkeit vo Zuallsvariable Kapitel 5: Gemeisame Verteilug ud Uabhägigkeit vo Zuallsvariable 5 Deiitio : : Ω Ω,, seie Abbilduge über derselbe Mege Ω Die Abbildug

Mehr

Universität Stuttgart Fachbereich Mathematik. 1 Lineare Abbildungen und Matrizen. 1.1 Um was geht es?

Universität Stuttgart Fachbereich Mathematik. 1 Lineare Abbildungen und Matrizen. 1.1 Um was geht es? Uiversität Stuttgart Fachbereich Mathematik Prof Dr C Hesse PD Dr P H Lesky Dipl Math D Zimmerma Msc J Köller FAQ 4 Höhere Mathematik 724 el, kyb, mecha, phys Lieare Abbilduge ud Matrize Um was geht es?

Mehr

Kleingruppen zur Service-Veranstaltung Mathematik I fu r Ingenieure bei Prof. Dr. G. Herbort im WS12/13 Dipl.-Math. T. Pawlaschyk,

Kleingruppen zur Service-Veranstaltung Mathematik I fu r Ingenieure bei Prof. Dr. G. Herbort im WS12/13 Dipl.-Math. T. Pawlaschyk, Musterlo suge zu Blatt 0 Kleigruppe zur Service-Verastaltug Mathematik I fu r Igeieure bei Prof. Dr. G. Herbort im WS/3 Dipl.-Math. T. Pawlaschyk, 9.. Theme: Kovergez vo Folge Aufgabe P (i) Sei a : k kk.

Mehr

Beweis des Primzahlsatzes nach Newman

Beweis des Primzahlsatzes nach Newman Beweis des Primzahlsatzes ach Newma Eileitug Aleader Zeilma 3. Jauar 23 Betreut durch Prof. Dr. Folkmar Borema Defiitio : Primzahlfuktio Wir defiiere π) als die Azahl der Primzahle kleier oder gleich :

Mehr

Mathematische Probleme, SS 2015 Montag 1.6. $Id: convex.tex,v /06/01 09:26:03 hk Exp $

Mathematische Probleme, SS 2015 Montag 1.6. $Id: convex.tex,v /06/01 09:26:03 hk Exp $ athematische Probleme, 2015 otag 1.6 $Id: cove.te,v 1.19 2015/06/01 09:26:03 hk Ep $ 3 Kovegeometrie 3.2 Die platoische Körper I der letzte itzug habe wir mit de Vorarbeite zur Berechug der platoische

Mehr

mathphys-online Abiturprüfung Berufliche Oberschule 2010 Mathematik 13 Technik - B I - Lösung

mathphys-online Abiturprüfung Berufliche Oberschule 2010 Mathematik 13 Technik - B I - Lösung Abiturprüfug Berufliche Oberschule 2010 Mathematik 13 Techik - B I - Lösug Teilaufgabe 1.0 Die Firma Sparlux stellt Eergiesparlampe i großer Azahl her, die, je achdem, wie geau sie die Neleistug eihalte,

Mehr

2. Schätzverfahren 2.1 Punktschätzung wirtschaftlicher Kennzahlen. Allgemein: Punktschätzung eines Parameters:

2. Schätzverfahren 2.1 Punktschätzung wirtschaftlicher Kennzahlen. Allgemein: Punktschätzung eines Parameters: . Schätzverfahre. Puktschätzug wirtschaftlicher Kezahle Allgemei: Puktschätzug eies Parameters: Ermittlug eies Schätzwertes für eie ubekate Parameter eier Zufallsvariable i der Grudgesamtheit mit Hilfe

Mehr

Mathematik 2 für Naturwissenschaften

Mathematik 2 für Naturwissenschaften Has Walser Mathematik 2 für Naturwisseschafte 2 3 3 4 6 4 5 0 0 5 6 5 20 5 6 Modul 209 Tabelle Has Walser: Modul 209, Tabelle ii Ihalt Fakultäte... 2 Biomialkoeffiziete... 2 3 Biomische Verteilug... 3

Mehr

U V R S T. V W = = s U V W R S T. Protokoll zum Versuch 25 Physikpraktikum. Reale Gase-Verflüssigung und kritischer Punkt. Namen:

U V R S T. V W = = s U V W R S T. Protokoll zum Versuch 25 Physikpraktikum. Reale Gase-Verflüssigung und kritischer Punkt. Namen: Protokoll zum eruch 5 Phyikraktikum Reale Gae-erflüigug ud kriticher Pukt Name: Datum: Kur/Grue: emeratur: C hermotat ϑ C Ga,ϑ Hg R S a + b m R R Molzahl W ; bg d H d R J mol K verd bg bg 8314 ga, / fl

Mehr

14 Statistische Beziehungen zwischen nomi nalen Merkmalen

14 Statistische Beziehungen zwischen nomi nalen Merkmalen 14 Statistische Beziehuge zwische omi ale Merkmale 14.1 Der Chi Quadrat Test auf Uabhägigkeit für Vier Feldertafel 14.2 Der Chi Quadrat Test auf Uabhägigkeit für r s Kotigeztafel 14.3 Zusammmehagsmaße

Mehr

Aufgaben zum t-test. 1. Grubbs-Test

Aufgaben zum t-test. 1. Grubbs-Test ufgaben zum -Te 1. Grubb-Te 2. -Te zum Vergleich von Mielweren von Sichproben mi Sollweren (Rechenhilfen am Ene e rbeiblae 2.1. Eine Gereieore wir auf 51 Veruchfelern angebau un er geernee Errag beimm.

Mehr

Eingangsprüfung Stochastik,

Eingangsprüfung Stochastik, Eigagsprüfug Stochastik, 5.5. Wir gehe stets vo eiem Wahrscheilichkeitsraum (Ω, A, P aus. Die Borel σ-algebra auf wird mit B bezeichet, das Lebesgue Maß auf wird mit λ bezeichet. Aufgabe ( Pukte Sei x

Mehr

Aufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I

Aufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I Aufgabe ud Lösuge Ausarbeitug der Übugsstude zur Vorlesug Aalysis I Witersemester 2008/2009 Übug am 09.2.2008 Übug 8 Eileitug Es soll och eimal auf die agebotee Sprechstude higewiese werde, sowie auf mögliche

Mehr

Das Skalarprodukt ist ein Produkt zweier Vektoren, das als Ergebnis ein Skalar (eine reelle Zahl) liefert. Es ist folgendermaßen definiert: r o

Das Skalarprodukt ist ein Produkt zweier Vektoren, das als Ergebnis ein Skalar (eine reelle Zahl) liefert. Es ist folgendermaßen definiert: r o Rechemehode de Aalyiche Geomeie B & S Skipedie, 6. bee. Nowedige Gudlage.. a Skalapoduk a Skalapoduk i ei Poduk zweie Vekoe, da al gebi ei Skala eie eelle Zahl liefe. i folgedemaße defiie b a b a b a b

Mehr

Kapitel VI. Einige spezielle diskrete Verteilungen

Kapitel VI. Einige spezielle diskrete Verteilungen Kapitel VI Eiige spezielle diskrete Verteiluge D 6 (Hypergeometrische Verteilug) Eie Zufallsvariable X heißt hypergeometrisch verteilt, we sie folgede Wahrscheilichkeitsfuktio besitzt: M N M P ( X ) p

Mehr

Stochastik - Lösung (BSc D-MAVT / BSc D-MATH / BSc D-MATL)

Stochastik - Lösung (BSc D-MAVT / BSc D-MATH / BSc D-MATL) Prof. Dr. M. Schweizer ETH Zürich Sommer 8 Stochastik - Lösug (BSc D-MAVT / BSc D-MATH / BSc D-MATL). (6 Pukte) a) (.5 Pukte) Wir defiiere die Ereigisse D = die ähmaschie bekommt eie kleie Defekt} ud U

Mehr

Umrechnung einer tatsächlichen Häufigkeitsverteilung in eine prozentuale Häufigkeitsverteilung

Umrechnung einer tatsächlichen Häufigkeitsverteilung in eine prozentuale Häufigkeitsverteilung .3. Prozetuale Häufigkeitsverteilug (HV) Die prozetuale Häufigkeitsverteilug erlaubt de Vergleich vo Auswertuge, dee uterschiedliche Stichprobegröße zugrude liege. Es köe auch uterschiedliche Stichprobegröße

Mehr

Zusammenfassung: Folgen und Konvergenz

Zusammenfassung: Folgen und Konvergenz LGÖ Ks VMa Schuljahr 6/7 Zusammefassug Folge ud Kovergez Ihaltsverzeichis Defiitioe ud Beispiele für Folge Beschräkte Folge Kovergez vo Folge Grezwertsätze für Folge 5 Für Experte 7 Defiitioe ud Beispiele

Mehr

Teilaufgabe 1.0 Bei der Firma Kohl kommen morgens alle im Büro Beschäftigten nacheinander ins Großraumbüro.

Teilaufgabe 1.0 Bei der Firma Kohl kommen morgens alle im Büro Beschäftigten nacheinander ins Großraumbüro. mathphys-olie Abiturprüfug Berufliche Oberschule 014 Mathematik 13 Techik - B I - Lösug Teilaufgabe 1.0 Bei der Firma Kohl komme morges alle im Büro Beschäftigte acheiader is Großraumbüro. Teilaufgabe

Mehr

b) Alle ganzen Zahlen die auf 0 enden sind durch 5 teilbar Spezialisierung: 120 endet auf ist durch 5 teilbar

b) Alle ganzen Zahlen die auf 0 enden sind durch 5 teilbar Spezialisierung: 120 endet auf ist durch 5 teilbar d) Die Beweismethode der vollstädige Iduktio Der Übergag vo allgemeie zu spezielle Aussage heisst Deduktio Beispiele: a) Allgemeie Aussage: Spezialisierug: Schluss: Alle Mesche sid sterblich Sokrates ist

Mehr