Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen. Musterlösung

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen. Musterlösung"

Transkript

1 Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen Gesamtpunktezahl =80 1) Wissenstest (maximal 20 Punkte) Prüfungsdauer: 2 Stunden Musterlösung Kreuzen ( ) Sie die jeweils richtige Antwort an. Jede richtige Antwort gibt 2 Punkte. Pro falsche Antwort werden 2 Punkte abgezogen, wobei ein etwaiger negativer Gesamtwert für den Wissenstest auf Null gesetzt wird. Es ist auch zulässig, Fragen nicht zu beantworten. ja nein (1) Bei einer unimodalen, linksschiefen Verteilung ist das arithmetische Mittel immer kleiner als der Median. (2) Die Wahrscheinlichkeitsfunktion der geometrischen Verteilung ist streng monoton fallend. (3) Der Standardfehler ist immer kleiner gleich der Standardabweichung. (4) Das Modell der Poisson-Verteilung wird häufig für diskrete Wartezeiten verwendet. (Poisson-Verteilung für seltene Ereignisse; für diskrete Wartezeiten verwendet man z.b. die geometrische Verteilung) (5) Ein kategorielles Merkmal erlaubt das Bilden von Rangfolgen (Rangfolgen können nur aus ordinalen, intervall- oder rationalskalierten Merkmalen gewonnen werden) (6) Wenn 2 Merkmale X und Y unabhängig sind, muss der lineare Korrelationskoeffizient gleich null sein. (ja aber die Umkehrung gilt nicht Korrelation von Null impliziert nicht Unabhängigkeit) (7) Capture/Recapture Experimente basieren auf der Binomialverteilung (nein Capture/Recapture Experimente basieren auf der Hypergeometrischen Verteilung) (8) Es gilt immer: P(A B) = P(B A) P(B) (Richtig wäre P(A B) = P(B A) P(A) ) (9) Aus den Axiomen von Kolmogoroff folgt: PA ( B) PA ( ) PB ( ) (Nein - richtig wäre P(A υ B) = P(A) + P(B) - P(A B) ) (10) Bei der Normalverteilung gilt, dass in einem Intervall von plus/minus einer Standardabweichung um den Mittelwert rund 95% der Beobachtungen liegen. (Nein rund 68%; Für 95% benötigen wir rund plus/minus zwei Standardabweichungen) Roter Text repräsentiert Kommentare zur Lösung. Prüfung - Statistik 1 für SoziologInnen 1 von 10

2 1.Fünftel 2) Die nachfolgende Tabelle beschreibt die Einkommensverteilung eines Landes. Einkommensverteilung in % der Gesamtbezüge (20% der Arbeitnehmer mit dem geringsten Einkommen) 2,0% 2.Fünftel 10,0% 3.Fünftel 20,0% 4.Fünftel 25,0% 5.Fünftel (20% der Arbeitnehmer mit dem höchsten Einkommen) 43,0% Anteil Merkmalsträger Anteil Merkmalssumme kumulierter Anteil Merkmalsträger kumulierter Anteil Merkmalssumme 0% 0,0% 0% 0,0% 20% 2,0% 20% 2,0% 20% 10,0% 40% 12,0% 20% 20,0% 60% 32,0% 20% 25,0% 80% 57,0% 20% 43,0% 100% 100,0% a) Zeichne die Konzentrationskurve nach Lorenz Münzner (5 Punkte) b) Berechne den Konzentrationskoeffizienten nach Lorenz Münzner (5 Punkte) kumulierter Anteil kumulierter Anteil Anteil Anteil Merkmalsträger Merkmalssumme Merkmalsträger Merkmalssumme (ki) (li) k i-1 +k i 0,20 0,02 0,20 0,0200 0,200 0,004 0,20 0,10 0,40 0,1200 0,600 0,060 0,20 0,20 0,60 0,3200 1,000 0,200 0,20 0,20 0,80 0,5700 1,400 0,280 0,20 0,43 1,00 1,0000 1,800 0,774 1,00 LKM= 0,318 LKM Norm= 0,398 Prüfung - Statistik 1 für SoziologInnen 2 von 10

3 3) Bei einer Umfrage im Jahr 1991 wurden in den USA folgende Werte erhoben (Werte sind zur Vereinfachung der Rechnung gerundet): Frau als US President YES NO Berufstätigkeit von Frauen YES NO a) Bestimme die cross-product ratio und den Assoziationskoeffizienten nach Yule. (4 Punkte) =700*50/(150*100) =(2,3333 1)/(2,3333+1) a) cpr = 2,3333 Yule = 0,4000 b) Bestimme jeweils die odds für das Merkmal Berufstätigkeit von Frauen YES/NO für die Gruppe der Antworter, die eine Frau als Präsidentin befürworten und für die Gruppe der Antworter, die eine Frau als Präsidentin ablehnen. b) odss(beruf YES NO President NO) = (100/150)/(50/150) odss(beruf YES NO President NO) = 2,0000 odss(beruf YES NO President YES) = (700/850)/(150/850) odss(beruf YES NO President YES) = 4,6667 c) Bestimme aus den Ergebnissen von b) die odds-ratio für das Merkmal Berufstätigkeit von Frauen in Abhängigkeit vom Merkmal Einstellung zu Frau als Präsidentin. (3 Punkte) =4,6667/2 c) Odds ratio(beruf President) = 2,3333 Prüfung - Statistik 1 für SoziologInnen 3 von 10

4 4) Ein spezieller elektronischer Bauteil wird weltweit nur von 3 großen Herstellern produziert. Hersteller Marktanteil durchschnittliche Ausfallsrate A 50% 10% B 40% 20% C 10% 40% a) Wie groß ist die durchschnittliche Ausfallsrate für Bauteile dieses Typs? (2 Punkte) Lösung mittels gewogenem arithmetischen Mittel bzw. Satz der totalen Wahrscheinlichkeit Anteil Ausfall A 50% 10% B 40% 20% C 10% 40% 0,5*0,1+0,4*0,2+0,1*0,4 = 0,17 a) durchschnittlicher Ausfall 17,0% b) In einem System ist ein eingebautes Bauteil dieses Typs defekt. Sie wissen nicht von welchem Hersteller das eingebaute Bauteil stammt. Bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeiten dafür, dass es sich bei dem ausgefallenen Bauteil um ein Produkt des Herstellers A, B oder C handelt. (4 Punkte) Lösung mittels Theorem von Bayes b) P(A defekt) = 29,4% =0,5*0,1/0,17 P(B defekt) = 47,1% =0,4*0,2/0,17 P(C defekt) = 23,5% =0,1*0,4/0,17 Prüfung - Statistik 1 für SoziologInnen 4 von 10

5 5) Bei einer Umfrage wurden 100 Studenten nach ihren Ausgaben für Fachliteratur innerhalb eines Semesters befragt. Die Ergebnisse sind in folgender Tabelle zusammen gestellt: Ausgaben in Anzahl der Studenten 0 bis unter bis unter bis unter bis unter bis unter (a) Berechnen Sie die kumulierten relativen Häufigkeiten ( 2 Punkte) Klassen Mitte rel.h. kum. Rel. H Ausgaben in Anzahl der Studenten bis unter ,05 0,05 20 bis unter ,35 0,40 50 bis unter ,20 0, bis unter ,30 0, bis unter ,10 1, ,00 1 (b) Zeichnen Sie die empirische Verteilungsfunktion (4 Punkte) Empirische Verteilungsfunktion 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, Prüfung - Statistik 1 für SoziologInnen 5 von 10

6 (c) Berechnen Sie das arithmetische Mittel der Ausgaben! (d) Berechnen Sie den Median der Ausgaben mittels Feinberechnung! Klassen Mitte rel.h. kum. Rel. H Ausgaben in Anzahl der Studenten bis unter ,05 0,05 20 bis unter ,35 0,40 50 bis unter ,20 0, bis unter ,30 0, bis unter ,10 1, ,00 1 =(5*10+35*35+20*75+30*150+10*350)/100 c) Arith. Mittel 107,75 =50+(100 50)*(0,5 0,4)/(0,6 0,4) d) Median 75 Prüfung - Statistik 1 für SoziologInnen 6 von 10

7 6) Im Zuge eines Zensus wurde folgende Frage gestellt: Über wie viele Wohnsitze verfügt Ihre Familie?. Dabei wurde für eine bestimmte Stadt mit Familien folgende Verteilung ermittelt: Anzahl der Wohnsitze Absolute Häufigkeit a) In einer nachgelagerten Untersuchung werden einem Interviewer nach dem Zufallsprinzip 5 Familien zugeordnet und er muss für alle Wohnsitze dieser 5 Familien eine Detailerhebung durchführen. Wie groß sind der Erwartungswert und die Varianz für die Gesamtzahl der Wohnsitze der zufällig ausgewählten Familien, für die der Interviewer eine Detailerhebung durchführen muss? (Insgesamt 10 Punkte) Hinweis: bestimme zunächst die Wahrscheinlichkeitsfunktion, den Erwartungswert und die Varianz für die Zufallsvariable Anzahl der Wohnsitze einer Familie. Anzahl der Wohnsitze Absolute Häufigkeit Prob(x) x*prob(x) x² x²*prob(x) ,920 0,92 1 0, ,060 0,12 4 0, ,020 0,06 9 0, ,10 1,34 E(X) = 1,10 E(X²) = 1,34 V(X) = E(X²) E(X)² V(X) = 0,13 E(5X) = 5,50 E(X 1 +X 2 + X 5 ) = 5*E(X) V(5X) = 0,65 V(X 1 +X 2 + X 5 ) = 5*V(X) Annahme Haushalte sind unabhägig ausgewählt Prüfung - Statistik 1 für SoziologInnen 7 von 10

8 7) Eine Password-Policy schreibt als Minimalanforderung vor, dass ein Password aus 4 Zeichen (Buchstaben oder Ziffern) bestehen muss, wobei das erste Zeichen ein Buchstabe sein muss und die restlichen Zeichen Buchstaben oder Ziffern sein können Es wird nicht nach Groß- und Kleinbuchstaben unterschieden und wir setzen voraus, dass es 10 Ziffern und 26 Buchstaben gibt. Wie viele unterschiedliche Passwörter können mit den angegebenen Minimalkriterien erfüllt werden? Wie viele unterschiedliche Passwörter können mit den angegebenen Minimalkriterien erfüllt werden, wenn als zusätzliche Anforderung formuliert wird, dass kein Zeichen öfter als einmal verwendet werden darf? Zeichen 1 Zeichen 2 Zeichen 3 Zeichen 4 Buchstabe a) b) Lösung ergibt sich aus Variation mit und ohne Wiederholung durch Multiplikation der einzelnen Anzahlen von Möglichkeiten pro Zeichen Prüfung - Statistik 1 für SoziologInnen 8 von 10

9 8) Die Inflation betrug in Österreich im Jahresmittel wie folgt: Jahr Jahresinflation in % 3,3 2,4 2,0 1,7 Wie hoch war die durchschnittliche Inflation im Zeitraum 2011 bis 2013? Jahr Jahresinflation in % 3,3 2,4 2,0 1,7 = 1,033*1,024*1,02 = 1,0789 = 1,0789^(1/3) = 1,0257 1,0789 1,0257 durchschnittliche Inflation 2011 bis ,57% Probe , , , , , ,8948 Real: Anwendung der jährlichen Inflationsraten Mittel: Anwendung der durchschnittlichen Inflationsrate Prüfung - Statistik 1 für SoziologInnen 9 von 10

10 9) Von drei Regionen eines Landes kennen Sie die Arbeitslosenzahlen und die Arbeitslosenquoten (Arbeitslosenquote = Anzahl der Arbeitslosen / Anzahl der Erwerbspersonen; Als Erwerbspersonen bezeichnet man die aktuell Beschäftigten plus die Arbeitslosen) Region Anzahl Arbeitslose Arbeitslosenquote A % B % C ,5% Bestimme die durchschnittliche Arbeitslosenquote in diesem Land! Lösung mittels gewogenem, harmonischen Mittel, da die Gewichte dem Zähler der Arbeitslosenquote entsprechen Region Arbeitslose Quote Erwerbspersonen A ,0% B ,5% C ,0% Direkte Überlegung = / *100 12,22% Gewogenes harmonisches Mittel =1/((1/0,1* /0,125* /0,2*5.000)/27.000)=0,1222 Prüfung - Statistik 1 für SoziologInnen 10 von 10

GRUPPE B Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen

GRUPPE B Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen GRUPPE B Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen 16. Oktober 2015 Gesamtpunktezahl =80 Prüfungsdauer: 2 Stunden Name in Blockbuchstaben: Matrikelnummer: 1) Wissenstest (maximal 20 Punkte) Kreuzen ( )

Mehr

Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen

Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen 1) Wissenstest (maximal 20 Punkte) Prüfungsdauer: 120 Minuten netto Kreuzen ( ) Sie die jeweils richtige Antwort an. Jede richtige Antwort gibt 2 Punkte. Pro falsche

Mehr

Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen- Gruppe A

Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen- Gruppe A Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen- Gruppe A 26. Juni 2012 Gesamtpunktezahl =80 Prüfungsdauer: 2 Stunden 1) Wissenstest (maximal 20 Punkte) Lösungen Kreuzen ( ) Sie die jeweils richtige Antwort

Mehr

2) Welche Wahrscheinlichkeitsbegriffe kennen Sie? Charakterisieren Sie die unterschiedlichen Konzepte zur Herleitung von

2) Welche Wahrscheinlichkeitsbegriffe kennen Sie? Charakterisieren Sie die unterschiedlichen Konzepte zur Herleitung von 2) Welche Wahrscheinlichkeitsbegriffe kennen Sie? Charakterisieren Sie die unterschiedlichen Konzepte zur Herleitung von Wahrscheinlichkeiten. (5 Punkte) Antwort: Unabhängig von der quantitativen Herleitung

Mehr

Statistik I. 1. Klausur Wintersemester 2010/2011 Hamburg, Art der Anmeldung: STiNE FlexNow Zulassung unter Vorbehalt

Statistik I. 1. Klausur Wintersemester 2010/2011 Hamburg, Art der Anmeldung: STiNE FlexNow Zulassung unter Vorbehalt Statistik I 1. Klausur Wintersemester 2010/2011 Hamburg, 11.02.2011 BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN! Nachname:............................................................................ Vorname:.............................................................................

Mehr

Verteilung von Summen

Verteilung von Summen Verteilung von Summen Beispiel: Würfelwurf Frage: Wie verhält sich die Verteilung der Augensumme von -Würfeln bei wachsendem? Zur Beantwortung führen wir ein Simulationseperiment durch. 6 Würfe mit 1 Würfel

Mehr

Philipp Sibbertsen Hartmut Lehne. Statistik. Einführung für Wirtschafts- und. Sozialwissenschaftler. 2., überarbeitete Auflage. 4^ Springer Gabler

Philipp Sibbertsen Hartmut Lehne. Statistik. Einführung für Wirtschafts- und. Sozialwissenschaftler. 2., überarbeitete Auflage. 4^ Springer Gabler Philipp Sibbertsen Hartmut Lehne Statistik Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler 2., überarbeitete Auflage 4^ Springer Gabler Inhaltsverzeichnis Teil I Deskriptive Statistik 1 Einführung

Mehr

Modelle diskreter Zufallsvariablen

Modelle diskreter Zufallsvariablen Statistik 2 für SoziologInnen Modelle diskreter Zufallsvariablen Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec Zufallsvariable Eine Variable (Merkmal) X, deren numerische Werte als Ergebnisse eines Zufallsvorgangs aufgefasst

Mehr

Inhalt. I. Deskriptive Statistik Einführung Die Grundgesamtheit Merkmale und Verteilungen Tabellen und Grafiken...

Inhalt. I. Deskriptive Statistik Einführung Die Grundgesamtheit Merkmale und Verteilungen Tabellen und Grafiken... I. Deskriptive Statistik 1 1. Einführung 3 1.1. Die Grundgesamtheit......................... 5 1.2. Merkmale und Verteilungen..................... 6 1.3. Tabellen und Grafiken........................ 10

Mehr

Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Wahrscheinlichkeitsverteilungen Universität Bielefeld 3. Mai 2005 Wahrscheinlichkeitsrechnung Wahrscheinlichkeitsrechnung Das Ziehen einer Stichprobe ist die Realisierung eines Zufallsexperimentes. Die Wahrscheinlichkeitsrechnung betrachtet

Mehr

Fit for Abi & Study Stochastik

Fit for Abi & Study Stochastik Fit for Abi & Study Stochastik Prof. Dr. Tilla Schade Hochschule Harz 15. und 16. April 2014 No. 1 Stochastik besteht aus: Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik No. 2 Gliederung Grundlagen Zufallsgrößen

Mehr

von x-würfeln bei wachsendem n? Zur Beantwortung führen wir ein Simulationsexperiment durch.

von x-würfeln bei wachsendem n? Zur Beantwortung führen wir ein Simulationsexperiment durch. Zentraler Grenzwertsatz Die Normalverteilung verdankt ihre universelle theoretische und praktische Bedeutung dem zentralen Grenzwertsatz. Unabhängig von der konkreten k Ausgangsverteilung konvergiert die

Mehr

von x-würfeln bei wachsendem n? Zur Beantwortung führen wir ein Simulationsexperiment durch.

von x-würfeln bei wachsendem n? Zur Beantwortung führen wir ein Simulationsexperiment durch. Zentraler Grenzwertsatz Die Normalverteilung verdankt ihre universelle theoretische und praktische Bedeutung dem zentralen Grenzwertsatz. Unabhängig von der konkreten k Ausgangsverteilung konvergiert nämlich

Mehr

2 Aufgaben aus [Teschl, Band 2]

2 Aufgaben aus [Teschl, Band 2] 20 2 Aufgaben aus [Teschl, Band 2] 2.1 Kap. 25: Beschreibende Statistik 25.3 Übungsaufgabe 25.3 a i. Arithmetisches Mittel: 10.5 ii. Median: 10.4 iii. Quartile: x 0.25 Y 4 10.1, x 0.75 Y 12 11.1 iv. Varianz:

Mehr

Arbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik

Arbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik Helge Toutenburg Michael Schomaker Malte Wißmann Christian Heumann Arbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik Zweite, aktualisierte und erweiterte Auflage 4ü Springer Inhaltsverzeichnis 1. Grundlagen

Mehr

Klausur zur Vorlesung Statistik für BWL Name Vorname Matrikelnr.

Klausur zur Vorlesung Statistik für BWL Name Vorname Matrikelnr. Hochschule Darmstadt Fachbereich MN Prof. Dr. Dietrich Baumgarten Darmstadt, den 9.7.2012 Klausur zur Vorlesung Statistik für BWL Name Vorname Matrikelnr. Aufgabe 1 2 3 4 5 6 Summe Note Punkte 1 Aufgabe

Mehr

Zentraler Grenzwertsatz

Zentraler Grenzwertsatz Statistik 2 für SoziologInnen Zentraler Grenzwertsatz Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec Statistik für SoziologInnen 1 Zentraler Grenzwertsatz Inhalte Themen dieses Kapitels sind: Der zentrale Grenzwertsatz und

Mehr

Binomialverteilung. Statistik für SoziologInnen 1 Diskrete Verteilungsmodelle. Marcus Hudec

Binomialverteilung. Statistik für SoziologInnen 1 Diskrete Verteilungsmodelle. Marcus Hudec Binomialverteilung Jakob Bernoulli (1654-1705) Ars Conjectandi Klassisches Verteilungsmodell für die Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die Häufigkeit des Eintretens von Ereignissen in bestimmten noch

Mehr

I. Deskriptive Statistik 1

I. Deskriptive Statistik 1 I. Deskriptive Statistik 1 1. Einführung 3 1.1. Grundgesamtheit und Stichprobe.................. 5 1.2. Merkmale und Verteilungen..................... 6 1.3. Tabellen und Grafiken........................

Mehr

Biomathematik für Mediziner, Klausur WS 1999/2000 Seite 1

Biomathematik für Mediziner, Klausur WS 1999/2000 Seite 1 Biomathematik für Mediziner, Klausur WS 1999/2000 Seite 1 Aufgabe 1: Wieviele der folgenden Variablen sind quantitativ stetig? Schulnoten, Familienstand, Religion, Steuerklasse, Alter, Reaktionszeit, Fahrzeit,

Mehr

Statistik 2 für SoziologInnen. Normalverteilung. Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec. Themen dieses Kapitels sind:

Statistik 2 für SoziologInnen. Normalverteilung. Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec. Themen dieses Kapitels sind: Statistik 2 für SoziologInnen Normalverteilung Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec Statistik 2 für SoziologInnen 1 Normalverteilung Inhalte Themen dieses Kapitels sind: Das Konzept stetiger Zufallsvariablen Die

Mehr

1 EINLEITUNG Allgemeines Kapitelübersicht Gebrauch dieses Buches Verwenden zusätzlicher Literatur...

1 EINLEITUNG Allgemeines Kapitelübersicht Gebrauch dieses Buches Verwenden zusätzlicher Literatur... Inhaltsverzeichnis 1 EINLEITUNG... 1 1.1 Allgemeines... 1 1.2 Kapitelübersicht... 2 1.3 Gebrauch dieses Buches... 3 1.4 Verwenden zusätzlicher Literatur... 4 DESKRIPTIVE STATISTIK 2 GRUNDLAGEN... 5 2.1

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

Marcus Hudec. Statistik 2 für SoziologInnen. Normalverteilung. Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec. Statistik 2 für SoziologInnen 1 Normalverteilung

Marcus Hudec. Statistik 2 für SoziologInnen. Normalverteilung. Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec. Statistik 2 für SoziologInnen 1 Normalverteilung Statistik 2 für SoziologInnen Normalverteilung Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec Statistik 2 für SoziologInnen 1 Normalverteilung Stetige Zufalls-Variable Erweitert man den Begriff der diskreten Zufallsvariable

Mehr

Beispiel: Zufallsvariable

Beispiel: Zufallsvariable Beispiel: Zufallsvariable 3 Münzen werden unabhängig voneinander geworfen. Jede Münze kann entweder Kopf oder Zahl zeigen. Man ist nur an der Zahl der Köpfe interessiert. Anzahl Kopf Elementarereignis

Mehr

Marcus Hudec. Statistik 2 für SoziologInnen. Normalverteilung. Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec. Statistik 2 für SoziologInnen 1 Normalverteilung

Marcus Hudec. Statistik 2 für SoziologInnen. Normalverteilung. Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec. Statistik 2 für SoziologInnen 1 Normalverteilung Statistik 2 für SoziologInnen Normalverteilung Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec Statistik 2 für SoziologInnen 1 Normalverteilung Inhalte Themen dieses Kapitels sind: Das Konzept stetiger Zufallsvariablen Die

Mehr

Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis VII Erst mal locker bleiben: Es f angt ganz einfach an! Keine Taten ohne Daten!

Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis VII Erst mal locker bleiben: Es f angt ganz einfach an! Keine Taten ohne Daten! Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis VII 1 Erst mal locker bleiben: Es fängt ganz einfach an! 1 1.1 Subjektive Wahrscheinlichkeit - oder warum...?..... 4 1.2 Was Ethik mit Statistik zu tun hat - Pinocchio

Mehr

Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master)

Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master) Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master) Thema dieser Vorlesung: Verteilung diskreter Zufallsvariablen Prof. Dr. Wolfgang Ludwig-Mayerhofer Universität Siegen Philosophische Fakultät, Seminar für Sozialwissenschaften

Mehr

STATISTIK Teil 2 Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik

STATISTIK Teil 2 Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Kapitel 11 Diskrete Zufallsvariablen 11.1. Wahrscheinlichkeits- und diskret Wahrscheinlichkeitsverteilungen Wahrscheinlichkeitsfunktion von X Nimmt abzählbare Anzahl von Ausprägungen an (z.b. Zählvariablen)

Mehr

Standardnormalverteilung

Standardnormalverteilung Standardnormalverteilung 1720 erstmals von Abraham de Moivre beschrieben 1809 und 1816 grundlegende Arbeiten von Carl Friedrich Gauß 1870 von Adolphe Quetelet als "ideales" Histogramm verwendet alternative

Mehr

Zufallsvariablen. Diskret. Stetig. Verteilung der Stichprobenkennzahlen. Binomial Hypergeometrisch Poisson. Normal Lognormal Exponential

Zufallsvariablen. Diskret. Stetig. Verteilung der Stichprobenkennzahlen. Binomial Hypergeometrisch Poisson. Normal Lognormal Exponential Zufallsvariablen Diskret Binomial Hypergeometrisch Poisson Stetig Normal Lognormal Exponential Verteilung der Stichprobenkennzahlen Zufallsvariable Erinnerung: Merkmal, Merkmalsausprägung Deskriptive Statistik:

Mehr

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

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

Mehr

Formelsammlung: Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie

Formelsammlung: Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Formelsammlung: Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel 1: Deskriptive und explorative Statistik Empirische Verteilungsfkt (S15): Quantile (S24): Bei Typ7 1.Pkt = 0 Danach 1/(n-1) Median (S24):

Mehr

Hypergeometrische Verteilung

Hypergeometrische Verteilung Hypergeometrische Verteilung Typischer Anwendungsfall: Ziehen ohne Zurücklegen Durch den Ziehungsprozess wird die Wahrscheinlichkeit des auch hier zu Grunde liegenden Bernoulli-Experimentes verändert.

Mehr

Statistik für Betriebswirte I 1. Klausur Wintersemester 2014/

Statistik für Betriebswirte I 1. Klausur Wintersemester 2014/ Statistik für Betriebswirte I 1. Klausur Wintersemester 2014/2015 13.02.2015 BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN Nachname:................................................................... Vorname:....................................................................

Mehr

Institut für Biometrie und klinische Forschung. WiSe 2012/2013

Institut für Biometrie und klinische Forschung. WiSe 2012/2013 Klinische Forschung WWU Münster Pflichtvorlesung zum Querschnittsfach Epidemiologie, Biometrie und Med. Informatik Praktikum der Medizinischen Biometrie (3) Überblick. Deskriptive Statistik I 2. Deskriptive

Mehr

Inhaltsverzeichnis DESKRIPTIVE STATISTIK. 1 Grundlagen Grundbegriffe Skalen... 15

Inhaltsverzeichnis DESKRIPTIVE STATISTIK. 1 Grundlagen Grundbegriffe Skalen... 15 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen... 13 1.1 Grundbegriffe...13 1.2 Skalen... 15 DESKRIPTIVE STATISTIK 2 Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen...16 2.1 Häufigkeiten... 16 2.1.1 Grundbegriffe... 16 2.1.2

Mehr

Statistik-Klausur vom 10. Juli 2007

Statistik-Klausur vom 10. Juli 2007 Statistik-Klausur vom 10. Juli 2007 Bearbeitungszeit: 90 Minuten Aufgabe 1 a) Ein Unternehmen produziert und vertreibt Fahrräder vom Typ A, B und C. Insgesamt 35% der abgesetzten Fahrräder sind vom Typ

Mehr

Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master)

Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master) Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master) Thema dieser Vorlesung: Verteilung diskreter Zufallsvariablen Prof. Dr. Wolfgang Ludwig-Mayerhofer Universität Siegen Philosophische Fakultät, Seminar für Sozialwissenschaften

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Robert Galata, Sandro Scheid. Deskriptive und Induktive Statistik für Studierende der BWL. Methoden - Beispiele - Anwendungen

Inhaltsverzeichnis. Robert Galata, Sandro Scheid. Deskriptive und Induktive Statistik für Studierende der BWL. Methoden - Beispiele - Anwendungen Inhaltsverzeichnis Robert Galata, Sandro Scheid Deskriptive und Induktive Statistik für Studierende der BWL Methoden - Beispiele - Anwendungen Herausgegeben von Robert Galata, Markus Wessler ISBN (Buch):

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung Übung Aufgabe 2.b und 3

Wahrscheinlichkeitsrechnung Übung Aufgabe 2.b und 3 Wahrscheinlichkeitsrechnung Übung Aufgabe 2.b und 3 B I N O M I A L V E R T E I L U N G, B I N O M I A L T A B E L L E, U N A B H Ä N G I G E E R E I G N I S S E Zentrale Methodenlehre, Europa Universität

Mehr

Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Wintersemester 2010/11.

Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Wintersemester 2010/11. Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Wintersemester 2010/11 Namensschild Dr. Martin Becker Hinweise für die Klausurteilnehmer

Mehr

Stichwortverzeichnis. Chi-Quadrat-Verteilung 183, 186, 189, 202 ff., 207 ff., 211 Testen von Zufallszahlen 294 Cărtărescu, Mircea 319

Stichwortverzeichnis. Chi-Quadrat-Verteilung 183, 186, 189, 202 ff., 207 ff., 211 Testen von Zufallszahlen 294 Cărtărescu, Mircea 319 Stichwortverzeichnis A Ableitung partielle 230 absolute Häufigkeit 47 Abweichungen systematische 38, 216, 219 zufällige 216, 218, 220, 222 Algorithmus average case 303 Las Vegas 300 Monte Carlo 300 randomisierter

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

Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main

Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main Fachbereich Wirtschaftswissenschaften Professur für Statistik und Ökonometrie (Empirische Wirtschaftsforschung) Prof. Dr. Reinhard Hujer Mertonstraße

Mehr

Klausur Statistik Lösungshinweise

Klausur Statistik Lösungshinweise Klausur Statistik Lösungshinweise Prüfungsdatum: 21. Januar 2016 Prüfer: Etschberger, Heiden, Jansen Studiengang: IM und BW Punkte: 15, 15, 12, 14, 16, 18 ; Summe der Punkte: 90 Aufgabe 1 15 Punkte Bei

Mehr

1 GRUNDLAGEN Grundbegriffe Skalen...15

1 GRUNDLAGEN Grundbegriffe Skalen...15 Inhaltsverzeichnis 1 GRUNDLAGEN...13 1.1 Grundbegriffe...13 1.2 Skalen...15 DESKRIPTIVE STATISTIK 2 EINDIMENSIONALE HÄUFIGKEITSVERTEILUNGEN...16 2.1 Häufigkeiten...16 2.1.1 Grundbegriffe...16 2.1.2 Klassieren

Mehr

Übungsblatt 3. Größe in cm Anzahl der (Klassenmitten) Studenten ges:100

Übungsblatt 3. Größe in cm Anzahl der (Klassenmitten) Studenten ges:100 Aufgabe 1: Übungsblatt 3 Die Körpergröße von 100 Studenten sei wie folgt verteilt: Größe in cm Anzahl der (Klassenmitten) Studenten 158 1 162 6 166 10 170 22 174 21 178 17 182 14 186 5 190 3 194 1 ges:100

Mehr

Wahrscheinlichkeit und Statistik: Zusammenfassung

Wahrscheinlichkeit und Statistik: Zusammenfassung HSR Hochschule für Technik Rapperswil Wahrscheinlichkeit und Statistik: Zusammenfassung beinhaltet Teile des Skripts von Herrn Hardy von Lukas Wilhelm lwilhelm.net 12. Januar 2007 Inhaltsverzeichnis 1

Mehr

1 Einleitung und Grundlagen 1

1 Einleitung und Grundlagen 1 Inhaltsverzeichnis Vorwort vii 1 Einleitung und Grundlagen 1 1.1 Einführende Beispiele 1 1.2 Statistischer Prozess 2 1.3 Grundlagen 2 1.4 Unterscheidung von Merkmalen 3 1.4.1 Skalenniveaus 3 1.4.2 Stetige

Mehr

Häufigkeitsverteilungen

Häufigkeitsverteilungen Häufigkeitsverteilungen Eine Häufigkeitsverteilung gibt die Verteilung eines erhobenen Merkmals an und ordnet jeder Ausprägung die jeweilige Häufigkeit zu. Bsp.: 100 Studenten werden gefragt, was sie studieren.

Mehr

Einführung in die Statistik für Wirtschaftswissenschaftler für Betriebswirtschaft und Internationales Management

Einführung in die Statistik für Wirtschaftswissenschaftler für Betriebswirtschaft und Internationales Management Einführung in die Statistik für Wirtschaftswissenschaftler für Betriebswirtschaft und Internationales Management Sommersemester 2013 Hochschule Augsburg Lageparameter: Erwartungswert d) Erwartungswert

Mehr

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik vom

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik vom INSTITUT FÜR STOCHASTIK SS 2007 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Priv.-Doz. Dr. D. Kadelka Dipl.-Math. oec. W. Lao Klausur (Maschineningenieure) Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik vom 2.9.2007 Musterlösungen

Mehr

WS 2014/15. (d) Bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeitsfunktion von X. (e) Bestimmen Sie nun den Erwartungswert und die Varianz von X.

WS 2014/15. (d) Bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeitsfunktion von X. (e) Bestimmen Sie nun den Erwartungswert und die Varianz von X. Fragenkatalog zur Übung Methoden der empirischen Sozialforschung WS 2014/15 Hier finden Sie die denkbaren Fragen zum ersten Teil der Übung. Das bedeutet, dass Sie zu diesem Teil keine anderen Fragen im

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. Aufgabenlösungen... Lösung zu Aufgabe 1:... Lösung zu Aufgabe... Lösung zu Aufgabe 3... Lösung zu Aufgabe 4... Lösung zu Aufgabe 5... 3 Lösung zu Aufgabe... 3 Lösung zu Aufgabe 7...

Mehr

Statistik für. von. Prof. Dr. Josef Bleymüller. und. Prof. Dr. Rafael Weißbach. sowie. Dr. Günther Gehlert. und. Prof. Dr.

Statistik für. von. Prof. Dr. Josef Bleymüller. und. Prof. Dr. Rafael Weißbach. sowie. Dr. Günther Gehlert. und. Prof. Dr. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler von Prof. Dr. Josef Bleymüller und Prof. Dr. Rafael Weißbach sowie Dr. Günther Gehlert und Prof. Dr. Herbert Gülicher bei früheren Auflagen 17., überarbeitete Auflage

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

Programm. Wiederholung. Gleichverteilung Diskrete Gleichverteilung Stetige Gleichverteilung. Binomialverteilung. Hypergeometrische Verteilung

Programm. Wiederholung. Gleichverteilung Diskrete Gleichverteilung Stetige Gleichverteilung. Binomialverteilung. Hypergeometrische Verteilung Programm Wiederholung Gleichverteilung Diskrete Gleichverteilung Stetige Gleichverteilung Binomialverteilung Hypergeometrische Verteilung Wiederholung verschiedene Mittelwerte für verschiedene Skalenniveaus

Mehr

Modellanpassung und Parameterschätzung. A: Übungsaufgaben

Modellanpassung und Parameterschätzung. A: Übungsaufgaben 7 Modellanpassung und Parameterschätzung 1 Kapitel 7: Modellanpassung und Parameterschätzung A: Übungsaufgaben [ 1 ] Bei n unabhängigen Wiederholungen eines Bernoulli-Experiments sei π die Wahrscheinlichkeit

Mehr

Statistik Klausur Wintersemester 2012/2013 Hamburg, BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN!

Statistik Klausur Wintersemester 2012/2013 Hamburg, BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN! Statistik 1 1. Klausur Wintersemester 2012/2013 Hamburg, 19.03.2013 BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN! Nachname:............................................................................ Vorname:.............................................................................

Mehr

Exponentialverteilung

Exponentialverteilung Exponentialverteilung Dauer von kontinuierlichen Vorgängen (Wartezeiten; Funktionszeiten technischer Geräte) Grenzübergang von der geometrischen Verteilung Pro Zeiteinheit sei die Eintrittswahrscheinlichkeit

Mehr

Keine Panik vor Statistik!

Keine Panik vor Statistik! Markus Oestreich I Oliver Romberg Keine Panik vor Statistik! Erfolg und Spaß im Horrorfach nichttechnischer Studiengänge STUDIUM 11 VIEWEG+ TEUBNER Inhaltsverzeichnis 1 Erstmal locker bleiben: Es längt

Mehr

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Ingenieure

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Ingenieure Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Ingenieure Von Prof. Hubert Weber Fachhochschule Regensburg 3., überarbeitete und erweiterte Auflage Mit zahlreichen Bildern, Tabellen sowie

Mehr

Stetige Verteilungen Rechteckverteilung

Stetige Verteilungen Rechteckverteilung Stetige Verteilungen Rechteckverteilung Die Längenabweichungen X produzierter Werkstücke von der Norm seien gleichmäßig verteilt zwischen a = mm und b = 4mm. Die Dichtefunktion lautet also f(x) = für a

Mehr

Vorwort Zufallsvariable X, Erwartungswert E(X), Varianz V(X) 1.1 Zufallsvariable oder Zufallsgröße Erwartungswert und Varianz...

Vorwort Zufallsvariable X, Erwartungswert E(X), Varianz V(X) 1.1 Zufallsvariable oder Zufallsgröße Erwartungswert und Varianz... Inhaltsverzeichnis Vorwort... 2 Zum Einstieg... 3 1 Zufallsvariable X, Erwartungswert E(X), Varianz V(X) 1.1 Zufallsvariable oder Zufallsgröße... 5 1.2 Erwartungswert und Varianz... 7 2 Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Vorwort 13. Teil I Beschreibende Statistik 17. Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19

Inhaltsverzeichnis. Vorwort 13. Teil I Beschreibende Statistik 17. Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19 Inhaltsverzeichnis Vorwort 13 Teil I Beschreibende Statistik 17 Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19 1.1 Statistische Einheiten und Grundgesamtheiten 19 1.2 Merkmale und Merkmalsausprägungen

Mehr

Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen

Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen 14. Oktober 2006 Nachname: Vorname: Matrikelnummer: Studienkennzahl: Beispiel 1: Kreuze die jeweils richtige Antwort an (maximal 6 Punkte) 1.1. Bei einer rechtsschiefen

Mehr

Prüfung aus Statistik 2 für SoziologInnen

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

Mehr

Mathematik 3 für Informatik

Mathematik 3 für Informatik Gunter Ochs Wintersemester 20/6 Mathematik 3 für Informatik Lösungen zum Hausaufgabenblatt 4 Lösungshinweise (ohne Ganantie auf Fehlerfreiheit. Wenn man beim Roulette auf Rot oder Schwarz setzt, erhält

Mehr

Statistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis ST?

Statistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis ST? Statistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis ST? Vorwort 13 Teil I Beschreibende Statistik 17 Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19 1.1 Statistische Einheiten und Grundgesamtheiten

Mehr

Wahrscheinlichkeitstheorie 2

Wahrscheinlichkeitstheorie 2 Wahrscheinlichkeitstheorie 2 Caroline Sporleder Computational Linguistics Universität des Saarlandes Sommersemester 2011 19.05.2011 Caroline Sporleder Wahrscheinlichkeitstheorie 2 (1) Wiederholung (1):

Mehr

Biostatistik, Winter 2011/12

Biostatistik, Winter 2011/12 Biostatistik, Winter 2011/12 Wahrscheinlichkeitstheorie:, Kenngrößen Prof. Dr. Achim Klenke http://www.aklenke.de 7. Vorlesung: 09.12.2011 1/58 Inhalt 1 2 Kenngrößen von Lagemaße 2/58 mit Dichte Normalverteilung

Mehr

Bevor wir richtig anfangen... 8

Bevor wir richtig anfangen... 8 Statistik macchiato Inhalt Vorwort Bevor wir richtig anfangen... 8 Beschreibung von Daten Ordnung ist das halbe Leben... 16 Häufigkeitstabellen... 19 Häufigkeitsverteilungen... 19 Mittelwert (arithmetisches

Mehr

Musterlösung zur Übungsklausur Statistik

Musterlösung zur Übungsklausur Statistik Musterlösung zur Übungsklausur Statistik WMS15B Oettinger 9/216 Aufgabe 1 (a) Falsch: der Modus ist die am häufigsten auftretende Merkmalsausprägung in einer Stichprobe. (b) Falsch: die beiden Größen sind

Mehr

Forschungsstatistik I

Forschungsstatistik I Prof. Dr. G. Meinhardt 6. Stock, Taubertsberg 2 R. 06-206 (Persike) R. 06-214 (Meinhardt) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung Forschungsstatistik I Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de http://psymet03.sowi.uni-mainz.de/

Mehr

Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master)

Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master) Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master) Thema dieser Vorlesung: Verteilungen stetiger Zufallsvariablen Prof. Dr. Wolfgang Ludwig-Mayerhofer Universität Siegen Philosophische Fakultät, Seminar für Sozialwissenschaften

Mehr

Statistik-Klausur vom

Statistik-Klausur vom Statistik-Klausur vom 09.02.2009 Bearbeitungszeit: 90 Minuten Aufgabe 1 a) Ein Unternehmen möchte den Einfluss seiner Werbemaßnahmen auf den erzielten Umsatz quantifizieren. Hierfür werden die jährlichen

Mehr

Statistik für Ökonomen

Statistik für Ökonomen Wolfgang Kohn Riza Öztürk Statistik für Ökonomen Datenanalyse mit R und SPSS tfü. Springer Inhaltsverzeichnis Teil I Einführung 1 Kleine Einführung in R 3 1.1 Installieren und Starten von R 3 1.2 R-Befehle

Mehr

7.5 Erwartungswert, Varianz

7.5 Erwartungswert, Varianz 7.5 Erwartungswert, Varianz Def. 7.5.: a) X sei eine diskrete ZV, die bei unendl. vielen Werten x k folgende Zusatzbedingung erfüllt: x k p k

Mehr

Prüfungsvorbereitungskurs Höhere Mathematik 3

Prüfungsvorbereitungskurs Höhere Mathematik 3 Prüfungsvorbereitungskurs Höhere Mathematik 3 Stochastik Marco Boßle Jörg Hörner Mathematik Online Frühjahr 2011 PV-Kurs HM 3 Stochastik 1-1 Zusammenfassung Wahrscheinlichkeitsraum (WR): Menge der Elementarereignisse

Mehr

Inhaltsbereich Wahrscheinlichkeit und Statistik

Inhaltsbereich Wahrscheinlichkeit und Statistik Inhaltsbereich Wahrscheinlichkeit und Statistik AG Mathematik, Sankt Pölten 11.11.2009 Markus Binder Modell für die zentrale srp im Schulversuch Teil I: Aufgaben mit 15-25 Items Teil II: 6-8 Aufgaben,

Mehr

Tabellarische und graphie Darstellung von univariaten Daten

Tabellarische und graphie Darstellung von univariaten Daten Part I Wrums 1 Motivation und Einleitung Motivation Satz von Bayes Übersetzten mit Paralleltext Merkmale und Datentypen Skalentypen Norminal Ordinal Intervall Verältnis Merkmalstyp Diskret Stetig Tabellarische

Mehr

Zusammenfassung Mathe II. Themenschwerpunkt 2: Stochastik (ean) 1. Ein- und mehrstufige Zufallsexperimente; Ergebnismengen

Zusammenfassung Mathe II. Themenschwerpunkt 2: Stochastik (ean) 1. Ein- und mehrstufige Zufallsexperimente; Ergebnismengen Zusammenfassung Mathe II Themenschwerpunkt 2: Stochastik (ean) 1. Ein- und mehrstufige Zufallsexperimente; Ergebnismengen Zufallsexperiment: Ein Vorgang, bei dem mindestens zwei Ereignisse möglich sind

Mehr

Zusammenfassung: diskrete und stetige Verteilungen. Woche 4: Gemeinsame Verteilungen. Zusammenfassung: diskrete und stetige Verteilungen

Zusammenfassung: diskrete und stetige Verteilungen. Woche 4: Gemeinsame Verteilungen. Zusammenfassung: diskrete und stetige Verteilungen Zusammenfassung: e und e Verteilungen Woche 4: Gemeinsame Verteilungen Wahrscheinlichkeitsverteilung p() Wahrscheinlichkeitsdichte f () WBL 15/17, 11.05.2015 Alain Hauser P(X = k

Mehr

Statistik. Prof. em. Dr. Dr. h.c. Günter Bamberg PD Dr. Franz Baur Prof. Dr.Michael Krapp. 17., überarbeitete Auflage. Oldenbourg Verlag München.

Statistik. Prof. em. Dr. Dr. h.c. Günter Bamberg PD Dr. Franz Baur Prof. Dr.Michael Krapp. 17., überarbeitete Auflage. Oldenbourg Verlag München. Statistik von Prof. em. Dr. Dr. h.c. Günter Bamberg PD Dr. Franz Baur Prof. Dr.Michael Krapp 17., überarbeitete Auflage Oldenbourg Verlag München Inhaltsverzeichnis Vorwort Liste wichtiger Symbole IX XI

Mehr

Angewandte Statistik mit R

Angewandte Statistik mit R Reiner Hellbrück Angewandte Statistik mit R Eine Einführung für Ökonomen und Sozialwissenschaftler 2., überarbeitete Auflage B 374545 GABLER Inhaltsverzeichnis Vorwort zur zweiten Auflage Tabellenverzeichnis

Mehr

Keine Panik vor Statistik!

Keine Panik vor Statistik! Markus Oestreich Oliver Romberg Keine Panik vor Statistik! Erfolg und Spaß im Horrorfach nichttechnischer Studiengänge 4., aktualisierte Auflage STUDIUM 4y Springer Spektrum Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis

Mehr

Häufigkeiten. Verteilungen. Lageparameter Mittelwert. oder

Häufigkeiten. Verteilungen. Lageparameter Mittelwert. oder Formelsammlung Beschreibende Statistik Univariate Häufigkeitsverteilungen X ist ein diskretes Merkmal, mit k Ausprägungen TR: Mode 2 1 = AC absolute relative Häufigkeit Häufigkeiten Bivariate Häufigkeitsverteilungen

Mehr

Bestimmte Zufallsvariablen sind von Natur aus normalverteilt. - naturwissenschaftliche Variablen: originär z.b. Intelligenz, Körpergröße, Messfehler

Bestimmte Zufallsvariablen sind von Natur aus normalverteilt. - naturwissenschaftliche Variablen: originär z.b. Intelligenz, Körpergröße, Messfehler 6.6 Normalverteilung Die Normalverteilung kann als das wichtigste Verteilungsmodell der Statistik angesehen werden. Sie wird nach ihrem Entdecker auch Gaußsche Glockenkurve genannt. Die herausragende Stellung

Mehr

Klausur vom

Klausur vom UNIVERSITÄT KOBLENZ LANDAU INSTITUT FÜR MATHEMATIK Dr. Dominik Faas Stochastik Wintersemester 00/0 Klausur vom 09.06.0 Aufgabe (++4=9 Punkte) Bei einer Umfrage wurden n Personen befragt, an wievielen Tagen

Mehr

Beide Verteilungen der Zeiten sind leicht schief. Der Quartilsabstand für Zeiten zum Surfen ist kleiner als der zum Fernsehen.

Beide Verteilungen der Zeiten sind leicht schief. Der Quartilsabstand für Zeiten zum Surfen ist kleiner als der zum Fernsehen. Welche der folgenden Maßzahlen sind resistent gegenüber Ausreißer? Der Mittelwert und die Standardabweichung. Der und die Standardabweichung. Der und die Spannweite. Der und der Quartilsabstand. Die Spannweite

Mehr

Übungsblatt 9 (25. bis 29. Juni)

Übungsblatt 9 (25. bis 29. Juni) Statistik 2 Dr. Andrea Beccarini Dipl.-Vw. Dipl.-Kffr. Heike Bornewasser-Hermes Sommersemester 2012 Übungsblatt 9 (25. bis 29. Juni) Stetiges Verteilungsmodell und Gemeinsame Verteilung Stetiges Verteilungsmodell

Mehr

Grundlegende Eigenschaften von Punktschätzern

Grundlegende Eigenschaften von Punktschätzern Grundlegende Eigenschaften von Punktschätzern Worum geht es in diesem Modul? Schätzer als Zufallsvariablen Vorbereitung einer Simulation Verteilung von P-Dach Empirische Lage- und Streuungsparameter zur

Mehr

I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen...

I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen... Inhaltsverzeichnis I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume......................... 1 2 Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit........... 7 3 Reellwertige Zufallsvariablen........................

Mehr

Statistik Formeln, Definitionen, Erläuterungen Stichwörter und Tabellen

Statistik Formeln, Definitionen, Erläuterungen Stichwörter und Tabellen Beschreibende und schließende Statistik Formeln, Definitionen, Erläuterungen Stichwörter und Tabellen Von Dr. Friedrich Vogel o. Professor für Statistik 9., aktualisierte und erweiterte Auflage R. Oldenbourg

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Vorwort. Abbildungsverzeichnis. Tabellenverzeichnis. 1 Einleitung Gegenstand Aufbau 4

Inhaltsverzeichnis. Vorwort. Abbildungsverzeichnis. Tabellenverzeichnis. 1 Einleitung Gegenstand Aufbau 4 Inhaltsverzeichnis Vorwort Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis v xv xvii 1 Einleitung 1 1.1 Gegenstand 1 1.2 Aufbau 4 2 Datenerhebung - ganz praktisch 7 2.1 Einleitung 7 2.2 Erhebungsplan 7 2.2.1

Mehr

1.1.1 Ergebnismengen Wahrscheinlichkeiten Formale Definition der Wahrscheinlichkeit Laplace-Experimente...

1.1.1 Ergebnismengen Wahrscheinlichkeiten Formale Definition der Wahrscheinlichkeit Laplace-Experimente... Inhaltsverzeichnis 0 Einführung 1 1 Zufallsvorgänge und Wahrscheinlichkeiten 5 1.1 Zufallsvorgänge.......................... 5 1.1.1 Ergebnismengen..................... 6 1.1.2 Ereignisse und ihre Verknüpfung............

Mehr