Wolf falsch eingeschätzt und deshalb falsche Werbemaßnahmen ergriffen.

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Wolf falsch eingeschätzt und deshalb falsche Werbemaßnahmen ergriffen."

Transkript

1 Aufgabenstellung Klausur Methoden der Marktforschung Der Automobilhersteller People Car verkauft eine neue Variante seines Erfolgsmodells Wolf zunächst nur auf einem Testmarkt. Dabei muss das Unternehmen feststellen, dass der Absatz deutlich niedriger als erwartet ist. Das Management von People Car hat dafür zwei mögliche Ursachen erkannt: Der Testmarkt ist bezüglich der Merkmale Einkommensverteilung und Beruf nicht repräsentativ für Deutschland und People Car hat die Zielgruppe des Wolf falsch eingeschätzt und deshalb falsche Werbemaßnahmen ergriffen. Zur Überprüfung des Testmarktes wird eine zufällige Stichprobe von Personen im erwerbsfähigen Alter (n = 00) gezogen. Die nachfolgende Tabelle liefert die Ergebnisse der Stichprobe: Einkommen (in T ) x 0 6 x 0,5 8 x 0,5 0 x 0,75 50 x 0,05 70 x 660 x x p gibt den Wert des p Quantils an. Die Varianz der Stichprobe beträgt.500 [(T ) ]. Für das Merkmal Beruf entsteht folgende Häufigkeitsverteilung: Selbständige 0 Angestellte/Beamte 40 Arbeiter 40 Arbeitslose 0

2 Zur Überprüfung der Zielgruppe soll eine Kundenanalyse beitragen. Dazu wird bei einigen zufällig ausgewählten Vertragshändlern über einen Zeitraum von vier Wochen eine Befragung aller Neuwagenkäufer durchgeführt. Dabei werden u.a. die Merkmale Einkommen und Zweitwagen (ja/nein) erhoben. Bisher sieht People Car vor allem junge Personen mit geringem bis mittlerem Einkommen als Zielgruppe für den Wolf. Einkommen Zweitwagen Anzahl Personen gesamt Anzahl der Wolf Käufer nein ja 0 (0.000; ) nein 50 5 (0.000; ) ja nein ja Mit Hilfe einer Cluster Analyse (Complete Linkage) wurde für alle Personen eine 5 Cluster Lösung mit folgenden Cluster Zentren berechnet. Cluster Anzahl Personen Alter Anteil Zweitwagen Einkommen Anteil Wolf Käufer 60 7, 0, , , 0, ,4 50 4,8 0, , 4 40, 0, , ,4 0, ,64

3 Aufgabe Methoden der Marktforschung 0 Punkte a) Wie lautet der maximale Wert in der Stichprobe zum Haushaltseinkommen auf dem Testmarkt? Welchen Wert nimmt der Median an? b) Zeichnen Sie die Lorenz Kurve der Einkommensverteilung für den Testmarkt. c) Testen Sie zu einem Signifikanzniveau von 0 %, ob der Mittelwert des Einkommens mit dem Wert für Deutschland (.000 ) übereinstimmt. d) Testen Sie zu einem Signifikanzniveau von 5 %, ob die Verteilung des Merkmals Beruf mit der Grundgesamtheit übereinstimmt. In der Grundgesamtheit sind etwa 0 % der Personen arbeitslos. Bei den erwerbstätigen Personen ist die Verteilung wie folgt: Selbständige 0 % Angestellte/Beamte 50 % Arbeiter 40 % e) Interpretieren Sie die Ergebnisse im Hinblick auf die Repräsentativität des Testmarktes.

4 Aufgabe Methoden der Marktforschung 7 Punkte a) Welches Stichprobenverfahren wurde von People Car bei der Befragung der Neuwagenkäufer gewählt? Was ist die zu Grunde liegende Grundgesamtheit und welche Probleme ergeben sich daraus? (Hinweis: Gehen Sie bei der Antwort davon aus, dass der Testmarkt geeignet gewählt wurde.) b) Stellen Sie ein logistisches Regressionsmodell auf, das mit den unabhängigen Merkmalen Einkommen und Zweitwagen die Wolf Käufer identifiziert. Begründen Sie die Anwendbarkeit folgender Matrix für X : X = Zeigen Sie, dass folgende Koeffizientenschätzungen zutreffen: 0,0, ˆβ =,5 0,08 Hinweis: (X T X) X T = Beurteilen Sie die Güte der Schätzung an Hand des multiplen Bestimmtheitsmaßes. Runden Sie alle Ergebnisse auf Nachkommastellen! c) Beurteilen Sie die Güte des Modells. Erscheint Ihnen das Modell zur Vorhersage eines Wolf Käufers geeignet?

5 Aufgabe Methoden der Marktforschung Punkte Ausgehend von der gegebenen 5 Klassen Lösung können mit Hilfe des Complete Linkage Ansatzes folgende Distanzen berechnet werden: a) Berechnen Sie mit Hilfe des Complete Linkage Ansatzes die Lösung für,, und 4 Klassen. b) Geben Sie eine Begründung für die Verwendung der 4 Cluster Lösung an. Beschreiben Sie die 4 Cluster durch die Merkmale Alter, Anteil Zweitwagen, Einkommen und Anteil Wolf Käufer. Runden Sie die Ergebnisse auf Nachkommastellen. c) Welche weiteren Zielgruppen sollte People Car berücksichtigen?

90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft

90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft Prof. Dr. Helmut Küchenhoff SS08 90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft am 22.7.2008 Anmerkungen Überprüfen Sie bitte sofort, ob Ihre Angabe vollständig ist. Sie sollte

Mehr

Hinweis: Es sind 4 aus 6 Aufgaben zu bearbeiten. Werden mehr als 4 Aufgaben bearbeitet, werden nur die ersten vier Aufgaben gewertet.

Hinweis: Es sind 4 aus 6 Aufgaben zu bearbeiten. Werden mehr als 4 Aufgaben bearbeitet, werden nur die ersten vier Aufgaben gewertet. 11.01.2012 Prof. Dr. Ingo Klein Klausur zur VWA-Statistik Hinweis: Es sind 4 aus 6 Aufgaben zu bearbeiten. Werden mehr als 4 Aufgaben bearbeitet, werden nur die ersten vier Aufgaben gewertet. Aufgabe 1:

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

Musterlösung. Modulklausur Multivariate Verfahren

Musterlösung. Modulklausur Multivariate Verfahren Musterlösung Modulklausur 31821 Multivariate Verfahren 25. September 2015 Aufgabe 1 (15 Punkte) Kennzeichnen Sie die folgenden Aussagen zur Regressionsanalyse mit R für richtig oder F für falsch. F Wenn

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

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

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

Statistische Tests (Signifikanztests)

Statistische Tests (Signifikanztests) Statistische Tests (Signifikanztests) [testing statistical hypothesis] Prüfen und Bewerten von Hypothesen (Annahmen, Vermutungen) über die Verteilungen von Merkmalen in einer Grundgesamtheit (Population)

Mehr

entschieden hat, obwohl die Merkmalsausprägungen in der Grundgesamtheit voneinander abhängig sind.

entschieden hat, obwohl die Merkmalsausprägungen in der Grundgesamtheit voneinander abhängig sind. Bsp 1) Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine Glühbirne länger als 200 Stunden brennt, beträgt 0,2. Wie wahrscheinlich ist es, dass von 10 Glühbirnen mindestens eine länger als 200 Stunden brennt? (Berechnen

Mehr

Name Vorname Matrikelnummer Unterschrift

Name Vorname Matrikelnummer Unterschrift Dr. Hans-Otfried Müller Institut für Mathematische Stochastik Fachrichtung Mathematik Technische Universität Dresden Klausur Statistik II (Sozialwissenschaft, Nach- und Wiederholer) am 26.10.2007 Gruppe

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

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

Musterlösung. Modulklausur Multivariate Verfahren

Musterlösung. Modulklausur Multivariate Verfahren Musterlösung Modulklausur 31821 Multivariate Verfahren 27. März 2015 Aufgabe 1 Kennzeichnen Sie die folgenden Aussagen über die beiden Zufallsvektoren ([ ] [ ]) ([ ] [ ]) 2 1 0 1 25 2 x 1 N, x 3 0 1 2

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

Multivariate Verfahren

Multivariate Verfahren Selbstkontrollarbeit 1 Multivariate Verfahren Musterlösung Aufgabe 1 (40 Punkte) Auf der dem Kurs beigelegten CD finden Sie im Unterverzeichnis Daten/Excel/ die Datei zahlen.xlsx. Alternativ können Sie

Mehr

1. Einführung in die induktive Statistik

1. Einführung in die induktive Statistik Wichtige Begriffe 1. Einführung in die induktive Statistik Grundgesamtheit: Statistische Masse, die zu untersuchen ist, bzw. über die Aussagen getroffen werden soll Stichprobe: Teil einer statistischen

Mehr

Klausur zur Vorlesung

Klausur zur Vorlesung Institut für Mathematische Stochastik WS 2006/2007 Universität Karlsruhe 12. Februar 2007 Priv.-Doz. Dr. D. Kadelka Dipl.-Math. W. Lao Aufgabe 1 (15 Punkte) Klausur zur Vorlesung Statistik für Biologen

Mehr

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

Klausurvorbereitung - Statistik

Klausurvorbereitung - Statistik Aufgabe 1 Klausurvorbereitung - Statistik Studenten der Politikwissenschaft der Johannes Gutenberg-Universität wurden befragt, seit wie vielen Semestern sie eingeschrieben sind. Berechnen Sie für die folgenden

Mehr

Multivariate Verfahren

Multivariate Verfahren Selbstkontrollarbeit 1 Multivariate Verfahren Diese Selbstkontrollarbeit bezieht sich auf die Kapitel 1 bis 4 der Kurseinheit 1 (Multivariate Statistik) des Kurses Multivariate Verfahren (883). Hinweise:

Mehr

Klassifikation von Signifikanztests

Klassifikation von Signifikanztests Klassifikation von Signifikanztests nach Verteilungsannahmen: verteilungsabhängige = parametrische Tests verteilungsunabhängige = nichtparametrische Tests Bei parametrischen Tests werden im Modell Voraussetzungen

Mehr

Teilklausur des Moduls Kurs 42221: Vertiefung der Statistik

Teilklausur des Moduls Kurs 42221: Vertiefung der Statistik Name, Vorname Matrikelnummer Teilklausur des Moduls 32741 Kurs 42221: Vertiefung der Statistik Datum Termin: 21. März 2014, 14.00-16.00 Uhr Prüfer: Univ.-Prof. Dr. H. Singer Vertiefung der Statistik 21.3.2014

Mehr

FERNUNIVERSITÄT IN HAGEN WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT

FERNUNIVERSITÄT IN HAGEN WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT FERNUNIVERSITÄT IN HAGEN FAKULTÄT WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Quantitative Methoden und Wirtschaftsmathematik Univ.-Prof. Dr. A. Kleine Lehrstuhl für Angewandte

Mehr

Ermitteln Sie auf 2 Dezimalstellen genau die folgenden Kenngrößen der bivariaten Verteilung der Merkmale Weite und Zeit:

Ermitteln Sie auf 2 Dezimalstellen genau die folgenden Kenngrößen der bivariaten Verteilung der Merkmale Weite und Zeit: 1. Welche der folgenden Kenngrößen, Statistiken bzw. Grafiken sind zur Beschreibung der Werteverteilung des Merkmals Konfessionszugehörigkeit sinnvoll einsetzbar? A. Der Modalwert. B. Der Median. C. Das

Mehr

1 Einfachregression 1.1In 10 Haushalten wurden Einkommen und Ausgaben für Luxusgüter erfragt:

1 Einfachregression 1.1In 10 Haushalten wurden Einkommen und Ausgaben für Luxusgüter erfragt: Beispiele zum Üben und Wiederholen zu Wirtschaftsstatistik 2 (Kurs 3) 1 Einfachregression 1.1In 10 Haushalten wurden Einkommen und Ausgaben für Luxusgüter erfragt: Haushaltseinkommen 12 24 30 40 80 60

Mehr

Deskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien

Deskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskription, Statistische Testverfahren und Regression Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik: beschreibende Statistik, empirische

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

Behörde für Bildung und Sport Abitur 2008 Lehrermaterialien zum Leistungskurs Mathematik

Behörde für Bildung und Sport Abitur 2008 Lehrermaterialien zum Leistungskurs Mathematik II2 Einkommensgruppen LA/AG 2 Die Familien eines fiktiven Landes werden einer der drei angegebenen Einkommensgruppen zugeordnet In statistischen Erhebungen hat man festgestellt, dass Kinder der Eltern

Mehr

Übungsklausur Lineare Modelle. Prof. Dr. H. Toutenburg

Übungsklausur Lineare Modelle. Prof. Dr. H. Toutenburg Übungsklausur Lineare le Prof. Dr. H. Toutenburg Aufgabe Ein lineares Regressionsmodell mit der abhängigen Variablen Körpergröße und der unabhängigen Variablen Geschlecht wurde einmal mit der dummykodierten

Mehr

Klausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeitsrechnung

Klausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeitsrechnung FH Karlsruhe - Hochschule Technik Name: 3. Februar 2005, 10.30-12.00 Uhr Allgemeine Hinweise: Dauer der Klausur: Zugelassene Hilfsmittel: 90 min, 1,5 Zeitstunden Skriptum, Taschenrechner Schreiben Sie

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

Population und Stichprobe Wahrscheinlichkeitstheorie II

Population und Stichprobe Wahrscheinlichkeitstheorie II Population und Stichprobe Wahrscheinlichkeitstheorie II 5. Sitzung 1 S. Peter Schmidt 2003 1 Stichprobenziehung als Zufallsexperiment Definition Stichprobe: Teilmenge der Elemente der Grundgesamtheit bzw.

Mehr

Trim Size: 176mm x 240mm Lipow ftoc.tex V1 - March 9, :34 P.M. Page 11. Über die Übersetzerin 9. Einleitung 19

Trim Size: 176mm x 240mm Lipow ftoc.tex V1 - March 9, :34 P.M. Page 11. Über die Übersetzerin 9. Einleitung 19 Trim Size: 176mm x 240mm Lipow ftoc.tex V1 - March 9, 2016 6:34 P.M. Page 11 Inhaltsverzeichnis Über die Übersetzerin 9 Einleitung 19 Was Sie hier finden werden 19 Wie dieses Arbeitsbuch aufgebaut ist

Mehr

Statistik I. Übungklausur. Prof. Dr. H. Toutenburg

Statistik I. Übungklausur. Prof. Dr. H. Toutenburg Statistik I Übungklausur Prof. Dr. H. Toutenburg Hinweis: Die Zeitangaben sollen Ihnen aufzeigen wieviel Zeit Ihnen für eine Aufgabe von gewissem Umfang eingeräumt wird. Die Punktzahlen für die einzelnen

Mehr

Konfidenzintervalle Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Anteilswert Differenzen von Erwartungswert Anteilswert

Konfidenzintervalle Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Anteilswert Differenzen von Erwartungswert Anteilswert Konfidenzintervalle Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Anteilswert Differenzen von Erwartungswert Anteilswert Beispiel für Konfidenzintervall Im Prinzip haben wir

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

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

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

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

Prüfung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik MASCHINENBAU 2002

Prüfung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik MASCHINENBAU 2002 Prüfung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik MASCHINENBAU 2002 1. Ein Chemiestudent hat ein Set von 10 Gefäßen vor sich stehen, von denen vier mit Salpetersäure Stoff A), vier mit Glyzerin Stoff

Mehr

Klausur zu Methoden der Statistik II (mit Kurzlösung) Sommersemester Aufgabe 1

Klausur zu Methoden der Statistik II (mit Kurzlösung) Sommersemester Aufgabe 1 Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Otto-Friedrich-Universität Bamberg Prof. Dr. Susanne Rässler Klausur zu Methoden der Statistik II (mit Kurzlösung) Sommersemester 2013 Aufgabe 1 In einer Urne

Mehr

Müsli-Aufgabe Bayern GK 2009

Müsli-Aufgabe Bayern GK 2009 Müsli-Aufgabe Bayern GK 2009 1 Anlässlich einer Studie wurden 2000 Jugendliche im Alter von 18 Jahren zu ihren Ernährungsgewohnheiten befragt Von den Befragten gaben 740 an, am Morgen nicht zu frühstücken

Mehr

Übung 4 im Fach "Biometrie / Q1"

Übung 4 im Fach Biometrie / Q1 Universität Ulm, Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, D-89070 Ulm Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie Leiter: Prof. Dr. D. Rothenbacher Schwabstr. 13, 89075 Ulm Tel.

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

Übungsblatt 4. Berechnen Sie für die statistischen Reihen die Varianzen, Kovarianzen und Korrelationskoeffizienten

Übungsblatt 4. Berechnen Sie für die statistischen Reihen die Varianzen, Kovarianzen und Korrelationskoeffizienten Aufgabe 1: Übungsblatt 4 Berechnen Sie für die statistischen Reihen die Varianzen, Kovarianzen und Korrelationskoeffizienten a) s 2 X, s 2 Y, sz, 2 s 2 U, s 2 V, s 2 W, s 2 T b) c XY, c Y Z c) c ZU, c

Mehr

Aufgabenblock 4. Da Körpergröße normalverteilt ist, erhalten wir aus der Tabelle der t-verteilung bei df = 19 und α = 0.05 den Wert t 19,97.

Aufgabenblock 4. Da Körpergröße normalverteilt ist, erhalten wir aus der Tabelle der t-verteilung bei df = 19 und α = 0.05 den Wert t 19,97. Aufgabenblock 4 Aufgabe ) Da s = 8. cm nur eine Schätzung für die Streuung der Population ist, müssen wir den geschätzten Standardfehler verwenden. Dieser berechnet sich als n s s 8. ˆ = = =.88. ( n )

Mehr

Lösungsvorschläge zur Klausur Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik (Sommersemester 2013)

Lösungsvorschläge zur Klausur Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik (Sommersemester 2013) Lösungsvorschläge zur Klausur Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik (Sommersemester 203) Aufgabe (9 Punkte) Ein metrisches Merkmal X sei in einer Grundgesamtheit vom Umfang n = 200 diskret klassiert.

Mehr

Lösung Aufgabe 1 (Regression) Es wurden in einer Befragung zwei metrische Merkmale X und Y erhoben. Betrachten Sie dazu die

Lösung Aufgabe 1 (Regression) Es wurden in einer Befragung zwei metrische Merkmale X und Y erhoben. Betrachten Sie dazu die Statistik für Kommunikationswissenschaftler Wintersemester 2010/2011 Vorlesung Prof. Dr. Nicole Krämer Übung Nicole Krämer, Cornelia Oberhauser, Monia Mahling Lösung Thema 9 Homepage zur Veranstaltung:

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

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

Zeigen Sie mittles vollständiger Induktion, dass für jede natürliche Zahl n 1 gilt: k = n (n + 1) 2

Zeigen Sie mittles vollständiger Induktion, dass für jede natürliche Zahl n 1 gilt: k = n (n + 1) 2 Aufgabe 1. (5 Punkte) Zeigen Sie mittles vollständiger Induktion, dass für jede natürliche Zahl n 1 gilt: n k = k=1 n (n + 1). 2 Aufgabe 2. (5 Punkte) Bestimmen Sie das folgende Integral mithilfe partieller

Mehr

o o o o o o o o o o o o

o o o o o o o o o o o o Klumpen-Stichproben = Cluster Sampling Obs.: Bei einer uneingeschränkten Zufallsauswahl wird pro Randomisierungs- Schritt genau eine Beobachtung gemacht. Ein ganz wesentlicher Punkt : Jedes zufällig ausgewählte

Mehr

I Beschreibende Statistik 1

I Beschreibende Statistik 1 Inhaltsverzeichnis Vorwort ix I Beschreibende Statistik 1 Lernziele zu Teil I 2 1 Statistik, Daten und statistische Methoden 3 1.1 Statistik im Alltag, in Politik und Gesellschaft...... 3 1.2 Aufgaben

Mehr

Statistik Testverfahren. Heinz Holling Günther Gediga. Bachelorstudium Psychologie. hogrefe.de

Statistik Testverfahren. Heinz Holling Günther Gediga. Bachelorstudium Psychologie. hogrefe.de rbu leh ch s plu psych Heinz Holling Günther Gediga hogrefe.de Bachelorstudium Psychologie Statistik Testverfahren 18 Kapitel 2 i.i.d.-annahme dem unabhängig. Es gilt also die i.i.d.-annahme (i.i.d = independent

Mehr

Statistiktutorium (Kurs Frau Jacobsen)

Statistiktutorium (Kurs Frau Jacobsen) Statistiktutorium (Kurs Frau Jacobsen) von Timo Beddig 1 Grundbegriffe p = Punktschätzer, d.h. der Mittelwert aus der Stichprobe, auf Basis dessen ein angenäherter Wert für den unbekannten Parameter der

Mehr

Statistik für Betriebswirte 1 Probeklausur Universität Hamburg Wintersemester 2016/ Dezember 2016

Statistik für Betriebswirte 1 Probeklausur Universität Hamburg Wintersemester 2016/ Dezember 2016 Statistik für Betriebswirte 1 Probeklausur Universität Hamburg Wintersemester 2016/2017 16. Dezember 2016 1 Aufgabe 1: Beschreibung univariater Daten (30 Punkte) Ein Autohändler verkauft Autos in fünf

Mehr

Marketing SoSe 2013

Marketing SoSe 2013 Prüfungsnummer: (für Studierende der WiSo-Fakultät) Matrikel-Nummer: (für Studierende anderer Fakultäten) Name: Vorname: 010 03 Marketing SoSe 2013 01.06.2013 (1. Termin) Prüfer: Prof. Dr. F. Völckner

Mehr

Dr. Guido Knapp Fakultät Statistik Technische Universität Dortmund 6. Februar Klausur zur Veranstaltung Erhebungstechniken

Dr. Guido Knapp Fakultät Statistik Technische Universität Dortmund 6. Februar Klausur zur Veranstaltung Erhebungstechniken Dr. Guido Knapp Fakultät Statistik Technische Universität Dortmund 6. Februar 2009 Klausur zur Veranstaltung Erhebungstechniken im Wintersemester 2008 / 2009 Name, Vorname: Studiengang (Bachelor/Diplom):

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

T-Test für den Zweistichprobenfall

T-Test für den Zweistichprobenfall T-Test für den Zweistichprobenfall t-test (unbekannte, gleiche Varianzen) Test auf Lageunterschied zweier normalverteilter Grundgesamtheiten mit unbekannten, aber gleichen Varianzen durch Vergleich der

Mehr

Nachklausur zur Vorlesung. Statistik für Studierende der Biologie

Nachklausur zur Vorlesung. Statistik für Studierende der Biologie Institut für Mathematische Stochastik WS 1999/2000 Universität Karlsruhe 11. Mai 2000 Dr. Bernhard Klar Nachklausur zur Vorlesung Statistik für Studierende der Biologie Bearbeitungszeit: 90 Minuten Name:

Mehr

Statistik II. Weitere Statistische Tests. Statistik II

Statistik II. Weitere Statistische Tests. Statistik II Statistik II Weitere Statistische Tests Statistik II - 19.5.2006 1 Überblick Bisher wurden die Test immer anhand einer Stichprobe durchgeführt Jetzt wollen wir die statistischen Eigenschaften von zwei

Mehr

Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften

Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften t-test Varianzanalyse (ANOVA) Übersicht Vergleich von Mittelwerten 2 Gruppen: t-test einfaktorielle ANOVA > 2 Gruppen: einfaktorielle ANOVA Seeigel und

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

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Übung 3 1 Inhalt der heutigen Übung Vorrechnen der Hausübung B.7 Beschreibende Statistik Gemeinsames Lösen der Übungsaufgaben C.1: Häufigkeitsverteilung C.2: Tukey

Mehr

3 Evaluation als Beschreibung von Zuständen

3 Evaluation als Beschreibung von Zuständen Evaluation als Beschreibung von Zuständen 1 Sind die folgenden Aussagen richtig oder falsch? 1.1 In einer Klumpenstichprobe werden systematisch anfallende Cluster von Personen vollständig untersucht. Die

Mehr

4.1. Verteilungsannahmen des Fehlers. 4. Statistik im multiplen Regressionsmodell Verteilungsannahmen des Fehlers

4.1. Verteilungsannahmen des Fehlers. 4. Statistik im multiplen Regressionsmodell Verteilungsannahmen des Fehlers 4. Statistik im multiplen Regressionsmodell In diesem Kapitel wird im Abschnitt 4.1 zusätzlich zu den schon bekannten Standardannahmen noch die Annahme von normalverteilten Residuen hinzugefügt. Auf Basis

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

Klausur zur Vorlesung

Klausur zur Vorlesung Institut für Mathematische Stochastik WS 2004/2005 Universität Karlsruhe 14. Februar 2005 Dr. Bernhard Klar Sebastian Müller Aufgabe 1: (15 Punkte) Klausur zur Vorlesung Statistik für Biologen Musterlösungen

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

Herzlich willkommen zur Vorlesung Statistik. Streuungsmaße oder die Unterschiedlichkeit der Daten nebst kurzen Ausführungen zu Schiefe und Wölbung

Herzlich willkommen zur Vorlesung Statistik. Streuungsmaße oder die Unterschiedlichkeit der Daten nebst kurzen Ausführungen zu Schiefe und Wölbung FB 1 W. Ludwig-Mayerhofer Statistik 1 Herzlich willkommen zur Vorlesung Statistik smaße oder die Unterschiedlichkeit der Daten nebst kurzen Ausführungen zu Schiefe und Wölbung FB 1 W. Ludwig-Mayerhofer

Mehr

Korrelation, Regression und Signifikanz

Korrelation, Regression und Signifikanz Professur Forschungsmethodik und Evaluation in der Psychologie Übung Methodenlehre I, und Daten einlesen in SPSS Datei Textdaten lesen... https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://d15cw65ipcts

Mehr

Klausur zu Statistik II

Klausur zu Statistik II Goethe-Universität Frankfurt Prof. Dr. Uwe Hassler FB Wirtschaftswissenschaften Sommersemester 2005 Klausur zu Statistik II Version B Bitte tragen Sie hier und auf den Lösungsblättern (oben links) Ihre

Mehr

Das (multiple) Bestimmtheitsmaß R 2. Beispiel: Ausgaben in Abhängigkeit vom Einkommen (I) Parameterschätzer im einfachen linearen Regressionsmodell

Das (multiple) Bestimmtheitsmaß R 2. Beispiel: Ausgaben in Abhängigkeit vom Einkommen (I) Parameterschätzer im einfachen linearen Regressionsmodell 1 Lineare Regression Parameterschätzung 13 Im einfachen linearen Regressionsmodell sind also neben σ ) insbesondere β 1 und β Parameter, deren Schätzung für die Quantifizierung des linearen Zusammenhangs

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

TECHNISCHE UNIVERSITÄT DORTMUND Wintersemester 2010/2011 FAKULTÄT STATISTIK Dr. H. Hansen

TECHNISCHE UNIVERSITÄT DORTMUND Wintersemester 2010/2011 FAKULTÄT STATISTIK Dr. H. Hansen TECHNISCHE UNIVERSITÄT DORTMUND Wintersemester 2010/2011 FAKULTÄT STATISTIK 11.02.2011 Dr. H. Hansen Klausur für den Bachelorstudiengang zur Vorlesung Statistik für Ökonomen Bitte in Druckschrift ausfüllen

Mehr

Statistik. Übungsserie FS Dauer: 45 Minuten. Name: Vorname: Maximale Punktzahl: 37. Erreichte Punktzahl: Prozente: Note:

Statistik. Übungsserie FS Dauer: 45 Minuten. Name: Vorname: Maximale Punktzahl: 37. Erreichte Punktzahl: Prozente: Note: Statistik Übungsserie FS 2014 Dauer: 45 Minuten Name: Vorname: Maximale Punktzahl: 37 Erreichte Punktzahl: Prozente: Note: Punkte Note 34 6 31 5.5 27 5 24 4.5 20 4 17 3.5 13 3 10 2.5 7 2 3 1.5 0 1 Aufgabe

Mehr

Zeigen Sie mittles vollständiger Induktion, dass für jede natürliche Zahl n 1 gilt: n (2k 1) = n 2.

Zeigen Sie mittles vollständiger Induktion, dass für jede natürliche Zahl n 1 gilt: n (2k 1) = n 2. Aufgabe 1. (5 Punkte) Zeigen Sie mittles vollständiger Induktion, dass für jede natürliche Zahl n 1 gilt: n k=1 (2k 1) = n 2. Aufgabe 2. (7 Punkte) Gegeben sei das lineare Gleichungssystem x + 2z = 0 ay

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

W-Statistik-Klausur

W-Statistik-Klausur W-Statistik-Klausur 06.07.06 Aufgabe Auf einem Flughafen kann die Wartezeit zwischen zwei Anschlussflügen als normalverteilt mit dem Erwartungswert 0 Minuten und der Standardabweichung 60 Minuten angesehen

Mehr

Grundlagen der Statistik

Grundlagen der Statistik Grundlagen der Statistik Übung 10 2010 FernUniversität in Hagen Alle Rechte vorbehalten Fakultät für Wirtschaftswissenschaft Übersicht über die mit den Übungsaufgaben geprüften Lehrzielgruppen Lehrzielgruppe

Mehr

13. Lösung weitere Übungsaufgaben Statistik II WiSe 2016/2017

13. Lösung weitere Übungsaufgaben Statistik II WiSe 2016/2017 13. Lösung weitere Übungsaufgaben Statistik II WiSe 2016/2017 1. Aufgabe: Für 25 der größten Flughäfen wurde die Anzahl der abgefertigten Passagiere in den Jahren 2009 und 2012 erfasst. Aus den Daten (Anzahl

Mehr

y t = 30, 2. Benutzen Sie die Beobachtungen bis einschließlich 2002, um den Koeffizientenvektor β mit der KQ-Methode zu schätzen.

y t = 30, 2. Benutzen Sie die Beobachtungen bis einschließlich 2002, um den Koeffizientenvektor β mit der KQ-Methode zu schätzen. Aufgabe 1 (25 Punkte Zur Schätzung des Werbe-Effekts in einem Getränke-Unternehmen wird das folgende lineare Modell aufgestellt: Dabei ist y t = β 1 + x t2 β 2 + e t. y t : x t2 : Umsatz aus Getränkeverkauf

Mehr

Chi-Quadrat Verfahren

Chi-Quadrat Verfahren Chi-Quadrat Verfahren Chi-Quadrat Verfahren werden bei nominalskalierten Daten verwendet. Die einzige Information, die wir bei Nominalskalenniveau zur Verfügung haben, sind Häufigkeiten. Die Quintessenz

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

Prof. Dr. Christoph Kleinn Institut für Waldinventur und Waldwachstum Arbeitsbereich Waldinventur und Fernerkundung

Prof. Dr. Christoph Kleinn Institut für Waldinventur und Waldwachstum Arbeitsbereich Waldinventur und Fernerkundung Systematische Stichprobe Rel. große Gruppe von Stichprobenverfahren. Allgemeines Merkmal: es existiert ein festes, systematisches Muster bei der Auswahl. Wie passt das zur allgemeinen Forderung nach Randomisierung

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

4.1. Nullhypothese, Gegenhypothese und Entscheidung

4.1. Nullhypothese, Gegenhypothese und Entscheidung rof. Dr. Roland Füss Statistik II SS 8 4. Testtheorie 4.. Nullhypothese, Gegenhypothese und Entscheidung ypothesen Annahmen über die Verteilung oder über einzelne arameter der Verteilung eines Merkmals

Mehr

Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Wintersemester 2007/2008. Aufgabe 1

Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Wintersemester 2007/2008. Aufgabe 1 Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Otto-Friedrich-Universität Bamberg Prof. Dr. Susanne Rässler Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Wintersemester 2007/2008 Aufgabe 1 Ihnen liegt

Mehr

Schriftliche Prüfung (90 Minuten)

Schriftliche Prüfung (90 Minuten) Dr. M. Kalisch Probeprüfung Statistik 1 Sommer 2014 Schriftliche Prüfung (90 Minuten) Bemerkungen: Alle schriftlichen Hilfsmittel und ein Taschenrechner sind erlaubt. Mobiltelefone sind auszuschalten!

Mehr

Alkoholkranke (Testaufgabe)

Alkoholkranke (Testaufgabe) Alkoholkranke (Testaufgabe) In einer Zeitschrift ist zu lesen: ''Untenstehende Graphik demonstriert, dass die Anzahl der Alkoholkranken in der Stadt X von 2007 bis 2008 stark zugenommen hat.'' Ist diese

Mehr

4. Schließende Statistik (Inferenzstatistik, konfirmatorische Verfahren)

4. Schließende Statistik (Inferenzstatistik, konfirmatorische Verfahren) 4. Schließende Statistik (Inferenzstatistik, konfirmatorische Verfahren) 4.1. Einführung Schätzen unbekannter Parameter im Modell, z.b. Wahrscheinlichkeiten p i (Anteile in der Gesamtmenge), Erwartungswerte

Mehr

Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen. Musterlösung

Prüfung aus Statistik 1 für SoziologInnen. Musterlösung 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

Mehr

Statistik-Klausur vom 25. April 2003

Statistik-Klausur vom 25. April 2003 Statistik-Klausur vom 25. April 2003 Bearbeitungszeit: 120 Minuten Aufgabe 1 Performance-Vergleich weltweit angelegter Aktienfonds im Drei-Jahres-Vergleich vom 1.1.1999 bis 31.12.2001 Investmentfonds Astra

Mehr

Wiederholung der Hauptklausur STATISTIK

Wiederholung der Hauptklausur STATISTIK Name, Vorname: Matrikel-Nr. Die Klausur enthält zwei Typen von Aufgaben: Teil A besteht aus Fragen mit mehreren vorgegebenen Antwortvorschlägen, von denen mindestens eine Antwort richtig ist und von denen

Mehr

Phallosan-Studie. Statistischer Bericht

Phallosan-Studie. Statistischer Bericht Phallosan-Studie Statistischer Bericht Verfasser: Dr. Clemens Tilke 15.04.2005 1/36 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis... 2 Einleitung... 3 Alter der Patienten... 4 Körpergewicht... 6 Penisumfang...

Mehr

Statistik II: Signifikanztests /1

Statistik II: Signifikanztests /1 Medien Institut : Signifikanztests /1 Dr. Andreas Vlašić Medien Institut (0621) 52 67 44 vlasic@medien-institut.de Gliederung 1. Noch einmal: Grundlagen des Signifikanztests 2. Der chi 2 -Test 3. Der t-test

Mehr

0 sonst. a) Wie lautet die Randwahrscheinlichkeitsfunktion von Y? 0.5 y = 1

0 sonst. a) Wie lautet die Randwahrscheinlichkeitsfunktion von Y? 0.5 y = 1 Aufgabe 1 (2 + 2 + 2 + 1 Punkte) Gegeben sei folgende gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion f(x, y) = P (X = x, Y = y) der Zufallsvariablen X und Y : 0.2 x = 1, y = 1 0.3 x = 2, y = 1 f(x, y) = 0.45 x

Mehr