ETWR TEIL B ÜBUNGSBLATT 2 WS14/15
|
|
- Maximilian Maus
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 ETWR TEIL B ÜBUNGSBLATT 2 WS14/15 OTTO-VON-GUERICKE-UNIVERSITÄT MAGDEBURG F A K U L T Ä T F Ü R W I R T S C H A F T S W I S S E N S C H A FT LEHRSTUHL FÜR EMPIRISCHE WIRTSCHAFTSFORSCHUNG & GESUNDHEITSÖKONOMIE, FAKULTÄT FÜR WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT OVGU MAGDEBURG POSTFACH MAGDEBURG Dr. Stephan Schosser Marcel Lichters Aufgabe 1 (10 Punkte) Bitte kreuzen Sie jeweils an, ob die nachstehenden Aussagen richtig oder falsch sind. a) Gemäß subjektivistischer Wahrscheinlichkeitsinterpretation kann die Wahrscheinlichkeit für eine zukünftige Atomkatastrophe in Deutschland 0% betragen. b) Nach der frequentistischen Wahrscheinlichkeitsinterpretation wird davon ausgegangen, dass alle möglichen Ausgänge eines zufallsgesteuerten Vorganges gleich wahrscheinlich sind. c) Beim Roulette Spielen (französische Version) wird ein Spieler nach unendlich vielen Spielrunden mit gleicher Einsatzhöhe erwartungsgemäß einen Gewinn von 0,00 erzielen, wenn er in jeder Runde nur auf die Farbe rot setzt. d) Wird in einem Roulette Spiel in der französischen Variante siebenmal nacheinander eine rote Zahl ausgespielt, dann ist es in der 8. Runde wahrscheinlicher, dass eine schwarze statt einer roten Zahl ausgespielt wird. e) Nach der symmetrieabhängigen (klassischen) Interpretation von Wahrscheinlichkeiten, kann aus den relativen Häufigkeiten vergangener (f) (g) (h) (i) (j) Ereignisse auf die Eintrittswahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse geschlossen werden. Richtig Falsch Stetige Zufallsvariablen können mehr Ausprägungen haben als diskrete Zufallsvariablen. Diskrete Zufallsvariablen haben maximal so viele Ausprägungen wie es natürliche Zahlen gibt (abzählbar unendlich viele). Die Methode der direkten Wertabfrage ist besonders geeignet für die Quantifizierung von Wahrscheinlichkeiten für diskrete Zufallsvariablen mit wenigen Ausprägungen. Hindsight bzw. der Rückschaufehler kann auf lange Sicht zu Overconfidence bei Wahrscheinlichkeitsprognosen führen. Die Chance ETWR Teil B zu bestehen ist deutlich höher als die Gesamtprüfung ETWR (A & B) zu bestehen. Seite 1 von 7
2 Aufgabe 2 (6 Punkte) Sie sollen über die Einstellung eines neuen Versicherungsagenten in Ihrer Agenturniederlassung entscheiden. Ihr Mutterkonzern stellt Ihnen einen standardisierten Einstellungstest zur Verfügung. Der Konzern gibt Ihnen die Information, dass ein (später) rentabler Agent zu 80% den Test bestehen wird. Leider bestehen jedoch auch 33% der später unrentablen Agenten den Test. Aus eigener Erfahrung wissen Sie, dass unabhängig von irgendwelchen Tests ihres Mutterkonzerns nur 50% aller Bewerber später im Job rentabel für Sie sind. Nun sitzen Sie im Bewerbungsgespräch mit Herrn Meyer. Herr Meyer hat gerade den Test bestanden. Welcher Wahrscheinlichkeit nach handelt es sich bei Herrn Meyer um einen rentablen Versicherungsagenten? Geg.: P(R)=0,5; P(nicht R)=0,5; P(B R)=0,8; P(B nicht R)=0,33 Ges.: P(R B) P(R B) = P(R B) = P(B R) P(R) P(B R) P(R) + P(B nicht R) P(nicht R) 0,8 0,5 0,8 0,5 + 0,33 0,5 = = 0,7080 Es ist mit einer Wahrscheinlichkeit von ca. 70,8% zu erwarten, dass Herr Meyer ein rentabler Versicherungsagent ist. 2
3 Aufgabe 3 a) Erklären Sie das Phänomen der Verfügbarkeitsheuristik (fluency heuristic) und dessen Auswirkungen bei der Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten. Nutzen Sie ein Beispiel mit Bezug zu einer wirtschaftlichen Anwendung. Mental verfügbare Ereignisse erscheinen uns plausibler und damit wahrscheinlicher als weniger verfügbare Ereignisse. Es handelt sich um einen Effekt der wahrgenommenen Verarbeitungsflüssigkeit. Die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen wird überschätzt, wenn die Ereignisse kognitiv schnell verfügbar sind. So ist es zum Beispiel zu erklären, dass die Grundstückpreise in der Nähe deutscher Atommeiler rapide absanken nachdem es in Japan zu einem Atomunfall gekommen war. Die Katastrophe in Japan machte ein vergleichbares Szenario auch hier in Deutschland kognitiv verfügbarer. b) Was meinen Sie? Welches der beiden zukünftigen Ereignisse ist wahrscheinlicher? 1. Deutschland erklärt Russland den Krieg. 2. Deutschland erklärt Russland den Krieg, weil Soldaten der russischen Armee im Zuge der Ukraine-Krise die Hoheitsrechte Deutschlands verletzt haben. Wie wirkt sich das Problem des Szenario-Denkens (in diesem Zusammenhang auch Konjunktionsfehler / Conjunction fallacy genannt) wohl auf das Wahrscheinlichkeitsurteil von vielen Menschen in diesem Entscheidungsproblem aus? 1. ist wahrscheinlicher als 2., denn es kommen potenziell viele Gründe für eine Kriegserklärung Seitens BRD infrage (z.b. Sanktionen, Verletzung des deutschen Luftraumes durch russische Bomber, Entführung deutscher Staatsbürger in der Ukraine etc.) Szenario-Denken führt zum Konjunktionsfehler, der darin besteht, dass das gleichzeitige Auftreten von Ereignissen für wahrscheinlicher gehalten wird als dass Auftreten der Ereignisse in Isolation (Verletzung der Multiplikationsregel). Im obigen Beispiel wird Szenario 2. Gegenwärtig als plausibler eingeschätzt und ist deshalb schneller verfügbar in der Vorstellung der meisten Menschen. Deshalb ist zu erwarten, dass viele Personen Szenario 2 für wahrscheinlicher halten als Szenario 1. 3
4 Aufgabe 4 (5 Punkte) Welchen Wahrscheinlichkeitsinterpretationen liegen folgende Aussagen zugrunde? Die Wahrscheinlichkeit beim französischen Roulette in einer Spielrunde eine Zahl kleiner 8 auszuspielen beträgt 8/37. Die Chance dafür, dass in der Vergangenheit tatsächlich Erdbewohner von außerirdischen Lebensformen entführt wurden beträgt 60% Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass Sie nach dem abgeschlossenen Studium einen Job finden liegt laut Bundesarbeitsagentur bei 98/100. Die Vergangenheit zeigt, dass die Chance ETWR Teil B zu bestehen deutlich über der Chance liegt, ETWR Teil A zu bestehen. Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass der Flughafen Berlin BER in den nächsten 5 Jahren seinen Betrieb aufnehmen kann liegt bei 5% Subjektivistische Interpretation Frequentistische Interpretation Symmetrieabhängige (klassische) Interpretation 4
5 Aufgabe 5 (8 Punkte) Manager und Haustiere (Management Focus, 1984) Ergebnisse einer neuen Befragung von 74 leitenden Managern deuten darauf hin, daß eine Beziehung zwischen dem Besitz von Haustieren in der Kindheit und zukünftigem Karriere- Erfolg bestehen könnte. [ ] Volle 94% der Manager, alle bei den 500 größten Unternehmen nach Fortune, hatten als Kinder einen Hund, eine Katze oder beides besessen. [...] Die Befragten behaupteten, daß der Besitz eines Haustiers ihnen geholfen habe, viele der positiven Charakterzüge zu entwickeln, die sie heute zu guten Managern gemacht hätten, insbesondere Verantwortungsgefühl, Einfühlungsvermögen, Respekt für andere lebende Wesen, Großzügigkeit und gute Kommunikationsfähigkeit. a) Unterstützen die Ergebnisse der dargelegten Untersuchung die aufgestellte Zusammenhangshypothese zwischen Karriereerfolg und Haustierbesitz? Begründen Sie kurz Ihre Antwort. (2 Punkte) Nein der Schluss ist nicht zwingenderweise korrekt. Aus der bedingten Wahrscheinlichkeit p(haustier Karriere) welche hier gemäß der frequentistischen Sichtweise hergeleitet worden ist kann nicht ohne weiteres auf die bedingte Wahrscheinlichkeit p(karriere Haustier) geschlossen werden, da nicht bekannt ist, wie hoch p(nicht Karriere Haustier) ist. b) Angenommen es ist bekannt, dass 60% aller Manager (welche die Karriere gemacht haben und welche die keine Karriere gemacht haben) früher ein Haustier besessen haben. Zusätzlich sei bekannt, dass nur ca. 20% aller Manager Karriere gemacht haben. Würden Sie unter diesen Umständen die Ergebnisse der oben vorgestellten Studie als Unterstützung für den Zusammenhang zwischen frühen Besitz eines Haustieres und späteren Karrierechancen werten? (6 Punkte) Geg.: p(k)=0,2; p(nicht K)=0,8; p(h K)=0,94; p(h)=0,6 Ges.: Ist p(k H) höher als p(k nicht H)? P(K nicht H) = P(K H) = P(nicht H K)=1-P(H K)=0,06 P(H K) P(K) P(H K) P(K) = P(H K) P(K) + P(H nicht K) P(nicht K) P(H) P(K H) = 0,94 0,2 0.6 = = 0,313 P(nicht H K) P(K) P(nicht H K) P(K) = P(nicht H K) P(K) + P(nicht H nicht K) P(nicht K) P(nicht H) P(K nicht H) = 0,06 0,2 0.4 = 0,03 Ja, die Studie stützt die Zusammenhangshypothese. Die Chancen im späteren Lebensverlauf Karriere zu machen sind bei frühen Besitz einen Haustieres mit ca. 31,3% fast zehnmal so hoch wie die Chancen ohne früheres Haustier (3%). Aufgabe 6 (9 Punkte) 5
6 Sie müssen abschätzen, wie viele neue Arbeitsplätze (Z) im Bereich Logistik in einer Region durch die Einrichtung eines Versandzentrums der Firma Amazon geschaffen werden könnten. Die eingesetzte Projektgruppe erarbeitet folgende anzunehmende Parameter der Wahrscheinlichkeitsverteilung: (1) Mindestens werden 200 neue Arbeitsplätze geschaffen. (2) Der 20%-Punkt der erwarteten Verteilung der geschaffenen Arbeitsplätze liegt bei 230, der 40% -Punkt bei 250, der 60%-Punkt bei 265, der 80% -Punkt bei 320 Arbeitsplätzen. (3) Maximal erscheinen 400 neue Arbeitsplätze als möglich. (4) Die Verteilungsfunktion verläuft zwischen den gegebenen Punkten linear. a) Behandeln Sie die Zufallsvariable Z (Anzahl der geschaffenen Arbeitsplätze) als stetig und zeichnen Sie die Verteilungsfunktion, indem Sie die genannten Punkte linear verbinden. Beschriften Sie die Achsen des Diagramms. P(Z) Z: Anzahl der Arbeitsplätze 6
7 b) Wie wahrscheinlich ist es, dass mehr als 300 neue Arbeitsplätze geschaffen werden? Lösung über lineare Interpolation P(Z>300)=1-P(Z 300)=1-(P(Z 265)+(35*(0,8-0,6)/( )) =1-(0,6+0,1272)=1-0,7272=0,2727 (27,27%). c) Wie wahrscheinlich ist es, dass zwischen 250 und 300 Arbeitsplätze geschaffen werden? (2 Punkte) P(250 Z 300)=P(Z 300)-P(Z 250)=0,7272-0,4=0,3272 (ca. 32,72%) d) Wie wahrscheinlich ist es, dass entweder (A) weniger als 200 oder (B) weniger als 250 oder (C) mehr als 320 Arbeitsplätze geschaffen werden? (Hinweis: Es ist also P(A B C) gesucht) (1 Punkt) P(Z<200)=0 P(Z 250 oder Z 320)=P(Z 250)+P(Z 320)=P(Z 250)+(1-P(Z 320))=0,4+0,2=0,6 (60%) 7
ETWR TEIL B ÜBUNGSBLATT 1 WS14/15
ETWR TEIL B ÜBUNGSBLATT 1 WS14/15 OTTO-VON-GUERICKE-UNIVERSITÄT MAGDEBURG F A K U L T Ä T F Ü R W I R T S C H A F T S W I S S E N S C H A FT LEHRSTUHL FÜR EMPIRISCHE WIRTSCHAFTSFORSCHUNG & GESUNDHEITSÖKONOMIE,
MehrETWR TEIL B ÜBUNGSBLATT 4 WS14/15
ETWR TEIL B ÜBUNGSBLATT 4 WS14/15 OTTO-VON-GUERICKE-UNIVERSITÄT MAGDEBURG F A K U L T Ä T F Ü R W I R T S C H A F T S W I S S E N S C H A FT LEHRSTUHL FÜR EMPIRISCHE WIRTSCHAFTSFORSCHUNG & GESUNDHEITSÖKONOMIE,
MehrKapitel 7. Aufgabe 7.1
Kapitel 7: Die Generierung von Wahrscheinlichkeiten 24 Kapitel 7 Aufgabe 7.1 Welche Wahrscheinlichkeitsinterpretationen liegen den folgenden Aussagen zugrunde: (a) Die Wahrscheinlichkeit, mit zwei Würfeln
MehrStatistik für Ingenieure Vorlesung 2
Statistik für Ingenieure Vorlesung 2 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 24. Oktober 2016 2.4 Bedingte Wahrscheinlichkeiten Häufig ist es nützlich, Bedingungen
MehrInstitut 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
MehrMathematik für Biologen
Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 10. November 2010 1 Bedingte Wahrscheinlichkeit Satz von der totalen Wahrscheinlichkeit Bayessche Formel 2 Grundprinzipien
MehrPrüfung 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
MehrÜbungsscheinklausur,
Mathematik IV für Maschinenbau und Informatik (Stochastik) Universität Rostock, Institut für Mathematik Sommersemester 27 Prof. Dr. F. Liese Übungsscheinklausur, 3.7.27 Dipl.-Math. M. Helwich Name:...
MehrName:... Matrikel-Nr.:... 3 Aufgabe Handyklingeln in der Vorlesung (9 Punkte) Angenommen, ein Student führt ein Handy mit sich, das mit einer Wahrscheinlichkeit von p während einer Vorlesung zumindest
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung für die Mittelstufe
Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Mittelstufe Wir beginnen mit einem Beispiel, dem Münzwurf. Es wird eine faire Münze geworfen mit den Seiten K (für Kopf) und Z (für Zahl). Fair heißt, dass jede Seite
MehrStandardnormalverteilung
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
MehrETWR Teil B. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen (stetig)
ETWR Teil B 2 Ziele Bisher (eindimensionale, mehrdimensionale) Zufallsvariablen besprochen Lageparameter von Zufallsvariablen besprochen Übertragung des gelernten auf diskrete Verteilungen Ziel des Kapitels
MehrMarek Chudý. Institut für Statistik und Operations Research UE Statistik 1. Sommersemester, 4.
Marek Chudý Institut für Statistik und Operations Research http://homepage.univie.ac.at/marek.chudy/ UE Statistik 1 Sommersemester, 4. März 2015 Programm 1 Organisatorisches Literatur Anforderungen Notenschlüssel
MehrStochastik. 1. Wahrscheinlichkeitsräume
Stochastik 1. Wahrscheinlichkeitsräume Ein Zufallsexperiment ist ein beliebig oft und gleichartig wiederholbarer Vorgang mit mindestens zwei verschiedenen Ergebnissen, bei dem der Ausgang ungewiß ist.
MehrEinführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung
Marco Cattaneo Institut für Statistik Ludwig-Maximilians-Universität München Sommersemester 2011 1. Wahrscheinlichkeitsrechnung 2. Diskrete Zufallsvariable 3. Stetige Zufallsvariable 4. Grenzwertsätze
MehrWahrscheinlichkeitstheorie 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
MehrZusammenfassung 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
MehrStatistik 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
MehrMarcus 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
MehrGrundlegende 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(8 + 2 Punkte) = = 0.75
Aufgabe 1 (8 + 2 Punkte) Von 20 Teilnehmern einer Bergwanderung geben 8 Personen an Knieschmerzen zu haben. 6 Teilnehmer leiden an Sonnenbrand. 8 Teilnehmer blieben unversehrt. a) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit,
MehrSTATISTIK Teil 2 Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik. Mögliche Ergebnisse, auch Elementarereignisse bezeichnet
Kapitel 10 Zufall und Wahrscheinlichkeit 10.1. Grundbegriffe Wahrscheinlichkeitsrechnung Zufallsvorgang Klein-Omega ω Groß-Omega Ω Stellt Modelle bereit, die es erlauben zufallsabhängige Prozesse abzuschätzen
MehrEinführung 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 Unabhängigkeit von Ereignissen A, B unabhängig:
Mehr0 für t < für 1 t < für 2 t < für 3 t < für 4 t < 5 1 für t 5
4 Verteilungen und ihre Kennzahlen 1 Kapitel 4: Verteilungen und ihre Kennzahlen A: Beispiele Beispiel 1: Eine diskrete Zufallsvariable X, die nur die Werte 1,, 3, 4, 5 mit positiver Wahrscheinlichkeit
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
3. Vorlesung - 21.10.2016 Bedingte Wahrscheinlichkeit In einer Urne sind 2 grüne und 3 blaue Kugeln. 2 Kugeln werden ohne Zürücklegen gezogen. Welches ist die Wahrscheinlichkeit, dass : a) man eine grüne
MehrBiometrie und Methodik (Statistik) - WiSem08/09 Probeklausur 1
Biometrie und Methodik (Statistik) - WiSem08/09 Probeklausur 1 Aufgabe 1 (10 Punkte). 10 Schüler der zehnten Klasse unterziehen sich zur Vorbereitung auf die Abschlussprüfung einem Mathematiktrainingsprogramm.
MehrÜbungsaufgaben, Statistik 1
Übungsaufgaben, Statistik 1 Kapitel 3: Wahrscheinlichkeiten [ 4 ] 3. Übungswoche Der Spiegel berichtet in Heft 29/2007 von folgender Umfrage vom 3. und 4. Juli 2007:,, Immer wieder werden der Dalai Lama
MehrWirtschaftswissenschaftliches 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
MehrKapitel 6. Kapitel 6 Mehrstufige Zufallsexperimente
Mehrstufige Zufallsexperimente Inhalt 6.1 6.1 Mehrstufige Experimente 6.2 6.2 Bedingte Wahrscheinlichkeiten Seite 2 6.1 Mehrstufige Experimente Grundvorstellung: Viele Viele Experimente werden der der
MehrMa 13 - Stochastik Schroedel Neue Wege (CON)
Bedingte Wahrscheinlichkeiten S. 70, Nr. 5 Richtiges Anwenden der Multiplikationsregel A: Abonnement liest Werbeanzeige B: Produkt wird gekauft S. 70, Nr. 6 Übersetzung von Daten in ein Baumdiagramm A
MehrWahrnehmung und Bewertung der Ukraine-Krise und Meinungen zu Wirtschaftssanktionen gegen Russland
Wahrnehmung und Bewertung der Ukraine-Krise und Meinungen zu Wirtschaftssanktionen gegen Russland 11. August 2014 q4561/30373 Le, Gü Max-Beer-Str. 2/4 10119 Berlin Telefon: (0 30) 6 28 82-0 Inhaltsverzeichnis
MehrWirtschaftswissenschaftliches 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
MehrEuropa-Universität Flensburg Zentrum für Methodenlehre Tutorium Statistik I
Europa-Universität Flensburg Zentrum für Methodenlehre Tutorium Statistik I In einer sozialwissenschaftlichen Studie wurden Personen nach ihrem allgemeinen Schulabschluss (mögliche Optionen kein Schulabschluss,
Mehr8 Verteilungsfunktionen und Dichten
8 Verteilungsfunktionen und Dichten 8.1 Satz und Definition (Dichten) Eine Funktion f : R R heißt Dichtefunktion, kurz Dichte, wenn sie (Riemann-) integrierbar ist mit f(t) 0 für alle t R und Setzt man
MehrEinführung. Wahrscheinlichkeit. 1 Wahrscheinlichkeit: Definition und Interpretation. 2 Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung, bedingte
Einführung 1 Wahrscheinlichkeit: Definition und Interpretation 2 Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung, bedingte Wahrscheinlichkeit Axiome nach Kolmogorov Gegeben sei ein Zufallsexperiment mit Ergebnisraum
MehrÜbung zu Risiko und Versicherung Entscheidungstheoretische Grundlagen
Übung zu Risiko Entscheidungstheoretische Grundlagen Christoph Lex Dominik Lohmaier http://www.inriver.bwl.lmu.de Newsletter Auf der Homepage unter http://www.inriver.bwl.uni-muenchen.de/studium/sommer_04/bachelorveranstaltungen/risiko_und_versicherungen/index.html
MehrÜbung zu Risiko und Versicherung Entscheidungstheoretische Grundlagen
Übung zu Risiko Entscheidungstheoretische Grundlagen Stefan Neuß Sebastian Soika http://www.inriver.bwl.lmu.de Newsletter Auf der Homepage unter http://www.inriver.bwl.uni-muenchen.de/studium/sommer_203/bachelorveranstaltungen/risiko_und_versicherungen/index.html
MehrExponentialverteilung
Exponentialverteilung Dauer von kontinuierlichen Vorgängen (Wartezeiten; Funktionszeiten technischer Geräte) Grenzübergang von der geometrischen Verteilung Pro Zeiteinheit sei die Eintrittswahrscheinlichkeit
MehrKombinatorik. 1. Beispiel: Wie viele fünfstellige Zahlen lassen sich aus den fünf Ziffern in M = {1;2;3;4;5} erstellen?
1 Kombinatorik Aus einer Grundgesamtheit mit n Elementen wird eine Stichprobe k Elementen entnommen. Dabei kann die Stichprobe geordnet oder ungeordnet sein. "Geordnet" bedeutet, dass die Reihenfolge der
MehrBiomathematik für Mediziner, Klausur SS 2001 Seite 1
Biomathematik für Mediziner, Klausur SS 2001 Seite 1 Aufgabe 1: Von den Patienten einer Klinik geben 70% an, Masern gehabt zu haben, und 60% erinnerten sich an eine Windpockeninfektion. An mindestens einer
MehrMathematik für Biologen
Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 11. November 2010 1 Erwartungswert und Varianz Erwartungswert Varianz und Streuung Rechenregeln Binomialverteilung
MehrGrundlagen der Statistik
Grundlagen der Statistik Übung 2 2010 FernUniversität in Hagen Alle Rechte vorbehalten Fakultät für Wirtschaftswissenschaft Übersicht über die mit den Übungsaufgaben geprüften Lehrzielgruppen Lehrzielgruppe
MehrPflichtteilaufgaben zu Stochastik (Pfadregeln, Erwartungswert, Binomialverteilung) Baden-Württemberg
Pflichtteilaufgaben zu Stochastik (Pfadregeln, Erwartungswert, Binomialverteilung) Baden-Württemberg Hilfsmittel: keine allgemeinbildende Gymnasien Alexander Schwarz www.mathe-aufgaben.com September 016
MehrExemplar für Prüfer/innen
Exemplar für Prüfer/innen Kompensationsprüfung zur standardisierten kompetenzorientierten schriftlichen Reifeprüfung AHS Juni 2016 Mathematik Kompensationsprüfung 3 Angabe für Prüfer/innen Hinweise zur
MehrStatistik im Versicherungs- und Finanzwesen
Springer Gabler PLUS Zusatzinformationen zu Medien von Springer Gabler Grimmer Statistik im Versicherungs- und Finanzwesen Eine anwendungsorientierte Einführung 2014 1. Auflage Übungsaufgaben zu Kapitel
MehrÜberblick. Linguistische Anwendungen: æ Spracherkennung æ Textretrival æ probabilistische Grammatiken: z.b. Disambiguierung. Problem: woher Daten?
1 Überblick æ Beschreibende Statistik: Auswertung von Experimenten und Stichproben æ Wahrscheinlichkeitsrechnung: Schlüsse aus gegebenen Wahrscheinlichkeiten, Hilfsmittel: Kombinatorik æ Beurteilende Statistik:
MehrInstitut für Stochastik, SoSe K L A U S U R , 13:
Institut für Stochastik, SoSe 2014 Mathematische Statistik Paravicini/Heusel 1. K L A U S U R 12.7.2014, 13:00-16.00 Name: Geburtsdatum: Vorname: Matrikelnummer: Übungsgruppe bei: Studiengang & angestrebter
MehrInhalt. 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
MehrDemokurs. Modul Grundlagen der Wirtschaftsmathematik Grundlagen der Statistik
Demokurs Modul 31101 Grundlagen der Wirtschaftsmathematik und Statistik Kurs 40601 Grundlagen der Statistik 13. Juli 2010 KE 1 2.4 Schiefe und Wölbung einer Verteilung Seite: 53 2.4 Schiefe und Wölbung
MehrEinführung in die Stochastik für Informatiker Übungsaufgaben mit Lösungen
Einführung in die Stochastik für Informatiker Übungsaufgaben mit Lösungen David Geier und Sven Middelberg RWTH Aachen, Sommersemester 27 Inhaltsverzeichnis Information 2 Aufgabe 4 Aufgabe 2 6 4 Aufgabe
Mehr1.4 Der Binomialtest. Die Hypothesen: H 0 : p p 0 gegen. gegen H 1 : p p 0. gegen H 1 : p > p 0
1.4 Der Binomialtest Mit dem Binomialtest kann eine Hypothese bezüglich der Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer Kategorie einer dichotomen (es kommen nur zwei Ausprägungen vor, z.b. 0 und 1) Zufallsvariablen
MehrEinführung in die Stochastik 6. Übungsblatt
Einführung in die Stochastik 6. Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS M. Kohler 3. Mai A. Fromkorth D. Furer Gruppen und Hausübung Aufgabe (a) Die Wahrscheinlichkeit, dass eine S Bahn Verspätung hat, betrage.3.
Mehr6 Mehrstufige zufällige Vorgänge Lösungshinweise
6 Mehrstufige zufällige Vorgänge Lösungshinweise Aufgabe 6.: Begründen Sie, warum die stochastische Unabhängigkeit zweier Ereignisse bzw. zufälliger Vorgänge nur ein Modell der Realität darstellen kann.
MehrKlausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende
Universität Duisburg-Essen Essen, den 12.02.2010 Fakultät für Mathematik Prof. Dr. M. Winkler C. Stinner Klausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende Lösung Die Klausur gilt als bestanden,
MehrGemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilungen Worum geht es in diesem Modul? Gemeinsame Wahrscheinlichkeits-Funktion zweier Zufallsvariablen Randverteilungen Bedingte Verteilungen Unabhängigkeit von Zufallsvariablen
MehrEinführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung
Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung Sven Garbade Fakultät für Angewandte Psychologie SRH Hochschule Heidelberg sven.garbade@hochschule-heidelberg.de Statistik 1 S. Garbade (SRH Heidelberg) Wahrscheinlichkeitsrechnung
MehrProbematura Jänner/Februar 2016 Seite 1 / 7
Probematura Jänner/Februar 2016 Seite 1 / 7 1. Im Casino (20 Punkte) (a) Bei einem Glücksrad beträgt die Gewinnwahrscheinlichkeit 0,3. (3 P) i. Geben Sie eine Formel an, mit der man die Wahrscheinlichkeit
MehrStatistik 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
MehrBeurteilende Statistik
Beurteilende Statistik Wahrscheinlichkeitsrechnung und Beurteilende Statistik was ist der Unterschied zwischen den beiden Bereichen? In der Wahrscheinlichkeitstheorie werden aus gegebenen Wahrscheinlichkeiten
MehrEigenschaften der relativen Häufigkeit ( Zur Erinnerung) Axiomatische Definition der Wahrscheinlichkeit: Vorlesung Statistik WING
Eigenschaften der relativen Häufigkeit ( Zur Erinnerung) Axiomatische Definition der Wahrscheinlichkeit: Melanie Kaspar, Prof. Dr. B. Grabowski 1 Aus diesen Eigenschaften lassen sich alle weiteren Eigenschaften
MehrUE Statistik 1, SS 2015, letztes Update am 5. März Übungsbeispiele
UE Statistik, SS 05, letztes Update am 5. März 05 Übungsbeispiele Beispiele mit Musterlösungen finden Sie auch in dem Buch Brannath, W., Futschik, A., Krall, C., (00) Statistik im Studium der Wirtschaftswissenschaften..
MehrI. 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........................
MehrTeil II. Wahrscheinlichkeitsrechnung
Teil II Wahrscheinlichkeitsrechnung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung (SS 2014) Folie 129 5 Zufallsexperimente Inhaltsverzeichnis (Ausschnitt) 5 Zufallsexperimente Ergebnisse Ereignisse
MehrZufallsgröße. Würfelwurf mit fairem Würfel. Wahrscheinlichkeitsverteilung einer diskreten
Zufallsgrößen Ergebnisse von Zufallsexperimenten werden als Zahlen dargestellt 0 Einführung Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 Zufallsvariablen und ihre Verteilung 3 Statistische Inferenz 4 Hypothesentests
MehrStatistik 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:.............................................................................
MehrKlausur 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
Mehr4. 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
MehrStatistik 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
MehrÜbung 1: Wiederholung Wahrscheinlichkeitstheorie
Übung 1: Wiederholung Wahrscheinlichkeitstheorie Ü1.1 Zufallsvariablen Eine Zufallsvariable ist eine Variable, deren numerischer Wert solange unbekannt ist, bis er beobachtet wird. Der Wert einer Zufallsvariable
MehrZufallsgröße X : Ω R X : ω Anzahl der geworfenen K`s
X. Zufallsgrößen ================================================================= 10.1 Zufallsgrößen und ihr Erwartungswert --------------------------------------------------------------------------------------------------------------
MehrKapitel MK:V. V. Diagnoseansätze
Kapitel MK:V V. Diagnoseansätze Diagnoseproblemstellung Diagnose mit Bayes Evidenztheorie von Dempster/Shafer Diagnose mit Dempster/Shafer Truth Maintenance Assumption-Based TMS Diagnosis Setting Diagnosis
Mehr10 Der statistische Test
10 Der statistische Test 10.1 Was soll ein statistischer Test? 10.2 Nullhypothese und Alternativen 10.3 Fehler 1. und 2. Art 10.4 Parametrische und nichtparametrische Tests 10.1 Was soll ein statistischer
MehrWebinar Induktive Statistik. - Wahrscheinlichkeitsrechnung - Stichprobentheorie
Webinar Induktive Statistik - Wahrscheinlichkeitsrechnung - Stichprobentheorie Wahrscheinlichkeitstheorie Aufgabe : Zwei Lieferanten decken den Bedarf eines PKW-Herstellers von 00.000 Einheiten pro Monat.
Mehr4. Grundzüge der Wahrscheinlichkeitsrechnung
4. Grundzüge der Wahrscheinlichkeitsrechnung Dr. Antje Kiesel Institut für angewandte Mathematik WS 2010/2011 In der beschreibenden Statistik haben wir verschiedene Kennzahlen (Statistiken) für Stichproben
MehrExemplar für Prüfer/innen
Exemplar für Prüfer/innen Kompensationsprüfung zur standardisierten kompetenzorientierten schriftlichen Reifeprüfung AHS Juni 2015 Mathematik Kompensationsprüfung Angabe für Prüfer/innen Hinweise zur Kompensationsprüfung
MehrÜbungsblatt 9. f(x) = e x, für 0 x
Aufgabe 1: Übungsblatt 9 Basketball. Ein Profi wirft beim Training aus einer Entfernung von sieben Metern auf den Korb. Er trifft bei jedem Wurf mit einer Wahrscheinlichkeit von p = 1/2. Die Zufallsvariable
MehrKlausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende
Universität Duisburg-Essen Essen, den 15.0.009 Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Winkler C. Stinner Klausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende Lösung Die Klausur gilt als bestanden,
MehrStatistik II. Statistische Tests. Statistik II
Statistik II Statistische Tests Statistik II - 12.5.2006 1 Test auf Anteilswert: Binomialtest Sei eine Stichprobe unabhängig, identisch verteilter ZV (i.i.d.). Teile diese Stichprobe in zwei Teilmengen
MehrUnabhängigkeit KAPITEL 4
KAPITEL 4 Unabhängigkeit 4.1. Unabhängigkeit von Ereignissen Wir stellen uns vor, dass zwei Personen jeweils eine Münze werfen. In vielen Fällen kann man annehmen, dass die eine Münze die andere nicht
MehrStatistik I für Wirtschaftswissenschaftler Klausur am ,
1 Statistik I für Wirtschaftswissenschaftler Klausur am.1.1, 13.45 15.45. Bitte unbedingt beachten: a) Gewertet werden alle 9 gestellten Aufgaben. b) Lösungswege sind anzugeben. Die Angabe des Endergebnisses
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung
Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Prof. Dr. Michael Havbro Faber 28.05.2009 1 Korrektur zur letzten Vorlesung Bsp. Fehlerfortpflanzung in einer Messung c B a 2 2 E c Var c a b A b 2 2 2 n h( x)
Mehr1. Ziehg.: N M. falls nicht-rote K. in 1. Ziehg. gezogen
6.4 Hyergeometrische Verteilung Gegeben ist eine Urne, die mit N Kugeln gefüllt ist. Es seien M dieser Kugeln rot und N-M Kugeln nicht rot. Wir entnehmen n Kugeln, d.h. eine Stichrobe des Umfangs n. Dabei
MehrMethoden der KI in der Biomedizin Unsicheres Schließen
Methoden der KI in der Biomedizin Unsicheres Schließen Karl D. Fritscher Motivation Insofern sich die Gesetze der Mathematik auf die Wirklichkeit beziehen, sind sie nicht sicher. Und insofern sie sich
MehrStatistik III. Walter Zucchini Fred Böker Andreas Stadie
Statistik III Walter Zucchini Fred Böker Andreas Stadie Inhaltsverzeichnis 1 Zufallsvariablen und ihre Verteilung 1 1.1 Diskrete Zufallsvariablen........................... 1 1.2 Stetige Zufallsvariablen............................
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung und Stochastik
Wahrscheinlichkeitsrechnung und Stochastik 2-stündige Vorlesung für den Bachelor-Studiengang Angewandte Informatik Vorläufige Version Gerhard Freiling und Hans-Bernd Knoop Inhalt Inhalt..........................................................................
MehrStochastik Pfadregeln Erwartungswert einer Zufallsvariablen Vierfeldertafel Gymnasium
Stochastik Pfadregeln Erwartungswert einer Zufallsvariablen Vierfeldertafel Gymnasium Alexander Schwarz www.mathe-aufgaben.com Oktober 205 Aufgabe : In einer Urne befinden sich drei gelbe, eine rote und
MehrLösungen. bv3c4y Lösungen. bv3c4y. Name: Klasse: Datum: Mehr als die Hälfte aller Besucher der Ausstellung waren männlich.
Testen und Fördern Name: Klasse: Datum: 1) Ordne die Beschreibung der richtigen Grafik zu! Mehr als die Hälfte aller Besucher der Ausstellung waren männlich. 2) Auf der linken Seite sind die absoluten
MehrStochastik I. Vorlesungsmitschrift
Stochastik I Vorlesungsmitschrift Ulrich Horst Institut für Mathematik Humboldt-Universität zu Berlin Inhaltsverzeichnis 1 Grundbegriffe 1 1.1 Wahrscheinlichkeitsräume..................................
Mehr5. Spezielle stetige Verteilungen
5. Spezielle stetige Verteilungen 5.1 Stetige Gleichverteilung Eine Zufallsvariable X folgt einer stetigen Gleichverteilung mit den Parametern a und b, wenn für die Dichtefunktion von X gilt: f x = 1 für
Mehry 1 2 3 4 5 6 P (Y = y) 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6
Fachhochschule Köln Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Prof. Dr. Arrenberg Raum 221, Tel. 39 14 jutta.arrenberg@fh-koeln.de Übungen zur Statistik für Prüfungskandidaten und Prüfungskandidatinnen Unabhängigkeit
MehrZufallsvariablen. 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:
MehrPrüfung 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
MehrKlausur: Stochastik Stochastik
Stochastik Klausur zu Pfadregeln, bedingte Wahrscheinlichkeit, Erwartungswert einer Zufallsvariablen Vierfeldertafel berufliche Gymnasien Oberstufe Alexander Schwarz www.mathe-aufgaben.com Oktober 0 Aufgabe
MehrBasiswissen Daten und Zufall Seite 1 von 8 1 Zufallsexperiment Ein Zufallsexperiment ist ein Versuchsaufbau mit zufälligem Ausgang, d. h. das Ergebnis kann nicht vorhergesagt werden. 2 Ergebnis (auch Ausgang)
MehrWahrscheinlichkeitsräume (Teschl/Teschl 2, Kap. 26)
Wahrscheinlichkeitsräume (Teschl/Teschl 2, Kap. 26 Ein Wahrscheinlichkeitsraum (Ω, P ist eine Menge Ω (Menge aller möglichen Ausgänge eines Zufallsexperiments: Ergebnismenge versehen mit einer Abbildung
Mehr3 Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit
3 Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit Bisher : (Ω, A, P) zur Beschreibung eines Zufallsexperiments Jetzt : Zusatzinformation über den Ausgang des Experiments, etwa (das Ereignis) B ist eingetreten.
MehrPrüfungsvorbereitungskurs Höhere Mathematik 3
Prüfungsvorbereitungskurs Höhere Mathematik 3 Wahrscheinlichkeitstheorie (Klausuraufgaben) Marcel Bliem Marco Boßle Jörg Hörner Mathematik Online Herbst 2010 Bliem/Boßle/Hörner (MO) PV-Kurs HM 3 1 / 7
MehrAnliegen: Beschreibung von Versuchsergebnissen mit Zahlen, um mit Zahlen bzw. bekannten Funktionen rechnen zu können.
2 Zufallsvariable 2.1 Einführung Anliegen: Beschreibung von Versuchsergebnissen mit Zahlen, um mit Zahlen bzw. bekannten Funktionen rechnen zu können. Eine Zufallsvariable X ordnet jedem elementaren Versuchsausgang
Mehr