Maße der zentralen Tendenz (10)
|
|
- Joachim Dresdner
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Maße der zentralen Tendenz (10) - De Berechnung der zentralen Tendenz be ategorserten Daten mt offenen Endlassen I - Bespel 1: offene Endlasse Alter x f x f p x p p cum bs 20 1? 3? 6? u. älter 4? 10? 0.20? 1.00 Σ N=50? 1.00 AM=? Modus: 23 Medan: 26.1 berechenbar nach C p = IA + b p cum ( IA ) AM: ncht berechenbar nach AM = m x f m = 1 = x N = 1 p Maße der zentralen Tendenz (11) - De Berechnung der zentralen Tendenz be ategorserten Daten mt offenen Endlassen II - Bespel 2: Medan/Modus fällt n offene Endlasse Alter x f p p cum bs 20 1? u. älter 4? Σ N= Modus: Medan: AM: ncht angebbar ncht berechenbar ncht berechenbar
2 Maße der zentralen Tendenz (12) - De Mnmumsegenschaften der dre Maße zentraler Tendenz I - Wenn man enen Kennwert der zentralen Tendenz angbt, dann möchte man, dass er de Gesamthet der beobachteten Messwerte möglchst gut repräsentert. D.h. das Maß der zentralen Tendenz soll rgendwe nsgesamt mnmal von den beobachteten Messwerten abwechen. Modus, Medan und arthmetsches Mttel wesen ene solche Mnmumsegenschaft des rgendwe nsgesamt mnmal n verschedener Wese auf. Mnmumsegenschaft des Modus De Wahrschenlchet p, dass ene belebge Person der Stchprobe aus der Modalategore ommt, st maxmal, wel der Modus der relatv häufgste Wert st. D.h. de Wahrschenlchet des Irrtums (1- p ), wenn ch be ener belebgen Person das Vorlegen des Modalwerts annehme, st verglchen mt allen anderen Werten mnmal. Maße der zentralen Tendenz (13) - De Mnmumsegenschaften der dre Maße zentraler Tendenz II - Mnmumsegenschaft des Medan Bem Medan st de Summe der absoluten Abwechungen aller Messwerte mnmal m Verglech zu allen anderen denbaren Salenwerten. Formal: N x a = mn a = Md( x) = 1 Wrd der Medan als Schätzwert für enen zufällg gezogenen Messwert genommen, st der durchschnttlche absolute Schätzfehler mnmal.
3 Maße der zentralen Tendenz (14) - De Mnmumsegenschaften der dre Maße zentraler Tendenz III - Mnmumsegenschaft des AM Um en Maß der zentralen Tendenz zu erhalten, dass große Abwechungen stärer berücschtgt als lene, ann man de Abwechungen quadreren. Bem arthmetschen Mttel st de Summe der quadrerten Abwechungen (urz: Quadratsumme QS) mnmal. Formal: N 2 ( x a) = mn a = x = 1 Wrd das arthmetsche Mttel als Schätzwert für enen zufällg gezogenen Messwert genommen, st der durchschnttlche quadrerte Schätzfehler mnmal. Maße der zentralen Tendenz (15) - De Mnmumsegenschaften der dre Maße zentraler Tendenz IV - Bespel Wrtz & Nachtgall (1998), S. 75f.: x x 5.6 x 6.0 x 5.6 x 6.0 (x 5.6)² (x 6.0)² AM = ( )/5 = 5.6 Medan = 6.0 Modus = 6.0
4 Maße der zentralen Tendenz (16) - De Mnmumsegenschaften der dre Maße zentraler Tendenz V - Mnmumsegenschaften von AM und Medan (MD): Summe der Abwechungsquadrate sum((x-a)^2) AM MD a Mnmumsegenschaften von AM und Medan (MD): Summe der absoluten Abwechungen sum(abs(x-a)) AM MD a Maße der zentralen Tendenz (17) Egenschaften der Maße zentraler Tendenz - Zusammenfassender Verglech I - verbale Defnton Mndestsalennveau zur snnvollen Interpretaton Transformatonen, de mtgemacht werden Mnmumsegenschaft Summe der mt Vorzechen versehenen Abwechungen der Messwerte Modus Medan arthmetsches Mttel häufgster Wert ener Vertelung mttlerer Wert ener Vertelung nomnal ordnal ntervall enendeutg monoton lnear 1-relatve Häufget Summe der der Modallasse Abwechungsbeträge (="Vorhersage- Irrtum für ene belebge Person der Stchprobe") "Schwerpunt" ener Vertelung Summe der Abwechungsquadrate (Das AM st der optmale Schätzwert nach dem "Krterum der lensten Quadrate") unbestmmt unbestmmt mmer glech 0
5 Bestmmung aus grupperten Daten Bestmmung aus grupperten Daten mt offenen Endlassen Maße der zentralen Tendenz (18) Egenschaften der Maße zentraler Tendenz - Zusammenfassender Verglech II - Modus Medan arthmetsches Mttel Wert der Kategorenmtte der Modallasse möglch, wenn Modallasse ncht offene Endlasse Bezehung zur Kategore mt der Darstellung als höchsten Säule Säulendagramm (Modus) bzw. Hstogramm (Medan, AM) Reaton auf Ausreßerwerte relatve Lage n Abhängget von der Schefe der Vertelung Interpolaton des 50. Centls (nur be ünstlch dsreten Daten) Summe über das Produt aus Kategorenmtte relatver Häufget möglch, wenn 50. ncht möglch Centl ncht n offene Endlasse fällt De Senrechte auf den Medan halbert de Fläche unter dem Hstogramm Der Schwerpunt des Hstogramms befndet sch genau über dem AM ncht relevant unsensbel sensbel, besonders n lenen Stchproben lnsstele Vertelung: AM > Md > Mod rechtsstele Vertelung: Mod > Md > AM symmetrsche Vertelung: AM = Md = Mod Maße der zentralen Tendenz (19) - Der gewchtete Durchschntt I - Be der Berechnung des gewchteten Durchschntts erhalten de Messwerte be der Summenbldung en verschedenes Gewcht und gehen ncht - we be der regulären Durchschnttsbldung - mt glechem Gewcht en. x gewchtet = x g g mt: x = -ter Messwert g = Gewcht, das dem -ten Messwert zuommt GAM n j j = 1 = j = 1 x n j j GAM zur Berechnung enes Gesamtmttelwertes aus verschedenen Enzelmttelwerten mt: = Anzahl der Kolletve n j = Größe des Kolletvs j x j = AM der Kolletvs j
6 Maße der zentralen Tendenz (20) - Der gewchtete Durchschntt II - Bespel: Berechnung ener gewchteten Durchschnttsnote Fach Note Gewcht x g x g Deutsch ungewchtet: Mathemat Englsch x 32 = Phys x = 2.67 N 12 Bologe Cheme gewchtet: Geschchte Erdunde x g 32.5 Mus xgewchtet = = 2.32 g 14 Sport Kunst Relgon Summe
wird auch Spannweite bzw. Variationsbreite genannt ist definiert als die Differenz zwischen dem größten und kleinsten Messwert einer Verteilung:
Streuungswerte: 1) Range (R) ab metrschem Messnveau ) Quartlabstand (QA) und mttlere Quartlabstand (MQA) ab metrschem Messnveau 3) Durchschnttlche Abwechung (AD) ab metrschem Messnveau 4) Varanz (s ) ab
MehrGrundlagen sportwissenschaftlicher Forschung Deskriptive Statistik
Grundlagen sportwssenschaftlcher Forschung Deskrptve Statstk Dr. Jan-Peter Brückner jpbrueckner@emal.un-kel.de R.6 Tel. 880 77 Deskrptve Statstk - Zele Beschreben der Daten Zusammenfassen der Daten Überblck
MehrFORMELSAMMLUNG STATISTIK (I)
Statst I / B. Zegler Formelsammlng FORMELSAMMLUG STATISTIK (I) Statstsche Formeln, Defntonen nd Erläterngen A a X n qaltatves Mermal Mermalsasprägng qanttatves Mermal Mermalswert Anzahl der statstschen
MehrAuswertung univariater Datenmengen - deskriptiv
Auswertung unvarater Datenmengen - desrptv Bblografe Prof. Dr. Küc; Statst, Vorlesungssrpt Abschntt 6.. Bleymüller/Gehlert/Gülcher; Statst für Wrtschaftswssenschaftler Verlag Vahlen Bleymüller/Gehlert;
MehrLineare Regression (1) - Einführung I -
Lneare Regresson (1) - Enführung I - Mttels Regressonsanalysen und kompleeren, auf Regressonsanalysen aserenden Verfahren können schenar verschedene, jedoch nenander üerführare Fragen untersucht werden:
MehrBeschreibende Statistik Mittelwert
Beschrebende Statstk Mttelwert Unter dem arthmetschen Mttel (Mttelwert) x von n Zahlen verstehen wr: x = n = x = n (x +x +...+x n ) Desen Mttelwert untersuchen wr etwas genauer.. Zege für n = 3: (x x )
MehrLösungen zum 3. Aufgabenblock
Lösungen zum 3. Aufgabenblock 3. Aufgabenblock ewerber haben n enem Test zur sozalen Kompetenz folgende ntervallskalerte Werte erhalten: 96 131 11 1 85 113 91 73 7 a) Zegen Se für desen Datensatz, dass
MehrAuswertung univariater Datenmengen - deskriptiv
Auswertung unvarater Datenmengen - desrptv Bblografe Prof. Dr. Küc; Statst, Vorlesungssrpt Abschntt 6.. Bleymüller/Gehlert/Gülcher; Statst für Wrtschaftswssenschaftler Verlag Vahlen Bleymüller/Gehlert;
MehrItemanalyse und Itemkennwerte. Itemanalyse und Itemkennwerte. Itemanalyse und Itemkennwerte: Itemschwierigkeit P i
Itemanalyse und Itemkennwerte De Methoden der Analyse der Itemegenschaften st ncht m engeren Snne Bestandtel der Klassschen Testtheore Im Rahmen ener auf der KTT baserenden Testkonstrukton und -revson
Mehr6. Modelle mit binären abhängigen Variablen
6. Modelle mt bnären abhänggen Varablen 6.1 Lneare Wahrschenlchketsmodelle Qualtatve Varablen: Bnäre Varablen: Dese Varablen haben genau zwe möglche Kategoren und nehmen deshalb genau zwe Werte an, nämlch
MehrNomenklatur - Übersicht
Nomenklatur - Überscht Name der synthetschen Varable Wert der synthetschen Varable durch synth. Varable erklärte Gesamt- Streuung durch synth. Varable erkl. Streuung der enzelnen Varablen Korrelaton zwschen
MehrAuswertung von Umfragen und Experimenten. Umgang mit Statistiken in Maturaarbeiten Realisierung der Auswertung mit Excel 07
Auswertung von Umfragen und Expermenten Umgang mt Statstken n Maturaarbeten Realserung der Auswertung mt Excel 07 3.Auflage Dese Broschüre hlft bem Verfassen und Betreuen von Maturaarbeten. De 3.Auflage
MehrDaten sind in Tabellenform gegeben durch die Eingabe von FORMELN können mit diesen Daten automatisierte Berechnungen durchgeführt werden.
Ene kurze Enführung n EXCEL Daten snd n Tabellenform gegeben durch de Engabe von FORMELN können mt desen Daten automatserte Berechnungen durchgeführt werden. Menüleste Symbolleste Bearbetungszele aktve
MehrErwartungswert, Varianz, Standardabweichung
RS 24.2.2005 Erwartungswert_Varanz_.mcd 4) Erwartungswert Erwartungswert, Varanz, Standardabwechung Be jedem Glücksspel nteresseren den Speler vor allem de Gewnnchancen. 1. Bespel: Setzen auf 1. Dutzend
MehrAnalyse von Querschnittsdaten. Bivariate Regression
Analse von Querschnttsdaten Bvarate Regresson Warum geht es n den folgenden Stzungen? Kontnuerlche Varablen Deskrptve Modelle kategorale Varablen Datum 3.0.2004 20.0.2004 27.0.2004 03..2004 0..2004 7..2004
Mehr18. Dynamisches Programmieren
8. Dynamsches Programmeren Dynamsche Programmerung we gerge Algorthmen ene Algorthmenmethode, um Optmerungsprobleme zu lösen. We Dvde&Conquer berechnet Dynamsche Programmerung Lösung enes Problems aus
MehrSchätzfehler in der linearen Regression (1) Einführung
Schätzfehler ( Reduum: Schätzfehler n der lnearen Regreon ( e Enführung Zel der Regreontattk t e, Schätzglechungen nach dem Krterum der klenten Quadrate aufzutellen und anzugeben, we groß der jewelge Schätzfehler
Mehrnonparametrische Tests werden auch verteilungsfreie Tests genannt, da sie keine spezielle Verteilung der Daten in der Population voraussetzen
arametrsche vs. nonparametrsche Testverfahren Verfahren zur Analyse nomnalskalerten Daten Thomas Schäfer SS 009 1 arametrsche vs. nonparametrsche Testverfahren nonparametrsche Tests werden auch vertelungsfree
MehrMathematik für MolekularbiologInnen. Vorlesung VII Block III: Wahrscheinlichkeit und Statistik Verteilungen und Lagemaßzahlen
Mathematk für MolekularbologInnen Vorlesung VII Block III: Wahrschenlchket und Statstk Vertelungen und Lagemaßzahlen Überscht Allgemene Defntonen Bezehung und Vsualserung von Daten Regresson, Fehlerbetrachtung
MehrAuswertung univariater Datenmengen - deskriptiv
Auswertung unvarater Datenmengen - deskrptv Egenschaften des arthmetschen Mttels Enfache Streuungsmaße Spannwete Quartlabstand Das Dagramm enes Boplots Prof. Kück / Dr. Rcabal Lage- und Streuungsparameter
Mehr4. Musterlösung. Problem 1: Kreuzende Schnitte **
Unverstät Karlsruhe Algorthmentechnk Fakultät für Informatk WS 05/06 ITI Wagner 4. Musterlösung Problem 1: Kreuzende Schntte ** Zwe Schntte (S, V \ S) und (T, V \ T ) n enem Graph G = (V, E) kreuzen sch,
MehrBeim Wiegen von 50 Reispaketen ergaben sich folgende Gewichte X(in Gramm):
Aufgabe 1 (4 + 2 + 3 Punkte) Bem Wegen von 0 Respaketen ergaben sch folgende Gewchte X(n Gramm): 1 2 3 4 K = (x u, x o ] (98,99] (99, 1000] (1000,100] (100,1020] n 1 20 10 a) Erstellen Se das Hstogramm.
Mehr-2 Das einfache Regressionsmodell 2.1 Ein ökonomisches Modell
Kaptel : Das enfache Regressonsmodell - Das enfache Regressonsmodell. En ökonomsches Modell Bespel: De Bezehung zwschen Haushaltsenkommen und Leensmttelausgaen Befragung zufällg ausgewählter Haushalte
MehrFunktionsgleichungen folgende Funktionsgleichungen aus der Vorlesung erhält. = e
Andere Darstellungsformen für de Ausfall- bzw. Überlebens-Wahrschenlchket der Webull-Vertelung snd we folgt: Ausfallwahrschenlchket: F ( t ) Überlebenswahrschenlchket: ( t ) = R = e e t t Dabe haben de
MehrZ Z, kurz { } Zählt die Reihenfolge der Buchstaben (ja/nein) Daraus ergeben sich wiederum vier Möglichkeiten, Wörter der Länge k zu bilden.
Kombnator. Problemstellung Ausgangspunt be ombnatorschen Fragestellungen st mmer ene endlche Menge M, aus deren Elementen man endlche Zusammenstellungen von Elementen aus M bldet. Formal gesprochen bedeutet
Mehr1 Mehrdimensionale Analysis
1 Mehrdmensonale Analyss Bespel: De Gesamtmasse der Erde st ene Funton der Erddchte ρ Erde und des Erdradus r Erde De Gesamtmasse der Erde st dann m Erde = V Erde ρ Erde Das Volumen ener Kugel mt Radus
MehrStandardnormalverteilung / z-transformation
Standardnormalvertelung / -Transformaton Unter den unendlch velen Normalvertelungen gbt es ene Normalvertelung, de sch dadurch ausgeechnet st, dass se enen Erwartungswert von µ 0 und ene Streuung von σ
MehrGruppe. Lineare Block-Codes
Thema: Lneare Block-Codes Lneare Block-Codes Zele Mt desen rechnerschen und expermentellen Übungen wrd de prnzpelle Vorgehenswese zur Kanalcoderung mt lnearen Block-Codes erarbetet. De konkrete Anwendung
MehrKonkave und Konvexe Funktionen
Konkave und Konvexe Funktonen Auch wenn es n der Wrtschaftstheore mest ncht möglch st, de Form enes funktonalen Zusammenhangs explzt anzugeben, so kann man doch n velen Stuatonen de Klasse der n Frage
MehrAnwendungsmöglichkeiten von Lernverfahren
Künstlche Neuronale Netze Lernen n neuronalen Netzen 2 / 30 Anwendungsmöglcheten von Lernverfahren Prnzpelle Möglcheten Verbndungsorentert 1 Hnzufügen neuer Verbndungen 2 Löschen bestehender Verbndungen
MehrKonzept der Chartanalyse bei Chart-Trend.de
Dpl.-Phys.,Dpl.-Math. Jürgen Brandes Konzept der Chartanalyse be Chart-Trend.de Konzept der Chartanalyse be Chart-Trend.de... Bewertungsgrundlagen.... Skala und Symbole.... Trendkanalbewertung.... Bewertung
MehrLehrstuhl für Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie Dr. Roland Füss Statistik II: Schließende Statistik SS 2007
Lehrstuhl für Emprsche Wrtschaftsforschung und Ökonometre Dr Roland Füss Statstk II: Schleßende Statstk SS 007 5 Mehrdmensonale Zufallsvarablen Be velen Problemstellungen st ene solerte Betrachtung enzelnen
Mehrbinäre Suchbäume Informatik I 6. Kapitel binäre Suchbäume binäre Suchbäume Rainer Schrader 4. Juni 2008 O(n) im worst-case Wir haben bisher behandelt:
Informatk I 6. Kaptel Raner Schrader Zentrum für Angewandte Informatk Köln 4. Jun 008 Wr haben bsher behandelt: Suchen n Lsten (lnear und verkettet) Suchen mttels Hashfunktonen jewels unter der Annahme,
Mehr6.5. Rückgewinnung des Zeitvorgangs: Rolle der Pole und Nullstellen
196 6.5. Rückgewnnung des Zetvorgangs: Rolle der Pole und Nullstellen We n 6.2. und 6.. gezegt wurde, st de Übertragungsfunkton G( enes lnearen zetnvaranten Systems mt n unabhänggen Spechern ene gebrochen
MehrFallstudie 4 Qualitätsregelkarten (SPC) und Versuchsplanung
Fallstude 4 Qualtätsregelkarten (SPC) und Versuchsplanung Abgabe: Lösen Se de Aufgabe 1 aus Abschntt I und ene der beden Aufgaben aus Abschntt II! Aufgabentext und Lösungen schrftlch bs zum 31.10.2012
MehrNetzwerkstrukturen. Entfernung in Kilometer:
Netzwerkstrukturen 1) Nehmen wr an, n enem Neubaugebet soll für 10.000 Haushalte en Telefonnetz nstallert werden. Herzu muss von jedem Haushalt en Kabel zur nächstgelegenen Vermttlungsstelle gezogen werden.
MehrZufallsvariable, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Erwartungswert
R. Brnkmann http://brnkmann-du.de Sete..8 Zufallsvarable, Wahrschenlchketsvertelungen und Erwartungswert Enführungsbespel: Zwe Würfel (en blauer und en grüner) werden 4 mal zusammen geworfen. De Häufgketen
MehrStandortplanung. Positionierung von einem Notfallhubschrauber in Südtirol. Feuerwehrhaus Zentrallagerpositionierung
Standortplanung Postonerung von enem Notfallhubschrauber n Südtrol Postonerung von enem Feuerwehrhaus Zentrallagerpostonerung 1 2 Postonerung von enem Notfallhubschrauber n Südtrol Zu bekannten Ensatzorten
MehrHydrologie und Flussgebietsmanagement
13.11.010 Hydrologe und Flussgebetsmanagement o.unv.prof. DI Dr. H.P. Nachtnebel Insttut für Wasserwrtschaft, Hydrologe und konstruktver Wasserbau Glederung der Vorlesung Statstsche Grundlagen Extremwertstatstk
MehrStatistik. 1. Vorbereitung / Planung - präzise Formulierung der Ziele - detaillierte Definition des Untersuchungsgegenstandes
Statstk Defnton: Entwcklung und Anwendung von Methoden zur Erhebung, Aufberetung, Analyse und Interpretaton von Daten. Telgebete der Statstk: - Beschrebende (deskrptve) Statstk - Wahrschenlchketsrechnung
MehrWechselstrom. Dr. F. Raemy Wechselspannung und Wechselstrom können stets wie folgt dargestellt werden : U t. cos (! t + " I ) = 0 $ " I
Wechselstrom Dr. F. Raemy Wechselspannung und Wechselstrom können stets we folgt dargestellt werden : U t = U 0 cos (! t + " U ) ; I ( t) = I 0 cos (! t + " I ) Wderstand m Wechselstromkres Phasenverschebung:!"
MehrZur Interpretation einer Beobachtungsreihe kann man neben der grafischen Darstellung weitere charakteristische Größen heranziehen.
Rudolf Brkma http://brkma-du.de Sete 0.0.008 Lagemaße der beschrebede Statstk. Zur Iterpretato eer Beobachtugsrehe ka ma ebe der grafsche Darstellug wetere charakterstsche Größe herazehe. Mttelwert ud
Mehr9 Diskriminanzanalyse
9 Dskrmnanzanalyse Zel ener Dskrmnanzanalyse: Berets bekannte Objektgruppen (Klassen/Cluster) anhand hrer Merkmale charakterseren und unterscheden sowe neue Objekte n de Klassen enordnen. Nötg: Lernstchprobe
MehrMultiple Regression (1) - Einführung I -
Multple Regreo Eführug I Mt eem Korrelatokoeffzete ud der efache leare Regreo köe ur varate Zuammehäge zwche zwe Varale uterucht werde. Beutzt ma tatt dee mehrere Varale zur Vorherage, egt ma ch auf da
MehrH I HEIZUNG I 1 GRUNDLAGEN 1.1 ANFORDERUNGEN. 1 GRUNDLAGEN 1.1 Anforderungen H 5
1 GRUNDLAGEN 1.1 Anforderungen 1.1.1 Raumklma und Behaglchket Snn der Wärmeversorgung von Gebäuden st es, de Raumtemperatur n der kälteren Jahreszet, das snd n unseren Breten etwa 250 bs 0 Tage m Jahr,
MehrStatistik und Wahrscheinlichkeit
Regeln der Wahrschenlchketsrechnung tatstk und Wahrschenlchket Regeln der Wahrschenlchketsrechnung Relatve Häufgket n nt := Eregnsalgebra Eregnsraum oder scheres Eregns und n := 00 Wahrschenlchket Eregnsse
Mehr12 LK Ph / Gr Elektrische Leistung im Wechselstromkreis 1/5 31.01.2007. ω Additionstheorem: 2 sin 2 2
1 K Ph / Gr Elektrsche estng m Wechselstromkres 1/5 3101007 estng m Wechselstromkres a) Ohmscher Wderstand = ˆ ( ω ) ( t) = sn ( ω t) t sn t ˆ ˆ P t = t t = sn ω t Momentane estng 1 cos ( t) ˆ ω = Addtonstheorem:
MehrSpiele und Codes. Rafael Mechtel
Spele und Codes Rafael Mechtel Koderungstheore Worum es geht Über enen Kanal werden Informatonen Übertragen. De Informatonen werden dabe n Worte über enem Alphabet Q übertragen, d.h. als Tupel w = (w,,
Mehr5. ZWEI ODER MEHRERE METRISCHE MERKMALE
5. ZWEI ODER MEHRERE METRISCHE MERKMALE wenn an ener Beobachtungsenhet zwe (oder mehr) metrsche Varablen erhoben wurden wesentlche Problemstellungen: Frage nach Zusammenhang: Bsp.: Duxbury Press (sehe
Mehr2πσ. e ax2 dx = x exp. 2πσ. 2σ 2. Die Varianz ergibt sich mit Hilfe eines weiteren bestimmten Integrals: x 2 e ax2 dx = 1 π.
2.5. NORMALVERTEILUNG 27 2.5 Normalvertelung De n der Statstk am häufgsten benutzte Vertelung st de Gauss- oder Normalvertelung. Wr haben berets gesehen, dass dese Vertelung aus den Bnomal- und Posson-Vertelungen
MehrÜbung zur Vorlesung. Informationstheorie und Codierung
Übung zur Vorlesung Informatonstheore und Coderung Prof. Dr. Lla Lajm März 25 Ostfala Hochschule für angewandte Wssenschaften Hochschule Braunschweg/Wolfenbüttel Postanschrft: Salzdahlumer Str. 46/48 3832
Mehr1 Definition und Grundbegriffe
1 Defnton und Grundbegrffe Defnton: Ene Glechung n der ene unbekannte Funkton y y und deren Abletungen bs zur n-ten Ordnung auftreten heßt gewöhnlche Dfferentalglechung n-ter Ordnung Möglche Formen snd:
MehrAufgabe 2. Kolloquium zur Klausurnachbesprechung Instrumente des Controlling Wintersemester 2010/11. Dr. Michael Holtrup
Aufgabe 2 Kolloquum zur Klausurnachbesprechung Instrumente des Controllng Wntersemester 2010/11 Dr. Mchael Holtrup Agenda 1 Aufgabe 2a 2 Aufgabe 2b 3 Aufgabe 2c 2» Agenda 1 Aufgabe 2a 2 Aufgabe 2b 3 Aufgabe
MehrThema 7: Übungsaufgaben
Thema 7: Übungsaufgaben Übungsaufgabe 1: a) Kaptalangebotskurve (Skzze): (S) (H) 0 280 F Der endogene Kalkulatonsznsfuß beträgt mndestens (H) = 9 % und maxmal (S) = 16 %. Damt sollten alle Investtonsprojekte
MehrNeuronale Netze. M. Gruber (1) ausgeloste Reiz ist x (1) = (1) (s (1) ) mit (1) (s) = 1 sgn(s 1 ) sgn(s 2 ) T. .
Neuronale Netze M. Gruber 7.11.015 Begnnen wr mt enem Bespel. Bespel 1 Wr konstrueren enen Klasskator auf der Menge X = [ 1; 1], dessen Wrkung man n Abb.1 rechts sehen kann. Auf der blauen Telmenge soll
MehrValidierung der Software LaborValidate Testbericht
Valderung der Software LaborValdate Tetbercht De Software LaborValdate dent dazu Labormethoden zu Valderen. Dazu mu nachgeween en, da de engeetzten Funktonen dokumentert und nachvollzehbar nd. De Dokumentaton
MehrFür jeden reinen, ideal kristallisierten Stoff ist die Entropie am absoluten Nullpunkt gleich
Drtter Hauptsatz der Thermodynamk Rückblck auf vorherge Vorlesung Methoden zur Erzeugung tefer Temperaturen: - umgekehrt laufende WKM (Wärmepumpe) - Joule-Thomson Effekt bs 4 K - Verdampfen von flüssgem
MehrVerteilungstests: "Nichtparametrische" Tests. Anpassungstest : Prüfen einer Verteilungshypothese
Vertelungstests: "Nchtparametrsche" Tests Hpothesentests zu den uneannten Vertelungen der Grundgesamthet. Stmmt de n der Stchproe eoachtete Vertelung mt ener Vorgae üeren? Frage nach der Güte der Anpassung
Mehr8 Logistische Regressionsanalyse
wwwstatstkpaketde 8 Logstsche Regressonsanalyse De logstsche Regressonsanalyse dent der Untersuchung des Enflusses ener quanttatven Varable auf ene qualtatve (n unserem Fall dchotomen Varable Wr gehen
MehrBildverarbeitung Herbstsemester 2012. Bildspeicherung
Bldverarbetung Herbstsemester 2012 Bldspecherung 1 Inhalt Bldformate n der Überscht Coderung m Überblck Huffman-Coderung Datenredukton m Überblck Unterabtastung Skalare Quantserung 2 Lernzele De wchtgsten
MehrSIMULATION VON HYBRIDFAHRZEUGANTRIEBEN MIT
Smulaton von Hybrdfahrzeugantreben mt optmerter Synchronmaschne 1 SIMULATION VON HYBRIDFAHRZEUGANTRIEBEN MIT OPTIMIERTER SYNCHRONMASCHINE H. Wöhl-Bruhn 1 EINLEITUNG Ene Velzahl von Untersuchungen hat sch
MehrKapitel 4: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Kombinatorik
Kaptel 4: Wahrschenlchetsrechnung und Kombnator 1 4. Wahrschenlchetsrechnung De Wahrschenlchetsrechung stellt Modelle beret zur Beschrebung und Interpretaton solcher zufällger Erschenungen, de statstsche
MehrMan unterscheidet zwischen gewichteten und ungewichteten Faktorwerten.
Faktorwerte Da es das Zel der Faktorenanalyse st, de Zahl der Kennwerte zu reduzeren (aus velen Items sollen deutlch wenger Faktoren resulteren, st es nötg, Kennwerte für de Ausprägungen der Personen n
MehrFlußnetzwerke - Strukturbildung in der natürlichen Umwelt -
Flußnetzwerke - Strukturbldung n der natürlchen Umwelt - Volkhard Nordmeer, Claus Zeger und Hans Joachm Schlchtng Unverstät - Gesamthochschule Essen Das wohl bekannteste und größte exsterende natürlche
Mehrω 0 = Protokoll zu Versuch E6: Elektrische Resonanz
Protokoll zu Versuch E6: Elektrsche esonanz. Enletung En Schwngkres st ene elektrsche Schaltung, de aus Kapaztät, Induktvtät und ohmschen Wderstand besteht. Stmmt de Frequenz der anregenden Wechselspannung
MehrGliederung des Kurses:
Endmensonale Häfgketsvertelng Sete 1 Glederng des Krses: I II Allgemene Grndlagen Statstsche Analyse enes enzelnen Merkmals Analyse/Beschrebng enes enzelnen Merkmals Zel: Verdchtng (Komprmerng) ener nüberschabaren
Mehr12 UMPU Tests ( UMP unbiased )
89 1 UMPU Tests ( UMP unbased ) Nach Bemerkung 11.8(b) exstert m Allgemenen ken zwesetger UMP- Test zu enem Nveau α. Deshalb Enschränkung auf unverfälschte Tests: ϕ Φ α heßt unverfälscht (unbased) zum
MehrWir betrachten in diesem Abschnitt Matrixspiele in der Maximierungsform, also endliche 2 Personen Nullsummenspiele der Gestalt
Kaptel 3 Zwe Personen Spele 3.1 Matrxspele 3.2 Matrxspele n gemschten Strategen 3.3 B Matrxspele und quadratsche Programme 3.4 B Matrxspele und lneare Komplementartätsprobleme 3.1 Matrxspele Wr betrachten
MehrWas erwarten wir als Ergebnis von freien Verhandlungen in einer Gruppe mit Koalitionsmöglichkeiten?
Prof. Dr. Fredel Bolle 1 Prof. Dr. Fredel Bolle Vorlesung 1 Defnton: Kooperatves Spel En ooperatves Spel Γ st en Tupel (N,V), wobe der N = {1,...,m} mt m > 1 de Menge der Speler bezechnet und Was erwarten
MehrVERGLEICH VON TESTVERFAHREN FÜR DIE DEFORMATIONSANALYSE
VERGLEICH VON TESTVERFAHREN FÜR DIE DEFORMATIONSANALYSE Karl Rudolf KOCH Knut RIESMEIER In: WELSCH, Walter (Hrsg.) [1983]: Deformatonsanalysen 83 Geometrsche Analyse und Interpretaton von Deformatonen
MehrEinführung Fehlerrechnung
IV Eführug Fehlerrechug Fehlerrechuge werde durchgeführt, um de Vertraueswürdgket vo Meßergebsse beurtele zu köe. Uter dem Fehler eer Messug versteht ma de Abwechug ees Meßergebsses vom (grudsätzlch ubekate
MehrPolygonalisierung einer Kugel. Verfahren für die Polygonalisierung einer Kugel. Eldar Sultanow, Universität Potsdam, sultanow@gmail.com.
Verfahren für de Polygonalserung ener Kugel Eldar Sultanow, Unverstät Potsdam, sultanow@gmal.com Abstract Ene Kugel kann durch mathematsche Funktonen beschreben werden. Man sprcht n desem Falle von ener
MehrPhysik A VL11 ( )
Physk A VL11 (0.11.01) Dynamk der Rotatonsbewegung I Kresbewegung und Kräfte Drehmoment und räghetsmoment Kresbewegung und Kräfte en Massepunkt (Schwerpunkt) führt nur ene ranslatonsbewegung aus ausgedehnte
MehrVerdichtete Informationen
Verdchtete Iormatoe Maßzahle Statstke be Stchprobe Parameter be Grudgesamthete Maßzahle zur Beschrebug uvarater Verteluge Maßzahle der zetrale Tedez (Mttelwerte) Maßzahle der Varabltät (Streuugswerte)
MehrBerechnung der Messunsicherheit nach GUM Kurzfassung in 20 min
Berechnung der Messunscherhet nach GUM Kurzfassung n 0 mn MU der Stephan Meke PTB-Insttut Berln Gegenstand Defnton (verkürzt) VIM (Wörterb. d. Metrologe) Bespele / Anmerkungen Größe Größenwert Messwert
MehrBeschreibung des Zusammenhangs zweier metrischer Merkmale. Streudiagramme Korrelationskoeffizienten Regression
Beschrebung des Zusammenhangs zweer metrscher Merkmale Streudagramme Korrelatonskoeffzenten Regresson Alter und Gewcht be Kndern bs 36 Monaten Knd Monate Gewcht 9 9 5 8 3 4 7.5 4 3 6 5 3 6 4 3.5 7 35 5
Mehr1 - Prüfungsvorbereitungsseminar
1 - Prüfungsvorberetungssemnar Kaptel 1 Grundlagen der Buchführung Inventur Inventar Blanz Inventur st de Tätgket des mengenmäßgen Erfassens und Bewertens aller Vermögenstele und Schulden zu enem bestmmten
Mehr1 BWL 4 Tutorium V vom 15.05.02
1 BWL 4 Tutorum V vom 15.05.02 1.1 Der Tlgungsfaktor Der Tlgungsfaktor st der Kehrwert des Endwertfaktors (EWF). EW F (n; ) = (1 + )n 1 T F (n; ) = 1 BWL 4 TUTORIUM V VOM 15.05.02 (1 ) n 1 Mt dem Tlgungsfaktor(TF)
MehrKlasse : Name1 : Name 2 : Datum : Nachweis des Hookeschen Gesetzes und Bestimmung der Federkonstanten
Versuch r. 1: achwes des Hook schen Gesetzes und Bestmmung der Federkonstanten achwes des Hookeschen Gesetzes und Bestmmung der Federkonstanten Klasse : ame1 : ame 2 : Versuchszel: In der Technk erfüllen
MehrNSt. Der Wert für: x= +1 liegt, erkennbar an dem zugehörigen Funktionswert, der gesuchten Nullstelle näher.
PV - Hausaugabe Nr. 7.. Berechnen Se eakt und verglechen Se de Werte ür de Nullstelle, de mttels dem Verahren von Newton, der Regula als und ener Mttelung zu erhalten snd von der! Funkton: ( ) Lösungs
MehrVorlesung 1. Prof. Dr. Klaus Röder Lehrstuhl für BWL, insb. Finanzdienstleistungen Universität Regensburg. Prof. Dr. Klaus Röder Folie 1
Vorlesung Entschedungslehre h SS 205 Prof. Dr. Klaus Röder Lehrstuhl für BWL, nsb. Fnanzdenstlestungen Unverstät Regensburg Prof. Dr. Klaus Röder Fole Organsatorsches Relevante Informatonen önnen Se stets
MehrÜbungen zur Vorlesung Physikalische Chemie 1 (B. Sc.) Lösungsvorschlag zu Blatt 2
Übungen zur Vorlesung Physkalsche Chee 1 B. Sc.) Lösungsorschlag zu Blatt Prof. Dr. Norbert Happ Jens Träger Soerseester 7. 4. 7 Aufgabe 1 a) Aus den tabellerten Werten ergbt sch folgendes Dagra. Btte
Mehr3.2 Die Kennzeichnung von Partikeln 3.2.1 Partikelmerkmale
3. De Kennzechnung von Patkeln 3..1 Patkelmekmale De Kennzechnung von Patkeln efolgt duch bestmmte, an dem Patkel mess bae und deses endeutg beschebende physka lsche Gößen (z.b. Masse, Volumen, chaaktestsche
MehrMethoden der innerbetrieblichen Leistungsverrechnung
Methoden der nnerbetreblchen Lestungsverrechnung In der nnerbetreblchen Lestungsverrechnung werden de Gemenosten der Hlfsostenstellen auf de Hauptostenstellen übertragen. Grundlage dafür snd de von den
MehrKursthemen 2. Sitzung. Tabellarische und graphische Darstellung diskreter Daten. Tabellarische und graphische Darstellung diskreter Daten
Kursthemen 2. Stzung Fole I - 2-1 Tabellarsche und graphsche Darstellung dskreter Daten Tabellarsche und graphsche Darstellung dskreter Daten A) Nomnalskalen (Fole 2 bs 7) A) Nomnalskalen (Fole 2 bs 7)
Mehr"Zukunft der Arbeit" Arbeiten bis 70 - Utopie - oder bald Realität? Die Arbeitnehmer der Zukunft
"Zukunft der Arbet" Arbeten bs 70 - Utope - oder bald Realtät? De Arbetnehmer der Zukunft Saldo - das Wrtschaftsmagazn Gestaltung: Astrd Petermann Moderaton: Volker Obermayr Sendedatum: 7. Dezember 2012
MehrStatistische Regressionsmodelle
Statstsche Regressonsmodelle Tel II: Verallgemenerte Lneare Modelle Werner Stahel Semnar für Statstk, ETH Zürch März 2005 / Ma 2008 Zweter Tel der Unterlagen zu enem Kurs über Regressonsmodelle, gehalten
MehrUrsache der Ungewissheit kann dabei z.b. unvollständige Information sein oder unbekannte bzw. nicht beeinflussbare Bedingungen.
SS 2013 Prof. Dr. J. Schütze/ J. Puhl/ FB GW Deskr.1 1 Warum Stochastk? Stochastk: Kunst des Mutmaßens (grech.) Mathematsche Stochastk beschäftgt sch mt der Beschrebung und Untersuchung von Erschenungen,
MehrMessung und Modellierung von Nebensprechstörungen auf
Messung und Modellerung von ebensprechstörungen au xdl-kanälen Alred Voglgsang ITG Dsussonsstzung Messverahren der EMV 5.0.003 Glederung. Atuelle Ausgangsstuaton. ebensprechen au xdl-kanälen 3. mulaton
MehrKapitel 7: Ensemble Methoden. Maschinelles Lernen und Neural Computation
Kaptel 7: Ensemble Methoden 133 Komtees Mehrere Netze haben bessere Performanz als enzelne Enfachstes Bespel: Komtee von Netzen aus der n-fachen Kreuzvalderung (verrngert Varanz) De Computatonal Learnng
MehrProdukt-Moment-Korrelation (1) - Einführung I -
Produkt-Moment-Korrelaton - Enführung I - Kennffer ur Bechreung de lnearen Zuammenhang wchen we Varalen X und Y. Bechret de Rchtung und de Enge de Zuammenhang m Snne von je... deto... oder wenn... dann...
MehrIonenselektive Elektroden (Potentiometrie)
III.4.1 Ionenselektve Elektroden (otentometre) Zelstellung des Versuches Ionenselektve Elektroden gestatten ene verhältnsmäßg enfache und schnelle Bestmmung von Ionenkonzentratonen n verschedenen Meden,
MehrDie Ausgangssituation... 14 Das Beispiel-Szenario... 14
E/A Cockpt Für Se als Executve Starten Se E/A Cockpt........................................................... 2 Ihre E/A Cockpt Statusüberscht................................................... 2 Ändern
MehrDiskrete Mathematik 1 WS 2008/09
Ruhr-Unverstät Bochum Lehrstuhl für Kryptologe und IT-Scherhet Prof. Dr. Alexander May M. Rtzenhofen, M. Mansour Al Sawad, A. Meurer Lösungsblatt zur Vorlesung Dskrete Mathematk 1 WS 2008/09 Blatt 7 /
MehrWie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct?
We eröffne ch als Bestandskunde en Festgeld-Konto be NIBC Drect? Informatonen zum Festgeld-Konto: Be enem Festgeld-Konto handelt es sch um en Termnenlagenkonto, be dem de Bank enen festen Znssatz für de
Mehr18. Vorlesung Sommersemester
8. Vorlesung Sommersemester Der Drehmpuls des starren Körpers Der Drehmpuls des starren Körpers st etwas komplzerter. Wenn weder de Wnkelgeschwndgket um de feste Rotatonsachse st, so wrd mt Hlfe des doppelten
MehrGrundlagen der Technischen Informatik. 9. Übung
Grundlagen der Technschen Informatk 9. Übung Chrstan Knell Kene Garante für Korrekt-/Vollständgket 9. Übungsblatt Themen Aufgabe 1: Aufgabe 2: Aufgabe 3: Komparator Adderer/Subtraherer Mehr-Operanden-Adderer
MehrGrundwissen Grammatik
Ft für das Bachelorstudum Grundwssen Grammatk Verb 1 1. 1. 1 Konjugaton des Verbs Verben werden konjugert, d.h., se werden nachfünf verschedenen grammatschen Kategoren verändert: nach der Person: ch schree
MehrStochastik - Kapitel 4
Aufgaben ab Sete 5 4. Zufallsgrößen / Zufallsvarablen und hre Vertelungen 4. Zufallsgröße / Zufallsvarable Defnton: Ene Zufallsgröße (Zufallsvarable) X ordnet jedem Versuchsergebns ω Ω ene reelle Zahl
Mehr