Operationsforschung. (Zielfunktion) c a b R i m j n , = 1,2,..., ; = 1,2,...,.

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Operationsforschung. (Zielfunktion) c a b R i m j n , = 1,2,..., ; = 1,2,...,."

Transkript

1 Opertoorchug. Lere Optmerug Problemtellug: Uter eem lere Optmerugoblem verteht m olgede Problem: (Zelukto) = z = c x opt uter olgede Nebebedguge: Dbe d: = x, =, b, =,,..., m x, x,..., x 0, (Nchtegtvtätbedgug) c b R m,,, =,,..., ; =,,...,. oder der Mtrzechrebwee Her d: { = < >= } opt z c x Ax ( ) b, x 0. c : = ( c ), =,,..., x : = ( x ), =,,..., A: = ( ), =,,..., m; =,,..., b : = ( b ), =,,..., m. E lere Optmerugoblem legt der Normlorm vor, we e olgede Getlt ht: { z = c x Ax = b x } mx, 0. Normlorm: E lere Optmerugoblem legt der Normlorm vor, we e olgede Getlt ht: { z = c x Ax = b x } mx, 0. Zuläge Löug, Mege der zuläge Löuge Betrchtet e e lere Optmerugoblem Normlorm. E Pukt x mt x 0, zuläge Löug. De Mege M = { x A x = b, x 0} A x = b heßt

2 heßt de Mege der zuläge Löuge. Zuläge Blöug Ee zuläge Löug x eer lere Optmerugugbe heßt ee zuläge Blöug, we de Vektore der Nebebedguge, de zu de potve Kompoete vo x gehöre, ler ubhägg d. B der zuläge Blöug, Bvrble, Nchtbvrble E Sytem vo m ler ubhägge Vektore der Nebebedguge, d lle Vektore der Nebebedguge ethält, ür de x > 0 t, heßt B der zuläge Blöug. De de Bvektore etechede Kompoete der zuläge Blöug heße Bvrble, de übrge Kompoete Nchtbvrble. Degeererte ud Nchtdegeererte Blöug Se r de Azhl der potve Elemete eer Blöug. I r = m, o heßt de Blöug chtdegeerert. Im Flle r < m heßt de Blöug degeerert. Optmllöug Ee zuläge Löug x * heßt Optmllöug ee lere Optmerugoblem, we Der Smplex- Algorthmu c x* c x, x M. Schrtt: Wähle ee Nchtbvrble, um e zu eer Bvrble zu mche. De Nchtbvrble x r wrd durch olgede (K-)Regel gewählt: zr = m{ z = cb c }, z r < 0. J Dbe t J de Mege der Idze der Nchtbvrble. Sd lle z 0, J, d tellt dee Blöug ee Optmllöug dr. Schrtt : Wähle ee Bvrble, um e zu eer Nchtbvrble zu mche. Se x B de te gewählt: Kompoete vo x B. D wrd p x B ch olgeder Regel p x B x B ε = = m r > 0, =,..., m. r Glt r < 0 ür lle =,,..., m, d t de Zelukto ubechräkt u der Mege der zuläge Löuge.

3 Schrtt 3: D Pvotelemet heßt u. bezechet. De Koezete de lte bleu ee mt De Koezete de eue bleu, bezechet mt, werde olgedermße berechet: p p b =, bp = p bp =, b = b, p p r r bp z = z z, = z. p r r Durch Wederholug der Schrtte 3 wrd ee Optmllöug geude. rportoptmerug Vogelche Apoxmtomethode (VAM)- Der Algorthmu. Bechte ür ede Rehe (Zele ud Splte) de rporttbleu de Derez zwche de bede edrgte rportkote. Sd de mmle Kote cht edeutg, t de Derez glech Null.. Wähle de (bzw. ee) Rehe mt der größte Derez. 3. Belege deer Rehe d Feld mt de edrgte Kote mxml. 4. Reduzere d bleu um de etllee Rehe ud wederhole d Verhre olge b de Gemtkpztät (= Gemtbedr) volltädg vertelt t. Algorthmu der modzerte Dtrbutomethode. Ermttle ee zuläge Blöug.. Bereche gemäß Stz S De Größe u, =,,... m; =,,...,. 3. Ermttle ür de NchtbFelder de Größe c = u + v. 4. Glt c = c c 0,,. o t de Löug optml. Betmme de optmle Zeluktowert. 3

4 5. Glt ( ) c = c c < 0, ür mdete e,, o ermttle c = M( c c ) < 0. lk (, ) Blde ugehed vom Feld ( l, k) ee Zyklu. Kezeche de Ecke de Zyklu beged mt dem Feld ( l, k) mt +, -,,+. 6. Betmme ür de Mu -Felder de mmle rportmege. Addere dee Größe zu de rportmege der Plu -Felder ud ubtrhere e vo dee der Mu -Felder. 7. Gehe zurück zum Schrtt. Bemerkuge: Glt ür de optmle Löug ee klche rportoblem c = c c = 0 ür mdete e Nchtbeld, d ht d Problem mdete ee wetere Optmllöug. Dee erhält m dem m de etechede Vrble zur Bvrble mcht ud ee wetere Schrtt rechet. See x * ud x * de dbe erhltee optmle Blöuge. D tellt x* = α x * + ( α) x *, 0 α, lle Optmllöuge de klche rportoblem dr. It de Azhl der potve Kompoete eer zuläge Blöug kleer l m +, o wrd e cht möglch e, lle u, =,,..., m; v, =,,...,, zu betmme. I deem Flle wrd mdete e geegete leere Feld e Null egetrge ud weter gerechet. E oee rportoblem legt vor, we It m b = = m > b = = o wrd e ktver Verbrucher (d.h. ee zuätzlche Splte) egeührt, wobe de etechede rportkote/me (ll kee wetere Agbe bekt d) glech Null geetzt werde. It m < b = = 4

5 o wrd e ktver Produzet (d.h. ee zuätzlche Splte) egeührt, wobe de etechede rportkote/me (ll kee wetere Agbe bekt d) glech Null geetzt werde. 3. Netzpltechk (CPM/PER) CPM-Algorthmu. Aulte der Aktvtäte Stelle ee belle u mt olgede Iormtoe: - Bezechug der Aktvtäte ud hre Bechrebug - Fetlegug der Vorgäger - Duer der Aktvtäte. Autelle de Netze E gbt zwe möglche Vrte:. Vorggpel-Netzpl (VPN) Her werde de Aktvtäte durch Pele m Netz bgebldet ud de Erege durch Kote b. Vorggkote-Netzpl (VKN) Her werde de Aktvtäte durch Kote m Netz bgebldet ud de logche Koppluge zwche de Aktve Vorgäge durch Pele. 3. Betmmug de krtche Wege Der krtche Weg tellt de kürzete Zet zur Durchührug de Proekte dr. E hdelt ch um de lägte Weg m Netz. Krtche Aktvtäte d Aktvtäte, de u dem krtche Weg lege. Se : der rühetmöglche Zetpukt zum Strt der Aktvtät : der rühetmöglche Zetpukt zur Beedgug der Aktvtät : der pätetzuläge Zetpukt zum Strt der Aktvtät : der pätetzuläge Zetpukt zur Beedgug der Aktvtät t : Duer der Aktvtät. D glt: 0 : = 0 { }, = mx + t, < ; =,,..., ; ( P P ) K 5

6 : = { } = m t, < ; =,,...,0, ( P, P ) K. E Weg t krtch d ud ur d, we lle dru legede Aktvtäte olgeder Bedgug geüge: t = Berechug der Schlupzete (Puerzete) De Schlupzet t de Zetpe zwche rühetmöglchem ud pätetzulägem Etrete ee Erege: De wchtgte Schlupzete d: ) Gemte Schlupzet De gemte Schlupzet t de Zetpe zwche rühetmöglchem ud pätetzulägem Etrete ee Erege: ) Free Schlupzet t = t G De ree Schlupzet gbt de Atel der gemte Schlupzet, we lle Ncholger zu hre rühetmöglche erme bege: 3) Ubhägge Schlupzet t = t F De ubhägge Schlupzet gbt de Atel der ree Schlupzet, der verblebt, we lle Vorläuer zum pätetzuläge erm ede ud lle Ncholger zum rühetmöglche erm bege: 4) Bedgte Schlupzet U t = mx{0, t } De bedgte Schlupzet t der Retbetrg, der verblebt, we vo der gemte Schlupzet, de ree Schlupzet bgezoge wrd: B G F t : = t t = 6

7 PER-Algorthmu. Aulte der Aktvtäte Stelle ee belle u mt olgede Iormtoe: - Bezechug der Aktvtäte ud hre Bechrebug - Fetlegug der Vorgäger - Dre Schätzuge ür de Duer eer Aktvtät ) De optmtche Schätzug E t her de theoretch kürzet möglche Zet zuehme. Se wrd ch ur d ergebe, we ktche überhupt kee Verlutzete utrete. Se wrd ur elte relert. De optmtche Duer ee mt,, =,,...,, bezechet ) ) De Whrchelchte Schätzug E t der Wert, ür dee Relerug de mxmle Whrchelchket ergbt, lo d Dchtemttel der Vertelug. Be der Ermttlug deer Zete rechet m mt eem ormle Ablu de Vorgg. E werde her m üblche Umg Wrtezete cht berückchtgt. De whrchelchte Duer ee mt m,, =,,...,, bezechet. De pemtche Schätzug Be der Ermttlug dee Werte wrd geomme, d ch be der Relerug der Aktvtät ee Häuug vo Schwergkete ergbt. Der ch durch Berückchtgug deer Wdrgkete ergebee Wert oll o groß e, d er kum zu übertree t. De pemtche Werte ee mt b,, =,,...,, bezechet.. Autelle de Netze Sehe CPM-ALGORIHMUS 3. Berechug der Erwrtugwerte t ud der Stdrdbwechugeσ + 4m + b t =,, =,,..., ; ( P, P ) K 6 b σ t =,, =,,..., ; ( P, ) P K 6 4.Betmmug de krtche Wege Se : der rühetmöglche Zetpukt zum Strt der Aktvtät 7 t

8 : der rühetmöglche Zetpukt zur Beedgug der Aktvtät σ : de Vrz der rühetmöglche Strt der Aktvtät σ : de Vrz der rühetmöglche Zet der Beedgug der Aktvtät : der rühetmöglche Strt der Aktvtät : de pätetzuläge Zet der Beedgug der Aktvtät σ : de Vrz der pätetzuläge Strt der Aktvtät σ : de Vrz der pätetzuläge Zet der Beedgug der Aktvtät t : Duer der Aktvtät D glt: 0 : = 0, mx t, = { + }, < ; =,,..., ; ( P P ) K, σ : = 0, 0 σ { σ σ } = mx, ;,,..., ; (, ). + t < = P P K : =, m t, = { }, < ; =,,...0; ( P P ) K. σ : = 0, σ { σ σ } = mx, ;,,...0; (, ). + t < = P P K 5. Berechug gewer Whrchelchkete. 8

9 4. Etchedugtheore (ur Präkrptver) Etelug der Etchedugobleme Bezüglch der Kete über de Zutäde werde olgede Etchedugobleme deert: () Etchedug uter Scherhet De etretede Zutäde d bekt () Etchedug uter Ugewhet Whrchelchkete ür d Autrete der Zutäde d cht bekt. Dher werde e l glech whrchelch geomme. (3) Etchedug uter Rko De Whrchelchkete ür d Autrete der ezele Zutäde d bekt. Regel der Etchedug uter Ugewhet: Wähle de Altertve k, o d olgede Regel glt: Lplce-Regel: Mxm-Regel/Wld: Mmx-Regel: x = mx k x =,,..., m =. = Z = mx Z : = mx m x k =,,..., m mt Mxmx-Regel: w k = m mx w, w : = mx x x., x k = mx mx x. Svge-Neh-Regel: x k = m mx r, mt r = mx x x. 9

10 Pemmu-Optmmu-Regel/Hurwcz: Dbe d: α : Optmmuktor α : Pemmuktor. { α α } x = mx mx x + ( ) m x, k 0 α. Regel der Etchedug uter Rko:. De µ -Regel/Bye. De Beroull -Regel (bzw. d Beroull -Przp) 3. De µ σ -Regel Wähle de Altertve k, o d olgede Regel glt: µ -Regel/Bye: E = mx x p( z ). k = p( z ) : de Whrchelchket ür d Etrete vo z, E k : der Erwrtugwert vo k. De Beroull-Regel: Dbe t ( ) E = mx u x p( z ). k = u ( x ), =,,..., m; =,,..., : de Nutzeukto (bzw. Rko-Nutze-Fukto) vo x. De Nutzeukto gbt de Rkoetellug de Etchedugträger weder: < 0 Rkocheu u ( x) = 0 Rkoeutrl > 0 Rkoreudg 0

11 ( µ σ ) Regel: Her t ( µ, σ ) Φ ee Präerezukto. ( µ σ ) Φ = mx Φ,. k Präerezukto gbt de Rkoetellug de Etchedugträger weder: < 0 Rkocheu Φ = 0 Rkoeutrll σ > 0 Rkoreudg

Kapitel 7. Netzplantechnik CPM/PERT. - Bezeichnung der Aktivitäten und ihre Beschreibung - Festlegung der Vorgänger - Dauer der Aktivitäten

Kapitel 7. Netzplantechnik CPM/PERT. - Bezeichnung der Aktivitäten und ihre Beschreibung - Festlegung der Vorgänger - Dauer der Aktivitäten Kaptel 7 Netzplantechnk CPM/PER ALG. 7. 1 (CPM) Schrtt 1 (Aulten der Aktvtäten): Stelle ene abelle au mt olgenden Inormatonen: - Bezechnung der Aktvtäten und hre Bechrebung - Fetlegung der Vorgänger -

Mehr

Grundlagen der Entscheidungstheorie

Grundlagen der Entscheidungstheorie Kaptel 0 Grudlage der Etschedugstheore B. 0 (Gegestad) De Etschedugstheore befasst sch mt dem Etschedugsverhalte vo Idvdue ud Gruppe. Se besteht aus we Telgebete. Deskrptve Etschedugstheore De deskrptve

Mehr

Lösung: Zur Erinnerung noch mal die Werte (Klasseneinteilung), aus Serie1, Aufgabe 4:

Lösung: Zur Erinnerung noch mal die Werte (Klasseneinteilung), aus Serie1, Aufgabe 4: Derptve Sttt Löug zu. Übugufgbe Aufgbe. Betmme Se zu Aufgbe 4 der. Sere jewel uter Verwedug der 0 Stchprobedte ud uter Verwedug der Kleetelug de Atel der Glühlmpe, dere Lebeduer zwche 400 ud 600 Stude

Mehr

Formelsammlung zur Zuverlässigkeitsberechnung

Formelsammlung zur Zuverlässigkeitsberechnung Formelsmmlug zur Zuverlässgetsberechug zusmmegestellt vo Tt Lge Fchhochschule Merseburg Fchberech Eletrotech Ihlt:. Zuverlässget vo Betrchtugsehete.... Zuverlässget elemetrer, chtreprerbrer ysteme... 3.

Mehr

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes Quellecoderug I: Redudazredukto, redudazsparede Codes. Redudaz. Eführug. Defto der Redudaz. allgemee Redudazredukto. redudazsparede Codes. Coderug ach Shao. Coderug ach Fao. Coderug ach Huffma.4 Coderug

Mehr

Standardnormalverteilung. Normalverteilung. Verteilungsfunktion. Intervallwahrscheinlichkeiten

Standardnormalverteilung. Normalverteilung. Verteilungsfunktion. Intervallwahrscheinlichkeiten Normalvertelug Stadardormalvertelug Normalvertelug N(μ, ) mt chte : Gaußche Glockekurve μ μ μ+ μ >, f ( ) = ( μ) WS 7/8 Prof. r. J. Schütze, FB GW NV π Egechafte der chte: - Mamum μ - mmetrch zu μ - Wedepukte

Mehr

Lineare Algebra Formelsammlung

Lineare Algebra Formelsammlung ee Algeb Fomelsmmlug vo Gábo Zogg Fomelsmmlug ee Algeb Gábo Zogg. ee Glechugsssteme. Ds Guss'sche Elmtosvefhe Defto: Σ Sstem vo m Glechuge ud Ubekte Opetoe: - Vetusche vo Glechuge - Addee/Subthee ees Velfche

Mehr

Rekurrenz. Algorithmen rufen sich selbst (rekursiv) auf.

Rekurrenz. Algorithmen rufen sich selbst (rekursiv) auf. Rekurrez Rekurso: Algorthme rue sch selst rekursv u. Rekurrez: Ds Luzetverhlte zw. der Specherpltzedr vo rekursve Algorthme k der Regel durch ee Rekursosormel recurrece, RF eschree werde. Rekurrez Bespel:

Mehr

Die Binomialverteilung als Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Schadenversicherung

Die Binomialverteilung als Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Schadenversicherung De Bomalvertelg al Wahrchelchketvertelg für de Schadevercherg Für da Modell eer Schadevercherg e gegebe: = Schade ee Verchergehmer, we der Schadefall etrtt w = Wahrchelchket dafür, da der Schadefall etrtt

Mehr

Deskriptive Statistik - Aufgabe 2

Deskriptive Statistik - Aufgabe 2 Derptve Statt - Augabe Budelad Mäer Fraue Bade-Württemberg 7,5 7,5 Bayer 6,8 7,5 Berl-Wet 4,4 Berl-Ot,8 4, Bradeburg 0, 0,8 Breme 4,6,6 Hamburg, 8, Hee 8, 8, Mecleburg-Vorpommer,3, Nederache 0,3, Nordrhe-Wetale

Mehr

Ordnungsstatistiken und Quantile

Ordnungsstatistiken und Quantile KAPITEL Ordugsstatste ud Quatle Um robuste Lage- ud Streuugsparameter eführe zu öe, beötge wr Ordugsstatste ud Quatle... Ordugsstatste ud Quatle Defto... Se (x,..., x R ee Stchprobe. Wr öe de Elemete der

Mehr

6. Zusammenhangsmaße (Kovarianz und Korrelation)

6. Zusammenhangsmaße (Kovarianz und Korrelation) 6. Zuammehagmaße Kovaraz ud Korrelato Problemtellug: Bher: Ee Varable pro Merkmalträger, Stchprobe x,, x Geucht: Maße für Durchchtt, Streuug, uw. Jetzt: Zwe metrche! Varable pro Merkmalträger, Stchprobe

Mehr

MST Übung 3 Mathematik 2 Prof.Dr.B.Grabowski Tel.:

MST Übung 3 Mathematik 2 Prof.Dr.B.Grabowski   Tel.: MST Übug Mthemtk Prof.Dr.B.Grbowsk e-ml: grbowsk@htw-srld.de Tel.: 87- Iverse Mtrze ufgbe : Bereche Se de Iverse Mtr zu folgede Mtrze. Prüfe Se Ihr Ergebs, dem Se - bereche! b dg-,,-,,-, c 7 d ufgbe :

Mehr

Prinzip "Proportional Reduction of Error" (PRE)

Prinzip Proportional Reduction of Error (PRE) Dr. Reate Prust: Eführug quattatve Forschugsmethode Bvarate Maße: Przp "Proportoal Reducto of Error" (PRE) E 1 - E Fehler be Regel 1 - Fehler be Regel = E 1 Fehler be Regel 1 Regel 1: Vorhersageregel ur

Mehr

Sitzplatzreservierungsproblem

Sitzplatzreservierungsproblem tzplatzreserverugsproblem Be vele Zugsysteme Europa müsse Passagere mt hrem Zugtcet ee tzplatzreserverug aufe. Da das Tcetsystem Kude ee ezele Platz zuwese muss, we dese e Tcet aufe, ohe zu wsse, welche

Mehr

Multiple Regression (1) - Einführung I -

Multiple 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

Mehr

Es ist dann nämlich 2 2 2

Es ist dann nämlich 2 2 2 Ege Bemerkuge zum Sklrprodukt See U,V,W Vektorräume üer eem Körper K. Ee Aldug ϕ :U V W heßt ler, we λ, λ, µ, µ K, u, u U, v, v V : ϕ( λ u + λ u, µ v + µ v ) = λ µ ϕ( u, v ) + λ µ ϕ( u, v ) + λ µ ϕ( u,

Mehr

Erinnerung: Funktionslernen. 5.6 Support Vector Maschines (SVM) Beispiel: Funktionenlernen. Reale Beispiele

Erinnerung: Funktionslernen. 5.6 Support Vector Maschines (SVM) Beispiel: Funktionenlernen. Reale Beispiele Ererug: Fuktoslere 5.6 Support Vector Masches (SVM) überomme vo Stefa Rüpg, Kathara Mork Uverstät Dortmud Vorlesug Maschelles Lere ud Data Mg WS 2002/03 Gegebe: Bespele X LE de ahad eer Wahrschelchketsvertelug

Mehr

Programmierung und Angewandte Mathematik

Programmierung und Angewandte Mathematik Progrmmerug ud Agewdte Mthemtk C++ /Sclb Progrmmerug ud Eführug ds Kozept der objektoreterte Aweduge zu wsseschftlche Reches SS Ihlt Folge Rehe Verfhre zur Kovergez Bestmmug Progrmmerug ud Agewdte Mthemtk

Mehr

19. Amortisierte Analyse

19. Amortisierte Analyse 9. Amortserte Aalyse Amortserte Aalyse wrd egesetzt zur Aalyse der Laufzet vo Operatoe Datestrukture. Allerdgs wrd cht mehr Laufzet ezeler Operatoe aalysert, soder de Gesamtlaufzet eer Folge vo Operatoe.

Mehr

Histogramm / Säulendiagramm

Histogramm / Säulendiagramm Hstogramm / Säuledagramm Häugkete 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 3,45 3,75 4,05 4,35 4,65 Flüge lläge [mm] Be Hstogramme st soort deutlch, daß es sch um Häugketsauszähluge hadelt. De Postoe der Klasse sowe hre

Mehr

( ) ( ) ( ) ( ) è ø. P A Wahrscheinlichkeitsmaß. lim n. Dr. Christian Schwarz 4. KOMBINATORIK Permutationen

( ) ( ) ( ) ( ) è ø. P A Wahrscheinlichkeitsmaß. lim n. Dr. Christian Schwarz 4. KOMBINATORIK Permutationen BBA Projektsemar Thess Dr. Chrsta Schwarz Formelsammlug Aalytsche Statstk 4. KOMBINATORIK 4.. Permutatoe Azahl der Permutatoe vo N Elemete ohe Wederholug: Multomalkoeffzet: N! = N N- N -... 3 N! N! N!...

Mehr

Eigenwerteinschließungen I

Eigenwerteinschließungen I auptsemar: Numersche Lösuge für Egewertaufgabe Egewerteschleßuge I Referet: Wolfgag Wesselsky Glederug Eletug Kodto vo Egewerte 3 Eschleßugssätze Bauer-Fke, Gershgor, Wlkso, Bedxo 4 Zusatz: Courat / Weyl

Mehr

v. Weter st + r X + = ( X + ) = ( X + ) ( X + ) = P Deshalb fr 6 6 = + X = K, d. h. I desem Berech ( 6 6 ) glt also ( Idukto ach ) ( ) ( mod ), was fr

v. Weter st + r X + = ( X + ) = ( X + ) ( X + ) = P Deshalb fr 6 6 = + X = K, d. h. I desem Berech ( 6 6 ) glt also ( Idukto ach ) ( ) ( mod ), was fr 5. De Stze vo Sylow Im gaze Abschtt st G ee edlche Grue, 4 #( G). 5.. Problem: Gbt es zu jedem Teler t vo ( tj ) ee Utergrue H mt #( H) = t? We ja, wevele? Gegebesel: 9 Utergrue H vo G = A 5 mt #( H) =

Mehr

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung Lösuge zum Übugs-Blatt 7 Wahrschelchketsrechug BMT Bostatstk Prof. Dr. B. Grabowsk ----------------------------------------------------------------------------------------------- Bedgte Wahrschelchket

Mehr

Übungen zur Wahrscheinlichkeitsrechnung und Schliessenden Statistik

Übungen zur Wahrscheinlichkeitsrechnung und Schliessenden Statistik Übuge zur Wahrschelchketsrechug ud Schlessede Statstk Aufgabe ud Lösuge vo Peter M Schulze, Verea Dexhemer. Auflage Übuge zur Wahrschelchketsrechug ud Schlessede Statstk Schulze / Dexhemer schell ud portofre

Mehr

WIB 2 Mathematik und Statistik Formelsammlung. Z Menge der ganzen Zahlen {...,-3,-2,-1,0,1,2,3,...}

WIB 2 Mathematik und Statistik Formelsammlung. Z Menge der ganzen Zahlen {...,-3,-2,-1,0,1,2,3,...} 1 Allgeme Geometrsche Rehe: q t = 1 q1 t=0 1 q Mtterachtsformel: ax 2 bxc=0 x 1/ 2 = b±b2 4ac 2a Bomsche Formel: 1. ab 2 =a 2 2abb 2 2. a b 2 =a 2 2abb 2 3. ab a b=a 2 b 2 Wurzel: ugerade 1 Ergebs gerade

Mehr

Lösungen. Lösung zu d):

Lösungen. Lösung zu d): Löuge Löug zu a De Date chee ch äherugwee etlag eer Gerade potoert zu e. Da lät cho recht gut vermute, da e learer Zuammehag vorhade e köte. Löug zu b We e Ateg/ee Abahme der Deutche Bak Akte auch zu eem

Mehr

Mathematik für VIW - Prof. Dr. M. Ludwig ( ) ( ) ( ) n f. bestimmt m Funktionen. durch die Festlegung f (,,

Mathematik für VIW - Prof. Dr. M. Ludwig ( ) ( ) ( ) n f. bestimmt m Funktionen. durch die Festlegung f (,, Matheatk ür VIW - Pro. Dr. M. Ludwg 8. Deretato reeller Fuktoe ehrerer Varabler 8. Skalare Felder Vektorelder Koordatesystee Bsher wurde reelle Fuktoe ür ee Varable utersucht: : D t der egeührte Schrebwese

Mehr

(Markowitz-Portfoliotheorie)

(Markowitz-Portfoliotheorie) Thema : ortfolo-selekto ud m-s-rzp (Markowtz-ortfolotheore) Beurtelugskrtere be quadratscher Nutzefukto: Beroull-rzp + quadratsche Nutzefukto Thema Höhekompoete: Erwartugswert µ Rskokompoete: Stadardabwechug

Mehr

Erzeugen und Testen von Zufallszahlen

Erzeugen und Testen von Zufallszahlen Erzeuge ud Teste vo Zufallszahle Jürge Zumdck Eletug Ee Lergruppe wrd aufgefordert 00 Zufallszahle (0 oder ) ach folgede Methode zu erzeuge: De Hälfte der Gruppe beutzt a) ee Müze oder b) de Zufallszahlefukto

Mehr

Maße zur Kennzeichnung der Form einer Verteilung (1)

Maße zur Kennzeichnung der Form einer Verteilung (1) Maße zur Kezechug der Form eer Vertelug (1) - Schefe (skewess): Defto I - Ee Vertelug vo Messwerte wrd als schef bezechet, we se der Wese asymmetrsch st, dass lks oder rechts des Durchschtts ee Häufug

Mehr

Investmentfonds. Kennzahlenberechnung. Performance Risiko- und Ertragsanalyse, Risikokennzahlen

Investmentfonds. Kennzahlenberechnung. Performance Risiko- und Ertragsanalyse, Risikokennzahlen Ivestmetfods Kezahleberechug erformace Rsko- ud Ertragsaalyse, Rskokezahle Gültg ab 01.01.2007 Ihalt 1 erformace 4 1.1 Berechug der erformace über de gesamte Beobachtugzetraum (absolut)... 4 1.2 Aualserug

Mehr

Methoden der computergestützten Produktion und Logistik

Methoden der computergestützten Produktion und Logistik Methode der comutergestützte Produkto ud Logstk 9. Bedesysteme ud Warteschlage Prof. Dr.-Ig. habl. Wlhelm Dagelmaer Modul W 336 SS 06 Bedesysteme ud Warteschlage Besel: Fahrradfabrk Presse Puffer Lackerere

Mehr

Formeln zur Numerik Numerik - Neff

Formeln zur Numerik Numerik - Neff Forel zur Nuer Nuer - Neff (.) Lere Glechugssstee (.) Deterte (.) GAUß-JORDAN-Verfhre (.4) GAUß-Verfhre (.5) LR-Zerlegug (.6) Spur eer Mtr (.7) Iverse Mtr (.8) Iverse Mtr (FADDEJEW) (.9) LEONTIEF-Modell

Mehr

A) Berechnung von Phasengleichgewichten realer Systeme

A) Berechnung von Phasengleichgewichten realer Systeme Bem Egagkolloquum zum Praktkum der Techche Cheme werde olgede Themebereche beproche: ) Berechug vo Phaeglechgewchte realer Syteme Be der Rektkato werde Flügkete mt zwe oder mehr Kompoete durch mehrache

Mehr

Grundlagen der Energietechnik Energiewirtschaft Kostenrechnung. Vorlesung EEG Grundlagen der Energietechnik

Grundlagen der Energietechnik Energiewirtschaft Kostenrechnung. Vorlesung EEG Grundlagen der Energietechnik Prof. Dr. Ig. Post Grudlage der Eergetechk Eergewrtschaft Kosterechug EEG. Vorlesug EEG Grudlage der Eergetechk De elektrsche Eergetechk st e sogeates klasssches Fach. Folglch st deses Fach vele detallert

Mehr

Einführung in die Stochastik 3. Übungsblatt

Einführung in die Stochastik 3. Übungsblatt Eführug de Stochastk 3. Übugsblatt Fachberech Mathematk SS 0 M. Kohler 06.05.0 A. Fromkorth D. Furer Gruppe ud Hausübug Aufgabe 9 (4 Pukte) Der Mkrozesus st ee statstsche Erhebug. Herbe werde ach bestmmte

Mehr

Polynomprodukt und Fast Fourier Transformation

Polynomprodukt und Fast Fourier Transformation Polomrodut ud Fst Fourer Trsformto Polome Reelles Polom eer Vrble...... R : oeffzete vo Grd vo : höchste Potez Besel: 3 3 5 8 Mege ller reelle Polome: R[] 3 Oertoe uf Polome. Addto b b b q b b b b b q

Mehr

Grundgesetze der BOOLEschen Algebra und Rechenregeln

Grundgesetze der BOOLEschen Algebra und Rechenregeln 5... Grudgesetze der BOOLEsche Algebra ud Recheregel Auf de mathematsch korrekte Eführug der BOOLEsche Algebra ka ch verzchte, da das Ihrer Mathematkausbldug ausführlch behadelt wrd. Ich stelle Ihe zuächst

Mehr

FH D WS 2007/08 Prof. Dr. Horst Peters Dezember 2007

FH D WS 2007/08 Prof. Dr. Horst Peters Dezember 2007 FH D WS 007/08 Prof. Dr. Horst Peters Dezember 007 Formelsammlug Wahrschelchetsrechug ud dutve Statst m Bachelor-Studegag Busess Admstrato (Modul BWL B) Sete / 6 Formelsammlug Wahrschelchetsrechug ud Idutve

Mehr

Lösungen zu Übungs-Blatt 7 Klassische Wahrscheinlichkeit in Glücksspielen, Bedingte Wkt, Unabhängigkeit, Satz von Bayes

Lösungen zu Übungs-Blatt 7 Klassische Wahrscheinlichkeit in Glücksspielen, Bedingte Wkt, Unabhängigkeit, Satz von Bayes Lösuge zu Übugs-latt 7 Klasssche Wahrschelchet Glücsspele, edgte Wt, Uabhägget, Satz vo ayes Master M Höhere ud gewadte Mathemat rof. Dr.. Grabows De folgede ufgabe löse wr uter Verwedug der bede ombatorsche

Mehr

2. Die Elementarereignisse sind die Kombinationsmöglichkeiten von: Wappen = W und:

2. Die Elementarereignisse sind die Kombinationsmöglichkeiten von: Wappen = W und: 1 L - Hausaufgabe Nr. 55 Sotag, 1. Ju 2003 Ee Müze werde dremal geworfe. Was st das Zufallsexpermet, das Elemetareregs, das zusammegesetzte Eregs, der Eregsraum ud de Wahrschelchket? Lösugs kte.: 1 De

Mehr

Investmentfonds Kennzahlen- berechnung

Investmentfonds Kennzahlen- berechnung Ivestmetfods Kezahle- berechug erformace Rsko- ud Ertragsaalyse, Rskokezahle Gültg ab 0.0.2007 Ivestmetfods - Kezahleberechug 2 Ivestmetfods - Kezahleberechug Ihalt erformace 4. Berechug der erformace

Mehr

Lösungen. Häufigkeitsverteilung (Stabdiagramm) Aufgabe 1. Häufigkeit (h) Merkmal (x)

Lösungen. Häufigkeitsverteilung (Stabdiagramm) Aufgabe 1. Häufigkeit (h) Merkmal (x) Lösuge Aufgabe Merkmal (x) Häufgket (h) h x,, 3, 3,, 8, 5, 5, 6, 6, 7, 3, 8, 3 5, 9, 38,, 5,, 8 68,, 6 3, 3, 9,, 8, 5, 5 5, 6, 3 78, 7, 5, 8, 8, 3, 3, Summe 5.63, Aufgabe Häufgketsvertelug (Stabdagramm)

Mehr

KOMBINATORIK. Doina Logofătu Hochschule München, FK und 15 April 2008

KOMBINATORIK. Doina Logofătu Hochschule München, FK und 15 April 2008 KOMINORIK Doa Logofătu Hochschule Müche, FK 7 4 ud prl 8 Was st Kombator? espele für Frage ud ufgabe aus der Kombator. Was mache wr heute? (Dsusso). Przp der Iluso ud Eluso. Schubfachprzp. Permutatoe 4.

Mehr

2.2 Rangkorrelation nach Spearman

2.2 Rangkorrelation nach Spearman . Ragkorrelato ach Spearma Wr wolle desem Kaptel de Ragkorrelatoskoeffzete ach Spearma bereche. De erste Daterehe besteht aus Realseruge x, x,..., x der uabhägg ud detsch stetg vertelte Zufallsvarable

Mehr

Einführung in die digitale Signalverarbeitung

Einführung in die digitale Signalverarbeitung Eführg de dgtle glverrbetg Prof. Dr. tef Wezerl. Afgbebltt. Egeschfte dsreter stee. Erläter e de Begrffe Lertät Zetvrz pecherfrehet Ksltät d tbltät Lertät: E ste wrd ls ler bezechet, we für ds ste ds perpostosprzp

Mehr

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung Lösuge zum Übugs-Blatt 7 Wahrschelchketsrechug BMT Bostatstk Prof. Dr. B. Grabowsk ----------------------------------------------------------------------------------------------- Satz vo Bayes ud totale

Mehr

Einführung Fehlerrechnung

Einführung 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

Mehr

Verteilungen und Schätzungen

Verteilungen und Schätzungen Verteluge ud Schätzuge Zufallseperet Grudbegrffe Vorgag ach eer bestte Vorschrft ausgeführt ( Przp) belebg oft wederholbar se Ergebs st zufallsabhägg be ehralge Durchführug des Eperets beeflusse de Ergebsse

Mehr

Statistik. ist die Kunst, Daten zu gewinnen, darzustellen, zu analysieren und zu interpretieren um zu neuem Wissen zu gelangen.

Statistik. ist die Kunst, Daten zu gewinnen, darzustellen, zu analysieren und zu interpretieren um zu neuem Wissen zu gelangen. Statstk st de Kust, Date zu gewe, darzustelle, zu aalysere ud zu terpretere um zu euem Wsse zu gelage. Sachs (984) Aufgabe De Statstk hat also folgede Aufgabe: Zusammefassug vo Date Darstellug vo Date

Mehr

Diskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kap.5: Kombinatorik. Referenzen zum Nacharbeiten:

Diskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kap.5: Kombinatorik. Referenzen zum Nacharbeiten: FH Wedel Prof. Dr. Sebasta Iwaows D5 Fole Dsrete athemat Sebasta Iwaows FH Wedel ap.5: ombator Refereze zum Nacharbete: Lag 5. 5. 7. (Bsp. 4) Beutelspacher 4 (außer Fxpute vo Permutatoe) eel 8 Hacheberger

Mehr

die Schadenhöhe ( = Risikoergebnis) des i-ten Versicherungsnehmers i 1,, n).

die Schadenhöhe ( = Risikoergebnis) des i-ten Versicherungsnehmers i 1,, n). Aufgabe Wr betrachte ee Reteverscherug der Retebezugszet mt jährlch vorschüssger Retezahlug solage der Verscherte lebt. a) Bezeche V bzw. V de rechugsmäßge Deckugsrückstellug am Afag bzw. am Ede des Verscherugsjahres.

Mehr

Skalentypen Skala Eigenschaften Zulässige Transformation Nominal. =, keine Ordnungen, keine Alle bijektiven Abbildungen

Skalentypen Skala Eigenschaften Zulässige Transformation Nominal. =, keine Ordnungen, keine Alle bijektiven Abbildungen I. Derptve tatt Formelammlug 005 Formelammlug I. Derptve tatt Grudgeamthet (Gg tchprobe (P Mege vo Objete, de hchtlch ee Uteruchugzele al glechartg ageehe werde. Mege vo beobachtete Mermalwerte a eer (zufällge

Mehr

1 Mathe Formeln Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

1 Mathe Formeln Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung 1 Mathe Formel Statstk ud Wahrschelchketsrechug Jör Horstma, 6.10.003. Alle Agabe ohe Gewähr. http://www.ba-stuttgart.de/ w017/ 1.1 Grudlage Ezelklasse [a ; b [ Klassewete Klassemtte Mttelwert b a = w

Mehr

3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme über R. Superposition

3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme über R. Superposition Fole 3 Allgeee lere Glechugssystee üer R. Superposto (3.) Defto: E leres Glechugssyste Uestte ud Glechuge st: De sd de Koeffzete us R. De sd wetere Zhle, uch de Kostte get, ud de sd de Uestte, zw. de Uekte,

Mehr

Prof. Dr. H. Rommelfanger: Entscheidungstheorie, Kapitel 3 54

Prof. Dr. H. Rommelfanger: Entscheidungstheorie, Kapitel 3 54 Prof. Dr. H. Rommelfager: tschedugstheore, Katel 3 54 3.2.8 ARROW-PRATT-Maß für de Rskoestellug Rskoverhalte bsher grob kategorsert ach Rskoeutraltät, -symathe ud averso be Rskoaverso: (X) < SÄ Rskoräme

Mehr

3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme über R. Superposition

3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme über R. Superposition Fole 3 Allgeee lere Glechugssystee üer R. Superposto (3.) Defto: E leres Glechugssyste Uestte ud Glechuge st: De sd de Koeffzete us R. De sd wetere Zhle, uch de Kostte get, ud de sd de Uestte, zw. de Uekte,

Mehr

3 BE b) Wie kann man als Spieler eine Standardabweichung von annähernd null realisieren?

3 BE b) Wie kann man als Spieler eine Standardabweichung von annähernd null realisieren? Lk Mahemak /. Klauur. 0. 00 Bla (v ). Krakehauke 6 BE De Verwalug eer Spezalklk leg für de ufehaldauer X ee aee Tage flgede Wahrchelchkeverelug zugrude: x 5 (X x) 60 % 0 % 0 % Jeder ae zahl für de ufahme

Mehr

Konzentrationsanalyse

Konzentrationsanalyse Kaptel V Kozetratosaalyse B. 5.. Im Allgemee wrd aus statstscher Scht zwsche - absoluter ud - relatver Kozetrato uterschede Der absolute ud relatve Aspekt wrd och emal utertelt - statscher ud - dyamscher

Mehr

Leitfaden zu den Indexkennzahlen der Deutschen Börse

Leitfaden zu den Indexkennzahlen der Deutschen Börse Letfade zu de Idexkezahle der Deutsche Börse Verso.5 Deutsche Börse AG Verso.5 Letfade zu de Idexkezahle der Deutsche Börse Page Allgemee Iformato Um de hohe Qualtät der vo der Deutsche Börse AG berechete

Mehr

14. Folgen und Reihen, Grenzwerte

14. Folgen und Reihen, Grenzwerte 4. Folge ud Rehe, Grezwerte 4. Folge ud Rehe, Grezwerte 4. Ee Folge defere Defere de Folge (a ) Õ mt a =+: Eplzte Defto *+ a() Doe 3, falls = Rekursve Defto Defere de Folge (b ) Õ, b = : b + sost whe(=,

Mehr

Ergebnis- und Ereignisräume

Ergebnis- und Ereignisräume I Ergebs- ud Eregsräume Zufallsexpermete Defto: E Expermet, welches belebg oft uter gleche Bedguge wederholbar st ud desse Ergebs cht mt Bestmmthet vorhergesagt werde ka (d.h. es gbt md. 2 Mgk.), heßt

Mehr

Physikalische Messungen sind immer fehlerbehaftet! Der wahre Wert ist nicht ermittelbar. Der wahre Wert x ist nicht identisch mit dem Mittelwert

Physikalische Messungen sind immer fehlerbehaftet! Der wahre Wert ist nicht ermittelbar. Der wahre Wert x ist nicht identisch mit dem Mittelwert Physkalsche Messuge sd mmer fehlerbehaftet! Der wahre Wert st cht ermttelbar. Der wahre Wert st cht detsch mt dem Mttelwert Der Wert legt mt eer gewsse Wahrschelchket (Kofdezahl bzw. Vertrauesveau %) m

Mehr

Im Wöhlerdiagramm wird die Lebensdauer (Lastwechsel oder Laufzeit) eines Bauteils in Abhängigkeit von der Belastung dargestellt.

Im Wöhlerdiagramm wird die Lebensdauer (Lastwechsel oder Laufzeit) eines Bauteils in Abhängigkeit von der Belastung dargestellt. Webull & Wöhler 0 CRGRAPH Wöhlerdagramm Im Wöhlerdagramm wrd de Lebesdauer ( oder Laufzet) ees Bautels Abhägget vo der Belastug dargestellt. Kurzetfestget Beaspruchug Zetfestget auerfestget 0 5 3 4 6 0

Mehr

Arithmetische Schaltkreise

Arithmetische Schaltkreise Kptel Arthmetsche Schltkrese. Adderer. Sutrherer Multplzerer ALU Berd Becker Techsche Iformtk I Wederholug: Se -... ee Folge vo Zffer, {,} Bärdrstellug: Zweerkomplemet: [ -... ] Recheregel: mt [ ] [

Mehr

Statistik für Ingenieure (IAM) Version 3.0/21.07.2004

Statistik für Ingenieure (IAM) Version 3.0/21.07.2004 Stattk fü Igeeue (IAM) Veo 74 Vaazaalye Mt de efache Vaazaalye (ANOVA Aaly of Vaace) wd de Hypothee gepüft, ob de Mttelwete zwee ode mehee Stchpobe detch d, de au omaletelte Gudgeamthete gezoge wede, de

Mehr

Lohnkosten pro Arbeitsstunde. Wie hoch sind die Lohnkosten pro Arbeitsstunde im Jahresdurchschnitt?

Lohnkosten pro Arbeitsstunde. Wie hoch sind die Lohnkosten pro Arbeitsstunde im Jahresdurchschnitt? Klausur Wrtschaftsstatstk. [ Pukte] E Uterehme hat folgede Date ermttelt: Moat Gelestete Arbetsstude Lohkoste pro Arbetsstude Jauar 86.400 0,06 Februar 75.000 3,0 März 756.000 4,47 Aprl 768.000,53 Ma 638.400

Mehr

Zahlensysteme. Dezimalsystem. Binär- oder Dualsystem. Hexadezimal- oder Sedezimalzahlen

Zahlensysteme. Dezimalsystem. Binär- oder Dualsystem. Hexadezimal- oder Sedezimalzahlen IT Zahlesysteme Zahledarstellug eem Stellewertcode (jede Stelle hat ee bestmmte Wert) Def. Code: Edeutge Abbldugsvorschrft für de Abbldug ees Zeche-Vorrates eem adere Zechevorrat. Dezmalsystem De Bass

Mehr

Spannweite, Median Quartilsabstand, Varianz und Standardabweichung.

Spannweite, Median Quartilsabstand, Varianz und Standardabweichung. Rudolf Brkma http://brkma-du.de Sete 06.0.008 Spawete, Meda Quartlsabstad, Varaz ud Stadardabwechug. Streuug um de Mttelwert. I de folgede Säuledagramme st de Notevertelug zweer Schülergruppe (Mädche,

Mehr

Unter einer Rente versteht man eine regelmässige und konstante Zahlung

Unter einer Rente versteht man eine regelmässige und konstante Zahlung 8 Aweduge aus der Fazmathematk Perodsche Zahluge: Rete ud Leasg Uter eer Rete versteht ma ee regelmässge ud kostate Zahlug Bespele: moatlche Krakekassepräme, moatlche Altersrete, perodsches Spare, verteljährlcher

Mehr

Verdichtete Informationen

Verdichtete Informationen Verdchtete Iormatoe Maßzahle Statstke be Stchprobe Parameter be Grudgesamthete Maßzahle zur Beschrebug uvarater Verteluge Maßzahle der zetrale Tedez (Mttelwerte) Maßzahle der Varabltät (Streuugswerte)

Mehr

Z Z, kurz. Zählt die Reihenfolge der Buchstaben (ja/nein) Daraus ergeben sich wiederum vier Möglichkeiten, Wörter der Länge k zu bilden.

Z Z, kurz. Zählt die Reihenfolge der Buchstaben (ja/nein) Daraus ergeben sich wiederum vier Möglichkeiten, Wörter der Länge k zu bilden. Kombator Problemstellug Ausgagsput be ombatorsche Fragestelluge st mmer ee edlche Mege M, aus dere Elemete ma edlche Zusammestelluge vo Elemete aus M bldet Formal gesproche bedeutet das: Ist M a,, a ee

Mehr

Induktion am Beispiel des Pascalschen Dreiecks

Induktion am Beispiel des Pascalschen Dreiecks Iduto am Bespel des Pascalsche Dreecs Alexader Rehold Coldtz 0.02.2005 Eletug vollstädge Iduto De vollstädge Iduto st ebe dem drete ud drete Bewesverfahre ees der wchtgste der Mathemat. Eher bespelhaft

Mehr

für. für. für. Univariate Beschreibung/ Maße. für. für. für. Formelsammlung zur Einführung in die Sozialwissenschaftliche Statistik

für. für. für. Univariate Beschreibung/ Maße. für. für. für. Formelsammlung zur Einführung in die Sozialwissenschaftliche Statistik Goete Uvertät Frfurt Wtereeter 4/5 rof. r. Ktr uurg/ r. Söre eter Forellug zur Eug de Sozlwecftlce Sttt Receregel zu Suezece 3 3 3 Uvrte ecrebug/ Mße Kuulerte Häufgetvertelug - H H wobe < + Erce Vertelugfuto.

Mehr

Probleme mit mehreren Zielen. Probleme mit mehreren Zielen. Probleme mit mehreren Zielen

Probleme mit mehreren Zielen. Probleme mit mehreren Zielen. Probleme mit mehreren Zielen Probleme mt mehrere Zele Bespel (Dkelbach) E Reseder muss sch vor Ort vo ver Hotels für ees etschede. Dabe verfolgt er folgede Zele: - Bestmöglche Ruhe - Qualtät des Frühstücks - Sauberes Bad - Scherer

Mehr

Aufgabe 1: Abweichungsrechnung

Aufgabe 1: Abweichungsrechnung Aufgbe 1: Abwehugrehug ) Volltädge eergeb für f(, H,,, ω) t P 98%: De gegebee Glehug k drekt der vorlegede For verwedet werde: 1 1 4π H ω Abwehugbehftete Eflugröße:,,, ω Gegebee du SI-Behete ud vo P 99%

Mehr

3. Das Messergebnis. Was ist ein Messergebnis?

3. Das Messergebnis. Was ist ein Messergebnis? . Das Messergebs Was st e Messergebs? Wederholug der Messug Wahrer Wert? Mehrere Eflussgröße Fehlerbetrachtug Messergebs Vorgeheswese für Messergebs. Bestmmug des bekate systematsche Fehlers 2. Aufahme

Mehr

Klausur Statistik IV Sommersemester 2009

Klausur Statistik IV Sommersemester 2009 Klausur Statstk IV (Lösug) Name, Vorame 013456 Klausur Statstk IV Sommersemester 009 Prof. Dr. Torste Hothor Isttut für Statstk Name: Name, Vorame Matrkelummer: 013456 Wchtg: ˆ Überprüfe Se, ob Ihr Klausurexemplar

Mehr

14. Folgen und Reihen, Grenzwerte

14. Folgen und Reihen, Grenzwerte 4. Folge ud Rehe, Grezwerte 4. Folge ud Rehe, Grezwerte 4. Ee Folge defere Eplzte Defto Reursve Defto 4. Gleder eer vorher deferte Folge bereche E Gled Mehrere Gleder 6 4 5 4.3 Ee Folge defere ud ege hrer

Mehr

Regressionsverfahren haben viele praktische Anwendungen. Die meisten Anwendungen fallen in eine der folgenden beiden Kategorien:

Regressionsverfahren haben viele praktische Anwendungen. Die meisten Anwendungen fallen in eine der folgenden beiden Kategorien: Regressoslse De Regressoslse st ee Slug vo sttstshe Alseverfhre. Zel e de häufgste egesetzte Alseverfhre st es Bezehuge zwshe eer hägge ud eer oder ehrere uhägge rle festzustelle. Se wrd sesodere verwedet

Mehr

Intervallschätzungen geben unter Berücksichtigung des Verteilungstyps von X einen Bereich an, der den Parameter mit vorgegebener Sicherheit enthält.

Intervallschätzungen geben unter Berücksichtigung des Verteilungstyps von X einen Bereich an, der den Parameter mit vorgegebener Sicherheit enthält. Parameterschätzuge Fachhochschule Jea Uversty of Appled Sceces Jea Oft st der Vertelugstyp eer Zufallsgröße X bekat, ur de Parameter sd ubekat. Da erfolgt hre Schätzug aus eer Stchprobe. Ma uterschedet

Mehr

Frequently Asked Questions FAQ. Stand: 1. Januar KGAST Immo-Index

Frequently Asked Questions FAQ. Stand: 1. Januar KGAST Immo-Index Stad: 1. Jauar 217 KGAST Immo-Idex KGAST Immo-Idex-Famle FREQUENTLY ASKED QUESTIONS Was behaltet der KGAST Immo-Idex? De KGAST Immo-Idex-Famle umfasst ee Hauptdex ud dre Subdzes. Der KGAST Immo- Idex als

Mehr

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

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

Mehr

III. Die persönliche Einkommensteuer

III. Die persönliche Einkommensteuer Kp. -d Verso vom 3.0.05 III. De persölche Ekommesteuer Steuer küpfe ber cht ur - we de Verbruch- oder Verkehrsteuer - der Verwedug des Ekommes, soder uch desse Etstehug. De Steuerzhlug bemsst sch d cht

Mehr

Grundlagen der Mathematik/ Mathematik

Grundlagen der Mathematik/ Mathematik Arbets-Skrpt zur Vorlesug Grudlge der Mthetk/ Mthetk Alyss SS 204 Prof. Dr. Dr. Herbert Popp .4 Arthetk Deser Betrg st sehr wörtlch etoe us Frz Pfuff, Mthetk für Wrtschftswsseschftler,. Aufl, veweg, 995,

Mehr

1 Elementare Finanzmathematik

1 Elementare Finanzmathematik Elemetare Fazmathemat 4 Elemetare Fazmathemat Zel: Bewertug ud Verglech atueller ud zuüftger Geldströme. Determstsche Zahlugsströme Defto: E determstscher Zahlugsstrom st ee Futo Z: N R, de jedem Zetput

Mehr

Der Approximationssatz von Weierstraß

Der Approximationssatz von Weierstraß Der Approxmatossatz vo Weerstraß Ja Köster 22. Oktober 2007 1 Eführug Aus der Aalyss wsse wr, dass sch aalytsche Fuktoe durch Potezrehe der Form f(x = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 +... darstelle lasse. Dabe kovergert

Mehr

Teil IV Musterklausuren (Univ. Essen) mit Lösungen

Teil IV Musterklausuren (Univ. Essen) mit Lösungen Tel IV Musterklausure (Uv. Esse) mt Lösuge Hauptklausur WS 9/9 Aufgabe : a) Revolverheld R stzt m Saloo ud pokert. De Wahrschelchket, daß er dabe ee seer Mtspeler bem Falschspel erwscht (Eregs F), bezffert

Mehr

Deskriptive Statistik2 Durchschnittswert (der arithmetische Mittelwert)

Deskriptive Statistik2 Durchschnittswert (der arithmetische Mittelwert) Lagemasse, Lokatosmasse Lageparameter. Charakterserug das Zetrum der Date Deskrptve Statstk Durchschttswert (der arthmetsche Mttelwert) average(...) Mttelwert(...) K (Modalwert, Dchtemttel): der Wert mt

Mehr

Wenn man mehrere Verbraucher in Reihe schaltet, so werden alle vom gleichen Strom durchflossen, siehe auch Abschnitt und Formel ( ).

Wenn man mehrere Verbraucher in Reihe schaltet, so werden alle vom gleichen Strom durchflossen, siehe auch Abschnitt und Formel ( ). - rudlage der Elektrotechk - 60 22..04 4 Der komplzertere elektrsche lechstromkres 4. Kombato vo Verbraucher 4.. Sere- oder eheschaltug vo Wderstäde We ma mehrere Verbraucher ehe schaltet, so werde alle

Mehr

Festverzinsliche Wertpapiere. Kurse und Renditen bei ganzzahligen Restlaufzeiten

Festverzinsliche Wertpapiere. Kurse und Renditen bei ganzzahligen Restlaufzeiten Festverzslche Wertaere Kurse ud Redte be gazzahlge Restlaufzete Glederug. Rückblck: Grudlage der Kursrechug ud Redteermttlug 2. Ausgagsstuato 3. Herletug der Formel 4. Abhäggket vom Marktzsveau 5. Übugsaufgabe

Mehr

FInAL. Übungen mit Lösungen zur Mathematik für Wirtschaftsinformatik. Ulrich Hoffmann

FInAL. Übungen mit Lösungen zur Mathematik für Wirtschaftsinformatik. Ulrich Hoffmann Jhrgg, Het, Otober, ISSN 99-88 IAL Übuge t Lösuge zur Mthet ür Wrtschtsort Ulrch Ho Techcl Reports d Worg Ppers Leuph Uverstät Lüeburg Hrsg der Schrtrehe INAL: Ulrch Ho Schrhorststrße, D-5 Lüeburg Übuge

Mehr

SS 2017 Torsten Schreiber

SS 2017 Torsten Schreiber SS Torsten Schreber e den Ebenen unterscheden wr de und de prmeterfree Drstellung. Wenn wr ene Ebenenglechung durch dre Punkte bestmmen wollen, so müssen de zugehörgen Vektoren sen, d es sonst nur ene

Mehr

Prof. Dr. B.Grabowski. Die Behauptung I folgt aus der Multiplikationsformel: )

Prof. Dr. B.Grabowski. Die Behauptung I folgt aus der Multiplikationsformel: ) Höhere Mathemat KI Master rof. Dr..Grabows E-ost: grabows@htw-saarlad.de Satz vo ayes ud totale Wahrschelchet Zu ufgabe anachwes der Formel I ud II: eh.: I. Formel der totale Wahrschelchet: ewes: Es glt:...

Mehr

Übung Statistik II SS 2006 Musterlösung Arbeitsblatt 6

Übung Statistik II SS 2006 Musterlösung Arbeitsblatt 6 Ihalt: Efaktorelle Varazaalyse Bortz: Bortz Kap. 7.0-7. Übug Statstk II SS 006 Musterlösug rbetsblatt 6 ufgabe 1: Nee Se de Verfahre für Mttelwertsvergleche, de Se bsher für tervallskalerte Date kee gelert

Mehr

Schiefe- und Konzentrationsmaße

Schiefe- und Konzentrationsmaße Statst für SozologIe Schefe- ud Kozetratosmaße Uv.Prof. Dr. Marcus Hudec Höhere Vertelugsmaßzahle E stetges Mermal wurde 3 Gruppe beobachtet ud Form der folgede Häufgetstabelle berchtet: Klasse m Gruppe

Mehr

Geometrisches Mittel und durchschnittliche Wachstumsraten

Geometrisches Mittel und durchschnittliche Wachstumsraten Dpl.-Kaufm. Wolfgag Schmtt Aus meer Skrpterehe: " Kee Agst vor... " Ausgewählte Theme der deskrptve Statstk Geometrsches Mttel ud durchschttlche Wachstumsrate Modellaufgabe Übuge Lösuge www.f-lere.de Geometrsches

Mehr

9. Clustern und Klassifizieren

9. Clustern und Klassifizieren 03. JULI 2006: BLATT 55 9. Cluster ud Klassfzere 9.. Eletug Uter Klassfkato wrd de Zuordug vordeferter Klassfkatore (etwa sytaktsche Kategore aus eer Grammatk) zu Obekte verstade - userem Fall zu sprachlche

Mehr