Gliederung. Stil als Wahrscheinlichkeitsbegriff
|
|
- Dennis Althaus
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Mathematik und Linguistik nach Lubomír Doležel Gliederung 1. Die statistische Stilanalyse Selektionsfaktoren 2. Die statistische Theorie der 2.1. Prager Theorie der 2.2. Statistik der 2.3. Stilcharakteristiken 2.4. Stilistische Eigenschaften 2.5. Kommunikationskreise 2.6. Empirische Tests 2.7. Das Erscheinen von A ist nicht zwingend geknüpft an eine Bedingung X. => die Wahrscheinlichkeitsverteilung (P) spiegelt einen Erwartungswert wider Die Wahrscheinlichkeitsverteilung rekurriert lediglich auf einen idealen Text (=Population) =>die Verteilung kann, abhängig von der Stichprobe variieren Texte erfüllen beide Merkmale des s. Es wird jedoch lediglich eine Tendenz/ Präferenz angegeben. Die statistischen Werte fluktuieren je nach Text, somit fällt der Statistik die Aufgabe zu, signifikante von nicht-signifikanten Fluktuationen zu unterscheiden. Sprachliche Kompetenz Sprecher Menge der Alternativen Wahrscheinlichkeits- X {A} verteilung Kontext Q
2 Selektionsfaktoren Kontext-freier Sprecher: die Wahl wird allein durch persönliche Präferenzen bestimmt (die Wahrscheinlichkeitsverteilungen bleiben bei veränderten Kontexten Q gleich) Kontext-gebundener Sprecher: die Wahl ergibt sich einzig aus dem Kontext (die Wahrscheinlichkeiten ändern sich nur im Kontext) Kontext-sensitiver Sprecher: das subjektivindividuelle wird durch den Kontext begrenzt Selektionsfaktoren Sprecher X Keine graduelle Varianz Kontext Q Kommunikationsraum Vorabinformation: Die Postulate der Prager Schule Es handelt sich um Forderungen, welche nicht explizit statistisch sind, sondern als intuitiv- statistisch bezeichnet werden können. 1. Die Explikation der Sprachstruktur eines literarischen Werkes, einer literarischen Schule oder Epoche kann nur durch die Verbindung der synchronischen Analyse mit der historischen (diachronischen) Analyse gegeben werden. Die Dichtungssprache nimmt Bezug auf das signifiant und unterliegt einer ständigen Aktualisation (= Erneuerung). Sie setzt sich von der Mitteilungssprache, aber auch von anderer Dichtung ab. Bei ihrer Betrachtung müssen daher sowohl die Alltagssprache, wie auch vorangegangene Dichtung betrachtet werden. 2. Das Studium der erreicht erst dann das strukturelle Niveau, wenn die einzelnen Komponenten, aktualisierte und nicht-aktualisierte, nicht isoliert geprüft werden, sondern in den gegenseitigen Beziehungen und vor allem in der Beziehung zur strukturellen Ganzheit, die ihnen den eigentlichen Sinn verleiht.
3 Ein wesentlicher Punkt in der Betrachtung der ist ihr Schwanken zwischen Aktualisation und Normierung. Die Beziehung der beiden Komponenten stellt einen weiteren wichtigen Schritt der Untersuchung dar. 3. Als drittes methodologisches Postulat [...] kann also die hierarchische Auffassung der Sprachstruktur mit der Unterscheidung der dominierenden und abgeleiteten Komponenten angesehen werden. Die beinhaltet ein System von dominanten und determinierten Merkmalen. Ihre Beziehungen zueinander werden untersucht und dienen als Folie zur Kategorisierung von Stilbildungskomponenten. 4. Die Struktur der soll sowohl in ihrem formellen als auch semantischen Plan studiert werden. Poesie deutet immer auf zwei Realitäten (Pläne): die konkrete (formelle) und die allgemeine (semantische). Beide Pläne müssen untersucht und miteinander in Bezug gesetzt werden. 5. Durch das Studium der sprachlichen Struktur des Kunstwerks und ihrer Eigenschaften können wir zugleich die literarische Struktur und ihre Eigenschaften begreifen. Die Sprachanalyse betrifft die Struktur des Dichterwerks im ganzen, natürlich unter der Voraussetzung, daß sie nicht eine philologische, sondern eine strukturelle Analyse ist.
4 Statistik der Statistische Stilcharakteristiken Die strukturelle Betrachtung eines Werkes soll nicht dazu verführen, die Sprache lediglich als einen Teil der Dichtung zu sehen, sondern vielmehr als Instrument, welches die Funktion maßgeblich bestimmt. Vgl.: Mikrokosmos- Makrokosmos Erklärt Methoden und Hilfsmittel, mit denen man verschiedene Textformen statistisch auswerten kann. Misst die Werte der verschiedenen (messbare) Eigenschaften der Texte Jeder Text kann durch eine bestimmte Menge (Bund) der Charakteristiken gemessen werden Die Ästhetik eines Textes hängt von seiner statistischen Abweichung von konventionellen Werte ab Statistische Stilcharakteristiken Stilistische Eigenschaften Kommunikationskreis S Subjektive Faktoren: individuelle pragmatische Wahl (z.b. verbale Präferenzen) Objektive Faktoren: unabhängig vom Sprecher, jedoch mit Einfluss auf den Text (z.b. Gattung, Funktion des Textes) Stilistische Eigenschaften entstehen im Kodierungsprozess. 1. Objektive Bedingungen Extralinguistische Bedingungen 2. Subjektive Bedingungen Psycholinguistische Eigenschaften des kodierenden Subjekts Rekognoskativer Direktiv - Kontakt- ästhetischer Kreis Kreis Kreis Kreis Erkennungs- Direktiv- Konversationskünstlerische sprache sprache sprache Sprache Erkennunsstil Direktivstil Konversations- künstlerischer stil Stil formalisierte Instruktions- Ästhetische Sprachen der sprachen semiotische Wissenschaft Systeme
5 Kommunikationskreis Kommunikationskreis Empirischer Test Objektive Stilcharakteristik C weist innerhalb des gleichen Kommunikationskreis s konstante Werte auf => Werte weisen keine bedeutende Fluktuation in der Textmenge auf Subjektive Stilcharakteristik V weist innerhalb des gleichen Kommunikationskreises s mit dem gleichen kodierenden Subjekt kaum Schwankungen auf Texte mit verschiedenen Subjekten weisen statistisch bedeutende Abweichungen auf Verteilung der Satzlänge traditionelle Poesie <-> moderne Poesie objektiv <-> subjektiv stationär <-> nicht stationär Nur objektive Stilcharakteristiken => eindimensionaler Text objektive und subjektive Stilcharakteristiken => zweidimensionaler Text Eindimensionale Texte: stationär nicht stationär zweidimensionale Texte: stationär semistationär nicht stationär A) Stereotypie(+) individuelle Variabilität (-) B) Stationarität(+) Nichtstationarität(-) C)Automatisation(+) Aktualisation(-) A B C Standardsprache
4. Empirische Momente von ZR. 4. Empirische Momente von ZR. 4. Empirische Momente von ZR. 4. Empirische Momente von ZR
Im Allgemeinen wird sich das Verhalten einer ZR über die Zeit ändern, z.b. Trend, saisonales Verhalten, sich verändernde Variabilität. Eine ZR wird als stationär bezeichnet, wenn sich ihr Verhalten über
MehrStatistik I. Methodologie der Psychologie
Statistik I Methodologie der Psychologie Thomas Schmidt & Lena Frank Wintersemester 2003/2004 Georg-Elias-Müller-Institut für Psychologie Uni Göttingen Literatur: Glantz, S.A. (2002). Primer of Biostatistics.
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
Mehr2. Lösung weitere Übungsaufgaben Statistik II WiSe 2016/2017
. Lösung weitere Übungsaufgaben Statistik II WiSe 016/017 1. Aufgabe: Bei der Produktion eines Werkstückes wurde die Bearbeitungszeit untersucht. Für die als normalverteilt angesehene zufällige Bearbeitungszeit
MehrChi-Quadrat-Verteilung
Chi-Quadrat-Verteilung Wikipedia http://de.wikipedia.org/wiki/chi-quadrat-verteilung 1 von 7 6/18/2009 6:13 PM Chi-Quadrat-Verteilung aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie Die Chi-Quadrat-Verteilung ist
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
MehrStandardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend
Standardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend oder eindeutig, wenn keine alternativen Interpretationsmöglichkeiten
MehrMarcel Dettling. GdM 2: LinAlg & Statistik FS 2017 Woche 12. Winterthur, 17. Mai Institut für Datenanalyse und Prozessdesign
Marcel Dettling Institut für Datenanalyse und Prozessdesign Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften marcel.dettling@zhaw.ch http://stat.ethz.ch/~dettling Winterthur, 17. Mai 2017 1 Verteilung
MehrForschungsstatistik I
Prof. Dr. G. Meinhardt 6. Stock, Taubertsberg 2 R. 06-206 (Persike) R. 06-214 (Meinhardt) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung Forschungsstatistik I Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de http://psymet03.sowi.uni-mainz.de/
MehrEmpirische Methoden zur Analyse gesprochener Sprache
Empirische Methoden zur Analyse gesprochener Sprache Prinzip der Hypothesenprüfung (am Beispiel des t-tests für unabhängige Stichproben) Statistische Verfahren: Einordnung Deskriptive (beschreibende) Statistik:
MehrStatistik I für Betriebswirte Vorlesung 4
Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 4 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 25. April 2016 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff Statistik I für Betriebswirte Vorlesung
Mehr5. Methoden der Wirtschaftsinformatik
Forschen und Publizieren 5. Methoden der Wirtschaftsinformatik 1. Forschungsmethoden 2. Logisch-argumentativ (deduktiv) 3. Statistische Analyseverfahren (quantitativ) 4. Modellbildung (qualitativ) 5. Fallstudien
MehrMethodenlehre. Vorlesung 12. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg
Methodenlehre Vorlesung 12 Prof. Dr., Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg 1 Methodenlehre II Woche Datum Thema 1 FQ Einführung, Verteilung der Termine 1 18.2.15 Psychologie als Wissenschaft
MehrVerfahren zur Skalierung. A. Die "klassische" Vorgehensweise - nach der Logik der klassischen Testtheorie
Verfahren zur Skalierung A. Die "klassische" Vorgehensweise - nach der Logik der klassischen Testtheorie 1. Daten: z. Bsp. Rating-Skalen, sogenannte "Likert" - Skalen 2. Ziele 1. Eine Skalierung von Items
MehrStatistik II. Weitere Statistische Tests. Statistik II
Statistik II Weitere Statistische Tests Statistik II - 19.5.2006 1 Überblick Bisher wurden die Test immer anhand einer Stichprobe durchgeführt Jetzt wollen wir die statistischen Eigenschaften von zwei
MehrStochastik in den Ingenieu rwissenschaften
---_..,.'"--.---------- Christine Müller Liesa Denecke Stochastik in den Ingenieu rwissenschaften Eine Einführung mit R ~ Springer Vieweg 1 Fragestellungen........................................... Teil
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
10. Vorlesung - 2018 Grundbegriffe der Statistik statistische Einheiten = Objekte an denen interessierende Größen erfaßt werden z.b. Bevölkerung einer Stadt; Schüler einer bestimmten Schule; Patienten
MehrMethodenlehre. Vorlesung 11. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg
Methodenlehre Vorlesung 11 Prof. Dr., Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg 1 03.12.13 Methodenlehre I Woche Datum Thema 1 FQ Einführung, Verteilung der Termine 1 25.9.13 Psychologie
MehrStatistische Grundlagen I
Statistische Grundlagen I Arten der Statistik Zusammenfassung und Darstellung von Daten Beschäftigt sich mit der Untersuchung u. Beschreibung von Gesamtheiten oder Teilmengen von Gesamtheiten durch z.b.
Mehr4.1. Nullhypothese, Gegenhypothese und Entscheidung
rof. Dr. Roland Füss Statistik II SS 8 4. Testtheorie 4.. Nullhypothese, Gegenhypothese und Entscheidung ypothesen Annahmen über die Verteilung oder über einzelne arameter der Verteilung eines Merkmals
MehrKapitel 9: Verfahren für Nominaldaten
Kapitel 9: Verfahren für Nominaldaten Eindimensionaler Chi²-Test 1 Zweidimensionaler und Vierfelder Chi²-Test 5 Literatur 6 Eindimensionaler Chi²-Test Berechnen der Effektgröße w² Die empirische Effektgröße
MehrELEMENTARE EINFÜHRUNG IN DIE MATHEMATISCHE STATISTIK
DIETER RASCH ELEMENTARE EINFÜHRUNG IN DIE MATHEMATISCHE STATISTIK MIT 53 ABBILDUNGEN UND 111 TABELLEN ZWEITE, BERICHTIGTE UND ERWEITERTE AUFLAGE s-~v VEB DEUTSCHER VERLAG DER WISSENSCHAFTEN BERLIN 1970
MehrBivariater Zusammenhang in der Vierfeldertafel PEΣO
Bivariater Zusammenhang in der Vierfeldertafel PEΣO 12. Oktober 2001 Zusammenhang zweier Variablen und bivariate Häufigkeitsverteilung Die Bivariate Häufigkeitsverteilung gibt Auskunft darüber, wie zwei
MehrDie ABSOLUTE HÄUFIGKEIT einer Merkmalsausprägung gibt an, wie oft diese in der Erhebung eingetreten ist.
.3. Stochastik Grundlagen Die ABSOLUTE HÄUFIGKEIT einer Merkmalsausprägung gibt an, wie oft diese in der Erhebung eingetreten ist. Die RELATIVE HÄUFIGKEIT einer Merkmalsausprägung gibt an mit welchem Anteil
MehrProf. Dr. Walter F. Tichy Dr. Matthias Müller Sommersemester 2006
Empirische Softwaretechnik Prof. Dr. Walter F. Tichy Dr. Matthias Müller Sommersemester 2006 1 Experiment zur Vererbungstiefe Softwaretechnik: die Vererbungstiefe ist kein guter Schätzer für den Wartungsaufwand
MehrVorschulische Sprachstandserhebungen in Berliner Kindertagesstätten: Eine vergleichende Untersuchung
Spektrum Patholinguistik 7 (2014) 133 138 Vorschulische Sprachstandserhebungen in Berliner Kindertagesstätten: Eine vergleichende Untersuchung Stefanie Düsterhöft, Maria Trüggelmann & Kerstin Richter 1
MehrTeil: lineare Regression
Teil: lineare Regression 1 Einführung 2 Prüfung der Regressionsfunktion 3 Die Modellannahmen zur Durchführung einer linearen Regression 4 Dummyvariablen 1 Einführung o Eine statistische Methode um Zusammenhänge
MehrStatistik K urs SS 2004
Statistik K urs SS 2004 3.Tag Grundlegende statistische Maße Mittelwert (mean) Durchschnitt aller Werte Varianz (variance) s 2 Durchschnittliche quadrierte Abweichung aller Werte vom Mittelwert >> Die
MehrText- und Stilanalyse
Text- und Stilanalyse Problemkreis VI Textsemantik und Textthematik PhDr. Tamara Bučková, Ph.D. Lehrstuhl für Germanistik an der Päd. Fakultät der Karlsuniversität tamara.buckova@pedf.cuni.cz PPP-Struktur
MehrMATHEMATIK 3 STUNDEN
EUROPÄISCHES ABITUR 01 MATHEMATIK 3 STUNDEN DATUM : 11. Juni 01, Vormittag DAUER DER PRÜFUNG : Stunden (10 Minuten) ZUGELASSENE HILFSMITTEL : Prüfung mit technologischem Hilfsmittel 1/5 DE AUFGABE B1 ANALYSIS
Mehr3. Deskriptive Statistik
3. Deskriptive Statistik Eindimensionale (univariate) Daten: Pro Objekt wird ein Merkmal durch Messung / Befragung/ Beobachtung erhoben. Resultat ist jeweils ein Wert (Merkmalsausprägung) x i : - Gewicht
MehrMathematik für Biologen
Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 8. Dezember 2010 Teil V Schließende Statistik 1 Parameterschätzung Erwartungstreue und Konsistenz Maximum-Likelihood
Mehr1 EINLEITUNG Allgemeines Kapitelübersicht Gebrauch dieses Buches Verwenden zusätzlicher Literatur...
Inhaltsverzeichnis 1 EINLEITUNG... 1 1.1 Allgemeines... 1 1.2 Kapitelübersicht... 2 1.3 Gebrauch dieses Buches... 3 1.4 Verwenden zusätzlicher Literatur... 4 DESKRIPTIVE STATISTIK 2 GRUNDLAGEN... 5 2.1
MehrPrimer: Inferenzstatistik 1.0
: 1.0 Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de methodenlehre.com twitter.com/methodenlehre methodenlehre.com/g+ iversity.org/schoolinger Inhalte der nächsten Minuten Die Frage aller Fragen: Ist etwas groß?
MehrT-Test für unabhängige Stichproben
T-Test für unabhängige Stichproben Wir gehen von folgendem Beispiel aus: Wir erheben zwei Zufallstichproben, wobei nur die Probanden der einen Stichprobe einer speziellen experimentellen Behandlung (etwa
Mehr7. Lösungen weitere Übungsaufgaben Statistik für Ingenieure WiSe 16/17
7. Lösungen weitere Übungsaufgaben Statistik für Ingenieure WiSe 16/17 1. Aufgabe: a) Grundgesamtheit sind alle Reifen aus der Produktion von Langstone aus dem Monat März der entsprechenden Reifentypen.
MehrBeurteilende Statistik
Beurteilende Statistik SIGNIFIKANZ UND HYPOTHESENTESTS 12.02.2018 HOLGER WUSCHKE BEURTEILENDE STATISTIK 1 12.02.2018 HOLGER WUSCHKE BEURTEILENDE STATISTIK 2 12.02.2018 HOLGER WUSCHKE BEURTEILENDE STATISTIK
MehrStochastik im Wechselspiel von Intuitionen und Mathematik
Stochastik im Wechselspiel von Intuitionen und Mathematik von Univ. Doz. Dr. Manfred Borovcnik Universität Klagenfurt Wissenschaftsverlag Mannheim/Leipzig/Wien/Zürich Inhaltsverzeichnis Intuitionen und
MehrStatistik I für Betriebswirte Vorlesung 3
Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 3 Dr. Andreas Wünsche TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 15. April 2019 Dr. Andreas Wünsche Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 3 Version: 1. April
MehrStatistik II: Grundlagen und Definitionen der Statistik
Medien Institut : Grundlagen und Definitionen der Statistik Dr. Andreas Vlašić Medien Institut (0621) 52 67 44 vlasic@medien-institut.de Gliederung 1. Hintergrund: Entstehung der Statistik 2. Grundlagen
MehrMarcel Dettling. GdM 2: LinAlg & Statistik FS 2017 Woche 13. Winterthur, 24. Mai Institut für Datenanalyse und Prozessdesign
Marcel Dettling Institut für Datenanalyse und Prozessdesign Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften marcel.dettling@zhaw.ch http://stat.ethz.ch/~dettling Winterthur, 24. Mai 2017 1 Ausblick Wir
Mehr7. Hypothesentests. Ausgangssituation erneut: ZV X repräsentiere einen Zufallsvorgang. X habe die unbekannte VF F X (x)
7. Hypothesentests Ausgangssituation erneut: ZV X repräsentiere einen Zufallsvorgang X habe die unbekannte VF F X (x) Interessieren uns für einen unbekannten Parameter θ der Verteilung von X 350 Bisher:
MehrStatistik für Ingenieure Vorlesung 3
Statistik für Ingenieure Vorlesung 3 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 14. November 2017 3. Zufallsgrößen 3.1 Zufallsgrößen und ihre Verteilung Häufig sind
MehrMehrdimensionale Zufallsvariablen
Mehrdimensionale Zufallsvariablen Im Folgenden Beschränkung auf den diskreten Fall und zweidimensionale Zufallsvariablen. Vorstellung: Auswerten eines mehrdimensionalen Merkmals ( ) X Ỹ also z.b. ω Ω,
MehrStatistische Tests (Signifikanztests)
Statistische Tests (Signifikanztests) [testing statistical hypothesis] Prüfen und Bewerten von Hypothesen (Annahmen, Vermutungen) über die Verteilungen von Merkmalen in einer Grundgesamtheit (Population)
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT DORTMUND Wintersemester 2010/2011 FAKULTÄT STATISTIK Dr. H. Hansen
TECHNISCHE UNIVERSITÄT DORTMUND Wintersemester 2010/2011 FAKULTÄT STATISTIK 11.02.2011 Dr. H. Hansen Klausur für den Bachelorstudiengang zur Vorlesung Statistik für Ökonomen Bitte in Druckschrift ausfüllen
Mehr1. Einführung in die induktive Statistik
Wichtige Begriffe 1. Einführung in die induktive Statistik Grundgesamtheit: Statistische Masse, die zu untersuchen ist, bzw. über die Aussagen getroffen werden soll Stichprobe: Teil einer statistischen
MehrAufgaben zu Kapitel 5:
Aufgaben zu Kapitel 5: Aufgabe 1: Ein Wissenschaftler untersucht, in wie weit die Reaktionszeit auf bestimmte Stimuli durch finanzielle Belohnung zu steigern ist. Er möchte vier Bedingungen vergleichen:
MehrBio- Statistik 1. mit 87 Abbildungen, 40 Tabellen und 102 Beispielen
Bio- Statistik 1 Beschreibende und explorative Statistik - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Zufallsvariablen - Statistische Maßzahlen - Wichtige Verteilungen - Beurteilende Statistik - Vertrauensintervalle
MehrBrückenkurs Statistik für Wirtschaftswissenschaften
Peter von der Lippe Brückenkurs Statistik für Wirtschaftswissenschaften Weitere Übungsfragen UVK Verlagsgesellschaft mbh Konstanz Mit UVK/Lucius München UVK Verlagsgesellschaft mbh Konstanz und München
MehrMathematische und statistische Methoden II
Prof. Dr. G. Meinhardt 6. Stock, Wallstr. 3 (Raum 06-206) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung und nach der Vorlesung. Mathematische und statistische Methoden II Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de
MehrDas Frühwarnsystem für die. Das Frühwarnsystem für die Ausliefer-Produkt-Audits (APA) (APA)
Das Frühwarnsystem für die Das Frühwarnsystem für die Ausliefer-Produkt-Audits (APA) (APA) Das Frühwarnsystem für die Ausliefer-Produkt-Audits (APA) Gliederung: Auswertung der APA-Daten Datengrundlage
MehrDimensionen. Mathematik. Grundkompetenzen. für die neue Reifeprüfung
Dimensionen Mathematik 7 GK Grundkompetenzen für die neue Reifeprüfung Inhaltsverzeichnis Buchkapitel Inhaltsbereiche Seite Komplexe Zahlen Algebra und Geometrie Grundbegriffe der Algebra (Un-)Gleichungen
MehrAngewandte Statistik 1
Angewandte Statistik 1 Beschreibende und Explorative Statistik - Wahrscheinlichkeitsrechnung - Zufallsvariablen und Statistische Maßzahlen -Wichtige Verteilungen - Beurteilende Statistik -Vertrauensintervalle
MehrMathematische und statistische Methoden II
Methodenlehre e e Prof. Dr. G. Meinhardt 6. Stock, Wallstr. 3 (Raum 06-06) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung und nach der Vorlesung. Mathematische und statistische Methoden II Dr. Malte Persike
MehrStatistik II Übung 4: Skalierung und asymptotische Eigenschaften
Statistik II Übung 4: Skalierung und asymptotische Eigenschaften Diese Übung beschäftigt sich mit der Skalierung von Variablen in Regressionsanalysen und mit asymptotischen Eigenschaften von OLS. Verwenden
Mehr2-Stichprobentest für Anteilswerte
-Stichprobentest für Anteilswerte Wir analysieren den Anteilswert (Prozentsatz) für ein interessierendes Ereignis in zwei verschiedenen Grundgesamtheiten (π, π ) Ziel: Auf der Basis von Stichprobenerhebungen
MehrTrim Size: 176mm x 240mm Lipow ftoc.tex V1 - March 9, :34 P.M. Page 11. Über die Übersetzerin 9. Einleitung 19
Trim Size: 176mm x 240mm Lipow ftoc.tex V1 - March 9, 2016 6:34 P.M. Page 11 Inhaltsverzeichnis Über die Übersetzerin 9 Einleitung 19 Was Sie hier finden werden 19 Wie dieses Arbeitsbuch aufgebaut ist
MehrNachklausur zur Vorlesung. Statistik für Studierende der Biologie
Institut für Mathematische Stochastik WS 1999/2000 Universität Karlsruhe 11. Mai 2000 Dr. Bernhard Klar Nachklausur zur Vorlesung Statistik für Studierende der Biologie Bearbeitungszeit: 90 Minuten Name:
MehrZusammenfassung 11. Sara dos Reis.
Zusammenfassung 11 Sara dos Reis sdosreis@student.ethz.ch Diese Zusammenfassungen wollen nicht ein Ersatz des Skriptes oder der Slides sein, sie sind nur eine Sammlung von Hinweise zur Theorie, die benötigt
MehrSo berechnen Sie einen Schätzer für einen Punkt
htw saar 1 EINFÜHRUNG IN DIE STATISTIK: SCHÄTZEN UND TESTEN htw saar 2 Schätzen: Einführung Ziel der Statistik ist es, aus den Beobachtungen eines Merkmales in einer Stichprobe Rückschlüsse über die Verteilung
MehrVU mathematische methoden in der ökologie: räumliche verteilungsmuster 1/5 h.lettner /
VU mathematische methoden in der ökologie: räumliche verteilungsmuster / h.lettner / Analyse räumlicher Muster und Verteilungen Die Analyse räumlicher Verteilungen ist ein zentrales Gebiet der ökologischen
MehrDeskriptive Beschreibung linearer Zusammenhänge
9 Mittelwert- und Varianzvergleiche Mittelwertvergleiche bei k > 2 unabhängigen Stichproben 9.4 Beispiel: p-wert bei Varianzanalyse (Grafik) Bedienungszeiten-Beispiel, realisierte Teststatistik F = 3.89,
MehrGrundlagen der Statistik
www.nwb.de NWB Studium Betriebswirtschaft Grundlagen der Statistik Band 2: Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik Von Professor Dr. Jochen Schwarze 9., vollständig überarbeitete Auflage STUDIUM
MehrPopulation und Stichprobe Wahrscheinlichkeitstheorie II
Population und Stichprobe Wahrscheinlichkeitstheorie II 5. Sitzung 1 S. Peter Schmidt 2003 1 Stichprobenziehung als Zufallsexperiment Definition Stichprobe: Teilmenge der Elemente der Grundgesamtheit bzw.
MehrStichprobenverteilung bei unterschiedlichen Auswahlsätzen
Stichprobenverteilung bei unterschiedlichen Auswahlsätzen Begleitende Unterlagen zur Übung Induktive Statistik Michael Westermann Universität Essen Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung.......................................................
MehrInhaltsverzeichnis DESKRIPTIVE STATISTIK. 1 Grundlagen Grundbegriffe Skalen... 15
Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen... 13 1.1 Grundbegriffe...13 1.2 Skalen... 15 DESKRIPTIVE STATISTIK 2 Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen...16 2.1 Häufigkeiten... 16 2.1.1 Grundbegriffe... 16 2.1.2
MehrBeispiel für Gütefunktionen Rechtsseitiger Test (µ 0 = 500) zum Signifikanzniveau α = 0.10
6 Hypothesentests Gauß-Test für den Mittelwert bei bekannter Varianz 6.3 Beispiel für Gütefunktionen Rechtsseitiger Test (µ 0 = 500) zum Signifikanzniveau α = 0.10 G(µ) 0 α 0. 0.4 0.6 0.8 1 n = 10 n =
MehrPrüfung aus Statistik 2 für SoziologInnen
Prüfung aus Statistik 2 für SoziologInnen 11. Oktober 2013 Gesamtpunktezahl =80 Name in Blockbuchstaben: Matrikelnummer: Wissenstest (maximal 16 Punkte) Kreuzen ( ) Sie die jeweils richtige Antwort an.
MehrRelAtive SpecTrAl (RASTA) Processing of Speech
RelAtive SpecTrAl (RASTA) Processing of Speech Paul Glad Mihai 23.11.06 Gliederung Einleitung Wieso RASTA? RASTA erläutert Probleme Modulationsspektrum von Sprache Methode RASTA erweitert Lin-Log Rasta
MehrStatistik II. IV. Hypothesentests. Martin Huber
Statistik II IV. Hypothesentests Martin Huber 1 / 22 Übersicht Weitere Hypothesentests in der Statistik 1-Stichproben-Mittelwert-Tests 1-Stichproben-Varianz-Tests 2-Stichproben-Tests Kolmogorov-Smirnov-Test
MehrParametrische vs. Non-Parametrische Testverfahren
Parametrische vs. Non-Parametrische Testverfahren Parametrische Verfahren haben die Besonderheit, dass sie auf Annahmen zur Verteilung der Messwerte in der Population beruhen: die Messwerte sollten einer
Mehr1 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung Wahrscheinlichkeitsräume. Ein erster mathematischer Blick auf Zufallsexperimente...
Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung 1 1.1 Wahrscheinlichkeitsräume Ein erster mathematischer Blick auf Zufallsexperimente.......... 1 1.1.1 Wahrscheinlichkeit, Ergebnisraum,
MehrExecutive Summary. Bachelorarbeit Universität Zürich 2012
I Executive Summary Die Verhaltensökonomie entdeckte in den letzten Jahren vermehrt verzerrte Verhaltensweisen, die dazu beitragen, dass sich Menschen auf Finanzmärkten teilweise irrational verhalten.
Mehr2 Wiederholung statistischer Grundlagen Schließende Statistik empirischen Information aus Stichprobenrealisation x von X
Hypothesentests Bisher betrachtet: Punkt- bzw. Intervallschätzung des unbekannten Mittelwerts Hierzu: Verwendung der 1 theoretischen Information über Verteilung von X empirischen Information aus Stichprobenrealisation
MehrBei näherer Betrachtung des Diagramms Nr. 3 fällt folgendes auf:
18 3 Ergebnisse In diesem Kapitel werden nun zunächst die Ergebnisse der Korrelationen dargelegt und anschließend die Bedingungen der Gruppenbildung sowie die Ergebnisse der weiteren Analysen. 3.1 Ergebnisse
MehrTheorie Parameterschätzung Ausblick. Schätzung. Raimar Sandner. Studentenseminar "Statistische Methoden in der Physik"
Studentenseminar "Statistische Methoden in der Physik" Gliederung 1 2 3 Worum geht es hier? Gliederung 1 2 3 Stichproben Gegeben eine Beobachtungsreihe x = (x 1, x 2,..., x n ): Realisierung der n-dimensionalen
Mehr29 Schätzung von Erwartungswert und Varianz
29 Schätzung von Erwartungswert und Varianz Jörn Loviscach Versionsstand: 21. September 2013, 15:55 Die nummerierten Felder sind absichtlich leer, zum Ausfüllen beim Ansehen der Videos: http://www.j3l7h.de/videos.html
MehrAllgemeines zu Tests. Statistische Hypothesentests
Statistische Hypothesentests Allgemeines zu Tests Allgemeines Tests in normalverteilten Grundgesamtheiten Asymptotische Tests Statistischer Test: Verfahren Entscheidungsregel), mit dem auf Basis einer
Mehr13 Mehrdimensionale Zufallsvariablen Zufallsvektoren
3 Mehrdimensionale Zufallsvariablen Zufallsvektoren Bisher haben wir uns ausschließlich mit Zufallsexperimenten beschäftigt, bei denen die Beobachtung eines einzigen Merkmals im Vordergrund stand. In diesem
MehrMichalski DLD80 Ästhetik
Michalski DLD80 Ästhetik 1565 2008 00104 23-04-2010 WIEDERHOLUNG Baumgartens Ästhetik hat nicht nur eine theoretische, sondern auch eine praktische Absicht. Definition der Ästhetik (im Unterschied zur
MehrINGENIEUR-STATISTIK DR. JOSEF HEINHOLD DR. KARL-WALTER GAEDE R. OLDENBOURG VERLAG MÜNCHEN WIEN 1979
INGENIEUR-STATISTIK DR. JOSEF HEINHOLD o. Professor für Angewandte Mathematik und Mathematische Statistik an der Technischen Universität München DR. KARL-WALTER GAEDE o. Professor für Mathematische Statistik
MehrProbleme und Möglichkeiten der Behandlung der bedingten Wahrscheinlichkeit
Hans-Dieter Sill, Universität Rostock Probleme und Möglichkeiten der Behandlung der bedingten Wahrscheinlichkeit 1. Der Begriff der bedingte Wahrscheinlichkeit in Planungsdokumenten 2. Eine Prozessbetrachtung
MehrGrundgesamtheit, Merkmale, Stichprobe. Eigenschaften der Stichprobe. Klasseneinteilung, Histogramm. Arithmetisches Mittel, empirische Varianz
- 1 - Grundgesamtheit, Merkmale, Stichprobe Dimension, Umfang Skalierung Eigenschaften der Stichprobe kennzeichnende Größen Eigenschaften der Stichprobe kennzeichnende Größen Punktediagramm, Regressionsgerade,
Mehr1 GRUNDLAGEN Grundbegriffe Skalen...15
Inhaltsverzeichnis 1 GRUNDLAGEN...13 1.1 Grundbegriffe...13 1.2 Skalen...15 DESKRIPTIVE STATISTIK 2 EINDIMENSIONALE HÄUFIGKEITSVERTEILUNGEN...16 2.1 Häufigkeiten...16 2.1.1 Grundbegriffe...16 2.1.2 Klassieren
MehrForschungsmethoden VORLESUNG WS 2017/2018
Forschungsmethoden VORLESUNG WS 2017/2018 SOPHIE LUKES Überblick Letzte Woche: Messen Heute: Hypothesen Warum Hypothesen? Menschliches Erleben und Verhalten? Alltag vs. Wissenschaft Alltagsvermutung Wissenschaftliche
MehrMathematik für Biologen
Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 20. Januar 2011 1 Der F -Test zum Vergleich zweier Varianzen 2 Beispielhafte Fragestellung Bonferroni-Korrektur
MehrTHEORIE UND PRAXIS. Mag. Ruben Kulcsar. Eine Analyse persönlicher Konstrukte von Wirtschaftspädagogik-Studierenden. 21. April 2017
THEORIE UND PRAXIS Eine Analyse persönlicher Konstrukte von Wirtschaftspädagogik-Studierenden Mag. Ruben Kulcsar 1. April 017 Wir wissen: Lehramtsstudierende glauben mit theoretischen Lehrinhalten in der
MehrIn einem mathematischen Modell wird dies beschrieben durch einen funktionalen Zusammenhang: x = f (t).
Aktueller Überblick 0 Einführende Worte ( ) 1 Geschichtlicher Überblick ( ) 2 Zufall 3 Perfekte Sicherheit und ihre Grenzen 4 Angriffsszenarien 5 Der komplexitätstheoretische Ansatz 6 Pseudozufallsgeneratoren
MehrEin- und Zweistichprobentests
(c) Projekt Neue Statistik 2003 - Lernmodul: Ein- Zweistichprobentests Ein- Zweistichprobentests Worum geht es in diesem Modul? Wiederholung: allgemeines Ablaufschema eines Tests Allgemeine Voraussetzungen
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.
MehrAnalytische Statistik: Varianzanpassungstest, Varianzhomogenitätstest. Statistische Methoden in der Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2008/09
Analytische Statistik: Varianzanpassungstest, Varianzhomogenitätstest Statistische Methoden in der Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2008/09 Varianzanpassungstest Untersuchung der Streuung einer bzw.
MehrProbleme bei reinen Strategien. Nash Gleichgewichte in gemischten Strategien Kopf 1, 1 1, 1 Zahl 1, 1 1, 1. Gemischte Strategien
Probleme bei reinen Strategien Bisher hatten wir angenommen, daß sich jeder Spieler b auf genau eine Strategie S b S b festlegt. Das ist nicht immer plausibel. Nash Gleichgewichte in gemischten Strategien
MehrTeilklausur des Moduls Kurs 42221: Vertiefung der Statistik
Name, Vorname Matrikelnummer Teilklausur des Moduls 32741 Kurs 42221: Vertiefung der Statistik Datum Termin: 21. März 2014, 14.00-16.00 Uhr Prüfer: Univ.-Prof. Dr. H. Singer Vertiefung der Statistik 21.3.2014
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
MehrForschungsstatistik I
Prof. Dr. G. Meinhardt. Stock, Taubertsberg R. 0-0 (Persike) R. 0-1 (Meinhardt) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung Forschungsstatistik I Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de http://psymet0.sowi.uni-mainz.de/
MehrMethodenlehre. Vorlesung 10. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg
Methodenlehre Vorlesung 10 Prof. Dr., Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg 1 Methodenlehre I Woche Datum Thema 1 FQ Einführung, Verteilung der Termine 1 25.9.13 Psychologie als Wissenschaft
Mehr