Rechnernutzung in der Physik Teil 3 Statistische Methoden der Datenanalyse
|
|
- Clara Raske
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Rechnernutzung in der Phsik Teil 3 Statistische Methoden der Datenanalse Karlsruher Institut für Technologie Ulrich Husemann Institut für Eperimentelle Kernphsik, Karlsruher Institut für Technologie P(n;ν) n Pseudo-Eperiments S+B 68% B KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft Obs Test Statistic [-ln(q)]
2 Literaturhinweise G. Cowan: Statistical Data Analsis, Oford (997) G. Bohm, G. Zech: Einführung in Statistik und Messwertanalse für Phsiker, DESY E-Buch (6) R. J. Barlow: Statistics: A Guide to the Use of Statistical Methods in the Phsical Sciences, Wile (989) S. Brandt: Datenanalse, Spektrum (999) V. Blobel, E. Lohrmann: Statistische und numerische Methoden der Datenanalse, Teubner (998) F. James: Statistical Methods in Eperimental Phsics, World Scientific (6) Rechnernutzung in der Phsik (). Vorlesung
3 Kurze Wiederholung ROOT: Beispiel für Analseumgebung aus der Teilchenphsik Grundlagen der Statistik Grundlage der Wahrscheinlichkeitstheorie: Kolmogorov-Aiome Zwei Denkschulen: (klassische) frequentistische Statistik vs. Baes sche Statistik Satz von Baes: Verhältnis bedingter Wahrscheinlichkeiten P(A B) = P(B A) P(A) P(B) Zufallsvariable: reelle Variable, die abhängig vom Zufall verschiedene Werte annehmen kann (diskret oder kontinuierlich), Wahrscheinlichkeitsraum S umfasst alle erlaubten Werte von 3 Rechnernutzung in der Phsik (). Vorlesung
4 Kapitel 3. Grundlagen der Statistik 4
5 PDFs und CDFs Poisson PDF Gaussian PDF Poisson CDF Gaussian CDF Rechnernutzung in der Phsik (). Vorlesung
6 Quantile.4 Gaussian PDF Gaussian CDF Quantiles of Gaussian PDF Rechnernutzung in der Phsik (). Vorlesung
7 Median, Mittelwert, Modus Beispiel: Landauverteilung (beschreibt z. B. Energieverlust von hochenergetischen Teilchen in dünnen Materieschichten).5. Truncated Landau PDF Modus Median Mittelwert hlandau Entries Mean 3.46 RMS.9 Modus:.78 Mittelwert: 3.4 Median: Rechnernutzung in der Phsik (). Vorlesung
8 Zweidimensionale Verteilungen Beispiel: Multivariate Gaußverteilung (Def. später) 4 D PDF f(,).4.3 Randverteilung Marginal PDF f () Tet Randverteilung Marginal PDF f () Conditional Bedingte PDF.4. f( = ) Rechnernutzung in der Phsik (). Vorlesung
9 Korrelationen Positive Korrelation Negative Korrelation σ =.64 σ = Unkorreliert, aber nicht unabhaengig! Events / (.. ) Parabel Gaußfunktion: σ = Rechnernutzung in der Phsik (). Vorlesung
10 der Papenstraße das Kunsts Jürgen Goertz an Friedrich ifttafel erläutert:»denkmal nomen und Geodäten Fried846). F. W. Bessel arbeitete Papenstraße 6 von 799 bis m bis 8 an der Sternwarte nigungen und Baulandumlegungen zuständig, kodifiziert später im Umlegungsgesetz von 93. Es wurden zahlreiche Unschädlichkeitszeugnisse bearbeitet, begründet im Ausführungsgesetz zum BGB. Schon seit 873 war das Amt für die Schätzung der Gebäude für Zwecke der Versicherung gegen Brandschaden zuständig, seit 95 gesetzlich besonders geregelt als Schätzungsamt ein Gauß als Landvermesser Abb. 4: Dreieckskette auf dem -DM-Schein Rechnernutzung in der Phsik (). Vorlesung
Statistische Methoden der Datenanalyse
Statistische Methoden der Datenanalyse Vorlesung im Sommersemester 2008 H. Kolanoski Humboldt-Universität zu Berlin Inhaltsverzeichnis Literaturverzeichnis iii 1 Grundlagen der Statistik 3 1.1 Wahrscheinlichkeit............................
MehrAnpassungsrechnungen mit kleinsten Quadraten und Maximum Likelihood
Anpassungsrechnungen mit kleinsten Quadraten und Maximum Likelihood KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE (KIT) 0 KIT 06.01.2012 Universität des Fabian Landes Hoffmann Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum
MehrStatistik, Datenanalyse und Simulation
Dr. Michael O. Distler distler@kph.uni-mainz.de Mainz, 13. Juli 2011 Ziel der Vorlesung Vermittlung von Grundkenntnissen der Statistik, Simulationstechnik und numerischen Methoden (Algorithmen) Aufgabe:
MehrRechnernutzung in der Physik Teil 3 Statistische Methoden der Datenanalyse
Rechnernutzung in der Physik Teil 3 Statistische Methoden der Datenanalyse Karlsruher Institut für Technologie Ulrich Husemann Institut für Experimentelle Kernphysik, Karlsruher Institut für Technologie
MehrRechnernutzung in der Physik Teil 3 Statistische Methoden der Datenanalyse
Rechnernutzung in der Physik Teil 3 Statistische Methoden der Datenanalyse Karlsruher Institut für Technologie Ulrich Husemann Institut für Experimentelle Kernphysik, Karlsruher Institut für Technologie
MehrRechnernutzung in der Physik Teil 3 Statistische Methoden der Datenanalyse
Rechnernutzung in der Physik Teil 3 Statistische Methoden der Datenanalyse Karlsruher Institut für Technologie Ulrich Husemann Institut für Experimentelle Kernphysik, Karlsruher Institut für Technologie
MehrStatistische Methoden der Datenanalyse
Statistische Methoden der Datenanalyse Vorlesung im Sommersemester 2002 H. Kolanoski Humboldt-Universität zu Berlin Inhaltsverzeichnis Literaturverzeichnis iii 1 Grundlagen der Statistik 3 1.1 Wahrscheinlichkeit..................................
MehrNumerische Methoden und Algorithmen in der Physik
Numerische Methoden und Algorithmen in der Physik Hartmut Stadie, Christian Autermann 08.01.2009 Numerische Methoden und Algorithmen in der Physik Hartmut Stadie 1/ 32 Einführung Wahrscheinlichkeit Verteilungen
MehrStatistische Methoden der Datenanalyse
Aktuelle Probleme der experimentellen Teilchenphysik (Modul P23.1.2b) Statistische Methoden der Datenanalyse Ulrich Husemann Humboldt-Universität zu Berlin Wintersemester 2010/2011 Vorstellung Vorlesung:
MehrAnpassungsrechnungen mit kleinsten Quadraten und Maximum Likelihood
Anpassungsrechnungen mit kleinsten Quadraten und Maximum Likelihood Hauptseminar - Methoden der experimentellen Teilchenphysik WS 2011/2012 Fabian Hoffmann 2. Dezember 2011 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung
MehrEinige Konzepte aus der Wahrscheinlichkeitstheorie (Review)
Einige Konzepte aus der Wahrscheinlichkeitstheorie (Review) 1 Diskrete Zufallsvariablen (Random variables) Eine Zufallsvariable X(c) ist eine Variable (genauer eine Funktion), deren Wert vom Ergebnis c
MehrStatistische Methoden der Datenanalyse
Statistische Methoden der Datenanalyse Professor Markus Schumacher Freiburg / Sommersemester 2009 Motivation Syllabus Informationen zur Vorlesung Literatur Organisation der Übungen und Scheinkriterium
MehrEinige Konzepte aus der Wahrscheinlichkeitstheorie (Wiederh.)
Einige Konzepte aus der Wahrscheinlichkeitstheorie (Wiederh.) 1 Zusammenfassung Bedingte Verteilung: P (y x) = P (x, y) P (x) mit P (x) > 0 Produktsatz P (x, y) = P (x y)p (y) = P (y x)p (x) Kettenregel
MehrStatistics, Data Analysis, and Simulation SS 2017
Statistics, Data Analysis, and Simulation SS 2017 08.128.730 Statistik, Datenanalyse und Simulation Dr. Michael O. Distler Mainz, 4. Mai 2017 Dr. Michael O. Distler
MehrÜbungsklausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeit und Regression Thema: Wahrscheinlichkeit. Übungsklausur Wahrscheinlichkeit und Regression
Übungsklausur Wahrscheinlichkeit und Regression 1. Welche der folgenden Aussagen treffen auf ein Zufallsexperiment zu? a) Ein Zufallsexperiment ist ein empirisches Phänomen, das in stochastischen Modellen
MehrPhilipp Sibbertsen Hartmut Lehne. Statistik. Einführung für Wirtschafts- und. Sozialwissenschaftler. 2., überarbeitete Auflage. 4^ Springer Gabler
Philipp Sibbertsen Hartmut Lehne Statistik Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler 2., überarbeitete Auflage 4^ Springer Gabler Inhaltsverzeichnis Teil I Deskriptive Statistik 1 Einführung
MehrVerfahren zur Datenanalyse gemessener Signale
Verfahren zur Datenanalyse gemessener Signale Dr. rer. nat. Axel Hutt Vorlesung 4 zum Übungsblatt Aufgabe 1: sin( (f 3Hz)5s) sin( (f +3Hz)5s) X T (f) 1 i f 3Hz f +3Hz Nullstellen: T=5s: T=1s: f=3hz+2/5s,
MehrSTATISTISCHE METHODEN UND IHRE ANWENDUNGEN
STATISTISCHE METHODEN UND IHRE ANWENDUNGEN Von Dr. rer. nat. Erwin Kreyszig o. Professor für Statistik an der Universität Karlsruhe mit 82 Abbildungen und zahlreichen Tabellen Vierter, unveränderter Nachdruck
MehrUnabhängigkeit von Zufallsvariablen
Unabhängigkeit von Zufallsvariablen Seminar Gegenbeispiele in der Wahrscheinlichkeitstheorie Pascal Beckedorf 12. November 2012 Pascal Beckedorf Unabhängigkeit von Zufallsvariablen 12. November 2012 1
MehrInhaltsverzeichnis. Vorwort 13. Teil I Beschreibende Statistik 17. Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19
Inhaltsverzeichnis Vorwort 13 Teil I Beschreibende Statistik 17 Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19 1.1 Statistische Einheiten und Grundgesamtheiten 19 1.2 Merkmale und Merkmalsausprägungen
MehrMehrdimensionale Verteilungen und Korrelation
Vorlesung: Computergestützte Datenauswertung Mehrdimensionale Verteilungen und Korrelation Günter Quast Fakultät für Physik Institut für Experimentelle Kernphysik SS '17 KIT Die Forschungsuniversität in
MehrStatistik für NichtStatistiker
Statistik für NichtStatistiker Zufall und Wahrscheinlichkeit von Prof. Dr. Karl Bosch 5., verbesserte Auflage R. Oldenbourg Verlag München Wien Inhaltsverzeichnis 1. ZufalLsexperimente und zufällige Ereignisse
MehrStatistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis ST?
Statistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis ST? Vorwort 13 Teil I Beschreibende Statistik 17 Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19 1.1 Statistische Einheiten und Grundgesamtheiten
MehrRechnernutzung in der Physik
Rechnernutzung in der Physik Teil 3 Statistische Methoden in der Datenanalyse Roger Wolf 15. Dezember 215 INSTITUTE OF EXPERIMENTAL PARTICLE PHYSICS (IEKP) PHYSICS FACULTY KIT University of the State of
MehrStatistik mit und ohne Zufall
Christoph Weigand Statistik mit und ohne Zufall Eine anwendungsorientierte Einführung Mit 118 Abbildungen und 10 Tabellen Physica-Verlag Ein Unternehmen von Springer Inhaltsverzeichnis Teil I Deskriptive
MehrInhaltsverzeichnis. Teil I Einführung
Teil I Einführung 1 Was ist Statistik?... 3 1.1 Der Begriff Statistik..................................... 3 1.2 Wozu Statistik?......................................... 4 1.3 Grundbegriffe...........................................
MehrRechnernutzung in der Physik
Rechnernutzung in der Physik Vorlesung: Block 3: Datenanalyse Günter Quast http://www.ekp.kit.edu/~quast Fakultät für Physik Institut für Experimentelle Kernphysik WS 2013/14 Statistische Methoden der
MehrStatistics, Data Analysis, and Simulation SS 2017
Mainz, 8. Juni 2017 Statistics, Data Analysis, and Simulation SS 2017 08.128.730 Statistik, Datenanalyse und Simulation Dr. Michael O. Distler Dr. Michael O. Distler
MehrStatistik im Klartext Für Psychologen, Wirtschaftsund Sozialwissenschaftler. Fabian Heimsch Rudolf Niederer Peter Zöfel
Statistik im Klartext Für Psychologen, Wirtschaftsund Sozialwissenschaftler 2., aktualisierte und erweiterte Aulage Fabian Heimsch Rudolf Niederer Peter Zöfel Statistik im Klartext - PDF Inhaltsverzeichnis
MehrStatistics, Data Analysis, and Simulation SS 2017
Statistics, Data Analysis, and Simulation SS 2017 08.128.730 Statistik, Datenanalyse und Simulation Dr. Michael O. Distler Mainz, May 29, 2017 Dr. Michael O. Distler
MehrDatenanalyse. (PHY231) Herbstsemester Olaf Steinkamp
Datenanalyse (PHY31) Herbstsemester 015 Olaf Steinkamp 36-J- olafs@physik.uzh.ch 044 63 55763 Einführung, Messunsicherheiten, Darstellung von Messdaten Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung und
MehrInhalt. I. Deskriptive Statistik Einführung Die Grundgesamtheit Merkmale und Verteilungen Tabellen und Grafiken...
I. Deskriptive Statistik 1 1. Einführung 3 1.1. Die Grundgesamtheit......................... 5 1.2. Merkmale und Verteilungen..................... 6 1.3. Tabellen und Grafiken........................ 10
MehrNumerische Methoden und Algorithmen in der Physik
Numerische Methoden und Algorithmen in der Physik Hartmut Stadie, Christian Autermann 15.01.2009 Numerische Methoden und Algorithmen in der Physik Christian Autermann 1/ 47 Methode der kleinsten Quadrate
MehrFormelsammlung: Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
Formelsammlung: Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel 1: Deskriptive und explorative Statistik Empirische Verteilungsfkt (S15): Quantile (S24): Bei Typ7 1.Pkt = 0 Danach 1/(n-1) Median (S24):
MehrKapitel 2. Wahrscheinlichkeit (wird heute behandelt) Kapitel 2. Wahrscheinlichkeit
Teil I: Wahrscheinlichkeitstheorie 1 Kapitel 2. Wahrscheinlichkeit (wird heute behandelt) Kapitel 3: Bedingte Wahrscheinlichkeit Kapitel 4: Zufallsvariablen Kapitel 5: Erwartungswerte, Varianz, Kovarianz
MehrZusatzmaterial zur Vorlesung Statistik II
Zusatzmaterial zur Vorlesung Statistik II Dr. Steffi Höse Professurvertretung für Ökonometrie und Statistik, KIT Wintersemester 2011/2012 (Fassung vom 15.11.2011, DVI- und PDF-Datei erzeugt am 15. November
MehrArbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik
Helge Toutenburg Michael Schomaker Malte Wißmann Christian Heumann Arbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik Zweite, aktualisierte und erweiterte Auflage 4ü Springer Inhaltsverzeichnis 1. Grundlagen
MehrZusammenfassung: diskrete und stetige Verteilungen. Woche 4: Gemeinsame Verteilungen. Zusammenfassung: diskrete und stetige Verteilungen
Zusammenfassung: e und e Verteilungen Woche 4: Gemeinsame Verteilungen Wahrscheinlichkeitsverteilung p() Wahrscheinlichkeitsdichte f () WBL 15/17, 11.05.2015 Alain Hauser P(X = k
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
MehrDatenanalyse. (PHY231) Herbstsemester Olaf Steinkamp
Datenanalyse (PHY23) Herbstsemester 207 Olaf Steinkamp 36-J-05 olafs@physik.uzh.ch 044 63 55763 Vorlesungsprogramm Einführung, Messunsicherheiten, Darstellung von Messdaten Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung
MehrDie Maximum-Likelihood-Methode
Vorlesung: Computergestützte Datenauswertung Die Maximum-Likelihood-Methode Günter Quast Fakultät für Physik Institut für Experimentelle Kernphysik SS '17 KIT Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
MehrStatistische Methoden der VWL und BWL
Statistische Methoden der VWL und BWL 13., aktualisierte Auflage Theorie und Praxis 5., aktualisierte Auflage Josef Schira Statistische Methoden der VWL und BWL - PDF Inhaltsverzeichnis Statistische Methoden
MehrI Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen...
Inhaltsverzeichnis I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume......................... 1 2 Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit........... 7 3 Reellwertige Zufallsvariablen........................
MehrStatistics, Data Analysis, and Simulation SS 2015
Mainz, June 11, 2015 Statistics, Data Analysis, and Simulation SS 2015 08.128.730 Statistik, Datenanalyse und Simulation Dr. Michael O. Distler Dr. Michael O. Distler
Mehr1 Einleitung und Grundlagen 1
Inhaltsverzeichnis Vorwort vii 1 Einleitung und Grundlagen 1 1.1 Einführende Beispiele 1 1.2 Statistischer Prozess 2 1.3 Grundlagen 2 1.4 Unterscheidung von Merkmalen 3 1.4.1 Skalenniveaus 3 1.4.2 Stetige
MehrStatistische Methoden der VWL und BWL
Josef Schira Statistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis 2., überarbeitete Auflage FB Mathematik TU Darmstadt 58368164 PEARSON Studium ein Imprintvon Pearson Education München Boston San Francisco
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,
MehrTeil VI. Gemeinsame Verteilungen. Lernziele. Beispiel: Zwei Würfel. Gemeinsame Verteilung
Zusammenfassung: diskrete und stetige Verteilungen Woche 4: Verteilungen Patric Müller diskret Wahrscheinlichkeitsverteilung p() stetig Wahrscheinlichkeitsdichte f ()
MehrZufallsvariablen. f(x) dx = 1. Die stetige Zufallsvariable X wird also durch seine Dichtefunktion beschrieben. P(c < X < d) =
Diskrete Sei X stetig auf (a,b), wobei a, b unendlich sein können, a x 0 < x 1 b P(X = x 0 ) = 0, P(x 0 < X < x 1 ) > 0 (wenn f > 0). Die Funktion f heißt Dichtefunktion (von X) falls: 1. f(x) 0, a < x
MehrStatistik... formeln für Dummies
Timm Si99 Statistik... formeln für Dummies Fachkorrektur tlon Christoph Maas und Joachim Gaukel WILEY WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA lnhaftsllerzeichnis Einleitun9 17 Teil I Formeln aus der beschreibenden
MehrDatenanalyse. (PHY231) Herbstsemester Olaf Steinkamp
Datenanalyse (PHY231) Herbstsemester 2015 Olaf Steinkamp 36-J-22 olafs@physik.uzh.ch 044 63 55763 Vorlesungsprogramm Einführung, Messunsicherheiten, Darstellung von Messdaten Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung
MehrP (X = 2) = 1/36, P (X = 3) = 2/36,...
2.3 Zufallsvariablen 2.3 Zufallsvariablen Meist sind die Ereignisse eines Zufallseperiments bereits reelle Zahlen. Ist dies nicht der Fall, kann man Ereignissen eine reelle Zahl zuordnen. Zum Beispiel
MehrData do not speak for themselves! We don t just tabulate data, we analyze data. Ulrich Husemann. Data Analysis
Data do not speak for themselves! We don t just tabulate data, we analyze data. We gather data so they may speak for or against existing hypotheses, and guide the formation of new hypotheses. Rechnernutzung
MehrStatistische Methoden in den Umweltwissenschaften
Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften Stetige und diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen Lageparameter Streuungsparameter Diskrete und stetige Zufallsvariablen Eine Variable (oder Merkmal
MehrChristine Duller. Einfuhrung in die Statistik. mit EXCEL und SPSS. Ein anwendungsorientiertes. Lehr- und Arbeitsbuch. 3., uberarbeitete Auflage
Christine Duller Einfuhrung in die Statistik mit EXCEL und SPSS Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch 3., uberarbeitete Auflage 4^ Springer Gabler Inhaltsverzeichnis Teil I Einfiihrung 1 Was
MehrBiostatistik, Sommer 2017
1/51 Biostatistik, Sommer 2017 Wahrscheinlichkeitstheorie: Verteilungen, Kenngrößen Prof. Dr. Achim Klenke http://www.aklenke.de 8. Vorlesung: 09.06.2017 2/51 Inhalt 1 Verteilungen Normalverteilung Normalapproximation
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 II Woche Datum Thema 1 FQ Einführung, Verteilung der Termine 1 18.2.15 Psychologie als Wissenschaft
MehrStatistik, Datenanalyse und Simulation
Dr. Michael O. Distler distler@kph.uni-mainz.de Mainz, 19. April 2011 Vita Dr. Michael O. Distler 1965 geboren in Würzburg 1984 Abitur in Diez/Lahn 10/1984 Wehrdienst ab 1985 Studium der Physik in Mainz
MehrPrüfungsfächer: Die Prüfung erstreckt sich auf die folgenden Prüfungsfächer: Maß- und Integrationstheorie Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik
B Zulassungsprüfung in Stochastik Zielsetzung: Durch die Zulassungsprüfung in Stochastik soll der Nachweis geführt werden, dass die Bewerber über solide Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und
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
MehrStatistik für. von. Prof. Dr. Josef Bleymüller. und. Prof. Dr. Rafael Weißbach. sowie. Dr. Günther Gehlert. und. Prof. Dr.
Statistik für Wirtschaftswissenschaftler von Prof. Dr. Josef Bleymüller und Prof. Dr. Rafael Weißbach sowie Dr. Günther Gehlert und Prof. Dr. Herbert Gülicher bei früheren Auflagen 17., überarbeitete Auflage
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik
Karl Mosler Friedrich Schmid Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Vierte, verbesserte Auflage Springer Inhaltsverzeichnis 0 Einführung 1 1 Zufalls Vorgänge und Wahrscheinlichkeiten 5 1.1
MehrStatistik, Datenanalyse und Simulation
Dr. Michael O. Distler distler@kph.uni-mainz.de Mainz, 2. November 2009 Poisson-Verteilung Die Poisson-Verteilung ist gegeben durch: P(r) = µr e µ r! Der Mittelwert ist: r = µ Die Varianz ergibt sich aus
MehrInhalt. I Einführung. Kapitel 1 Konzept des Buches Kapitel 2 Messen in der Psychologie... 27
Inhalt I Einführung Kapitel 1 Konzept des Buches........................................ 15 Kapitel 2 Messen in der Psychologie.................................. 27 2.1 Arten von psychologischen Messungen....................
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,
MehrWahrscheinlichkeitsverteilungen und ihre Implementierung in Root. Eric Volkmann
Wahrscheinlichkeitsverteilungen und ihre Implementierung in Root Eric Volkmann Inhalt Mathematische Definition Random Number Generators Wichtige Verteilungen Anwendungsbeispiel: Monte-Carlo Simulation
MehrWahrscheinlichkeitstheorie 2
Wahrscheinlichkeitstheorie 2 Caroline Sporleder Computational Linguistics Universität des Saarlandes Sommersemester 2011 19.05.2011 Caroline Sporleder Wahrscheinlichkeitstheorie 2 (1) Wiederholung (1):
MehrBevor wir richtig anfangen... 8
Statistik macchiato Inhalt Vorwort Bevor wir richtig anfangen... 8 Beschreibung von Daten Ordnung ist das halbe Leben... 16 Häufigkeitstabellen... 19 Häufigkeitsverteilungen... 19 Mittelwert (arithmetisches
MehrZufallsvariablen. Erwartungswert. Median. Perzentilen
Zufallsvariablen. Erwartungswert. Median. Perzentilen Jörn Loviscach Versionsstand: 22. Januar 2010, 10:46 1 Zufallsvariablen Wenn ein Zufallsexperiment eine Zahl als Ergebnis liefert, nennt man diese
MehrWas ist Statistik? CASE Center for Applied Statistics and Econometrics Institut für Statistik and Ökonometrie Humboldt-Universität zu Berlin
CASE Center for Applied Statistics and Econometrics Institut für Statistik and Ökonometrie Humboldt-Universität zu Berlin http://ise.wiwi.hu-berlin.de http://www.xplore-stat.de http://www.md-stat.com Grundlagen
MehrStatistische Datenanalyse
Werner A. Stahel Statistische Datenanalyse Eine Einführung für Naturwissenschaftler 3., durchgesehene Auflage vieweg VII 1 Einleitung 1 1.1 Was ist Statistische Datenanalyse? 1 1.2 Ziele 6 1.3 Hinweise
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik
Springer-Lehrbuch Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Bearbeitet von Karl Mosler, Friedrich Schmid 4., verb. Aufl. 2010. Taschenbuch. XII, 347 S. Paperback ISBN 978 3 642 15009 8 Format
MehrPrüfungstutorat: Angewandte Methoden der Politikwissenschaft. Polito Seminar Carl Schweinitz 10.12.2014
Prüfungstutorat: Angewandte Methoden der Politikwissenschaft Polito Seminar Carl Schweinitz 10.12.2014 Übersicht 1. Einheiten und Variablen 2. Skalen und ihre Transformation 3. Deskriptive Statistik 4.
MehrBinomialverteilung Poisson-Verteilung (Grenzfall der Binomialverteilung) Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung
Grundlagen der Statistik Wahrscheinlichkeitsverteilungen Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen Binomialverteilung Poisson-Verteilung (Grenzfall der Binomialverteilung) Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung
MehrInhaltsverzeichnis. Robert Galata, Sandro Scheid. Deskriptive und Induktive Statistik für Studierende der BWL. Methoden - Beispiele - Anwendungen
Inhaltsverzeichnis Robert Galata, Sandro Scheid Deskriptive und Induktive Statistik für Studierende der BWL Methoden - Beispiele - Anwendungen Herausgegeben von Robert Galata, Markus Wessler ISBN (Buch):
MehrStochastik in den Ingenieu rwissenschaften
---_..,.'"--.---------- Christine Müller Liesa Denecke Stochastik in den Ingenieu rwissenschaften Eine Einführung mit R ~ Springer Vieweg 1 Fragestellungen........................................... Teil
MehrStatistik - Fehlerrechnung - Auswertung von Messungen
2013-11-13 Statistik - Fehlerrechnung - Auswertung von Messungen TEIL I Vorbereitungskurs F-Praktikum B (Physik), RWTH Aachen Thomas Hebbeker Literatur Eindimensionaler Fall: Grundbegriffe Wahrscheinlichkeitsverteilungen:
MehrWahrscheinlichkeit und Statistik: Zusammenfassung
HSR Hochschule für Technik Rapperswil Wahrscheinlichkeit und Statistik: Zusammenfassung beinhaltet Teile des Skripts von Herrn Hardy von Lukas Wilhelm lwilhelm.net 12. Januar 2007 Inhaltsverzeichnis 1
MehrEindimensionale Zufallsvariablen
Eindimensionale Grundbegriffe Verteilungstypen Diskrete Stetige Spezielle Maßzahlen für eindimensionale Erwartungswert Varianz Standardabweichung Schwankungsintervalle Bibliografie Bleymüller / Gehlert
MehrI. Deskriptive Statistik 1
I. Deskriptive Statistik 1 1. Einführung 3 1.1. Grundgesamtheit und Stichprobe.................. 5 1.2. Merkmale und Verteilungen..................... 6 1.3. Tabellen und Grafiken........................
MehrVorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft
Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft Prof. Dr. Helmut Küchenhoff Institut für Statistik, LMU München Sommersemester 2017 6 Genzwertsätze Einführung 1 Wahrscheinlichkeit: Definition und Interpretation
MehrÜbung 1: Wiederholung Wahrscheinlichkeitstheorie
Übung 1: Wiederholung Wahrscheinlichkeitstheorie Ü1.1 Zufallsvariablen Eine Zufallsvariable ist eine Variable, deren numerischer Wert solange unbekannt ist, bis er beobachtet wird. Der Wert einer Zufallsvariable
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,
MehrWahrscheinlichkeiten. Verteilungen
Wahrscheinlichkeiten. Verteilungen 2 2.1 Wahrscheinlichkeitsrechnung Das Ergebnis eines mit Zufälligkeit behafteten Versuchs nennen wir ein Ereignis. Beim Wurf einer Münze sind zwei Ereignisse möglich.
MehrStatistische Grundlagen
Statistische Grundlagen 2 2.1 Motivation Dieses Kapitel gibt eine kurze Übersicht über die im weiteren Verlauf des Buches benötigten mathematischen und statistischen Grundlagen. Zu Beginn wird der Begriff
MehrKapitel X - Randverteilung, bedingte Verteilung und Unabhängigkeit von Zufallsvariablen
Universität Karlsruhe (TH) Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel X - Randverteilung, bedingte Verteilung und Unabhängigkeit von Zufallsvariablen
MehrStatistik. Sommersemester Stefan Etschberger. für Betriebswirtschaft, Internationales Management, Wirtschaftsinformatik und Informatik
Stefan Etschberger für Betriebswirtschaft, Internationales Management, Wirtschaftsinformatik und Informatik Sommersemester 2017 Rechenregeln für den Erwartungswert Ist f symmetrisch bzgl. a, so gilt E(X)
MehrStatistik I für Betriebswirte Vorlesung 3
Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 3 Dr. Andreas Wünsche TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 20. April 2017 Dr. Andreas Wünsche Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 3 Version: 18.
MehrVerteilungen mehrerer Variablen
Kapitel 3 Verteilungen mehrerer Variablen 3. Eigenschaften von Verteilungen mehrerer Variablen Im allgemeinen muss man Wahrscheinlichkeiten für mehrere Variable, die häufig auch voneinander abhängen, gleichzeitig
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
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
MehrEinführung in die Stochastik
R. Viertl Einführung in die Stochastik mit Elementen der Bayes-Statistik und Ansätzen für die Analyse unscharfer Daten Springer-Verlag Wien New York Inhalt / Einleitung 1 Kapitel I. Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung
MehrEinführung in die Statistik für Wirtschaftswissenschaftler für Betriebswirtschaft und Internationales Management
Einführung in die Statistik für Wirtschaftswissenschaftler für Betriebswirtschaft und Internationales Management Sommersemester 2013 Hochschule Augsburg Lageparameter: Erwartungswert d) Erwartungswert
MehrStatistische Methoden für Bauingenieure WS 2013/14. Literatur
Statistische Methoden für Bauingenieure WS 2013/14 Einheit 1: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie Univ.Prof. Dr. Christian Bucher Literatur C. Bucher: Computational analysis of randomness in structural
Mehr