F Fehlerrechnung 1. Systematische und statistische Fehler

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "F Fehlerrechnung 1. Systematische und statistische Fehler"

Transkript

1 -F.- F Fehlerrechug. Systematsche ud statstsche Fehler Jede Messug eer physkalsche Größe st mt eem Fehler verbude. Es st daher otwedg be der Agabe des Messwertes ee Fehlerabschätzug azugebe. Ma uterschedet systematsche ud zufällge, das heßt statstsche Fehler. De erste Fehlersorte hat hre drekte Ursache m Messsystem ud st häufg dara zu erkee, dass das Messergebs grudsätzlch zu groß bzw. zu kle gegeüber theoretsche Werte oder Ergebsse aus adere Messarte st. Um systematsche Fehler zu mmalsere muss das Messsystem, also de Versuchsapparatur geädert werde ud/oder es müsse umersche Korrekture des Messergebsses agestellt werde. E statstscher Fehler etsteht durch zufällge postve ud egatve Abwechuge bem Messe. Bespelswese fällt be eer Lägebestmmug de zu messede Strecke cht mt eem Telstrch ees Maßstabes zusamme ud ma muss daher Zwschewerte schätze. Oder aber der agezegte (dgtale oder aaloge) Wert be eer Spaugsmessug st zetlch cht kostat soder schwakt um ee mttlere Wert, so dass durch de Schätzug ees zetlche Mttelwertes oder durch de Zetpukt der Messug e statstscher Fehler etsteht. Statstsche Fehler sd durch ee Wahrschelchketsvertelug charaktersert, welche agbt, we wahrschelch ee gemessee Abwechug vom eakte (wahre), das heßt wahrschelchste Wert (Erwartugswert) st. Je häufger e Messvorgag wederholt wrd, desto geauer wrd de Wahrschelchketsvertelug ud damt auch der wahrschelchste Wert ermttelt bzw. desto gerger wrd desse statstsche Messuscherhet (sehe ute).. Mttelwert, Stadardabwechug, Messuscherhet De beste Schätzug für de wahrschelchste Wert eer Messgröße aus verschedee Ezelmessuge erhält ma durch Bldug des arthmetsche Mttelwertes : () Häufg wrd der Lteratur be statstsche Formel mt Summeausdrücke ee verkürzte Schrebwese verwedet, de de Summatosgreze ud de Laufde uterdrückt: () Dese abkürzede Schrebwese wrd auch m wetere Tet beutzt. Ist der Mttelwert bekat, so gebe de Dfferezbeträge de Abwechuge der ezele Messergebsse vom Mttelwert a ud sage so berets etwas über de

2 -F.- Geaugket der Messuge aus. Aus umersche Grüde mmt ma statt der Dfferezbeträge de Dfferezquadrate ( ) ud defert als Stadardabwechug s: s ( ) > (3) De Stadardabwechug gbt de mttlere statstsche Fehler eer Ezelmessug a. De (postve) Wurzel wrd egeführt, damt de Größe s de gleche Ehete bestzt we de Messgröße selbst ud somt mt hr verglechbar wrd. De Dvso durch - statt berückschtgt de Tatsache, dass be ur eer Messug ( = ) kee statstsche Aussage gemacht werde ka, das heßt s udefert st. De Glechug (3) agegebee Deftosglechug für de Stadardabwechug wrd deser Form m Allgemee cht beutzt. Alle gägge Tascherecher verwede de äquvalete Glechug s ( ) > (4) da her cht de Messergebsse ezel gespechert werde müsse, ledglch dere Summe bzw. Quadratsumme. Nebe der Agabe vo Mttelwert ud Stadardabwechug st häufg auch de Agabe der statstsche Scherhet des Mttelwertes vo Iteresse, da deser ja ledglch ee Schätzug des Messergebsses gem. Glechug () darstellt, de für ee gerge Azahl vo Ezelmessuge sehr uscher st. De statstsche Messuscherhet u st e Maß für de mttlere (statstsche) Fehler des Mttelwertes: u s ( ) ( ) > (5) (5) Währed de Stadardabwechug s als Maß für de statstsche Streuug der Ezelmessuge für ee große Azahl gege ee bestmmte Wert > 0 strebt, wrd de statstsche Messuscherhet u des Mttelwertes mt wachseder Azahl gerger ud strebt für sehr große gege Null. Sehr oft sd de Messwerte ormalvertelt, das heßt hre relatve Häufgket wrd durch ee sogeate Normal- oder Gauß'sche Vertelug φ() beschrebe: φ() e ς π ( 0 ) ς (6)

3 -F.3- Herbe gbt das Itegral P(, ) φ() d (7) a, mt welcher Wahrschelchket de Messwerte (für ee große Azahl der Messuge, ( ) m Itervall (, ) lege. Der Verlauf der Fukto φ() st, we Abbldug. zegt, symmetrsch um de wahrschelchste Wert 0 (de Erwartugswert) ud hat de Form eer Glockekurve mt der Halbwertsbrete vo etwas mehr als σ. Für sehr große strebt der aus der Messrehe bestmmte Mttelwertgege de Wert 0 der Fukto φ(), de Stadardabwechug s gege de Wert σ. De Wahrschelchket, dass das Ergebs eer Ezelmessug m Itervall ± s, das heßt 0 ± σ legt, beträgt mt Glechug (7) ca. 68 %, für das Itervall 0 ± σ ca. 95 % ud für 0 ± 3σ scho 99,7 %. Ählches glt für de statstsche Messuscherhet u des Mttelwertes: De Wahrschelchket, dass der wahre Wert 0 m sogeate (efache) Vertrauesberech vo ± u legt, beträgt ca. 68 %, für de zwe- bzw. drefache Vertrauesberech ± u bzw. ± 3u scho etwa 95 % bzw. 99,7 %. Abbldug : Fukto φ() der Gauß'sche oder Normalvertelug mt wahrschelchstem Wert 0 ud de Bereche 0 ± σ, 0 ± σ ud 0 ± 3σ für de relatve Häufgket ees Messwertes vo 68 %, 95 % ud 99,7 %

4 -F.4- Zu beachte st jedoch, dass de Agabe eer statstsche Messuscherhet bzw. ees statstsche Vertrauesbereches für de Mttelwert eer Messrehe ur Verbdug mt dem Schätzwert für möglche systematsche Fehler svoll st. Der sgesamt resulterede Fehler ees Messergebsses st mmer de Summe der Beträge aus systematsche ud usystematsche Fehler. So st es zum Bespel cht svoll, ee Messug belebg oft zu wederhole, bloß um de statstsche Messuscherhet zu reduzere, we glechzetg der Schätzwert für systematsche Fehler vel größer st. Bespel: Im Versuch A 9 (Bestmmug des Elastztätsmoduls) soll der E-Modul ees Metallstabes aus der Begug bestmmt werde. Es glt der Zusammehag: z 3 l F 3 4Ebh (8) bzw. 3 l E E (9) 4bh z 3 mt: z = Durchbegug, l = Läge, b = Brete, h = Höhe des Stabes, E = E-Modul, F = agrefede Kraft Typsche Werte sd zum Bespel l = m, b = 5,5 mm, h = 8,0 mm, sowe Damt ergbt sch: F [N] Z [mm] F/z [N/mm] 0 0-4,9,69,899 9,8 3,56,753 4,7 5,4,805 9,6 6,95,80 4,5 8,84,77 9,4 0,47,808 für de Mttelwert des Verhältsses F/z: für de Stadardabwechug: für de Messuscherhet des Mttelwerts: F / z =,809 N/mm s = 0,050 N/mm u = 0,00 N/mm also F/z = (,8 ± 0,0) N/mm =,8 N/mm ± 0,7 % Werde de Größe l, b ud h als fehlerfre ud kee systematsche Messfehler ageomme, ergbt sch als Edergebs für de E-Modul: E = 9, Nm - ± 0,7 % = (9,05 ± 0,06) 0 0 Nm -

5 -F.5- Zu beachte st be der Agabe vo Ergebsse, dass der ermttelte Fehler cht mt mehr als e bs zwe Zffer bzw. zwe Stelle hter dem Komma agegebe wrd. Etspreched der Fehleragabe st auch das Edergebs auf- oder abzurude. Es macht mestes kee S ud täuscht ur Geaugket vor, de vele Nachkommastelle ees Tascherecher- Dsplays azugebe. 3. Fehlerfortpflazug Im Allgemee st zur Bestmmug eer physkalsche Größe y de Messug mehrerer ezeler (verschedeer) Parameter,,... erforderlch. Es stellt sch da das Problem, we de ezele Fehler Δ be der Messug der Parameter de Uscherhet Δy be der Bestmmug der gesuchte Größe y beeflusse. Für cht zu große Fehler Δ glt. Näherug: y Δy kos tat Δ j (0) Als Abschätzug für de größtmöglche Fehler uter Berückschtgug aller Ezelfehler wrd folgede Bezehug defert: y y (Δy) Δ Δ... ma () Bespel: Im Versuch A3 (Dchte fester Körper) wrd de Dchte ρ vo Metallzylder aus hrer Masse m mttels Wägug ud hrem Volume V mttels Messug der Ausdehug (Durchmesser d, Höhe h) bestmmt. Es glt: ρ m V 4m πd h () De Dchte ρ st damt vo der Bestmmug der 3 Ezelgröße m, d ud h abhägg. Für de relatve Größtfehler (Δρ /ρ) ma ergbt sch damt: Δρ ρ ρ ρ Δm Δd Δh Δm Δd Δh ρ ρ m d h m d h ma (3) Typsche Messergebsse sd: m = 3,980 g d =,50 cm h = 3,50 cm Δm = mg Δd = 0,0 cm Δh = 0,0 cm

6 -F.6- Damt ergbt sch: ρ = 7,74 g cm-3 (Δρ/ρ) ma =, , ,9 0-3,09 0 -, % ρ = 7,74 g cm -3 ±, % = (7,74 ± 0,09) g cm -3. Bespel: Im Versuch B (Bestmmug der spezfsche Wärmekapaztät fester Körper) soll der Wasserwert des verwedete Kalormeters bestmmt werde. Es glt: T T W m m M K TM T (4) Herbe st: W K = Wasserwert des Kalormeters m, T = Masse, Temperatur des kalte Wassers m Kalormeter m, T = Masse, Temperatur des hzugefügte heße Wassers T M = de sch estellede Mschugstemperatur W K st vo der Bestmmug der 5 Ezelgröße m, m, T, T ud T M abhägg. Damt wrd der absolute Größtfehler (ΔW K ) ma : W W W W W ΔW Δm Δm ΔT ΔT ΔT K K K K K K ma M m m T T TM (5) bzw. ΔW Δm (T T )Δm (T T )m ΔT M M K ma TM T (TM T ) m ΔT (T T )m ΔT T T (T T ) M M M (6) Typsche Werte sd: m = 64,5 g Δm = 0, g T = 5,8 C ΔT = 0, C m = 9,7 g Δm = 0, g T M = 34,9 C ΔT M = 0, C T =,4 C ΔT = 0, C

7 -F.7Damt ergbt sch: WK = 3,53 g (ΔWK)ma = 0, g + 0,4 g +,38 g +,76 g + 4,3 g 8,5 g WK = (33 ± 9) g = 33 g ± 6 % Be der Berechug des größte Fehlers ach der Fehlerfortpflazug sollte ma de Efluss ees jede Parameters dskutere. Im obge Bespel seht ma, dass de Fehler der Temperaturmessug de größte Efluss auf de Geaugket der Wasserwertbestmmug habe. 4. Ausglechsgerade Oft soll der Physk e theoretsch begrüdeter Zusammehag zwsche zwe Größe ud y m Epermet bestätgt werde. Ncht selte besteht zwsche de Größe ud y e learer Zusammehag, das heßt y b (7) Da bekatlch jede Messug mt eem Fehler behaftet st, werde de Messwerte (, y) be eer graphsche Darstellug y = f() mehr oder weger um ee Gerade streue. Gesucht st dejege Gerade, de de fehlerbedgte Abwechuge bestmöglch ausglecht. Dese ka m efachste Fall durch ee vsuelle Schätzug, das heßt das Zeche eer geegete Gerade mt eem Leal gefude werde. Objektver lasse sch de Kostate a ud b der Geradeglechug ach der Methode der kleste Fehlerquadrate bereche. Ma utersucht, für welche Kostate a ud b der Ausdruck: (a b y) (8) e (absolutes) Mmum emmt. De Kostate erfülle da de Bedgug: a b (a b y) 0 (9) (a b y) 0 (0) De Dfferetato lefert das Glechugssystem: a b a b y () y ()

8 -F.8- mt der Lösug: a y y ( ) (3) b y y ( ) (4) Beachte: Für ee Ausglechsgerade, welche durch de Koordateursprug verlaufe soll (a = 0), das heßt y = b lautet de etsprechede Lösug: b y (5) Das Verfahre der kleste Fehlerquadrate wrd fast mmer be der Suche des beste Fts agewedet. De Geradeglechug st (ach der Mttelwertbldug) der efachste ud gebräuchlchste Fall ud daher auf fast jedem Tascherecher verfügbar. Der häufg beutzte Regressoskoeffzet R st mt Vorscht zu verwede. Mt hm ka de Güte der Ftfukto mehrerer uabhägger Messrehe mteader verglche werde. Der Regressoskoeffzet vo ur eer Messrehe hat physkalscher Hscht kee drekte Aussagekraft. I Fälle, dee de Größe Y(X) cht lear vo X abhägt, ka oft der gesuchte formale Zusammehag durch geegete Trasformato y(x,y), (X,Y) ee Geradeglechug der Form y = a + b übergeführt werde, zum Bespel: Y = AX B y = l(y) = l(x) a = l(a) b = B Y = A ep(bx) y = l(y) = X a = l(a) b = B Y = AX + BX 3 y = Y/X = X a = A b = B

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

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

Statistische Grundlagen Ein kurzer Überblick (diskret)

Statistische Grundlagen Ein kurzer Überblick (diskret) Prof. J.C. Jackwerth 1 Statstsche Grudlage E kurzer Überblck (dskret De wchtgste Begrffe ud Deftoe: 1 Erwartugswert Varaz / Stadardabwechug 3 Stchprobevaraz 4 Kovaraz 5 Korrelatoskoeffzet 6 Uabhäggket

Mehr

Fehlerrechnung im Praktikum

Fehlerrechnung im Praktikum Fehlerrechug m Pratum Pratum Phsalsche Cheme (A. Dael Boese) I chts zegt sch der Magel a mathematscher Bldug mehr, als eer überbertrebe geaue Rechug. Carl Fredrch Gauß, 777-855 Themegebete Utertelug vo

Mehr

Einführung 2. Teil: Fehleranalyse

Einführung 2. Teil: Fehleranalyse Phskalsch-chesches Praktku I Modul Eführug. Tel: Fehleraalse Ja Helbg, 7.09.08 Uterlage: htt://www.che.uzh.ch/stud/old/docuets/ear/che3.htl Fehlerrechug Gesucht: wahrer Wert eer Grösse Aber: Sere vo Messuge

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

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

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

Allgemeine Prinzipien

Allgemeine Prinzipien Allgemee Przpe Es estere sebe Grudehete der Physk; alle adere physkalsche Größe ka ma darauf zurückführe. Dese Grudehete sd: Läge [m] Masse [kg] Zet [s] Elektrsche Stromstärke [A] Temperatur [K], Stoffmege

Mehr

5 Reproduktions- und Grenzwertsätze

5 Reproduktions- und Grenzwertsätze Reproduktos- ud Grezwertsätze Reproduktos- ud Grezwertsätze. Reproduktossätze Bespel 0: Der Aufzug eer Frma st zugelasse für Persoe bzw. 000 kg. Das Durchschttsgewcht der Agestellte der Frma st µ = 80

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

Einführung 2. Teil: Fehleranalyse

Einführung 2. Teil: Fehleranalyse Phscal Chemstr Phskalsch-chemsches Praktkum I Modul Eführug. Tel: Fehleraalse Ja Helbg, 9.09.06 Uterlage: htt://www.chem.uzh.ch/stud/old/documets/ear/che3.html Fehlerrechug Phscal Chemstr Gesucht: wahrer

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

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

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

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

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

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

Zur Interpretation einer Beobachtungsreihe kann man neben der grafischen Darstellung weitere charakteristische Größen heranziehen.

Zur Interpretation einer Beobachtungsreihe kann man neben der grafischen Darstellung weitere charakteristische Größen heranziehen. Rudolf Brkma http://brkma-du.de Sete 0.0.008 Lagemaße der beschrebede Statstk. Zur Iterpretato eer Beobachtugsrehe ka ma ebe der grafsche Darstellug wetere charakterstsche Größe herazehe. Mttelwert ud

Mehr

Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen X und Y. Er ist durch folgende Formel charakterisiert:

Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen X und Y. Er ist durch folgende Formel charakterisiert: Korrelatoskoeffzet Der Korrelatoskoeffzet st e Maß für de leare Zusammehag zwsche zwe Varable X ud Y. Er st durch folgede Formel charaktersert: r xy corr XY ( x x)( y y) ( ) x x ( y y) x x y x ( ) ( )

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

Kapitel XI. Funktionen mit mehreren Variablen

Kapitel XI. Funktionen mit mehreren Variablen Kaptel XI Fuktoe mt mehrere Varable D (Fuktoe vo uabhägge Varable Se R ud D( f R Ist jedem Vektor (Pukt (,,, D( f durch ee Vorschrft f ee reelle Zahl z = f (,,, zugeordet, so heßt f ee Fukto vo uabhägge

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

Klausur SS 2005 Version 1

Klausur SS 2005 Version 1 BEMERKUG: für de Rchtgket der Lösuge wrd atürlch kee Garate überomme!! Klausur SS 005 Verso Aufgabe : e Gamma-Quat hat kee Ladug > el. Felder übe kee Kräfte aus > kee Kräfte, kee Äderug der Bewegug (ewto)

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

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

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

EINLEITUNG, FEHLERRECHNUNG

EINLEITUNG, FEHLERRECHNUNG Eletug FEHLERRECHNUNG ohe Dfferetalrechug 04.05.006 Blatt 1 EINLEITUNG, FEHLERRECHNUNG Aufgabe des physkalsche Praktkums st es, dem Studerede de Physk durch das Expermet äher zu brge, h mt der Methode

Mehr

Messfehler, Fehlerberechnung und Fehlerabschätzung

Messfehler, Fehlerberechnung und Fehlerabschätzung Apparatves Praktkum Physkalsche Cheme der TU Brauschweg SS1, Dr. C. Maul, T.Dammeyer Messfehler, Fehlerberechug ud Fehlerabschätug 1. Systematsche Fehler Systematsche Fehler et ma solche Fehleratele, welche

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

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

Versuch Dichte- und Dickenmessung

Versuch Dichte- und Dickenmessung Rcklger Stadtweg, D-3459 Haover Tel.: 5/ 996-359 Versuch 3.3 - Dchte- ud Dckemessug U. J. Schrewe, Ma 7. Grudlage Bem Durchgag vo mooeergetscher Rötge- ud -Strahlug durch ee Matereschcht der Dcke glt das

Mehr

( x) eine Funktion definiert, in der nur die i-te Komponente variabel ist. Folgende Schreibweisen werden aufgrund dieser Anmerkungen auch verwendet:

( x) eine Funktion definiert, in der nur die i-te Komponente variabel ist. Folgende Schreibweisen werden aufgrund dieser Anmerkungen auch verwendet: Pro. Dr. Fredel Bolle LS ür Volkswrtschatslehre sb. Wrtschatstheore (Mkroökoome) Vorlesug Mathematk - WS 008/009 4. Deretalrechug reeller Fuktoe IR IR (Karma, S. 00 06, dort glech ür IR IR m ) 4. Partelle

Mehr

Einschlägige Begriffe zur Meßunsicherheit Dr. Wolfgang Kessel, Braunschweig

Einschlägige Begriffe zur Meßunsicherheit Dr. Wolfgang Kessel, Braunschweig Eschlägge Begrffe zur Meßuscherhet /7 Eschlägge Begrffe zur Meßuscherhet Dr. Wolfgag Kessel, Brauschweg De Aufstellug folgt cht der re lexografsch-alphabetsche Aordug. Verwadte Begrffe sd velmehr zu Gruppe

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

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

Aufgaben. 1. Gegeben seien folgende Daten einer statistischen Erhebung, bereits nach Größe sortiert (Rangliste):

Aufgaben. 1. Gegeben seien folgende Daten einer statistischen Erhebung, bereits nach Größe sortiert (Rangliste): Aufgabe. Gegebe see folgede Date eer statstsche Erhebug, berets ach Größe sortert (Raglste): 0 3 4 4 5 6 7 7 8 8 8 9 9 0 0 0 0 0 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 5 6 6 6 7 7 8 30 Erstelle Se ee Tabelle, der de Merkmalsauspräguge

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statstk ud Wahrschelchketsrechug Mathas Graf 8.04.009 Ihalt der heutge Vorlesug Auswahl eer Vertelugsfukto: Wahrschelchketspaper Schätzug ud Modelletwcklug: Methode der Momete Methode der Maxmum Lkelhood

Mehr

Varianzfortpflanzung

Varianzfortpflanzung 5.0 / SES.5 Parameterschätzug Varazortplazug Torste Maer-Gürr Torste Maer-Gürr Dskrete Zuallsvarable Ee dskrete Zuallsvarable mmt edlch vele oder abzählbar uedlch vele Werte a. - Werte: - Wahrschelchket:,,,,,,,,

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

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

Korrelations- und Regressionsanalyse

Korrelations- und Regressionsanalyse Kaptel VI Korrelatos- ud Regressosaalse B 6 (Gegestad der Korrelatos- ud Regressosaalse) Währed de Korrelatosaalse de Estez, de Stärke ud de Rchtug des Zusammehags zwsche zwe oder mehrere statstsche Varable

Mehr

Deskriptive Statistik - Aufgabe 3

Deskriptive Statistik - Aufgabe 3 Desrptve Statst - Aufgabe 3 De Überachtugszahle der Fremdeverehrsgemede "Bachstadt" für de Moate ud zege auf de erste Blc scho deutlche Uterschede de ezele Ortschafte. We seht e etsprecheder Verglech der

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

1.4 Wellenlängenbestimmung mit dem Prismenspektrometer

1.4 Wellenlängenbestimmung mit dem Prismenspektrometer F Lorbeer ud Ardt Quer 5.0.006 Physkalsches Praktkum für Afäger Tel Gruppe Optk.4 Wellelägebestmmug mt dem Prsmespektrometer I. Vorbemerkug E Prsmespektrometer st e optsches Spektrometer, welches das efallede

Mehr

4.3 Statistik des radioaktiven Zerfalls

4.3 Statistik des radioaktiven Zerfalls 4.3 Statstk des radoaktve Zerfalls Stchworte: Radoaktvtät, -, -, -Strahlug, Geger-Müller-Zählrohr, Statstk, Posso- ud Gauß-Vertelug, Stadardabwechug, Rehetszahl, statstsche Aalyse. Theoretsche Grudlage

Mehr

Deskriptive Statistik behaftet.

Deskriptive Statistik behaftet. De Statstk beschäftgt sch mt Masseerscheuge, be dee de dahterstehede Ezeleregsse mest zufällg sd. Statstk beutzt de Methode der Wahrschelchketsrechug. Fudametalregel: Statstsche Aussage bezehe sch e auf

Mehr

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes Quellecoderug I: Redudazredukto, redudazsparede Codes Quellecoderug Durch de Quellecoderug werde de Date aus der Quelle codert, bevor se ee Übertragugskaal übertrage werde De Coderug det der Verkleerug

Mehr

Fehleranalyse - Fehlertypen

Fehleranalyse - Fehlertypen Fehleraalyse - Fehlertype Grobe Fehler Systeatsche Fehler Zufällge Fehler 30.0.00 Vorlesug - Fehleraalyse - Fehlertype Grobe Fehler Mest durch Uachtsaket Zahledreher 4,5 statt 5,4 Protokoll Be Ablese a

Mehr

Seminar: Stochastische Geometrie und ihre Anwendungen - Unbegrenzt teilbare und stabile Verteilungen.

Seminar: Stochastische Geometrie und ihre Anwendungen - Unbegrenzt teilbare und stabile Verteilungen. Uverstät Ulm, Isttut Stochastk 5. Jul 200 Semar: Stochastsche Geometre ud hre Aweduge - Ubegrezt telbare ud stable Verteluge. Ausarbetug: Stefa Fuke Betreuer: Ju.-Prof. Dr. Zakhar Kabluchko Ubegrezt telbare

Mehr

Alternative Darstellung des 2-Stichprobentests für Anteile. Beobachtete Response No Response Total absolut DCF CF

Alternative Darstellung des 2-Stichprobentests für Anteile. Beobachtete Response No Response Total absolut DCF CF Alteratve Darstellug des -Stchprobetests für Atele DCF CF Total 111 11 3 Respose 43 6 69 Resp. Rate 0,387 0,3 0,309 Beobachtete Respose No Respose Total absolut DCF 43 68 111 CF 6 86 11 69 154 3 Be Gültgket

Mehr

annehmen, so heißt die Funktion, die jedem atomaren Ereignis { x i } mit i { 1; 2; ;

annehmen, so heißt die Funktion, die jedem atomaren Ereignis { x i } mit i { 1; 2; ; Wahrschelchet Ee Futo X : Ω R, de edem Ergebs ees zufällge Vorgages ee reelle Zahl zuordet, heßt Zufallsgröße (oder auch Zufallsvarable Ee Zufallsgröße X heßt edlch, we X ur edlch vele Werte x aehme a

Mehr

Dr. H. Grunert Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung Vorlesungscharts. Vorlesung 5.2. Eigenschaften von Zufallsvariablen

Dr. H. Grunert Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung Vorlesungscharts. Vorlesung 5.2. Eigenschaften von Zufallsvariablen Vorlesugscharts Vorlesug 5. Egeschafte vo Zufallsvarable Reproduktvtät Approxmatoe Zetraler Grezwertsatz Sete vo Chart : Uabhäggket vo Zufallsvarable Zwe Zufallsvarable X ud Y mt hre Realsatoe { x, x,...,

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

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

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

Schiefe- und Konzentrationsmaße

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

Mehr

4. Marshallsche Nachfragefunktionen Frage: Wie hängt die Nachfrage nach Gütern

4. Marshallsche Nachfragefunktionen Frage: Wie hängt die Nachfrage nach Gütern Prof. Dr. Fredel Bolle Vorlesug "Mkroökoome" WS 008/009 III. Theore des Haushalts 0 Prof. Dr. Fredel Bolle Vorlesug "Mkroökoome" WS 008/009 III. Theore des Haushalts 0 4. Marshallsche Nachfragefuktoe Frage:

Mehr

Definitionen und Aussagen zu Potenzreihen

Definitionen und Aussagen zu Potenzreihen Deftoe ud Aussage zu Potezrehe User bsherges Repertore a stetge Abblduge basert auf ratoale Fuktoe, also Ausdrücke, dee Addto, Subtrakto, Multplkato ud Dvso vorkomme. Auf dese Wese sd aber Epoetalfukto,

Mehr

Physikalisches Grundpraktikum. Fehlerrechnung

Physikalisches Grundpraktikum. Fehlerrechnung Fachrchtuge der Physk UNIVERSITÄT DES SAARLANDES Physkalsches Grudpraktkum Fehlerrechug WWW-Adresse Grudpraktkum Physk: 0Hhttp://grudpraktkum.physk.u-saarlad.de/ Kotaktadresse der Praktkumsleter: PD Dr.

Mehr

Physikalisches Grundpraktikum. Fehlerrechnung

Physikalisches Grundpraktikum. Fehlerrechnung Fachrchtuge der Physk UNIVERSITÄT DES SAARLANDES Physkalsches Grudpraktkum Fehlerrechug WWW-Adresse Grudpraktkum Physk: 0Hhttp://grudpraktkum.physk.u-saarlad.de/ Kotaktadresse der Praktkumsleter: PD Dr.

Mehr

Lageparameter (Mittelwerte) und Streuungsparameter

Lageparameter (Mittelwerte) und Streuungsparameter Statstk Grudlage Charakterserug vo Verteluge Eführug Wahrschelchketsrechug Wahrschelchketsverteluge Schätze ud Teste Korrelato Regresso Lageparameter (Mttelwerte) ud Streuugsparameter Mttelwerte: Gebe

Mehr

= k. , mit k als Anzahl der Hypothesen A i und den Daten B. Bestimmtheitsmaß:!Determinationskoeffizient

= k. , mit k als Anzahl der Hypothesen A i und den Daten B. Bestimmtheitsmaß:!Determinationskoeffizient Ablehugsberech:!Sgfkazveau abhägge Gruppe: Gruppe vo Versuchspersoe, dee jede ezele Versuchsperso aus Gruppe A eer äquvalete Versuchsperso aus Gruppe B etsprcht (oder tatsächlch de gleche Versuchsperso

Mehr

Asymptotische Normalverteilung nach dem zentralen Grenzwertsatz

Asymptotische Normalverteilung nach dem zentralen Grenzwertsatz Asymptotsche ormalvertelug ach dem zetrale Grezwertsatz Erwartugswert eer Summe vo Zufallsvarable mt jewels de Erwartugswert x (Y Y Asymptotsche ormalvertelug ach dem zetrale Grezwertsatz Varaz eer Summe

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

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

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

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Elemet Deskrptve Statstk KAD 0.09. Grudgesamthet (Populato): Gesamthet der Idvdue (Elemete), dere Egeschafte be der Stude utersucht werde solle. De gesamte Mege der teresserede Date. N = uedlch Stchprobe:

Mehr

Schiefe-, Wölbungs- und Konzentrationsmaße

Schiefe-, Wölbungs- und Konzentrationsmaße Statstk für SozologIe Schefe-, Wölbugs- ud Kozetratosmaße Uv.Prof. Dr. Marcus Hudec Höhere Vertelugsmaßzahle E stetges Merkmal wurde 3 Gruppe beobachtet ud Form der folgede Häufgketstabelle berchtet: Klasse

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

Regressionsrechnung und Korrelationsrechnung

Regressionsrechnung und Korrelationsrechnung Regressosrechug ud Korrelatosrechug Beschrebede Statstk Modul : Probleme be der Abhäggketsaalyse Problem : Es gbt mest cht ur ee Eflussfaktor (Probleme sd selte mookausal ) A Ursache() Wrkug B C - efache

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

Mehrdimensionale Häufigkeitsverteilungen (1)

Mehrdimensionale Häufigkeitsverteilungen (1) Mehrdmesoale Häufgketsverteluge () - De Begrffe uvarat ud bvarat - Vo uvarate (edmesoale) statstsche Aalyse sprcht ma, we pro Perso ur e Merkmal tabellarsche oder grafsche Häufgketsverteluge oder be der

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

Formelsammlung für die Lehrveranstaltung Statistik

Formelsammlung für die Lehrveranstaltung Statistik Formelsammlug Statst Formelsammlug für de Lehrverastaltug Statst ugelasse für de Klausure ur Statst de Studegäge der Techsche Betrebswrtschaft Verso vom 5..9 Korreturhwese a: Rose@FH-Muester.de Formelsammlug

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

Universitätslehrgang Sports Physiotherapy Einführung in die Statistik

Universitätslehrgang Sports Physiotherapy Einführung in die Statistik Departmet of Sport Scece ad Kesolog Uverstätslehrgag Sports Phsotherap Eführug de Statstk Gerda Strutzeberger Block I Block Mttwoch 5..0 3:00 bs 4:50 Grudlage, Skaleveau 5:05 bs 7:00 Gütekrtere, Hpothese,

Mehr

6. Zusammenhangsmaße (Kovarianz und Korrelation)

6. Zusammenhangsmaße (Kovarianz und Korrelation) Problemstellug: Bsher: Gesucht: 6. Zusammehagsmaße (Kovaraz ud Korrelato) Ee Varable pro Merkmalsträger, Stchprobe x1,, x Maße für Durchschtt, Streuug, usw. Bespel: Kurse zweer Akte ud a 9 aufeader folgede

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

Statistik. (Inferenzstatistik)

Statistik. (Inferenzstatistik) Statstk Mathematsche Hlfswsseschaft mt der Aufgabe, Methode für de Sammlug, Aufberetug, Aalyse ud Iterpretato vo umersche Date beretzustelle, um de Struktur vo Masseerscheuge zu erkee. Deskrptve (beschrebede)

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

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

Mathematische Modellierung Lösungen zum 1. Übungsblatt

Mathematische Modellierung Lösungen zum 1. Übungsblatt Mathematsche Modellerug Lösuge zum Klaus G. Blümel Lars Hoege 6. Oktober 005 Aufgabe 1 a) Der Raumhalt vo eem Kubkmeter etsprcht gerade 1000 Lter, d.h. 1 m 3 = 1000 l. Reche zuächst 1 m 3 cm 3 um. E Meter

Mehr

Statistische Tests für unbekannte Parameter. Statistische Tests für unbekannte Parameter. Statistische Tests für unbekannte Parameter

Statistische Tests für unbekannte Parameter. Statistische Tests für unbekannte Parameter. Statistische Tests für unbekannte Parameter Kofeztervall Itervall, as e ubekate Parameter er Vertelug mt vorgegebeer Scherhet übereckt ('Geaugketsaussage' bzw. Zuverlässgket er Puktschätzug ees Parameters) Statstscher Test Ja-Ne-Etscheug arüber,

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

Korrelations- und Assoziationsmaße

Korrelations- und Assoziationsmaße k m χ : j l r +. Zusammehagsmaße ( o e ) jl jl e jl Korrelatos- ud Assozatosmaße e jl 5 Merkmal Y Summe X b b m a H (a,b) H (a,b). a H (a,b) H (a,b). Summe.. Zusammehagsmaße Eführug Sche- ud Noses-Korrelato

Mehr

1 1 1 x0,25 x200 0,25 x200 0,25 1 x50 x51 1 1

1 1 1 x0,25 x200 0,25 x200 0,25 1 x50 x51 1 1 Klausur: Statstk 2.06.2018 Jürge Mesel Hlfsmttel: Ncht progr. Tascherecher Bearbetugszet: 60 Mute Aufgabe 1 E Koskbestzer otert 200 Tage lag de Zahl der verkaufte Exemplare eer seer Tageszetuge. Verkaufte

Mehr

2 Regression, Korrelation und Kontingenz

2 Regression, Korrelation und Kontingenz Regresso, Korrelato ud Kotgez I desem Kaptel lerst du de Zusammehag zwsche verschedee Merkmale durch Grafke zu beschrebe, Maßzahle ür de Stärke des Zusammehags zu bereche ud dese zu terpretere, das Wsse

Mehr

Die Methode des 2.Moments

Die Methode des 2.Moments De Methode des 2.Momets Chrstoph Schmdt July 13, 2004 1 Eletug De Varaz eer Zufallsvarable st hre mttlere quadratsche Abwechug vo hrem Erwartugswert. V ar[x] = E[(X EX) 2 ] = E[X 2 ] E[X] 2 Der Term E[X

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

1. Zufallsbewegung und Binomialverteilung. Statistische Betrachtungsweise bezieht sich stets auf ein Ensemble.

1. Zufallsbewegung und Binomialverteilung. Statistische Betrachtungsweise bezieht sich stets auf ein Ensemble. . Zfallsbewegg d Boalvertelg Statstsche Betrachtgswese bezeht sch stets af e Eseble. Eseble: Gesathet eer sehr große Zahl N detscher Systee. Wahrschelchket für das Etrete ees Eregsses A: Brchtel der Systee,

Mehr

Stichprobenmodell der linearen Einfachregression

Stichprobenmodell der linearen Einfachregression Stchproemodell der leare Efachregresso Stchproemodell der leare Efachregresso Vertelug der Stchproekoeffzete Prof. Kück / Dr. Rcaal Delgado Lehrstuhl Statstk Regresso III lografe: Prof. Dr. Kück verstät

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

Practical Numerical Training UKNum

Practical Numerical Training UKNum Practcal Numercal Trag UKNum Statstk, Datemodellerug PD. Dr. C. Mordas Ma-Plack-Isttute für Astroome, Hedelberg Programm: ) Repetto elemetare Statstk 2) Regressosaalyse 3) Leare Regresso 4) Ncht-leare

Mehr

Einführung in Statistik

Einführung in Statistik Eführug Statstk 4. Semester Begletedes Skrptum zur Vorlesug m Fachhochschul-Studegag Iformatostechologe ud Telekommukato vo Güther Kargl FH Campus We 2009 Ihaltsverzechs Eführug Statstk Eletug. Deskrptve

Mehr

Stochastik und Vektorgeometrie 1

Stochastik und Vektorgeometrie 1 Jörg Meyer, Hamel Stochastk u Vektorgeometre 1 Zusammefassug: I er Beschrebee Statstk u er Wahrschelchketsrechug komme häufg Quaratsumme vor. Deutet ma ese als Skalarproukte, so lasse sch mache Aussage

Mehr

Einen Spieler interessiert nicht, wie er gewinnt, sondern ob und wie viel er gewinnt.

Einen Spieler interessiert nicht, wie er gewinnt, sondern ob und wie viel er gewinnt. III Zufallsgröße Bespel ud Defto Bespel: Dremal Müzwurf Spel: Esatz, we cht zwe gleche htereader 3 Auszahlug. Ω = {(x x x3) x,x,x3 {Z,K}} Retert sch deses Spel? Dabe geht es ur um de Gew! Also: Defto Gew:

Mehr