Statistikpraktikum. Carsten Rezny. Sommersemester Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Statistikpraktikum. Carsten Rezny. Sommersemester Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn"

Transkript

1 Statistikpraktikum Carsten Rezny Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn Sommersemester 2016

2 Anmeldung in Basis: Organisatorisches

3 Einführung Statistik Analyse empirischer Daten beschreibende (deskriptive) Statistik: Darstellung von Daten Charakterisierung durch Kennzahlen schließende (induktive) Statistik Interpretation von Daten als Realisierung von Zufallsvariablen Rückschlüsse auf die zugrundeliegende Verteilung Verallgemeinerung aus endlich vielen Erfahrungswerten

4 Software Verschiedene Ansätze von Software allgemeine Software mit Statistikfunktionen Tabellenkalkulation (MS Excel, OpenOffice,... ) Mathematica MatLab / GNU Octave GeoGebra dedizierte Statistiksoftware SAS SPSS / PSPP S-Plus / GNU R Mehr z.b. auf

5 Grundbegriffe Begriffe Merkmal zu untersuchende Eigenschaft/Variable Ausprägung Element des Wertebereichs eines Merkmals Grundgesamtheit Menge aller Merkmalsträger Erhebungseinheit untersuchte Menge von Merkmalsträgern Stichprobe Untersuchung einer (zufälligen) Teilmenge der Grundgesamtheit Vollerhebung Untersuchung der Grundgesamtheit

6 Grundlagen Arten von Merkmalen diskret das Merkmal hat endlich viele mögliche Ausprägungen stetig das Merkmal hat (theoretisch) unendlich viele mögliche Ausprägungen quasi-stetig durch praktische Beschränkungen (Messgenauigkeit, Zahlendarstellung im Rechner) wieder endlich viele mögliche Ausprägungen

7 Grundlagen Skalentypen Nominalskala diskrete Kategorien ohne Ordnungsrelation z.b. Geschlecht, Beruf Ordinalskala Ausprägungen mit Ordnungsrelation z.b. Schulnoten, Windstärke (Beaufort) Kardinalskala (auch metrische Skala) Ordinalskala mit Rechenoperationen Intervallskala Kardinalskala ohne absoluten Nullpunkt; nur Differenzen sinnvoll z.b. Datum, Temperatur in Celsius Verhältnisskala hat absoluten Nullpunkt; auch Verhältnisse sinnvoll z.b. Alter, Temperatur in Kelvin

8 Grundlagen Notation Zufallsvariablen Großbuchstaben z.b. {X 1, X 2,..., X n }, X konkrete Realisierung Kleinbuchstaben z.b. {x 1, x 2,..., x n }, x

9 Lokalisierung Lokalisierung: verschiedenen Sprachversionen einer Software Office-Software lokalisiert auch Funktions- und Befehlsnamen z.b. dt. MITTELWERT(...) en. AVERAGE(...) Gespeicherte Dateien sind sprachunabhängig: mit jeder Sprachversion verwendbar Übersetzungslisten deutsch/englisch z.b. bei: de-en.pdf

10 Lageparameter Extrema kleinster und größter vorkommender Wert Modalwert der häufigste Wert Quantile Median Md 50% der Messwerte Quartile Q 1, Q 3 25% bzw. 75% der Messwerte Perzentil P z z% der Messwerte Mittelwert arithmetisches Mittel x = 1 n n i=1 x n

11 Lageparameter Excel-/OpenOffice-Funktionen: Alle Funktionen arbeiten auf einem Zellbereich oder einer Liste von Einzelwerten MODALWERT(Daten) Modalwert der gegebenen Daten MIN(Daten) Minimum MAX(Daten) Maximum MEDIAN(Daten) Median QUARTILE(Daten; n) n-tes Quartil QUANTIL(Daten; z) z-perzentil

12 Streuungsparameter Interquartilsabstand I 50 = Q 3 Q 1 empirische Varianz s 2 = 1 n n i=1 (x i x) 2 korrigierte Stichprobenvarianz s 2 = 1 n i=1 (x i x) 2 n 1 Standardabweichung der Stichprobe s bzw. s erwartungstreuer Schätzer

13 Streuungsparameter Excel-/OpenOffice-Funktionen: VARIANZ(Daten) korrigierte Varianz ( 1 n 1 (xi x) 2 ) VARIANZEN(Daten) empirische Varianz ( 1 n (xi x) 2 ) STABW(Daten) korrigierte Schätzung der Standardabweichung STABWN(Daten) empirische Standardabweichung

14 Darstellung Häufigkeitsdiagramm für diskrete Merkmale direkt darstellbar Beispiel: Webbrowser

15 Darstellung Häufigkeitsdiagramme sind nur für diskrete Merkmale sinnvoll Zusammenfassung in Klassen künstliche Diskretisierung Für m Klassen konstanter Breite h gilt: h = x max x min m Verschiedene Richtlinien zur Klasseneinteilung: (m: Anzahl der Klassen, h: Klassenbreite, n: Anzahl der Werte, s: Standardabweichung) Sturges m = 1 + log 2 n Rice m = 2 3 n Scott h = 3,49s 3 n Freedman-Diaconis h = 2 I 50 3 n

16 Darstellung Häufigkeitsdiagramm mit Klassen: Histogramm Beispiel: Antwortzeiten des Webservers

17 Histogramm Excel/OpenOffice Klassenanzahl/-breite festlegen Spalte mit Klassenobergrenzen erzeugen, beginnend bei Min+h Zielbereich für Häufigkeitszähler markieren (Spalte neben Klassenobergrenzen) Formel =HÄUFIGKEIT(Daten; Klassen) eingeben und mit STRG+SHIFT+ENTER abschließen Die letzte Klassenobergrenze ist der Maximalwert und muss ausgelassen werden; d.h. es werden

Statistikpraktikum. Carsten Rezny. Sommersemester Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn

Statistikpraktikum. Carsten Rezny. Sommersemester Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn Statistikpraktikum Carsten Rezny Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn Sommersemester 2017 Organisatorisches Anmeldung in Basis: 19. 23.06.2017 Skript und Übungsaufgaben unter: http://www.iam.uni-bonn.de/users/rezny/statistikpraktikum

Mehr

Statistik II: Grundlagen und Definitionen der Statistik

Statistik 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

Mehr

Mathematische Statistik. Zur Notation

Mathematische Statistik. Zur Notation Mathematische Statistik dient dazu, anhand von Stichproben Informationen zu gewinnen. Während die Wahrscheinlichkeitsrechnung Prognosen über das Eintreten zufälliger (zukünftiger) Ereignisse macht, werden

Mehr

Deskriptive Statistik 1 behaftet.

Deskriptive Statistik 1 behaftet. Die Statistik beschäftigt sich mit Massenerscheinungen, bei denen die dahinterstehenden Einzelereignisse meist zufällig sind. Statistik benutzt die Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Fundamentalregeln:

Mehr

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik Lösungen+ Aufgabe 1.1 (a) Sammelnde Statistik: Wahl einer zufälligen Stichprobe aus der Grundgesamtheit. (b) Beschreibende (deskriptive) Statistik: Aufbereitung der Stichprobe (oder

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung 3. Vorlesung Dr. Jochen Köhler 1 Inhalte der heutigen Vorlesung Ziel: Daten Modellbildung Probabilistisches Modell Wahrscheinlichkeit von Ereignissen Im ersten

Mehr

Einführung in die Statistik

Einführung in die Statistik Einführung in die Statistik 1. Deskriptive Statistik 2. Induktive Statistik 1. Deskriptive Statistik 1.0 Grundbegriffe 1.1 Skalenniveaus 1.2 Empirische Verteilungen 1.3 Mittelwerte 1.4 Streuungsmaße 1.0

Mehr

Einführung in die Statistik mit R

Einführung in die Statistik mit R Einführung in die Statistik mit R Bernd Weiler syntegris information solutions GmbH Neu Isenburg Schlüsselworte Statistik, R Einleitung Es ist seit längerer Zeit möglich statistische Berechnungen mit der

Mehr

Einige Grundbegriffe der Statistik

Einige Grundbegriffe der Statistik Einige Grundbegriffe der Statistik 1 Überblick Das Gesamtbild (Ineichen & Stocker, 1996) 1. Ziehen einer Stichprobe Grundgesamtheit 2. Aufbereiten der Stichprobe (deskriptive Statistik) 3. Rückschluss

Mehr

htw saar 1 EINFÜHRUNG IN DIE STATISTIK: BESCHREIBENDE STATISTIK

htw saar 1 EINFÜHRUNG IN DIE STATISTIK: BESCHREIBENDE STATISTIK htw saar 1 EINFÜHRUNG IN DIE STATISTIK: BESCHREIBENDE STATISTIK htw saar 2 Grundbegriffe htw saar 3 Grundgesamtheit und Stichprobe Ziel: Über eine Grundgesamtheit (Population) soll eine Aussage über ein

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Dr. Jochen Köhler 26.02.2008 1 Warum Statistik und Wahrscheinlichkeits rechnung im Ingenieurwesen? Zusammenfassung der letzten Vorlesung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Mehr

1. Tutorial. Online-Tutorium-Statistik von T.B.

1. Tutorial. Online-Tutorium-Statistik von T.B. Online-Tutorium-Statistik von T.B. 1 Grundbegriffe I Gegenstand einer statistischen Untersuchung sind bestimmte Objekte (z.b. Personen, Unternehmen) bei denen man sich für gewisse Eigenschaften (z.b. Geschlecht,

Mehr

3. Deskriptive Statistik

3. 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

Mehr

Institut für Biometrie und klinische Forschung. WiSe 2012/2013

Institut für Biometrie und klinische Forschung. WiSe 2012/2013 Klinische Forschung WWU Münster Pflichtvorlesung zum Querschnittsfach Epidemiologie, Biometrie und Med. Informatik Praktikum der Medizinischen Biometrie () Überblick. Deskriptive Statistik I - Grundlegende

Mehr

Statistiktutorium (Kurs Frau Jacobsen)

Statistiktutorium (Kurs Frau Jacobsen) Statistiktutorium (Kurs Frau Jacobsen) von Timo Beddig Einführungsveranstaltung am 16.4.2012 1 Grundbegriffe I Gegenstand einer statistischen Untersuchung sind bestimmte Objekte (z.b. Personen, Unternehmen)

Mehr

Forschungsmethoden in der Sozialen Arbeit

Forschungsmethoden in der Sozialen Arbeit Forschungsmethoden in der Sozialen Arbeit Fachhochschule für Sozialarbeit und Sozialpädagogik Alice- Salomon Hochschule für Soziale arbeit, Gesundheit, Erziehung und Bildung University of Applied Sciences

Mehr

Deskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien

Deskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskription, Statistische Testverfahren und Regression Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik: beschreibende Statistik, empirische

Mehr

1. Einführung und statistische Grundbegriffe. Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik:

1. Einführung und statistische Grundbegriffe. Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik: . Einführung und statistische Grundbegriffe Beispiele aus dem täglichen Leben Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik: Quantitative Information Graphische oder tabellarische

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Übung 3 1 Inhalt der heutigen Übung Vorrechnen der Hausübung B.7 Beschreibende Statistik Gemeinsames Lösen der Übungsaufgaben C.1: Häufigkeitsverteilung C.2: Tukey

Mehr

Fachrechnen für Tierpfleger

Fachrechnen für Tierpfleger Z.B.: Fachrechnen für Tierpfleger A10. Statistik 10.1 Allgemeines Was ist Statistik? 1. Daten sammeln: Durch Umfragen, Zählung, Messung,... 2. Daten präsentieren: Tabellen, Grafiken 3. Daten beschreiben/charakterisieren:

Mehr

1 Stochastik deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

1 Stochastik deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung 1 Stochastik deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 Stochastik deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Stochastik Wahrscheinlichkeitsrechnung

Mehr

3. Merkmale und Daten

3. Merkmale und Daten 3. Merkmale und Daten Ziel dieses Kapitels: Vermittlung des statistischen Grundvokabulars Zu klärende Begriffe: Grundgesamtheit Merkmale (Skalenniveau etc.) Stichprobe 46 3.1 Grundgesamtheiten Definition

Mehr

Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 Serie 6. Statistik-Tutorium. Lösungsskizzen Übung SS2005. Thilo Klein. Grundstudium Sommersemester 2008

Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 Serie 6. Statistik-Tutorium. Lösungsskizzen Übung SS2005. Thilo Klein. Grundstudium Sommersemester 2008 Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 Serie 6 Lösungsskizzen Übung SS2005 Grundstudium Sommersemester 2008 Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 Serie 6 Inhalt Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie

Mehr

STATISIK. LV Nr.: 0021 WS 2005/06 11.Oktober 2005

STATISIK. LV Nr.: 0021 WS 2005/06 11.Oktober 2005 STATISIK LV Nr.: 0021 WS 2005/06 11.Oktober 2005 1 Literatur Bleymüller, Gehlert, Gülicher: Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, Verlag Vahlen Hartung: Statistik. Lehr- und Handbuch der angewandten

Mehr

Statistische Grundlagen I

Statistische 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.

Mehr

Herzlich willkommen zur Vorlesung Statistik. Streuungsmaße oder die Unterschiedlichkeit der Daten nebst kurzen Ausführungen zu Schiefe und Wölbung

Herzlich willkommen zur Vorlesung Statistik. Streuungsmaße oder die Unterschiedlichkeit der Daten nebst kurzen Ausführungen zu Schiefe und Wölbung FB 1 W. Ludwig-Mayerhofer Statistik 1 Herzlich willkommen zur Vorlesung Statistik smaße oder die Unterschiedlichkeit der Daten nebst kurzen Ausführungen zu Schiefe und Wölbung FB 1 W. Ludwig-Mayerhofer

Mehr

Einführung in die Statistik mir R

Einführung in die Statistik mir R Einführung in die Statistik mir R ww w. syn t egris.de Überblick GESCHÄFTSFÜHRUNG Andreas Baumgart, Business Processes and Service Gunar Hofmann, IT Solutions Sven-Uwe Weller, Design und Development Jens

Mehr

Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Variablentypen. Stichprobe und Grundgesamtheit

Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Variablentypen. Stichprobe und Grundgesamtheit TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN-WEIHENSTEPHAN MATHEMATIK UND STATISTIK INFORMATIONS- UND DOKUMENTATIONSZENTRUM R. Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen Statistik SS Variablentypen Qualitative

Mehr

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9 Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 06. Juni 2016 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff Statistik I für Betriebswirte Vorlesung

Mehr

STATISTIK FÜR STATISTIK-AGNOSTIKER Teil 1 (wie mich)

STATISTIK FÜR STATISTIK-AGNOSTIKER Teil 1 (wie mich) WS 07/08-1 STATISTIK FÜR STATISTIK-AGNOSTIKER Teil 1 (wie mich) Nur die erlernbaren Fakten, keine Hintergrundinfos über empirische Forschung etc. (und ich übernehme keine Garantie) Bei der Auswertung von

Mehr

Inhaltsverzeichnis DESKRIPTIVE STATISTIK. 1 Grundlagen Grundbegriffe Skalen... 15

Inhaltsverzeichnis 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

Mehr

Wiederholung Statistik I. Statistik für SozialwissenschaftlerInnen II p.8

Wiederholung Statistik I. Statistik für SozialwissenschaftlerInnen II p.8 Wiederholung Statistik I Statistik für SozialwissenschaftlerInnen II p.8 Konstanten und Variablen Konstante: Merkmal hat nur eine Ausprägung Variable: Merkmal kann mehrere Ausprägungen annehmen Statistik

Mehr

Beispiel für Anwendung: z-tabelle kann genutzt werden, um z.b. Poissonverteilung näherungsweise zu integrieren. Beispiel: wie wahrscheinlich ist es

Beispiel für Anwendung: z-tabelle kann genutzt werden, um z.b. Poissonverteilung näherungsweise zu integrieren. Beispiel: wie wahrscheinlich ist es Beispiel für Anwendung: z-tabelle kann genutzt werden, um z.b. Poissonverteilung näherungsweise zu integrieren. Beispiel: wie wahrscheinlich ist es beim radioaktiven Zerfall, zwischen 100 und 110 Zerfälle

Mehr

Bitte am PC mit Windows anmelden!

Bitte am PC mit Windows anmelden! Einführung in SPSS Plan für heute: Grundlagen/ Vorwissen für SPSS Vergleich der Übungsaufgaben Einführung in SPSS http://weknowmemes.com/generator/uploads/generated/g1374774654830726655.jpg Standardnormalverteilung

Mehr

1 GRUNDLAGEN Grundbegriffe Skalen...15

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 Klassieren

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik 9. Vorlesung - 2017 Monte Carlo Methode für numerische Integration Sei g : [0, 1] R stetige Funktion; man möchte 1 0 g(t)dt numerisch approximieren mit Hilfe von Zufallszahlen: Sei (U n ) n eine Folge

Mehr

Mathematik für Biologen

Mathematik für Biologen Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun http://blog.ruediger-braun.net Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 05. Dezember 2014 Termine Mittwoch, 10.12.: Doppelstunde Vorlesung, Ausgabe von Übungsblatt

Mehr

Einführung in die Statistik für Wirtschaftswissenschaftler für Betriebswirtschaft und Internationales Management

Einführung 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

Mehr

Beide Verteilungen der Zeiten sind leicht schief. Der Quartilsabstand für Zeiten zum Surfen ist kleiner als der zum Fernsehen.

Beide Verteilungen der Zeiten sind leicht schief. Der Quartilsabstand für Zeiten zum Surfen ist kleiner als der zum Fernsehen. Welche der folgenden Maßzahlen sind resistent gegenüber Ausreißer? Der Mittelwert und die Standardabweichung. Der und die Standardabweichung. Der und die Spannweite. Der und der Quartilsabstand. Die Spannweite

Mehr

Statistik. Sommersemester Stefan Etschberger. für Betriebswirtschaft, Internationales Management, Wirtschaftsinformatik und Informatik

Statistik. 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)

Mehr

Günther Bourier. Beschreibende Statistik. Praxisorientierte Einführung - Mit. Aufgaben und Lösungen. 12., überarbeitete und aktualisierte Auflage

Günther Bourier. Beschreibende Statistik. Praxisorientierte Einführung - Mit. Aufgaben und Lösungen. 12., überarbeitete und aktualisierte Auflage i Günther Bourier Beschreibende Statistik Praxisorientierte Einführung - Mit Aufgaben und Lösungen 12., überarbeitete und aktualisierte Auflage 4^ Springer Gabler Inhaltsverzeichnis Vorwort V 1 Einführung

Mehr

Statistik. Sommersemester Prof. Dr. Stefan Etschberger HSA. für Betriebswirtschaft und International Management

Statistik. Sommersemester Prof. Dr. Stefan Etschberger HSA. für Betriebswirtschaft und International Management Statistik für Betriebswirtschaft und International Management Sommersemester 2014 Prof. Dr. Stefan Etschberger HSA Streuungsparameter Varianz Var(X) bzw. σ 2 : [x i E(X)] 2 f(x i ), wenn X diskret Var(X)

Mehr

Statistik K urs SS 2004

Statistik 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

Mehr

Über dieses Buch Die Anfänge Wichtige Begriffe... 21

Über dieses Buch Die Anfänge Wichtige Begriffe... 21 Inhalt Über dieses Buch... 12 TEIL I Deskriptive Statistik 1.1 Die Anfänge... 17 1.2 Wichtige Begriffe... 21 1.2.1 Das Linda-Problem... 22 1.2.2 Merkmale und Merkmalsausprägungen... 23 1.2.3 Klassifikation

Mehr

2. Deskriptive Statistik

2. Deskriptive Statistik Philipps-Universitat Marburg 2.1 Stichproben und Datentypen Untersuchungseinheiten: mogliche, statistisch zu erfassende Einheiten je Untersuchungseinheit: ein oder mehrere Merkmale oder Variablen beobachten

Mehr

MATHEMATIK MTA 12 SCHULJAHR 07/08 STATISTIK

MATHEMATIK MTA 12 SCHULJAHR 07/08 STATISTIK MATHEMATIK MTA 12 SCHULJAHR 07/08 STATISTIK PROF. DR. CHRISTINA BIRKENHAKE Inhaltsverzeichnis 1. Merkmale 2 2. Urliste und Häufigkeitstabellen 9. Graphische Darstellung von Daten 10 4. Lageparameter 1

Mehr

Statistikpraktikum. Carsten Rezny. Sommersemester Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn

Statistikpraktikum. Carsten Rezny. Sommersemester Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn Statistikpraktikum Carsten Rezny Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn Sommersemester 2014 Mehrdimensionale Datensätze: Multivariate Statistik Multivariate Statistik Mehrdimensionale Datensätze:

Mehr

Vorlesung Gesamtbanksteuerung Mathematische Grundlagen II Dr. Klaus Lukas Carsten Neundorf. Vorlesung 04 Mathematische Grundlagen II,

Vorlesung Gesamtbanksteuerung Mathematische Grundlagen II Dr. Klaus Lukas Carsten Neundorf. Vorlesung 04 Mathematische Grundlagen II, Vorlesung Gesamtbanksteuerung Mathematische Grundlagen II Dr. Klaus Lukas Carsten Neundorf 1 Was sollen Sie heute lernen? 2 Agenda Wiederholung stetige Renditen deskriptive Statistik Verteilungsparameter

Mehr

Univ.-Prof. Dr. Georg Wydra

Univ.-Prof. Dr. Georg Wydra Univ.-Prof. Dr. Georg Wydra Methoden zur Auswertung von Untersuchungen 1 SKALENTYPEN UND VARIABLEN 2 ZUR BEDEUTUNG DER STATISTIK IN DER FORSCHUNG 3 STATISTIK ALS VERFAHREN ZUR PRÜFUNG VON HYPOTHESEN 4

Mehr

absolute Häufigkeit h: Anzahl einer bestimmten Note relative Häufigkeit r: Anzahl einer bestimmten Note, gemessen an der Gesamtzahl der Noten

absolute Häufigkeit h: Anzahl einer bestimmten Note relative Häufigkeit r: Anzahl einer bestimmten Note, gemessen an der Gesamtzahl der Noten Statistik Eine Aufgabe der Statistik ist es, Datenmengen zusammenzufassen und darzustellen. Man verwendet dazu bestimmte Kennzahlen und wertet Stichproben aus, um zu Aussagen bzw. Prognosen über die Gesamtheit

Mehr

Skalenniveaus =,!=, >, <, +, -

Skalenniveaus =,!=, >, <, +, - ZUSAMMENHANGSMAßE Skalenniveaus Nominalskala Ordinalskala Intervallskala Verhältnisskala =,!= =,!=, >, < =,!=, >, ,

Mehr

Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften

Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften Stetige und diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen Lageparameter Streuungsparameter Diskrete und stetige Zufallsvariablen Eine Variable (oder Merkmal

Mehr

Vorlesungsskript. Deskriptive Statistik. Prof. Dr. Günter Hellmig

Vorlesungsskript. Deskriptive Statistik. Prof. Dr. Günter Hellmig Vorlesungsskript Deskriptive Statistik Prof. Dr. Günter Hellmig Prof. Dr. Günter Hellmig Vorlesungsskript Deskriptive Statistik Erstes Kapitel Die Feingliederung des ersten Kapitels, welches sich mit einigen

Mehr

1 Univariate Statistiken

1 Univariate Statistiken 1 Univariate Statistiken Im ersten Kapitel berechnen wir zunächst Kenngrößen einer einzelnen Stichprobe bzw. so genannte empirische Kenngrößen, wie beispielsweise den Mittelwert. Diese können, unter gewissen

Mehr

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9 Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9 Dr. Andreas Wünsche TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik Vorlesung am 8. Juni 2017 im Audi-Max (AUD-1001) Dr. Andreas Wünsche Statistik I für Betriebswirte

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Inhalt Teil I: Beschreibende (Deskriptive) Statistik Seite. 1.0 Erste Begriffsbildungen Merkmale und Skalen 5

Inhaltsverzeichnis. Inhalt Teil I: Beschreibende (Deskriptive) Statistik Seite. 1.0 Erste Begriffsbildungen Merkmale und Skalen 5 Inhaltsverzeichnis Inhalt Teil I: Beschreibende (Deskriptive) Statistik Seite 1.0 Erste Begriffsbildungen 1 1.1 Merkmale und Skalen 5 1.2 Von der Urliste zu Häufigkeitsverteilungen 9 1.2.0 Erste Ordnung

Mehr

Wolfgang Kohn Riza Öztürk. Statistik für Ökonomen. Datenanalyse mit R und SPSS. 3., überarbeitete Auflage. 4^ Springer Gabler

Wolfgang Kohn Riza Öztürk. Statistik für Ökonomen. Datenanalyse mit R und SPSS. 3., überarbeitete Auflage. 4^ Springer Gabler Wolfgang Kohn Riza Öztürk Statistik für Ökonomen Datenanalyse mit R und SPSS 3., überarbeitete Auflage 4^ Springer Gabler Inhaltsverzeichnis Teil I Einführung 1 Statistik-Programme 3 1.1 Kleine Einführung

Mehr

2 Merkmalsausprägungen, Skalen, Häufigkeiten, Klassierung

2 Merkmalsausprägungen, Skalen, Häufigkeiten, Klassierung 2 2.1 Merkmalsausprägungen und Skalen Bei statistischen Analysen wird eine bestimmte Anzahl von Elementen untersucht und mit den Methoden der Statistik quantifiziert. Je nach Untersuchung kann es sich

Mehr

Stichwortverzeichnis. Robert Galata, Sandro Scheid. Deskriptive und Induktive Statistik für Studierende der BWL. Methoden - Beispiele - Anwendungen

Stichwortverzeichnis. Robert Galata, Sandro Scheid. Deskriptive und Induktive Statistik für Studierende der BWL. Methoden - Beispiele - Anwendungen Stichwortverzeichnis Robert Galata, Sandro Scheid Deskriptive und Induktive Statistik für Studierende der BWL Methoden - Beispiele - Anwendungen Herausgegeben von Robert Galata, Markus Wessler ISBN (Buch):

Mehr

Beschreibende Statistik

Beschreibende Statistik Gunther Bourier Beschreibende Statistik Praxisorientierte Einfuhrung Mit Aufgaben und Losungen 7., uberarbeitete Auflage GABIER Inhaltsverzeichnis Vorwort Inhaltsverzeichnis V VII 1 Einfuhrung 1 1.1 Begriff

Mehr

Auswertung statistischer Daten 1

Auswertung statistischer Daten 1 Auswertung statistischer Daten 1 Dr. Elke Warmuth Sommersemester 2018 1 / 26 Statistik Untersuchungseinheiten u. Merkmale Grundgesamtheit u. Stichprobe Datenaufbereitung Urliste, Strichliste, Häufigkeitstabelle,

Mehr

Philipp 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 Philipp Sibbertsen Hartmut Lehne Statistik Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler 2., überarbeitete Auflage 4^ Springer Gabler Inhaltsverzeichnis Teil I Deskriptive Statistik 1 Einführung

Mehr

Statistik SS Deskriptive Statistik. Bernhard Spangl 1. Universität für Bodenkultur. March 1, 2012

Statistik SS Deskriptive Statistik. Bernhard Spangl 1. Universität für Bodenkultur. March 1, 2012 Statistik SS 2012 Deskriptive Statistik Bernhard Spangl 1 1 Institut für angewandte Statistik und EDV Universität für Bodenkultur March 1, 2012 B. Spangl (Universität für Bodenkultur) Statistik SS 2012

Mehr

Mathematik für Biologen

Mathematik für Biologen Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 20. Oktober 2010 1 empirische Verteilung 2 Lageparameter Modalwert Arithmetisches Mittel Median 3 Streuungsparameter

Mehr

Statistik Einführung // Stichprobenverteilung 6 p.2/26

Statistik Einführung // Stichprobenverteilung 6 p.2/26 Statistik Einführung Kapitel 6 Statistik WU Wien Gerhard Derflinger Michael Hauser Jörg Lenneis Josef Leydold Günter Tirler Rosmarie Wakolbinger Statistik Einführung // 6 p.0/26 Lernziele 1. Beschreiben

Mehr

Statistik I für Humanund Sozialwissenschaften

Statistik I für Humanund Sozialwissenschaften Statistik I für Humanund Sozialwissenschaften 1 Übung Lösungsvorschlag Gruppenübung G 1 Auf einer Touristeninsel in der Karibik wurden in den letzten beiden Juliwochen morgens zur gleichen Zeit die folgenden

Mehr

Inhalt. I Einführung. Kapitel 1 Konzept des Buches Kapitel 2 Messen in der Psychologie... 27

Inhalt. 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....................

Mehr

Verfahren für metrische Variable

Verfahren für metrische Variable Verfahren für metrische Variable Grafische Methoden Histogramm Mittelwertsplot Boxplot Lagemaße Mittelwert, Median, Quantile Streuungsmaße Standardabweichung, Interquartilsabstand Lagemaße und Streumaße

Mehr

Statistik in R Block 1: April 1

Statistik in R Block 1: April 1 Statistik in R Block 1: 24-26.April 1 Statistik in R Ziele: Theoretische Grundlagen der deskriptiven Statistik und der Prüfstatistik Anwendung in der Phonetik Berechnungen mit R Themen Übungen mit R 1.

Mehr

LV: Höhere und Angewandte Mathematik Teil: Statistik (Teil: Numerik&Simulation: Prof. Günter)

LV: Höhere und Angewandte Mathematik Teil: Statistik (Teil: Numerik&Simulation: Prof. Günter) LV: Höhere und Angewandte Mathematik Teil: Statistik (Teil: Numerik&Simulation: Prof. Günter) Am Ende: Gemeinsame Klausur mit 2 Teilen, jeder Teil geht mit 50% in die Endnote ein. Teil (5 ECTS) Grabowski

Mehr

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik 1 Ziele In der deskriptiven (=beschreibenden) Statistik werden Untersuchungsergebnisse übersichtlich dargestellt, durch Kennzahlen charakterisiert und grafisch veranschaulicht. 2

Mehr

Mathematik für Biologen

Mathematik für Biologen Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine Universität Düsseldorf 14. Oktober 2010 Übungen Aufgabenblatt 1 wird heute Nachmittag auf das Weblog gestellt. Geben Sie die Lösungen dieser

Mehr

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Fakultät für Humanwissenschaften Sozialwissenschaftliche Methodenlehre Prof. Dr. Daniel Lois Deskriptive Statistik Stand: April 2015 (V2) Inhaltsverzeichnis 1. Notation 2 2. Messniveau 3 3. Häufigkeitsverteilungen

Mehr

IDEE DER STATISTIK: Variabilität (Erscheinung der Natur) durch. Zufall (mathematische Abstraktion) modellieren.

IDEE DER STATISTIK: Variabilität (Erscheinung der Natur) durch. Zufall (mathematische Abstraktion) modellieren. IDEE DER STATISTIK: Variabilität (Erscheinung der Natur) durch Zufall (mathematische Abstraktion) modellieren. Statistik = Datenanalyse mit Hilfe stochastischer Modelle Theoretische Statistik ist ein Teil

Mehr

Teil / Ein paar statistische Grundlagen 25. Kapitel 1 Was Statistik ist und Warum sie benötigt Wird 2 7

Teil / Ein paar statistische Grundlagen 25. Kapitel 1 Was Statistik ist und Warum sie benötigt Wird 2 7 Inhaltsverzeichnis Einführung 21 Über dieses Buch 21 Törichte Annahmen über den Leser 22 Wie dieses Buch aufgebaut ist 23 Teil I: Ein paar statistische Grundlagen 23 Teil II: Die beschreibende Statistik

Mehr

Anteile Häufigkeiten Verteilungen Lagemaße Streuungsmaße Merkmale von Verteilungen. Anteile Häufigkeiten Verteilungen

Anteile Häufigkeiten Verteilungen Lagemaße Streuungsmaße Merkmale von Verteilungen. Anteile Häufigkeiten Verteilungen DAS THEMA: VERTEILUNGEN LAGEMAßE - STREUUUNGSMAßE Anteile Häufigkeiten Verteilungen Lagemaße Streuungsmaße Merkmale von Verteilungen Anteile Häufigkeiten Verteilungen Anteile und Häufigkeiten Darstellung

Mehr

Statistik eindimensionaler Größen

Statistik eindimensionaler Größen Statistik eindimensionaler Größen Michael Spielmann Inhaltsverzeichnis 1 Aufgabe der eindimensionalen Statistik 2 2 Grundbegriffe 2 3 Aufbereiten der Stichprobe 3 4 Die Kennzahlen Mittelwert und Streuung,

Mehr

Standardisierte 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 Standardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend oder eindeutig, wenn keine alternativen Interpretationsmöglichkeiten

Mehr

Statistische Methoden in der MMST: Deskriptive Statistik

Statistische Methoden in der MMST: Deskriptive Statistik Statistische Methoden in der MMST: Deskriptive Statistik VL MMS Wintersemester 2013/14 Professur für Prozessleittechnik L. Urbas; J. Pfeffer Ziele und Inhalt Statistik in der MMST Anwendungsgebiete Evaluationen

Mehr

Quantitative Methoden der Agrarmarktanalyse und des Agribusiness

Quantitative Methoden der Agrarmarktanalyse und des Agribusiness Quantitative Methoden der Agrarmarktanalyse und des Agribusiness Teil Quantitative Methoden der Agrarmarktanalyse Vorlesung: Montag und Mittwoch 8:30-10:00 Dr. Bernhard Brümmer Tel.: 0431-880-4449, Fax:

Mehr

Übungen mit dem Applet Rangwerte

Übungen mit dem Applet Rangwerte Rangwerte 1 Übungen mit dem Applet Rangwerte 1 Statistischer Hintergrund... 2 1.1 Verteilung der Einzelwerte und der Rangwerte...2 1.2 Kurzbeschreibung des Applets...2 1.3 Ziel des Applets...4 2 Visualisierungen

Mehr

Angewandte Statistik 3. Semester

Angewandte Statistik 3. Semester Angewandte Statistik 3. Semester Übung 5 Grundlagen der Statistik Übersicht Semester 1 Einführung ins SPSS Auswertung im SPSS anhand eines Beispieles Häufigkeitsauswertungen Grafiken Statistische Grundlagen

Mehr

Forschungsstatistik I

Forschungsstatistik 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/

Mehr

Übung 1 im Fach "Biometrie / Q1"

Übung 1 im Fach Biometrie / Q1 Universität Ulm, Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, D-89070 Ulm Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie Leiter: Prof. Dr. D. Rothenbacher Schwabstr. 13, 89075 Ulm Tel.

Mehr

fh management, communication & it Constantin von Craushaar fh-management, communication & it Statistik Angewandte Statistik

fh management, communication & it Constantin von Craushaar fh-management, communication & it Statistik Angewandte Statistik fh management, communication & it Folie 1 Überblick Grundlagen (Testvoraussetzungen) Mittelwertvergleiche (t-test,..) Nichtparametrische Tests Korrelationen Regressionsanalyse... Folie 2 Überblick... Varianzanalyse

Mehr

Statistik für Ökonomen

Statistik für Ökonomen Wolfgang Kohn Riza Öztürk Statistik für Ökonomen Datenanalyse mit R und SPSS tfü. Springer Inhaltsverzeichnis Teil I Einführung 1 Kleine Einführung in R 3 1.1 Installieren und Starten von R 3 1.2 R-Befehle

Mehr

Statistik. Von Dr. Günter Bamberg. o. Professor für Statistik und Dr. habil. Franz Baur. Universität Augsburg. 12., überarbeitete Auflage

Statistik. Von Dr. Günter Bamberg. o. Professor für Statistik und Dr. habil. Franz Baur. Universität Augsburg. 12., überarbeitete Auflage Statistik Von Dr. Günter Bamberg o. Professor für Statistik und Dr. habil. Franz Baur Universität Augsburg 12., überarbeitete Auflage R.01denbourg Verlag München Wien V INHALTSVERZEICHNIS Vorwort Liste

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Teil I Einführung

Inhaltsverzeichnis. Teil I Einführung Inhaltsverzeichnis Teil I Einführung 1 Statistik-Programme... 1.1 Kleine Einführung in R... 1.1.1 Installieren und Starten von R. 1.1.2 R-Konsole... 1.1.3 R-Workspace... 1.1.4 R-History... 1.1.5 R-Skripteditor...

Mehr

Die folgende Tabelle 1 wurde im Rahmen einer Umfrage unter den Studenten eines Statistikseminars erstellt.

Die folgende Tabelle 1 wurde im Rahmen einer Umfrage unter den Studenten eines Statistikseminars erstellt. Nr. Die folgende Tabelle wurde im Rahmen einer Umfrage unter den Studenten eines Statistikseminars erstellt. Gewicht (x i ) Raucher Geschlecht Lieblingssportart Ausübung des Sports Geld pro Monat Klassenmitte

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Wahrscheinlichkeitsrechnung 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

Mehr

Gundlagen empirischer Forschung & deskriptive Statistik. Statistische Methoden in der Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2008/09

Gundlagen empirischer Forschung & deskriptive Statistik. Statistische Methoden in der Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2008/09 Gundlagen empirischer Forschung & deskriptive Statistik Statistische Methoden in der Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2008/09 Grundlagen Vorbereitung einer empirischen Studie Allgemeine Beschreibung

Mehr

Deskriptive Statistik Auswertung durch Informationsreduktion

Deskriptive Statistik Auswertung durch Informationsreduktion Deskriptive Statistik Auswertung durch Informationsreduktion Gliederung Ø Grundbegriffe der Datenerhebung Total-/Stichprobenerhebung, qualitatives/quantitatives Merkmal Einteilung der Daten (Skalierung,

Mehr

Zufallsvariablen [random variable]

Zufallsvariablen [random variable] Zufallsvariablen [random variable] Eine Zufallsvariable (Zufallsgröße) X beschreibt (kodiert) die Versuchsausgänge ω Ω mit Hilfe von Zahlen, d.h. X ist eine Funktion X : Ω R ω X(ω) Zufallsvariablen werden

Mehr

Lehrinhalte Statistik (Sozialwissenschaften)

Lehrinhalte Statistik (Sozialwissenschaften) Lehrinhalte Technische Universität Dresden Institut für Mathematische Stochastik Dresden, 13. November 2007 Seit 2004 Vorlesungen durch Klaus Th. Hess und Hans Otfried Müller. Statistik I: Beschreibende

Mehr

2 Beschreibende Statistik

2 Beschreibende Statistik 2 Beschreibende Statistik In diesem Kapitel geht es um die Darstellung der Daten aus einer statistischen Analyse. Hierbei können wir uns nicht damit befassen, wie diese Daten erhoben werden, obschon schon

Mehr