Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis VII Erst mal locker bleiben: Es f angt ganz einfach an! Keine Taten ohne Daten!

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis VII Erst mal locker bleiben: Es f angt ganz einfach an! Keine Taten ohne Daten!"

Transkript

1 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis VII 1 Erst mal locker bleiben: Es fängt ganz einfach an! Subjektive Wahrscheinlichkeit - oder warum...? Was Ethik mit Statistik zu tun hat - Pinocchio weiß es Was im Weiteren noch so kommt Keine Taten ohne Daten! Ein bisschen Fachsimpelei zum Einstieg Grundgesamtheit Stichprobe Teil- und Vollerhebung Verzerrung, Bias Einzelobjekte und Merkmale Primär- und Sekundärstatistik Erhebungsarten Beobachtung Experiment Befragung Ohne Daten geht es nicht Jäger und Sammler - Statistische Datenerhebung Charakterisierung von Datentypen und Merkmalen Qualitative- und quantitative Merkmale Skalenniveau Diskrete und stetige Merkmale Kombiniere, Dr. Watson - Kombinatorik Das 1x1 der Kombinierer Ne Kiste Bier als Urnenmodell Monstren, Mumien, Permutationen Var, Var, Variationen - immer schön der Reihe nach Variationen ohne Wiederholung

2 VIII Inhaltsverzeichnis Variationen mit Wiederholung Kombinationen - Was drin ist zählt, nicht wie! Kombinationen ohne Wiederholung Kombinationen mit Wiederholung Auf den Punkt gebracht - Zusammenfassung I BESCHREIBENDE STATISTIK 43 4 Es war einmal ein Merkmal Von Stichproben (Aua!) zum Dosenstechen Stengel-Blatt-Diagramm Häufigkeitsverteilung Klasse, hier gehts um Bildung - Klassenbildung Vom Histogramm und der empirischen Dichte Summenhäufigkeiten Mann, sieht die gut aus - Graphische Darstellung Bis sich die Balken biegen - Balkendiagramm Punkt, Punkt, Komma, Strich - Liniendiagramm Und zum Kaffee: Kreis- oder Tortendiagramm Lage und Streuung Wie ist die Lage? Erst mal den Modus festlegen Median und Blödian Latein für Anfänger: Quantile, Quartile, Dezile, Quantile - Mit der Formel zum Erfolg Quantile - Mit der Graphik zum Erfolg Minimus Maximus Ab durch die Mitte, Mittelwert Arithmetischer Mittelwert Gewichteter Mittelwert Geometrischer Mittelwert Harmonischer Mittelwert Na, wo liegen sie denn? Vergleich zur Lage Graphisch zusammengefasst: Box-Whisker-Plot Nun noch eine Prise Streuungen

3 Inhaltsverzeichnis IX Spannweite Quartilsabstand Mittlere Abweichung vom Median Varianz und Arroganz Standardabweichung Variationskoeffizient Na, wie streuen sie denn? Vergleich zur Streuung Es war zweimal ein Merkmal Von Kontinenztabellen und anderen Problemen Korrelu, Korreli, Korrelation Der Korrelationskoeffizient von Bravais-Pearson Der Rangkorrelationskoeffizient von Spearman Regression II DIE SACHE MIT DER WAHRSCHEINLICHKEIT Vom Rechnen mit dem Zufall Was ist Zufall? Von Laplace und anderen Zockern Empirische Wahrscheinlichkeit Intuition, Erfahrung, subjektive Wahrscheinlichkeit Das BGB der Wahrscheinlichkeit Wir machen Komplemente Mengen aller Länder vereinigt Euch! Nicht mehr als Durchschnitt Disjunkt Differenzmengen Mit Wahrscheinlichkeit richtig rechnen Additionssatz für beliebige Ereignisse Wahrhaft wahrscheinlich: Bedingte Wahrscheinlichkeit Multiplikationssatz Stochastische Unabhängigkeit Für Heißdüsen: Das Bayes-Theorem Rechnen mit Dosen und Tequila

4 X Inhaltsverzeichnis 8 Das A und O der Wahrscheinlichkeitsverteilungen Von Zufallsvariablen und ihrer Funktion Die Wahrheit, aber bitte diskret! Wahrscheinlichkeitsfunktion diskreter Zufallsvariablen Der Weg zur diskreten Verteilungsfunktion Erwartungswert und Varianz bei diskreten Daten Langsam, aber stetig zur Wahrheit Wenn die Wahrscheinlichkeitsfunktiondichte stetig ist Stetige Verteilungsfunktion Mittelwert und Varianz bei stetigen Daten Wie war das noch mit Erwartungswert und Varianz? Im Angebot: Spezielle Verteilungen Diskrete Verteilungen Es fängt mit Bernoulli an Ein Bernoulli, zwei Bernoulli, drei... Binomialverteilung Hyper, Hyper, Hypergeometrische Verteilung Poisson sans boisson est poison - Poisson Verteilung Stetige Verteilungen Alles gleich, Gleichverteilung Normalverteilung: Die Mutter aller Verteilungen Kennt man eine, kennt man alle: Standardnormalverteilung Das Wichtigste auf einer Seite III BEURTEILENDE STATISTIK Parameterschätzung, Mr. Spock lässt grüßen Punkt, Punkt, Komma, Intervall Vertrauen ist gut, Konfidenz ist besser Vom Lotto, Schätzen und dem zentralen Grenzwertsatz Auf direktem Weg zum Konfidenzintervall Konfidenzintervalle für Erwartungswerte Normalverteilte Grundgesamtheit, bekannte Varianz

5 Inhaltsverzeichnis XI Normalverteilte Grundgesamtheit, unbekannte Varianz Keine Ahnung und große Stichproben Konfidenzintervall für die Wahrscheinlichkeit Konfidenzintervall für die Varianz Wie breit hätten Sie s denn gern? Und gelernt haben wir Zum Nachtisch: Hypothesentests Grundlagen für Einsteiger Oktoberfest in München: Ooozopft is Und die Hypothese ist, Dann Testen wir doch mal Wie im wirklichen Leben: Entscheidung und mögliche Fehlentscheidung Ollis Kochstudio: Rezepte zum Testen Testen von Mittelwerten Normalverteilte Grundgesamtheit, bekannte Varianz Normalverteilte Grundgesamtheit, unbekannte Varianz Irgendwieverteilte Grundgesamtheit, große Stichprobe Testen von Wahrscheinlichkeiten Testen der Varianz Jetzt hat s sich ausgetestet! Ende gut, Alles gut! Aufgaben mit Lösungsweg 278 A Tabellen ohne Ende 314 Literaturverzeichnis 322 Stichwortverzeichnis 324

6

Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS

Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS Christine Duller Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch Zweite, überarbeitete Auflage Mit 71 Abbildungen und 26 Tabellen Physica-Verlag Ein Unternehmen

Mehr

Statistik im Bachelor-Studium der BWL und VWL

Statistik im Bachelor-Studium der BWL und VWL Max C. Wewel Statistik im Bachelor-Studium der BWL und VWL Methoden, Anwendung, Interpretation Mit herausnehmbarer Formelsammlung ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow,

Mehr

Statistik mit Excel. für Praktiker: Statistiken aufbereiten und präsentieren HORST-DIETER RADKE

Statistik mit Excel. für Praktiker: Statistiken aufbereiten und präsentieren HORST-DIETER RADKE Statistik mit Excel für Praktiker: Statistiken aufbereiten und präsentieren HORST-DIETER RADKE INHALTS- VERZEICHNIS Vorwort 13 Schreiben Sie uns! 15 1 Statistische Untersuchungen 17 Wozu Statistik? 18

Mehr

Physica-Lehrbuch. Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch. von Christine Duller

Physica-Lehrbuch. Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch. von Christine Duller Physica-Lehrbuch Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch von Christine Duller Neuausgabe Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS Duller schnell

Mehr

Statistik mit Excel. für Praktiker: Statistiken aufbereiten und präsentieren HORST-DIETER RADKE. Markt+Technik

Statistik mit Excel. für Praktiker: Statistiken aufbereiten und präsentieren HORST-DIETER RADKE. Markt+Technik Statistik mit Excel für Praktiker: Statistiken aufbereiten und präsentieren HORST-DIETER RADKE Markt+Technik Vorwort Schreiben Sie uns! 13 15 Statistische Untersuchungen 17 Wozu Statistik? 18 Wirtschaftliche

Mehr

Teil I Beschreibende Statistik 29

Teil I Beschreibende Statistik 29 Vorwort zur 2. Auflage 15 Vorwort 15 Kapitel 0 Einführung 19 0.1 Methoden und Aufgaben der Statistik............................. 20 0.2 Ablauf statistischer Untersuchungen..............................

Mehr

Einfache Statistiken in Excel

Einfache Statistiken in Excel Einfache Statistiken in Excel Dipl.-Volkswirtin Anna Miller Bergische Universität Wuppertal Schumpeter School of Business and Economics Lehrstuhl für Internationale Wirtschaft und Regionalökonomik Raum

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Vorwort 1. Kapitel 1 Einführung 3. Kapitel 2 Messtheorie und deskriptive Statistik 13

Inhaltsverzeichnis. Vorwort 1. Kapitel 1 Einführung 3. Kapitel 2 Messtheorie und deskriptive Statistik 13 Inhaltsverzeichnis Vorwort 1 Kapitel 1 Einführung 3 1.1 Ziele... 4 1.2 Messtheorie und deskriptive Statistik... 8 1.3 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung... 9 1.4 Inferenzstatistik... 9 1.5 Parametrische

Mehr

Kapitel 3. Zufallsvariable. Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion. Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung

Kapitel 3. Zufallsvariable. Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion. Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung Kapitel 3 Zufallsvariable Josef Leydold c 2006 Mathematische Methoden III Zufallsvariable 1 / 43 Lernziele Diskrete und stetige Zufallsvariable Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion

Mehr

Grundlagen der Inferenzstatistik: Was Ihnen nicht erspart bleibt!

Grundlagen der Inferenzstatistik: Was Ihnen nicht erspart bleibt! Grundlagen der Inferenzstatistik: Was Ihnen nicht erspart bleibt! 1 Einführung 2 Wahrscheinlichkeiten kurz gefasst 3 Zufallsvariablen und Verteilungen 4 Theoretische Verteilungen (Wahrscheinlichkeitsfunktion)

Mehr

Ein möglicher Unterrichtsgang

Ein möglicher Unterrichtsgang Ein möglicher Unterrichtsgang. Wiederholung: Bernoulli Experiment und Binomialverteilung Da der sichere Umgang mit der Binomialverteilung, auch der Umgang mit dem GTR und den Diagrammen, eine notwendige

Mehr

2. Deskriptive Statistik 2.1. Häufigkeitstabellen, Histogramme, empirische Verteilungsfunktionen

2. Deskriptive Statistik 2.1. Häufigkeitstabellen, Histogramme, empirische Verteilungsfunktionen 4. Datenanalyse und Modellbildung Deskriptive Statistik 2-1 2. Deskriptive Statistik 2.1. Häufigkeitstabellen, Histogramme, empirische Verteilungsfunktionen Für die Auswertung einer Messreihe, die in Form

Mehr

Füllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Mean = 500,0029 Std. Dev. = 3,96016 N = 10.000. 485,00 490,00 495,00 500,00 505,00 510,00 515,00 Füllmenge

Füllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Mean = 500,0029 Std. Dev. = 3,96016 N = 10.000. 485,00 490,00 495,00 500,00 505,00 510,00 515,00 Füllmenge 2.4 Stetige Zufallsvariable Beispiel. Abfüllung von 500 Gramm Packungen einer bestimmten Ware auf einer automatischen Abfüllanlage. Die Zufallsvariable X beschreibe die Füllmenge einer zufällig ausgewählten

Mehr

Einführung in statistische Testmethoden

Einführung in statistische Testmethoden Einführung in statistische Testmethoden und die Bearbeitung von Messdaten mit Excel 1. Beispielhafte Einführung in den Gebrauch von Testmethoden 2. Typen von Messwerten, Verteilungen 3. Mittelwert, Varianz,

Mehr

Box-and-Whisker Plot -0,2 0,8 1,8 2,8 3,8 4,8

Box-and-Whisker Plot -0,2 0,8 1,8 2,8 3,8 4,8 . Aufgabe: Für zwei verschiedene Aktien wurde der relative Kurszuwachs (in % beobachtet. Aus den jeweils 20 Quartaldaten ergaben sich die folgenden Box-Plots. Box-and-Whisker Plot Aktie Aktie 2-0,2 0,8,8

Mehr

Regelmäßigkeit (Erkennen von Mustern und Zusammenhängen) versus Zufall

Regelmäßigkeit (Erkennen von Mustern und Zusammenhängen) versus Zufall Wahrscheinlichkeitstheorie Was will die Sozialwissenschaft damit? Regelmäßigkeit (Erkennen von Mustern und Zusammenhängen) versus Zufall Auch im Alltagsleben arbeiten wir mit Wahrscheinlichkeiten, besteigen

Mehr

Knut Bartels / Hans Gerhard Strohe. Arbeitsblätter. zur Vorlesung im Wintersemester 2005/06. Statistik II Induktive Statistik

Knut Bartels / Hans Gerhard Strohe. Arbeitsblätter. zur Vorlesung im Wintersemester 2005/06. Statistik II Induktive Statistik Knut Bartels / Hans Gerhard Strohe Arbeitsblätter zur Vorlesung im Wintersemester 2005/06 Induktive Statistik Dies ist kein Vorlesungsskript Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät Lehrstuhl

Mehr

Verteilungsanalyse. Johannes Hain. Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/35

Verteilungsanalyse. Johannes Hain. Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/35 Verteilungsanalyse Johannes Hain Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/35 Datentypen Als Sammeln von Daten bezeichnet man in der Statistik das Aufzeichnen von Fakten. Erhobene Daten klassifziert man

Mehr

Aufgabe 1 10 ECTS. y i x j gering mittel hoch n i Hausrat 200 25 0 225 KFZ 0 10 75 85 Unfall 20 35 90 145 Reiserücktritt 40 5 0 45 n j 260 75 165 500

Aufgabe 1 10 ECTS. y i x j gering mittel hoch n i Hausrat 200 25 0 225 KFZ 0 10 75 85 Unfall 20 35 90 145 Reiserücktritt 40 5 0 45 n j 260 75 165 500 Aufgabe 1 Für die Securance-Versicherung liegen Ihnen die gemeinsamen absoluten Häugkeiten der Merkmale X: Schadenshöhe und Y : Versicherungsart für die letzten 500 gemeldeten Schäden vor. 1. Interpretieren

Mehr

$ % + 0 sonst. " p für X =1 $

$ % + 0 sonst.  p für X =1 $ 31 617 Spezielle Verteilungen 6171 Bernoulli Verteilung Wir beschreiben zunächst drei diskrete Verteilungen und beginnen mit einem Zufallsexperiment, indem wir uns für das Eintreffen eines bestimmten Ereignisses

Mehr

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 2

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 2 Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 2 PD Dr. Frank Heyde TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 16. April 2015 PD Dr. Frank Heyde Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 2 1 ii) empirische

Mehr

2. Eindimensionale (univariate) Datenanalyse

2. Eindimensionale (univariate) Datenanalyse 2. Eindimensionale (univariate) Datenanalyse Dr. Antje Kiesel Institut für Angewandte Mathematik WS 2011/2012 Kennzahlen, Statistiken In der Regel interessieren uns nicht so sehr die beobachteten Einzeldaten

Mehr

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik In der beschreibenden Statistik werden Methoden behandelt, mit deren Hilfe man Daten übersichtlich darstellen und kennzeichnen kann. Die Urliste (=Daten in der Reihenfolge ihrer Erhebung)

Mehr

Six Sigma versus Lean Management eine Konkurrenz? 10. Vom Toolset zum Mindset: Was bedeutet das in der unter nehmerischen Praxis?

Six Sigma versus Lean Management eine Konkurrenz? 10. Vom Toolset zum Mindset: Was bedeutet das in der unter nehmerischen Praxis? Inhaltsverzeichnis Vorworte 1 EINFÜHRUNG 7 Six Sigma +Lean eine weltweite Erfolgsgeschichte Sind 25 Jahre genug? 9 Six Sigma versus Lean Management eine Konkurrenz? 10 Vom Toolset zum Mindset: Was bedeutet

Mehr

Verteilungsanalyse. Johannes Hain. Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/31

Verteilungsanalyse. Johannes Hain. Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/31 Verteilungsanalyse Johannes Hain Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/31 Datentypen Als Sammeln von Daten bezeichnet man in der Statistik das Aufzeichnen von Fakten. Erhobene Daten klassifziert man

Mehr

Franz Kronthaler. Statistik angewandt. Datenanalyse ist (k)eine Kunst. Excel Edition. ^ Springer Spektrum

Franz Kronthaler. Statistik angewandt. Datenanalyse ist (k)eine Kunst. Excel Edition. ^ Springer Spektrum Franz Kronthaler Statistik angewandt Datenanalyse ist (k)eine Kunst Excel Edition ^ Springer Spektrum Inhaltsverzeichnis Teil I Basiswissen und Werkzeuge, um Statistik anzuwenden 1 Statistik ist Spaß 3

Mehr

1 Darstellen von Daten

1 Darstellen von Daten 1 Darstellen von Daten BesucherInnenzahlen der Bühnen Graz in der Spielzeit 2010/11 1 Opernhaus 156283 Hauptbühne 65055 Probebühne 7063 Ebene 3 2422 Next Liberty 26800 Säulen- bzw. Balkendiagramm erstellen

Mehr

Felix Klug SS 2011. 2. Tutorium Deskriptive Statistik

Felix Klug SS 2011. 2. Tutorium Deskriptive Statistik 2. Tutorium Deskriptive Statistik Felix Klug SS 2011 Skalenniveus Weitere Beispiele für Skalenniveus (Entnommen aus Wiederholungsblatt 1.): Skalenniveu Nominalskala Ordinalskala Intervallskala Verhältnisskala

Mehr

Übungsrunde 7, Gruppe 2 LVA 107.369, Übungsrunde 7, Gruppe 2, 28.11. Markus Nemetz, markus.nemetz@tuwien.ac.at, TU Wien, 11/2006

Übungsrunde 7, Gruppe 2 LVA 107.369, Übungsrunde 7, Gruppe 2, 28.11. Markus Nemetz, markus.nemetz@tuwien.ac.at, TU Wien, 11/2006 1 3.34 1.1 Angabe Übungsrunde 7, Gruppe 2 LVA 107.369, Übungsrunde 7, Gruppe 2, 28.11. Markus Nemetz, markus.nemetz@tuwien.ac.at, TU Wien, 11/2006 U sei auf dem Intervall (0, 1) uniform verteilt. Zeigen

Mehr

Schätzer (vgl. Kapitel 1): Stichprobenmittel X N. Stichprobenmedian X N

Schätzer (vgl. Kapitel 1): Stichprobenmittel X N. Stichprobenmedian X N Prof. Dr. J. Franke Statistik II für Wirtschaftswissenschaftler 8.1 Schätzer für Lage- und Skalenparameter und Verteilungsmodellwahl Lageparameter (l(x + a) = l(x) + a): Erwartungswert EX Median von X

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Übung 2 28.02.2008 1 Inhalt der heutigen Übung Beschreibende Statistik Gemeinsames Lösen der Übungsaufgaben 2.1: Häufigkeitsverteilung 2.2: Tukey Boxplot 25:Korrelation

Mehr

a) Zeichnen Sie in das nebenstehende Streudiagramm mit Lineal eine Regressionsgerade ein, die Sie für passend halten.

a) Zeichnen Sie in das nebenstehende Streudiagramm mit Lineal eine Regressionsgerade ein, die Sie für passend halten. Statistik für Kommunikationswissenschaftler Wintersemester 2009/200 Vorlesung Prof. Dr. Helmut Küchenhoff Übung Cornelia Oberhauser, Monia Mahling, Juliane Manitz Thema 4 Homepage zur Veranstaltung: http://www.statistik.lmu.de/~helmut/kw09.html

Mehr

Statistische Auswertung der Daten von Blatt 13

Statistische Auswertung der Daten von Blatt 13 Statistische Auswertung der Daten von Blatt 13 Problemstellung 1 Graphische Darstellung der Daten 1 Diskussion der Normalverteilung 3 Mittelwerte und deren Konfidenzbereiche 3 Signifikanz der Behandlung

Mehr

4. Auswertung eindimensionaler Daten

4. Auswertung eindimensionaler Daten 4. Auswertung eindimensionaler Daten Ziel dieses Kapitels: Präsentation von Methoden zur statistischen Auswertung eines einzelnen Merkmals 64 Bezeichnungen (Wiederholung): Merkmalsträger: e 1,..., e n

Mehr

Sozialwissenschaftliche Methoden und Statistik I

Sozialwissenschaftliche Methoden und Statistik I Sozialwissenschaftliche Methoden und Statistik I Universität Duisburg Essen Standort Duisburg Integrierter Diplomstudiengang Sozialwissenschaften Skript zum SMS I Tutorium Von Mark Lutter Stand: April

Mehr

Willkommen zur Vorlesung Statistik

Willkommen zur Vorlesung Statistik Willkommen zur Vorlesung Statistik Thema dieser Vorlesung: Maßzahlen für zentrale Tendenz, Streuung und andere Eigenschaften von Verteilungen Prof. Dr. Wolfgang Ludwig-Mayerhofer Universität Siegen Philosophische

Mehr

Vorwort zur 7. Auflage... v 1 Einleitung... 1

Vorwort zur 7. Auflage... v 1 Einleitung... 1 vii Vorwort zur 7. Auflage... v 1 Einleitung... 1 1.1 Statistische Verfahren in der industriellen Produktion... 1 1.2 Statistik als Basis qualitätsmethodischen Denkens und Handelns... 2 1.2.1 Einleitung...

Mehr

4. Erstellen von Klassen

4. Erstellen von Klassen Statistik mit Tabellenkalkulation 4. Erstellen von Klassen Mit einem einfachen Befehl lässt sich eine Liste von Zahlen auf die Häufigkeit der einzelnen Werte untersuchen. Verwenden Sie dazu den Befehl

Mehr

Versuch: Zufälliges Ziehen aus der Population

Versuch: Zufälliges Ziehen aus der Population Wahrscheinlichkeit Ein Test diagnostiziert Kranke zu 99% richtig Gesunde zu 90% richtig 5% der Bevölkerung ist krank? Wie wahrscheinlich ist es, dass jemand krank ist, wenn der Test dies diagnostiziert?

Mehr

Klausur: Einführung in die Statistik

Klausur: Einführung in die Statistik 1 Lösungen immer unter die jeweiligen Aufgaben schreiben. Bei Platzmangel auf die Rückseite schreiben (dann Nummer der bearbeiteten Aufgabe mit anmerken!!!). Lösungen, die nicht auf den Aufgabenblättern

Mehr

Stochastische Eingangsprüfung, 17.05.2008

Stochastische Eingangsprüfung, 17.05.2008 Stochastische Eingangsprüfung, 17.5.8 Wir gehen stets von einem Wahrscheinlichkeitsraum (Ω, A, P) aus. Aufgabe 1 ( Punkte) Sei X : Ω [, ) eine integrierbare Zufallsvariable mit XdP = 1. Sei Q : A R, Q(A)

Mehr

Einführung in die Statistik

Einführung in die Statistik Einführung in die Statistik Dr. C.J. Luchsinger 2 Zufallsgrössen Literatur Kapitel 2 * Statistik in Cartoons: Kapitel 4 * Krengel: 3.1 und 3.2 in 3 und (Honours Program) 10 sowie 11.1, 11.2 und 11.3 in

Mehr

Datenanalyse und Statistik

Datenanalyse und Statistik Datenanalyse und Statistik p. 1/44 Datenanalyse und Statistik Vorlesung 2 (Graphik I) K.Gerald van den Boogaart http://www.stat.boogaart.de Datenanalyse und Statistik p. 2/44 Daten Schätzung Test Mathe

Mehr

9. Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz

9. Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz 9. Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz Dr. Antje Kiesel Institut für Angewandte Mathematik WS 2011/2012 Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz Wenn wir die Standardabweichung σ nicht kennen,

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 Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik: Quantitative Information Graphische oder tabellarische Darstellung von Datenmaterial

Mehr

Elisabeth Raab-Steiner/Michael Benesch. Der Fragebogen. Von der Forschungsidee zur SPSS/PASW-Auswertung. 2., aktualisierte Auflage. facultas.

Elisabeth Raab-Steiner/Michael Benesch. Der Fragebogen. Von der Forschungsidee zur SPSS/PASW-Auswertung. 2., aktualisierte Auflage. facultas. Elisabeth Raab-Steiner/Michael Benesch Der Fragebogen Von der Forschungsidee zur SPSS/PASW-Auswertung 2., aktualisierte Auflage facultas.wuv Inhaltsverzeichnis 1 Elementare Definitionen 11 1.1 Deskriptive

Mehr

Six Sigma + Lean Toolset

Six Sigma + Lean Toolset Six Sigma + Lean Toolset Mindset zur erfolgreichen Umsetzung von Verbesserungsprojekten Bearbeitet von Renata Meran, Dipl. Wirtsch.-Ing. Dr.-Ing. Alexander John, Christian Staudter, Olin Roenpage, Stephan

Mehr

Grundbegriffe der Biostatistik

Grundbegriffe der Biostatistik Grundbegriffe der Biostatistik Theo Gasser & Burkhardt Seifert Abteilung Biostatistik Universität Zürich 3. Auflage 2006 INHALTSVERZEICHNIS i Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 1 1.1 Was bietet die Statistik?.............................

Mehr

5. Schließende Statistik. 5.1. Einführung

5. Schließende Statistik. 5.1. Einführung 5. Schließende Statistik 5.1. Einführung Sollen auf der Basis von empirischen Untersuchungen (Daten) Erkenntnisse gewonnen und Entscheidungen gefällt werden, sind die Methoden der Statistik einzusetzen.

Mehr

Klausur Statistik Lösungshinweise

Klausur Statistik Lösungshinweise Klausur Statistik Lösungshinweise Prüfungsdatum: 1. Juli 2015 Prüfer: Etschberger, Heiden, Jansen Studiengang: IM und BW Aufgabe 1 14 Punkte Ein Freund von Ihnen hat über einen Teil seiner Daten, die er

Mehr

Analog zu Aufgabe 16.1 werden die Daten durch folgenden Befehl eingelesen: > kredit<-read.table("c:\\compaufg\\kredit.

Analog zu Aufgabe 16.1 werden die Daten durch folgenden Befehl eingelesen: > kredit<-read.table(c:\\compaufg\\kredit. Lösung 16.3 Analog zu Aufgabe 16.1 werden die Daten durch folgenden Befehl eingelesen: > kredit

Mehr

Genexpression. Expression eines einzelnen Gens. Expressionsmessung. Genexpressionsmessung. Transkription (Vorgang) Genexpression

Genexpression. Expression eines einzelnen Gens. Expressionsmessung. Genexpressionsmessung. Transkription (Vorgang) Genexpression Genexpressionsmessung Genexpression Transkription (Vorgang) Genexpression (quantitativ) Wieviele m-rna Moleküle eines bestimmten Gens sind in den Zellen? Genomische Datenanalyse 8. Kapitel Wie mißt man

Mehr

Vorlesung 1: Grundlagen, Evidenzbasierte Medizin und Gute Klinische Praxis (GCP)

Vorlesung 1: Grundlagen, Evidenzbasierte Medizin und Gute Klinische Praxis (GCP) Vorlesung 1: Grundlagen, Evidenzbasierte Medizin und Gute Klinische Praxis (GCP) 1.1. Begriffsbildung im Rahmen der Evidenzbasierten Medizin (EBM) Einsicht in die Notwendigkeit und praktische Relevanz

Mehr

1,11 1,12 1,13 1,14 1,15 1,16 1,17 1,17 1,17 1,18

1,11 1,12 1,13 1,14 1,15 1,16 1,17 1,17 1,17 1,18 3. Deskriptive Statistik Ziel der deskriptiven (beschreibenden) Statistik (explorativen Datenanalyse) ist die übersichtliche Darstellung der wesentlichen in den erhobenen Daten enthaltene Informationen

Mehr

Teil II: Einführung in die Statistik

Teil II: Einführung in die Statistik Teil II: Einführung in die Statistik (50 Punkte) Bitte beantworten Sie ALLE Fragen. Es handelt sich um multiple choice Fragen. Sie müssen die exakte Antwortmöglichkeit angeben, um die volle Punktzahl zu

Mehr

Einführung in die Geostatistik (2) Fred Hattermann (Vorlesung), hattermann@pik-potsdam.de Michael Roers (Übung), roers@pik-potsdam.

Einführung in die Geostatistik (2) Fred Hattermann (Vorlesung), hattermann@pik-potsdam.de Michael Roers (Übung), roers@pik-potsdam. Einführung in die Geostatistik () Fred Hattermann (Vorlesung), hattermann@pik-potsdam.de Michael Roers (Übung), roers@pik-potsdam.de Gliederung Allgemeine Statistik. Deskriptive Statistik. Wahrscheinlichkeitstheorie.3

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung anhand realer Situationen

Wahrscheinlichkeitsrechnung anhand realer Situationen MaMaEuSch Management Mathematics for European Schools http://www.mathematik.unikl.de/ mamaeusch Wahrscheinlichkeitsrechnung anhand realer Situationen Paula Lagares Barreiro 1 Frederico Perea Rojas-Marcos

Mehr

Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Wintersemester 2007/2008. Aufgabe 1

Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Wintersemester 2007/2008. Aufgabe 1 Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Otto-Friedrich-Universität Bamberg Prof. Dr. Susanne Rässler Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Wintersemester 2007/2008 Aufgabe 1 Ihnen liegt

Mehr

Visualisierung, WS07/08 9. November 2007. Visualisierung. Visuelle Variablen, Standardgraphen

Visualisierung, WS07/08 9. November 2007. Visualisierung. Visuelle Variablen, Standardgraphen Visualisierung, Standardgraphen Detlef Krömker Uni Frankfurt, Graphische Datenverarbeitung Wolfgang Müller PH Weingarten, Mediendidaktik und Visualisierung 09.11.2007 Visualisierung - D.Krömker, W.Müller

Mehr

1 Verteilungen und ihre Darstellung

1 Verteilungen und ihre Darstellung GKC Statistische Grundlagen für die Korpuslinguistik Kapitel 2: Univariate Deskription von Daten 8.11.2004 Univariate (= eindimensionale) Daten bestehen aus Beobachtungen eines einzelnen Merkmals. 1 Verteilungen

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Teil I Beschreibende Statistik 17

Inhaltsverzeichnis. Teil I Beschreibende Statistik 17 Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind

Mehr

Veranstaltung Statistik (BWL) an der FH Frankfurt/Main im WS 2004/05 (Dr. Faik) Klausur 09.02.2005 - GRUPPE A - BEARBEITER/IN (NAME, VORNAME):

Veranstaltung Statistik (BWL) an der FH Frankfurt/Main im WS 2004/05 (Dr. Faik) Klausur 09.02.2005 - GRUPPE A - BEARBEITER/IN (NAME, VORNAME): Veranstaltung Statistik (BWL) an der FH Frankfurt/Main im WS 2004/05 (Dr. Faik) Klausur 09.02.2005 - GRUPPE A - BEARBEITER/IN (NAME, VORNAME): MATRIKELNUMMER: Alte Prüfungsordnung/Neue Prüfungsordnung

Mehr

Analytische Statistik I. Statistische Methoden in der Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2009/10

Analytische Statistik I. Statistische Methoden in der Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2009/10 Analytische Statistik I Statistische Methoden in der Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2009/10 Testen Anpassungstests (goodness of fit) Weicht eine gegebene Verteilung signifikant von einer bekannten

Mehr

Erstellung einer wissenschaftlichen Arbeit

Erstellung einer wissenschaftlichen Arbeit Erstellung einer wissenschaftlichen Arbeit Kapitel 4 Visualisierungen 30.7508, Wintersemester 2015/2016 Bildquellen: http://www.gillikinconsulting.com/wp-content/uploads/2013/11/writer3a_writing_bnw.jpg

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

Einleitung 19. Teil I Datenanalyse und Modellbildung Grundlagen 25

Einleitung 19. Teil I Datenanalyse und Modellbildung Grundlagen 25 Inhaltsverzeichnis Einleitung 19 Zu diesem Buch 19 Konventionen in diesem Buch 20 Was Sie nicht lesen müssen 21 Falsche Voraussetzungen 21 Wie dieses Buch aufgebaut ist 21 Teil I: Datenanalyse und Grundlagen

Mehr

Stichwortverzeichnis. 3-of-a-Kind (Poker) 112, 114 4-of-a-Kind (Poker) 112, 114 50-50-Irrtum 348

Stichwortverzeichnis. 3-of-a-Kind (Poker) 112, 114 4-of-a-Kind (Poker) 112, 114 50-50-Irrtum 348 3-of-a-Kind (Poker) 112, 114 4-of-a-Kind (Poker) 112, 114 50-50-Irrtum 348 50-50-Situation 36 α-stufe 249 λ 259, 264, 323 σ 190 A Abzählbar unendlich (Mengentyp) 40 Abzählproblem 106 Abzählregel 95 Additionsregel

Mehr

Versuchsplanung. Teil 1 Einführung und Grundlagen. Dr. Tobias Kiesling <kiesling@stat.uni-muenchen.de> Einführung in die Versuchsplanung

Versuchsplanung. Teil 1 Einführung und Grundlagen. Dr. Tobias Kiesling <kiesling@stat.uni-muenchen.de> Einführung in die Versuchsplanung Versuchsplanung Teil 1 Einführung und Grundlagen Dr. Tobias Kiesling Inhalt Einführung in die Versuchsplanung Hintergründe Grundlegende Prinzipien und Begriffe Vorgehensweise

Mehr

Mini-Skript Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

Mini-Skript Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik Mini-Skript Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik Peter Bühlmann Georg Grafendorfer, Lukas Meier Inhaltsverzeichnis 1 Der Begriff der Wahrscheinlichkeit 1 1.1 Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten........................

Mehr

Eine computergestützte Einführung mit

Eine computergestützte Einführung mit Thomas Cleff Deskriptive Statistik und Explorative Datenanalyse Eine computergestützte Einführung mit Excel, SPSS und STATA 3., überarbeitete und erweiterte Auflage ^ Springer Inhaltsverzeichnis 1 Statistik

Mehr

Parametrische Statistik

Parametrische Statistik Statistik und ihre Anwendungen Parametrische Statistik Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R Bearbeitet von Carsten F. Dormann 1. Auflage 2013. Taschenbuch. xxii, 350 S. Paperback ISBN 978 3 642

Mehr

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik [descriptive statistics] Ziel der deskriptiven (beschreibenden) Statistik einschließlich der explorativen Datenanalyse [exploratory data analysis] ist zunächst die übersichtliche

Mehr

Zufallsgrößen. Vorlesung Statistik für KW 29.04.2008 Helmut Küchenhoff

Zufallsgrößen. Vorlesung Statistik für KW 29.04.2008 Helmut Küchenhoff Zufallsgrößen 2.5 Zufallsgrößen 2.5.1 Verteilungsfunktion einer Zufallsgröße 2.5.2 Wahrscheinlichkeits- und Dichtefunktion Wahrscheinlichkeitsfunktion einer diskreten Zufallsgröße Dichtefunktion einer

Mehr

Unsupervised Kernel Regression

Unsupervised Kernel Regression 9. Mai 26 Inhalt Nichtlineare Dimensionsreduktion mittels UKR (Unüberwachte KernRegression, 25) Anknüpfungspunkte Datamining I: PCA + Hauptkurven Benötigte Zutaten Klassische Kernregression Kerndichteschätzung

Mehr

- mit guten statistischen Zusammenfassungen kommunizieren

- mit guten statistischen Zusammenfassungen kommunizieren Prof. Dr. J. Franke Statistik II für Wirtschaftswissenschaftler 0.1 Was ist die Aufgabe der Statistik beim TQM (Total Quality Management)? - statistisches Denken lehren - in der realen Welt relevante Daten

Mehr

Statistik Rechnerübungen Beispiele für die Einführungsstunde mit Lösungsweg

Statistik Rechnerübungen Beispiele für die Einführungsstunde mit Lösungsweg Statistik Rechnerübungen Beispiele für die Einführungsstunde mit Lösungsweg Prof. Dr. Peter Plappert Fakultät Grundlagen Für alle Beispiele benötigen Sie die Datei einf_daten.xls. Für Beispiel 1 ist zusätzlich

Mehr

1 Übungsaufgaben. 1.1 Übungsaufgaben zu Operations Research 1 ÜBUNGSAUFGABEN 0

1 Übungsaufgaben. 1.1 Übungsaufgaben zu Operations Research 1 ÜBUNGSAUFGABEN 0 1 ÜBUNGSAUFGABEN 0 1 Übungsaufgaben In diesem Kapitel sind Übungsaufgaben zusammengestellt, die den Stoff der Vorlesung vertiefen und die für Prüfungen erforderliche Praxis und Schnelligkeit vermitteln

Mehr

Überblick über die Tests

Überblick über die Tests Anhang A Überblick über die Tests A.1 Ein-Stichproben-Tests A.1.1 Tests auf Verteilungsannahmen ˆ Shapiro-Wilk-Test Situation: Test auf Normalverteilung H 0 : X N(µ, σ 2 ) H 1 : X nicht normalverteilt

Mehr

i x k k=1 i u i x i v i 1 0,2 24 24 0,08 2 0,4 30 54 0,18 3 0,6 54 108 0,36 4 0,8 72 180 0,60 5 1,0 120 300 1,00 2,22 G = 1 + 1 n 2 n i=1

i x k k=1 i u i x i v i 1 0,2 24 24 0,08 2 0,4 30 54 0,18 3 0,6 54 108 0,36 4 0,8 72 180 0,60 5 1,0 120 300 1,00 2,22 G = 1 + 1 n 2 n i=1 1. Aufgabe: Der E-Commerce-Umsatz (in Millionen Euro) der fünf größten Online- Shopping-Clubs liegt wie folgt vor: Club Nr. Umsatz 1 120 2 72 3 54 4 30 5 24 a) Bestimmen Sie den Ginikoeffizienten. b) Zeichnen

Mehr

Tutorium zur Vorlesung Statistik I, Prof. Dr. W. Ludwig-Mayerhofer WiSe 2009/10. Aufgabensammlung Tutorium WiSe 2009/10

Tutorium zur Vorlesung Statistik I, Prof. Dr. W. Ludwig-Mayerhofer WiSe 2009/10. Aufgabensammlung Tutorium WiSe 2009/10 Aufgabensammlung Tutorium In der folgenden Aufgabensammlung finden Sie die Aufgaben, die im Tutorium 1 besprochen werden. Bearbeiten Sie die Aufgaben unbedingt vorab. Teilen Sie bitte den Tutoren Bastian

Mehr

, dt. $+ f(x) = , - + < x < +, " > 0. " 2# Für die zugehörige Verteilungsfunktion F(x) ergibt sich dann: F(x) =

, dt. $+ f(x) = , - + < x < +,  > 0.  2# Für die zugehörige Verteilungsfunktion F(x) ergibt sich dann: F(x) = 38 6..7.4 Normalverteilung Die Gauß-Verteilung oder Normal-Verteilung ist eine stetige Verteilung, d.h. ihre Zufallsvariablen können beliebige reelle Zahlenwerte annehmen. Wir definieren sie durch die

Mehr

ZIV-Schulung. Statistik mit Excel 2010

ZIV-Schulung. Statistik mit Excel 2010 ZIV-Schulung Statistik mit Excel 2010 Statistische Möglichkeiten mit Excel 2010 2 Zur Unterstützung quantitativer Datenanalysen dienen in Excel 2010 vor allem: > die Basisfunktionen für Berechnungen in

Mehr

Computational Finance

Computational Finance Computational Finance Kapitel 2.1: Einführung in die Simulation Prof. Dr. Thorsten Poddig Lehrstuhl für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbes. Finanzwirtschaft Universität Bremen Hochschulring 4

Mehr

Unterlagen zum Tutorium der Lehrveranstaltung. MATHEMATIK für NATURWISSENSCHAFTEN (STATISTIK) Christoph Huber FB Mathematik der Universität Salzburg

Unterlagen zum Tutorium der Lehrveranstaltung. MATHEMATIK für NATURWISSENSCHAFTEN (STATISTIK) Christoph Huber FB Mathematik der Universität Salzburg Unterlagen zum Tutorium der Lehrveranstaltung MATHEMATIK für NATURWISSENSCHAFTEN (STATISTIK) Christoph Huber FB Mathematik der Universität Salzburg Stand: 30. April 2008 INHALTSVERZEICHNIS I Inhaltsverzeichnis

Mehr

FAKTORIELLE VERSUCHSPLÄNE. Andreas Handl

FAKTORIELLE VERSUCHSPLÄNE. Andreas Handl FAKTORIELLE VERSUCHSPLÄNE Andreas Handl 1 Inhaltsverzeichnis 1 Versuchsplanung 4 2 Einfaktorielle Varianzanalyse 6 2.1 DieAnnahmen... 6 2.2 Die ANOVA-Tabelle und der F -Test... 6 2.3 Versuche mit zwei

Mehr

Korrelation - Regression. Berghold, IMI

Korrelation - Regression. Berghold, IMI Korrelation - Regression Zusammenhang zwischen Variablen Bivariate Datenanalyse - Zusammenhang zwischen 2 stetigen Variablen Korrelation Einfaches lineares Regressionsmodell 1. Schritt: Erstellung eines

Mehr

Inhaltsverzeichnis. a. Standorte...3 1. Minitab... 6. A. Minitab... 6 B. R...14. C. Statistik...16

Inhaltsverzeichnis. a. Standorte...3 1. Minitab... 6. A. Minitab... 6 B. R...14. C. Statistik...16 2 Inhaltsverzeichnis a. Standorte...3 1. Minitab... 6 A. Minitab... 6 i. Statistik für Ingenieure mit Minitab... 6 ii. Statistische Qualitätskontrolle mit Minitab...8 iii. Statistische Versuchsplanung

Mehr

Vorlesung Maschinelles Lernen

Vorlesung Maschinelles Lernen Vorlesung Maschinelles Lernen Additive Modelle Katharina Morik Informatik LS 8 Technische Universität Dortmund 7.1.2014 1 von 34 Gliederung 1 Merkmalsauswahl Gütemaße und Fehlerabschätzung 2 von 34 Ausgangspunkt:

Mehr

90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft

90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft Prof. Dr. Helmut Küchenhoff SS08 90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft am 22.7.2008 Anmerkungen Überprüfen Sie bitte sofort, ob Ihre Angabe vollständig ist. Sie sollte

Mehr

Business Value Launch 2006

Business Value Launch 2006 Quantitative Methoden Inferenzstatistik alea iacta est 11.04.2008 Prof. Dr. Walter Hussy und David Tobinski UDE.EDUcation College im Rahmen des dokforums Universität Duisburg-Essen Inferenzstatistik Erläuterung

Mehr

Eine Einführung in R: Statistische Tests

Eine Einführung in R: Statistische Tests Eine Einführung in R: Statistische Tests Bernd Klaus, Verena Zuber Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE), Universität Leipzig http://www.uni-leipzig.de/ zuber/teaching/ws12/r-kurs/

Mehr

Statistische Thermodynamik I Lösungen zur Serie 1

Statistische Thermodynamik I Lösungen zur Serie 1 Statistische Thermodynamik I Lösungen zur Serie Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen 4. März 2. Zwei Lektoren lesen ein Buch. Lektor A findet 2 Druckfehler, Lektor B nur 5. Von den gefundenen

Mehr

Forschungsstatistik I

Forschungsstatistik I Prof. Dr. G. Meinhardt. Stock, Nordflügel R. 0-49 (Persike) R. 0- (Meinhardt) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung Forschungsstatistik I Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de WS 008/009 Fachbereich

Mehr

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik Gunther H. Peichl Skriptum zur Vorlesung im SS 1999 Institut für Mathematik Karl Franzens Universität Graz ii Vorwort Im Alltag begegnen wir

Mehr

Lage- und Streuungsmaße

Lage- und Streuungsmaße Sommersemester 2009 Modus Median Arithmetisches Mittel Symmetrie/Schiefe Wölbung/Exzess 4 6 8 10 ALQ Tutorien Begleitend zur Vorlesung, inhaltlich identisch mit der Übung Mögliche Zeiten: Do 10-12, Do

Mehr

Ein bisschen Statistik

Ein bisschen Statistik Prof. Dr. Beat Siebenhaar ein bisschen Statistik 1 Ein bisschen Statistik (orientiert an Hüsler/Zimmermann (006) mit Umsetzung auf die linguistische Fragen) 1. Datentypen und Grafik Grafische Darstellungen

Mehr

Statistische Datenauswertung. Andreas Stoll Kantonsschule Olten

Statistische Datenauswertung. Andreas Stoll Kantonsschule Olten Statistische Datenauswertung Andreas Stoll Beschreibende vs. schliessende Statistik Wir unterscheiden grundsätzlich zwischen beschreibender (deskriptiver) und schliessender (induktiver) Statistik. Bei

Mehr

3. Einführung in die Statistik

3. Einführung in die Statistik 3. Eiführug i die Statistik Grudlegedes Modell zu Date: uabhägige Zufallsgröße ; : : : ; mit Verteilugsfuktio F bzw. Eizelwahrscheilichkeite p ; : : : ; p r i de Aweduge: kokrete reale Auspräguge ; : :

Mehr