Musterlösung zur Übungsklausur Statistik

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Musterlösung zur Übungsklausur Statistik"

Transkript

1 Musterlösung zur Übungsklausur Statistik WMS15B Oettinger 9/216 Aufgabe 1 (a) Falsch: der Modus ist die am häufigsten auftretende Merkmalsausprägung in einer Stichprobe. (b) Falsch: die beiden Größen sind voneinander unabhängig - sie können gleich sein, müssen aber nicht. (c) Richtig: es handelt sich um eine Summe positiver Abweichungen. (d) Richtig: es kann als mittlerer Wert nur kleiner als das Maximum sein. (e) Ein Merkmal ist entweder metrisch oder stetig, d.h. es gibt kein Merkmal, das gleichzeitig metrisch und stetig ist - falsch, ein stetiges Merkmal ist immer auch metrisch (Zahlen!). Aufgabe 2 (a) Jede Antwort ist zulässig (b) Statistische Einheit sind Giovannis Kunden, Merkmale sind Speisen und Getränke. Die Merkmalsausprägungen sind die vom Kunden bestellten Gerichte und Getränke, beispielsweise Rotwein oder Pizza. (c) Darstellung der Daten im Stab- oder Balkendiagramm. Grafik nicht gefordert!

2 Speisen.8.6 Häufigkeit.4.2 Spaghetti Tortellini Pizza Salate Abbildung 1: Stabdiagramm als Beispiel für die grafische Darstellung (d) Ereignis A: Kunde bestellt Spaghetti, P (A) =, 6. Ereignis B: Kunde bestellt Rotwein, P (B) =, 7. Ereignis C: Kunde bestellt Spaghetti und Rotwein, P (C) = P (A) P (B) =, 6, 7 =, 42 = 42%. Ereignis D: Kunde bestellt Spaghetti, aber keinen Rotwein, P (D) = P (A) (1 P (B)) =, 6 (1, 7) =, 6, 3 =, 18 = 18%. (e) Die relative Häufigkeit für eine Spaghettilänge größer als 8cm ist, 15 +, 5 =, 2 = 2%. Das arithmetische Mittel (in cm) muss mit den Klassenmitten gerechnet werden (wegen der Angabe relativer Häufigkeiten wird nicht durch die Gesamtzahl geteilt): x =, = 64, 25 (f) Der Median (in cm) entfällt auf die 3.Klasse ]6; 8]: x Z = x u 3 + (x o 3 x u 3) F ( x Z) F (x u 3) F (x o 3) F (x u 3) = 6 + (8 6), 5, 4, 8, 4 = 65. (g) Da die Klassen unterschiedlich breit sind, wird die Dichte der relativen Häufigkeiten aufgetragen. Daten zur grafischen Darstellung:

3 Länge Klasenbreite (in m) rel. Häufigkeit Dichte (cm) k f k fk = f k k (2; 4], 2,15,75 (4; 6], 2,25 1,25 (6; 8], 2,4 2, (8; 1], 2,15,75 (1; 13], 3,5,167 Nudeln 2 Dichte f i * Laenge (cm) Abbildung 2: Histogramm der Verteilung der Nudellänge Aufgabe 3 Die Tabelle in Form relativer Häufigkeiten: X (PKW) Verbrauch Y 6,1,182,2,182,194,185 6,2,545,6,545,516,546 6,3,273,2,273,29, (a) Die Spalten der Tabelle relativer Häufigkeiten unterscheiden sich = die Größen X und Y sind nicht stochastisch unabhängig. (b) Die bedingte Verteilung f(x i Y = 6, 2) ist die Zeile mit Y = 6, 2, also f(x i Y = 6, 2) = {6; 12; 9; 9}.

4 (c) Benötigt wird der Mittelwert des Verbrauchs für PKW 2 (alle Angaben in l): ȳ(x = 2) = 1 (4 6, , , 3) = 6, 2. 2 Die Varianz ist die mittlere quadratische Abweichung vom Mittelwert, also s 2 (Y X = 2) = 1 ( 4 (6, 1 6, 2) (6, 2 6, 2) + 4 (6, 3 6, 2) ) 2 = 1 2 8, 12 = Aufgabe 4 a) Die benötigten Daten: Einkommen Klassenbreite Häufigkeit relativ kumuliert Dichte in Talern in Tausend Talern ]-5],5 9,9,9 18 ]5-1],5 13,13,22 26 ]1-15],5 32,32,54 64 ]15-2],5 41,41,95 82 ]2-3] 1, 3,3,98 3 ]3-5] 2, 2,2 1, 1 Histogramm der Einkommen: Einkommen in Entenhausen Dichte h i * Einkommen (Tausend Taler) Abbildung 3: Einkommensverteilung in Entenhausen

5 b) arithmetisches Mittel (in Tausend Taler): x = 1 139, 25 (, , , , , 2) = 1 1 = 1, 39 5% der befragten Personen werden in der 3.Klasse erreicht, der Median (in Tausend Taler) ist F ( x Z ) = x u 3 + (x o 3 x u 3) F ( x Z) F (x u 3) F (x o 3) F (x u 3) = xu 3 + (x o 3 x u 3) F (, 5) F (xu 3) F (x o 3) F (x u 3) 1 + (1, 5 1), 5, 22, 54, 22 = 1, 44. Der Median ist etwas größer - die Verteilung scheint leicht rechtssteil. c) Für die Lorenzkurve wird das gesamte Einkommen benötigt (in Tausend Talern): g ges =, , , , , 2 = 139, 25 Jetzt kann der Anteil der Personen in jeder Klasse am Gesamteinkommen berechnet werden: q k = f k (x o k + x u k)/2. Lorenz-Plot: Einkommen relative kumuliert Anteil kumuliert in Talern Häufigkeit f k F k q k Q k ]-5],9,9,32,32 ]5-1],13,22,7,12 ]1-15],32,54,287,389 ]15-2],41,95,515,94 ]2-3],3,98,54,958 ]3-5],2 1,,57 1

6 Lorenzkurve des Einkommens Diagonale D Q.4.2 Lorenzkurve L F Abbildung 4: Lorenzkurve der Einkommensverteilung in Entenhausen Der Gini-Koeffizient entspricht der doppelten Fläche zwischen den beiden Kurven. Man erkennt, dass die relative Konzentration (und damit der Gini- Koeffizient) nicht besonders groß ist. Aufgabe 5 1. Harmonisches Mittel: 7 x H = = 17, ,5 17, Die Durchschnittsgeschwindigkeit erhält man als Quotienten der gesamten zurückgelegten Strecke und der gesamten benötigten Zeit, also 15km + 16, 5km + 17, 5km + 18km + 18km + 2km + 22km 7h Die Anwendung des arithmetischen Mittels ist hier korrekt. 1. geometrisches Mittel: x G = = 2 1 = 1 oder 1%, genau das ist ja die Aussage (verdoppelt sich jede Nacht!).

7 2. x G = = 4 1 = 3 oder 3%. 3. Eine Stunde 5 km/h, 1 Stunde und 15 Minuten 4 km/h. Die Gesamtzeit sind 2 Stunden und 15 Minuten, die zurückgelegte Strecke s = 1h 5km/h +1, 25h 4km/h = 1km. Durchschnittsgeschwindigkeit in km/h: v = 1 2, 25 = 44, 4. Das ist das harmonische Mittel der Geschwindigkeiten (in km/h): v = 1 1/2( ) = 44, 4 Aufgabe 6 a) Daten mit Ausgleichsgerade b) Anpassung einer Geraden y = a x + b über lineare Regression: Tabelle benötigter Daten

8 Preis Verträge (x i x) (y i ȳ) (x i x)(y i ȳ) (x i x) 2 (y i ȳ) Die Steigung der Geraden ist a = n (x i x)(y i ȳ) i=1 n = 1, 2 (x i x) 2 i=1 der Achsenabschnitt ist b = ȳ a x = 1591, 71 c) der Pearson-Koeffizient ist r xy = = 1 n n i=1 (x i x)(y i ȳ) 1 n n i=1 (x (1) i x) 2 1 n n i=1 (y i ȳ) 2 n i=1 (x i x)(y i ȳ) n i=1 (x i x) 2 n i=1 (y =, 87 (2) i ȳ) 2 Der Wert nahe eins legt einen relativ guten linearen Zusammenhang zwischen den Daten nahe.

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

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

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

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

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

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

Fachhochschule Düsseldorf Wintersemester 2008/09

Fachhochschule Düsseldorf Wintersemester 2008/09 Fachhochschule Düsseldorf Wintersemester 2008/09 Teilfachprüfung Statistik im Studiengang Wirtschaft Prüfungsdatum: 26.01.2009 Prüfer: Prof. Dr. H. Peters, Diplom-Vw. Lothar Schmeink Prüfungsform: 2-stündige

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

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

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

Prof. Dr. P. von der Lippe Statistik I NK SS 2002 Seite 1

Prof. Dr. P. von der Lippe Statistik I NK SS 2002 Seite 1 Prof. Dr. P. von der Lippe Statistik I NK SS 2002 Seite 1 Aufgabe 1 a) BWL-Student S hat von seinem Lieblingsonkel 10.000 geschenkt bekommen mit der Auflage damit etwas Vernünftiges zu machen. Nachdem

Mehr

Kapitel 13 Häufigkeitstabellen

Kapitel 13 Häufigkeitstabellen Kapitel 13 Häufigkeitstabellen Die gesammelten und erfaßten Daten erscheinen in der Datendatei zunächst als unübersichtliche Liste von Werten. In dieser Form sind die Daten jedoch wenig aussagekräftig

Mehr

h i Deskriptive Statistik 1-dimensionale Daten Daten und Häufigkeiten Seite 1 Nominal Ordinal Metrisch (Kardinal) Metrisch - klassiert

h i Deskriptive Statistik 1-dimensionale Daten Daten und Häufigkeiten Seite 1 Nominal Ordinal Metrisch (Kardinal) Metrisch - klassiert Deskriptive Statistik dimesioale Date Date ud Häufigkeite Seite Nomial Ordial Metrisch (Kardial Metrisch klassiert Beschreibug: Date habe keie atürliche Reihefolge. Bsp: Farbe, Religio, Geschlecht, Natioalität...

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

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

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

Statistik I für Wirtschaftswissenschaftler Klausur am 01.07.2005, 14.00 16.00.

Statistik I für Wirtschaftswissenschaftler Klausur am 01.07.2005, 14.00 16.00. 1 Statistik I für Wirtschaftswissenschaftler Klausur am 01.07.2005, 14.00 16.00. Bitte unbedingt beachten: a) Gewertet werden alle 9 gestellten Aufgaben. b) Lösungswege sind anzugeben. Die Angabe des Endergebnisses

Mehr

Lineare Funktionen. 1 Proportionale Funktionen 3 1.1 Definition... 3 1.2 Eigenschaften... 3. 2 Steigungsdreieck 3

Lineare Funktionen. 1 Proportionale Funktionen 3 1.1 Definition... 3 1.2 Eigenschaften... 3. 2 Steigungsdreieck 3 Lineare Funktionen Inhaltsverzeichnis 1 Proportionale Funktionen 3 1.1 Definition............................... 3 1.2 Eigenschaften............................. 3 2 Steigungsdreieck 3 3 Lineare Funktionen

Mehr

Analyse klassierter Daten: Vor der Analyse fasst man jeweils mehrere Merkmalsausprägungen in (Merkmalswerte-)Klassen zusammen.

Analyse klassierter Daten: Vor der Analyse fasst man jeweils mehrere Merkmalsausprägungen in (Merkmalswerte-)Klassen zusammen. 4. Analyse univariater Daten: Übersicht Mathematik ist die Wissenschaft der reinen Zahl, Statistik die der empirischen Zahl Von univariaten Daten spricht man, wenn bei der Datenerhebung nur ein Merkmal

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

Gefahrene km Anzahl der. eine Summenlinie beziehungsweise Summentreppe zur graphischen Darstellung einer Häufigkeitsverteilung geeignet? 3.

Gefahrene km Anzahl der. eine Summenlinie beziehungsweise Summentreppe zur graphischen Darstellung einer Häufigkeitsverteilung geeignet? 3. SEMINAR FÜR STATISTIK Stand 17. April 23 UNIVERSITÄT MANNHEIM Aufgabensammlung zur Veranstaltung Deskriptive Statistik 1. Aufgabe Geben Sie für die Merkmale Einkommen Haarfarbe soziale Stellung Körperlänge

Mehr

Motivation. Jede Messung ist mit einem sogenannten Fehler behaftet, d.h. einer Messungenauigkeit

Motivation. Jede Messung ist mit einem sogenannten Fehler behaftet, d.h. einer Messungenauigkeit Fehlerrechnung Inhalt: 1. Motivation 2. Was sind Messfehler, statistische und systematische 3. Verteilung statistischer Fehler 4. Fehlerfortpflanzung 5. Graphische Auswertung und lineare Regression 6.

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

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

1. Allgemeine Hinweise Alexander.Martin.Koenig@TU-Clausthal.de

1. Allgemeine Hinweise Alexander.Martin.Koenig@TU-Clausthal.de 1. Allgemeine Hinweise Alexander.Martin.Koenig@TU-Clausthal.de Man sollte eine Excel-Tabelle immer so übersichtlich wie möglich halten. Dazu empfiehlt es sich, alle benötigten Daten, Konstanten und Messwerte

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

1. Grundbegriffe und graphische Darstellungen

1. Grundbegriffe und graphische Darstellungen Prof. Dr. Ralf Runde FSK-Aufgaben Statistik A/Deskriptive Statistik 1. Grundbegriffe und graphische Darstellungen FSK 1.1: Bei n = 20 Studierenden wurden die Punkte X der letzten Statistik-Klausur in der

Mehr

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

Schätzung des Lifetime Values von Spendern mit Hilfe der Überlebensanalyse

Schätzung des Lifetime Values von Spendern mit Hilfe der Überlebensanalyse Schätzung Lifetime Values von Spenn mit Hilfe Überlebensanalyse Einführung in das Verfahren am Beispiel Einzugsgenehmigung Überlebensanalysen o Ereignisdatenanalysen behandeln das Problem, mit welcher

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

Daten sammeln, darstellen, auswerten

Daten sammeln, darstellen, auswerten Vertiefen 1 Daten sammeln, darstellen, auswerten zu Aufgabe 1 Schulbuch, Seite 22 1 Haustiere zählen In der Tabelle rechts stehen die Haustiere der Kinder aus der Klasse 5b. a) Wie oft wurden die Haustiere

Mehr

Einführung in QtiPlot

Einführung in QtiPlot HUWagner und Julia Bek Einführung in QtiPlot 1/11 Einführung in QtiPlot Mit Bezug auf das Liebig-Lab Praktikum an der Ludwig-Maximilians-Universität München Bei Fragen und Fehlern: jubech@cup.lmu.de Inhaltsverzeichnis

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

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

Gymnasium Gerlingen. Physik Praktikum Mittelstufe. Auswertung von Messungen mit Excel. Versuchsauswertung mit Microsoft Excel. 1.

Gymnasium Gerlingen. Physik Praktikum Mittelstufe. Auswertung von Messungen mit Excel. Versuchsauswertung mit Microsoft Excel. 1. Seite - 1 - Versuchsauswertung mit Microsoft Excel Microsoft Excel ist ein mächtiges Werkzeug, um Messwerte tabellarisch darzustellen, Berechnungen mit ihnen durchzuführen und Grafiken aus ihnen zu erstellen.

Mehr

Arbeiten mit Excel. 1. Allgemeine Hinweise

Arbeiten mit Excel. 1. Allgemeine Hinweise 1. Allgemeine Hinweise Man sollte eine Excel Tabelle immer so übersichtlich wie möglich halten. Dazu empfiehlt es sich, alle benötigten Daten, Konstanten und Messwerte inklusive aller dazugehörigen Einheiten

Mehr

Beschreibende Statistik

Beschreibende Statistik Beschreibende Statistik Daten graphisch darstellen 21. April 2009 Dr. Katja Krüger Universität Paderborn Grundlagen der Schulmathematik SoSe 2009 1 Daten graphisch darstellen warum? Die rasche und sichere

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

2 3 4 5 6 7 8 9 10 12,999,976 km 9,136,765 km 1,276,765 km 499,892 km 245,066 km 112,907 km 36,765 km 24,159 km 7899 km 2408 km 76 km 12 14 16 1 12 7 3 1 6 2 5 4 3 11 9 10 8 18 20 21 22 23 24 25 26 28

Mehr

Projekt Standardisierte schriftliche Reifeprüfung in Mathematik. T e s t h e f t B 1. Schulbezeichnung:.. Klasse: Vorname: Datum:.

Projekt Standardisierte schriftliche Reifeprüfung in Mathematik. T e s t h e f t B 1. Schulbezeichnung:.. Klasse: Vorname: Datum:. Projekt Standardisierte schriftliche Reifeprüfung in Mathematik T e s t h e f t B Schulbezeichnung:.. Klasse: Schüler(in) Nachname:. Vorname: Datum:. B Große und kleine Zahlen In Wikipedia findet man die

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

Bachelorabschlussseminar Dipl.-Kfm. Daniel Cracau

Bachelorabschlussseminar Dipl.-Kfm. Daniel Cracau 1 Einführung in die statistische Datenanalyse Bachelorabschlussseminar Dipl.-Kfm. Daniel Cracau 2 Gliederung 1.Grundlagen 2.Nicht-parametrische Tests a. Mann-Whitney-Wilcoxon-U Test b. Wilcoxon-Signed-Rank

Mehr

Primzahlen zwischen 50 und 60. Primzahlen zwischen 70 und 80. Primzahlen zwischen 10 und 20. Primzahlen zwischen 40 und 50. den Term 2*x nennt man

Primzahlen zwischen 50 und 60. Primzahlen zwischen 70 und 80. Primzahlen zwischen 10 und 20. Primzahlen zwischen 40 und 50. den Term 2*x nennt man die kleinste Primzahl zwischen 0 und 60 zwischen 0 und 10 zwischen 60 und 70 zwischen 70 und 80 zwischen 80 und 90 zwischen 90 und 100 zwischen 10 und 20 zwischen 20 und 0 zwischen 0 und 40 zwischen 40

Mehr

Dokumentation. estat Version 2.0

Dokumentation. estat Version 2.0 Dokumentation estat Version 2.0 Installation Die Datei estat.xla in beliebiges Verzeichnis speichern. Im Menü Extras AddIns... Durchsuchen die Datei estat.xla auswählen. Danach das Auswahlhäkchen beim

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

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

Prüfung zu Modul 26 (BA Bw) bzw. 10 (BA IB) (Wirtschaftsstatistik)

Prüfung zu Modul 26 (BA Bw) bzw. 10 (BA IB) (Wirtschaftsstatistik) 2 Klausur-Nr = Sitzplatz-Nr Prüfung zu Modul 26 (BA Bw) bzw. 10 (BA IB) (Wirtschaftsstatistik) Klausurteil 1: Beschreibende Statistik Name, Vorname:... verteilung Teil 1: Beschreibende Statistik Aufgaben

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

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

V 2 B, C, D Drinks. Möglicher Lösungsweg a) Gleichungssystem: 300x + 400 y = 520 300x + 500y = 597,5 2x3 Matrix: Energydrink 0,7 Mineralwasser 0,775,

V 2 B, C, D Drinks. Möglicher Lösungsweg a) Gleichungssystem: 300x + 400 y = 520 300x + 500y = 597,5 2x3 Matrix: Energydrink 0,7 Mineralwasser 0,775, Aufgabenpool für angewandte Mathematik / 1. Jahrgang V B, C, D Drinks Ein gastronomischer Betrieb kauft 300 Dosen Energydrinks (0,3 l) und 400 Liter Flaschen Mineralwasser und zahlt dafür 50, Euro. Einen

Mehr

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (1)

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (1) Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten () Mag. Dr. Andrea Payrhuber Zwei Schritte der Auswertung. Deskriptive Darstellung aller Daten 2. analytische Darstellung (Gruppenvergleiche) SPSS-Andrea

Mehr

Expertenrunde Gruppe 1: Wiederholungsgruppe EXCEL (Datenerfassung, Darstellungsformen, Verwertung)

Expertenrunde Gruppe 1: Wiederholungsgruppe EXCEL (Datenerfassung, Darstellungsformen, Verwertung) Epertenrunde Gruppe 1: Wiederholungsgruppe EXCEL (Datenerfassung, Darstellungsformen, Verwertung) Im Folgenden wird mit Hilfe des Programms EXEL, Version 007, der Firma Microsoft gearbeitet. Die meisten

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

QM: Prüfen -1- KN16.08.2010

QM: Prüfen -1- KN16.08.2010 QM: Prüfen -1- KN16.08.2010 2.4 Prüfen 2.4.1 Begriffe, Definitionen Ein wesentlicher Bestandteil der Qualitätssicherung ist das Prüfen. Sie wird aber nicht wie früher nach der Fertigung durch einen Prüfer,

Mehr

12. Bivariate Datenanalyse. In den Kapiteln 4-11 wurden univariate Daten betrachtet:

12. Bivariate Datenanalyse. In den Kapiteln 4-11 wurden univariate Daten betrachtet: 12. Bivariate Datenanalyse Während einer nur Zahlen im Kopf hat, kann er nicht auf den Kausalzusammenhang kommen Anonymus In den Kapiteln 4-11 wurden univariate Daten betrachtet: Von univariaten Daten

Mehr

Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Sommersemester 2008. Aufgabe 1

Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Sommersemester 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) Sommersemester 2008 Aufgabe 1 I) Einige Mitarbeiter

Mehr

Wirtschaftsstatistik. Konzentrations- und Disparitätsmessung 16.10.2007

Wirtschaftsstatistik. Konzentrations- und Disparitätsmessung 16.10.2007 Wirtschaftsstatistik Konzentrations- und Disparitätsmessung 16.10.2007 Begriffe Konzentration und Disparität Laut Oxford Advanced Learner s Dictionary by OUP, bzw. WordNet by Princeton University concentration:

Mehr

Statistik mit Excel 2010. Themen-Special. Peter Wies. 1. Ausgabe, September 2011 W-EX2010S

Statistik mit Excel 2010. Themen-Special. Peter Wies. 1. Ausgabe, September 2011 W-EX2010S Statistik mit Excel 2010 Peter Wies 1. Ausgabe, September 2011 Themen-Special W-EX2010S 3 Statistik mit Excel 2010 - Themen-Special 3 Statistische Maßzahlen In diesem Kapitel erfahren Sie wie Sie Daten

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

, 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

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

Schriftliche Prüfungsarbeit zum mittleren Schulabschluss 2011 im Fach Mathematik. 18. Mai 2011

Schriftliche Prüfungsarbeit zum mittleren Schulabschluss 2011 im Fach Mathematik. 18. Mai 2011 LAND BRANDENBURG Ministerium für Bildung, Jugend und Sport Senatsverwaltung für Bildung, Wissenschaft und Forschung Schriftliche Prüfungsarbeit zum mittleren Schulabschluss 011 im Fach Mathematik 18. Mai

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

Aufgabenbeispiele/ Schwerpunkte zur Vorbereitung auf die Eignungsprüfung im Fach Mathematik

Aufgabenbeispiele/ Schwerpunkte zur Vorbereitung auf die Eignungsprüfung im Fach Mathematik Aufgabenbeispiele/ Schwerpunkte zur Vorbereitung auf die Eignungsprüfung im Fach Mathematik. Bruchrechnung (ohne Taschenrechner!!!) a) Mache gleichnamig! 4 und ; und ; 4 7 b) Berechne! 8 7 8 + 4 9 8 4

Mehr

Einführung in QtiPlot

Einführung in QtiPlot HUWagner und Julia Bek Einführung in QtiPlot 30. Juni 2011 1/13 Einführung in QtiPlot Mit Bezug auf das Liebig-Lab Praktikum an der Ludwig-Maximilians-Universität München Inhaltsverzeichnis 1 Programmeinführung

Mehr

Einführung in statistische Analysen

Einführung in statistische Analysen Einführung in statistische Analysen Andreas Thams Econ Boot Camp 2008 Wozu braucht man Statistik? Statistik begegnet uns jeden Tag... Weihnachten macht Deutschen Einkaufslaune. Im Advent überkommt die

Mehr

Kernel, Perceptron, Regression. Erich Schubert, Arthur Zimek. 2014-07-20 KDD Übung

Kernel, Perceptron, Regression. Erich Schubert, Arthur Zimek. 2014-07-20 KDD Übung Kernel, Perceptron, Regression Erich Schubert, Arthur Zimek Ludwig-Maximilians-Universität München 2014-07-20 KDD Übung Kernel-Fukctionen Kernel kann mehrdeutig sein! Unterscheidet zwischen: Kernel function

Mehr

2 Analyse statistischer Daten zu einem Merkmal Lösungshinweise

2 Analyse statistischer Daten zu einem Merkmal Lösungshinweise 6 2 Analyse statistischer Daten zu einem Merkmal Lösungshinweise 2 Analyse statistischer Daten zu einem Merkmal Lösungshinweise : In der folgenden Tabelle ist eine Teilstichprobe zu den Studierenden in

Mehr

QUALIFIZIERENDER HAUPTSCHULABSCHLUSS 2010 MATHEMATIK

QUALIFIZIERENDER HAUPTSCHULABSCHLUSS 2010 MATHEMATIK QUALIFIZIERENDER HAUPTSCHULABSCHLUSS 010 BESONDERE LEISTUNGSFESTSTELLUNG AM 0.06.01 O Teil A: 8.0 Uhr bis 9.00 Uhr (Teil B: 9.10 Uhr bis 10.0 Uhr) MATHEMATIK Teil A Bei Teil A der besonderen Leistungsfeststellung

Mehr

Kontingenzkoeffizient (nach Pearson)

Kontingenzkoeffizient (nach Pearson) Assoziationsmaß für zwei nominale Merkmale misst die Unabhängigkeit zweier Merkmale gibt keine Richtung eines Zusammenhanges an 46 o jl beobachtete Häufigkeiten der Kombination von Merkmalsausprägungen

Mehr

Erstellen einer Formel

Erstellen einer Formel Software Erstellen einer Formel In Excel kann man individuelle Formeln erstellen, dabei wird eine Formel mit ein Gleichzeichen = eingeleitet. Man kann direkt in eine Zelle schreiben oder in dem dafür vorgesehen

Mehr

Mathematik Abitur Zusammenfassung Marius Buila

Mathematik Abitur Zusammenfassung Marius Buila Mathematik Abitur Zusammenfassung Marius Buila 1.Analysis 1.1 Grundlagen: Ableitung f (u) ist Steigung in Punkt P (u/f(u)) auf K f(x) = a * x r f (x) = a * r * x r-1 Tangentengleichung: y= f (u) * (x-u)

Mehr

Im Jahr t = 0 hat eine Stadt 10.000 Einwohner. Nach 15 Jahren hat sich die Einwohnerzahl verdoppelt. z(t) = at + b

Im Jahr t = 0 hat eine Stadt 10.000 Einwohner. Nach 15 Jahren hat sich die Einwohnerzahl verdoppelt. z(t) = at + b Aufgabe 1: Im Jahr t = 0 hat eine Stadt 10.000 Einwohner. Nach 15 Jahren hat sich die Einwohnerzahl verdoppelt. (a) Nehmen Sie lineares Wachstum gemäß z(t) = at + b an, wobei z die Einwohnerzahl ist und

Mehr

Einführung in R. Kapitel 2 : Einfache Statistische Auswertungen

Einführung in R. Kapitel 2 : Einfache Statistische Auswertungen Einführung in R Kapitel 2 : Einfache Statistische Auswertungen Prof. Dr.B.Grabowski, HTW des Saarlandes, 12/2005 1 Inhaltsverzeichnis Einführung in R... 1 Kapitel 2 : Einfache Statistische Auswertungen...

Mehr

Praktikum Physik. Protokoll zum Versuch 1: Viskosität. Durchgeführt am 26.01.2012. Gruppe X

Praktikum Physik. Protokoll zum Versuch 1: Viskosität. Durchgeführt am 26.01.2012. Gruppe X Praktikum Physik Protokoll zum Versuch 1: Viskosität Durchgeführt am 26.01.2012 Gruppe X Name 1 und Name 2 (abc.xyz@uni-ulm.de) (abc.xyz@uni-ulm.de) Betreuerin: Wir bestätigen hiermit, dass wir das Protokoll

Mehr

- Eine typische Ausfallrate, wie sie bei vielen technischen Anwendungen zu sehen ist hat die Form einer Badewanne, deshalb nennt man diese Kurve auch

- Eine typische Ausfallrate, wie sie bei vielen technischen Anwendungen zu sehen ist hat die Form einer Badewanne, deshalb nennt man diese Kurve auch 1 2 - Eine typische Ausfallrate, wie sie bei vielen technischen Anwendungen zu sehen ist hat die Form einer Badewanne, deshalb nennt man diese Kurve auch Badewannenkurve. -mit der Badewannenkurve lässt

Mehr

Übungsserie für den Eignungstest

Übungsserie für den Eignungstest Übungsserie für den Eignungstest 13.02.2008 / ud, cm, az Rechnen schriftlich (Zeit 20 min) 1) 1345 + 2824 + 4789 = 2) 745 283 12 = 3) 435.92 36.7 0.58 = 4) (8.6 5.9) (9 + 3.4) = 5) 25³ = 6) 1225 ⅜ = 7)

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

Unsere Hilfe bei statistischen Analysen für wissenschaftliche Arbeiten

Unsere Hilfe bei statistischen Analysen für wissenschaftliche Arbeiten Unsere Hilfe bei statistischen Analysen für wissenschaftliche Arbeiten Sie schreiben eine wissenschaftliche Arbeit und müssen hierfür Daten statistisch analysieren? Sie haben bisher wenig Erfahrung im

Mehr

Vermögensbildung: Sparen und Wertsteigerung bei Immobilien liegen vorn

Vermögensbildung: Sparen und Wertsteigerung bei Immobilien liegen vorn An die Redaktionen von Presse, Funk und Fernsehen 32 02. 09. 2002 Vermögensbildung: Sparen und Wertsteigerung bei Immobilien liegen vorn Das aktive Sparen ist nach wie vor die wichtigste Einflussgröße

Mehr

EDV-GESTÜTZTE ANALYSE UND VISUALISIERUNG RÄUMLICHER DATEN

EDV-GESTÜTZTE ANALYSE UND VISUALISIERUNG RÄUMLICHER DATEN EDV-GESTÜTZTE ANALYSE UND VISUALISIERUNG RÄUMLICHER DATEN [ VU 1.5 LVA-NR.: 266.122 ] DR. HANS KRAMAR / DI JOHANNES SUITNER SS 2011 [3] VISUALISIERUNG VON RÄUMLICHEN DATEN IN DIAGRAMMEN DEPARTMENT FÜR

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

Übungen lineare Gleichungssysteme - Lösungen 1. Bestimme die Lösungsmenge und führe eine Probe durch! a)

Übungen lineare Gleichungssysteme - Lösungen 1. Bestimme die Lösungsmenge und führe eine Probe durch! a) Übungen lineare Gleichungssysteme - Lösungen. Bestimme die Lösungsmenge und führe eine Probe durch! a) b) c) 2x5y=23 2x 3y= 6x0y=64 6x 2y=6 2x3y=20 5x y=33 2x5y=23 2x 3y= 2x5y=23 2x3y= 8y=24 : 8 y=3 6x0y=64

Mehr

Histogramme in der Datenbankoptimierung. Marian Marx 26.06.2008

Histogramme in der Datenbankoptimierung. Marian Marx 26.06.2008 Histogramme in der Datenbankoptimierung Marian Marx 26.06.2008 Inhaltsverzeichnis 1. Histogramme im Allgemeinen 1.1 Definition Histogramm 1.2 Beispiel Histogramm 2. Histogramme in der Datenbankoptimierung

Mehr

Höhere Mathematik 2 (= Statistik) Vorlesung im Sommersemester 2006 im Wissenschaftszentrum Weihenstephan. Prof. Dr. Johann Hartl

Höhere Mathematik 2 (= Statistik) Vorlesung im Sommersemester 2006 im Wissenschaftszentrum Weihenstephan. Prof. Dr. Johann Hartl Höhere Mathematik 2 (= Statistik) Vorlesung im Sommersemester 2006 im Wissenschaftszentrum Weihenstephan Prof. Dr. Johann Hartl Traue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast! Warum hat die

Mehr

Wissenschaftliches Arbeiten Studiengang Energiewirtschaft

Wissenschaftliches Arbeiten Studiengang Energiewirtschaft Wisseschaftliches Arbeite Studiegag Eergiewirtschaft - Auswerte vo Date - Prof. Dr. Ulrich Hah WS 01/013 icht umerische Date Tet-Date: Datebak: Name, Eigeschafte, Matri-Tabelleform Spalte: übliche Aordug:

Mehr

Kurzanleitung. Auswertung, Fehlerrechnung und Ergebnisdarstellung. Praktikum Physikalisch-Chemische Experimente

Kurzanleitung. Auswertung, Fehlerrechnung und Ergebnisdarstellung. Praktikum Physikalisch-Chemische Experimente Kurzanleitung zur Auswertung, Fehlerrechnung und Ergebnisdarstellung im Praktikum Physikalisch-Chemische Experimente Dr. Markus Braun Institut für Physikalische und Theoretische Chemie Goethe-Universität

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

Schriftliche Prüfungsarbeit zum mittleren Schulabschluss 2011 im Fach Mathematik. 18. Mai 2011

Schriftliche Prüfungsarbeit zum mittleren Schulabschluss 2011 im Fach Mathematik. 18. Mai 2011 LAND BRANDENBURG Ministerium für Bildung, Jugend und Sport Senatsverwaltung für Bildung, Wissenschaft und Forschung Schriftliche Prüfungsarbeit zum mittleren Schulabschluss 2011 im Fach Mathematik 18.

Mehr

Einfache statistische Auswertungen mit dem Programm SPSS

Einfache statistische Auswertungen mit dem Programm SPSS Einfache statistische Auswertungen mit dem Programm SPSS Datensatz: fiktive_daten.sav Dipl. Päd. Anne Haßelkus Dr. Dorothea Dette-Hagenmeyer 11/2011 Überblick 1 Deskriptive Statistiken; Mittelwert berechnen...

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

Universität der Pharmazie

Universität der Pharmazie Universität der Pharmazie Institut für Pharmazie Pharmazie-Straße 1 12345 Pharmastadt Identitäts-, Gehalts- und Reinheitsbestimmung von Substanzen in Anlehnung an Methoden des Europäischen Arzneibuchs

Mehr

Statistische Maßzahlen. Statistik Vorlesung, 10. März, 2010. Beispiel. Der Median. Beispiel. Der Median für klassifizierte Werte.

Statistische Maßzahlen. Statistik Vorlesung, 10. März, 2010. Beispiel. Der Median. Beispiel. Der Median für klassifizierte Werte. Statistik Vorlesug,. ärz, Statistische aßzahle Iformatio zu verdichte, Besoderheite hervorzuhebe ittelwerte Aufgabe: die Lage der Verteilug auf der Abszisse zu zeige. Der odus: derjeige Wert, der im Häufigste

Mehr

Linearer Zusammenhang von Datenreihen

Linearer Zusammenhang von Datenreihen Linearer Zusammenhang von Datenreihen Vielen Problemen liegen (möglicherweise) lineare Zusammenhänge zugrunde: Mein Internetanbieter verlangt eine Grundgebühr und rechnet minutenweise ab Ich bestelle ein

Mehr

Wirtschaftsmathematik und Statistik

Wirtschaftsmathematik und Statistik Lehrplan Wirtschaftsmathematik und Statistik Akademie für Betriebs- und Unternehmensführung Ministerium für Bildung, Familie, Frauen und Kultur Hohenzollernstraße 60, 66117 Saarbrücken Postfach 10 24 52,

Mehr

Name: goerz. 1. Benutzungshinweise. 2. Einführung in die Fehlerrechnung. 3. Systematische und statistische Fehler

Name: goerz. 1. Benutzungshinweise. 2. Einführung in die Fehlerrechnung. 3. Systematische und statistische Fehler 1 of 10 0/1/05 14:5 Erstellungsdatum: 005-0-1 14:3:55 Name: goerz GP, Ferienkurs, Testat erforderlich, benotet Anforderungen für den ersten Praktikumstermin erfüllt Testat am: 005-0-1 14:3:35 Aktuelle

Mehr

Auswerten mit Excel. Viele Video-Tutorials auf Youtube z.b. http://www.youtube.com/watch?v=vuuky6xxjro

Auswerten mit Excel. Viele Video-Tutorials auf Youtube z.b. http://www.youtube.com/watch?v=vuuky6xxjro Auswerten mit Excel Viele Video-Tutorials auf Youtube z.b. http://www.youtube.com/watch?v=vuuky6xxjro 1. Pivot-Tabellen erstellen: In der Datenmaske in eine beliebige Zelle klicken Registerkarte Einfügen

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