Lineare Regression: Das lineare Modell
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- Regina Klein
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Transkript
1 Leare Regresso: Das leare Moell Problemstellug am Besel fuktoeller Kerstomograhe fmri Leares Percetro u Leare Regresso Parameterschätzug Varazschätzug u Kofeztervalle Aeugsbesel fmri-aalse: raktverug als Statstsche Parameterkarte SPM PD Dr Mart Stetter, Semes AG Wahrschelchketstheore: Grulage, Deftoe
2 Aeugsbesel: Aalse vo fmri-date echk: fuktoelle Kerstomograhe fuctoal Magetc Resoace Imagg fmri Magetmomete er Atome ere eem starke Magetfel ageregt Magetresoaz Se relaere e Gruzusta zurück De Relaato r urch Graetefeler ortsabhägg gemacht > Imagg De Relaato st abhägg vo er molekulare Umgebug -- Wasserstoffkozetrato: strukturelle MRI -- Paramagetsche Substaze br: fuktoelle MRI PD Dr Mart Stetter, Semes AG
3 BOLD Sgal fmri eermets the BOLD sgal bloo oge level eeet s measure: At least to comoets: local e-ogeato a local crease flo PD Dr Mart Stetter, Semes AG 3
4 fmri Data Format t 0 s - 3 s t 3 s - 6 s t 6 s - 9 s t 9 s - s slce tmg correcto, moto correcto, satal flterg, ormalzato, t 3 s t 6 s t 9 s t s GLM F-statstcs statstcal arametrc ma regos ask: Etract small sgal t Searate sgal comoets BOLD from structural sgal, backgrou Searate sgal from ose PD Dr Mart Stetter, Semes AG 4
5 cal Eermetal ask a Data Format o off ask: fger movemet tme s 300 sca o 00 Ra ata: EPI scas 00 scas, 88 slce sze, 6 slces Sca tme: 6 sec Sca terval: 3 sec Ra ata: sca, slce 0 PD Dr Mart Stetter, Semes AG 5
6 Fuktoelle Kerstomograhe: E Besel PD Dr Mart Stetter, Semes AG ab et al, 994 6
7 Das leare Moell Ausgagsukt: Leares Percetro Fttet Ebee mt Graet Iteressater: Leares Percetro mt Vorverarbetug h h + h + + h Percetro mt VV st lear Aber: Nchtlear Fuktoe h s vo a vorgegebe, ere cht gelert 3 h h h Leares Moelleuro 3 Leares Moelleuro PD Dr Mart Stetter, Semes AG Regresso: Leares Moell 7
8 PD Dr Mart Stetter, Semes AG 8 Geschrebe als Regressosmoell Allgeme: f + Leares Moell: h + Bs: Polom-Ft: h h 3 h m m m m Emrsche Formulerug, Desg-Matr: Betrachte Datesatz },,,, { M m D m m + M M M M h h h h h h, m m h + Outut Desg-Matr Parameter Rausche Regresso: Leares Moell
9 PD Dr Mart Stetter, Semes AG 9 Lere : ML-Parameterschätzug es beste l Moells Aahme: Gausssches eßes Rausche e e M m m m m π π Regresso: Leares Moell D Lkelhoo: ML e Mamum-Lkelhoo Parameter l! 0 + ML aaltsch berechebar!
10 Schätzug er Rauschvaraz : Schätzer es Rauschvektors: m m m : R m Resuum-erzeugee Matr: R I Schätzer Rauschvaraz: M m m M Az geschätzter Parameter tr R PD Dr Mart Stetter, Semes AG Regresso: Leares Moell 0
11 PD Dr Mart Stetter, Semes AG Schätzug er Parametervaraz Regresso: Leares Moell l l Σ Kovarazmatr er Parameter: Σ / / : Z Σ Geschätztes Sgal-Rausch-Verhältms: Der Z-score Beobachtug: Varaz es -te Parameters: Parametervektor folgt eer multvarate Gaußvertelug e Σ
12 Lear Moel Aalss of fmri me Seres o off ask: fger movemet tme s 300 sca o 00 Ra ata: EPI scas 00 scas, 88 slce sze, 6 slces Sca tme: 6 sec Sca terval: 3 sec Ra ata: sca, slce 0 PD Dr Mart Stetter, Semes AG
13 fmri Ra Images: Vsual Isecto After subtracto of seco sca from the others frst frame has hgher test Sca 3, slce 0 Sca 3, slce 0 Sca 83, slce 0 Sca 93, slce 0 Strog correlate ose; correlatos ete over several voels From comarso of sgle scas th / thout task o sgal vsble Slo rft the hea osto movemet artfact later scas PD Dr Mart Stetter, Semes AG 3
14 fmri me Seres: Vsual Isecto Mea tme seres over three regos: Sgal, rft, a backgrou ask-relate resose lear rft reset Frst frame has hgher values magetc traset? PD Dr Mart Stetter, Semes AG 4
15 Geeral Lear Moel: Desg Matr Prcle: X + X matr of tme seres Desg matr arameter estmate use for t-test ose estmate use for t-test Etres of esg matr use: PD Dr Mart Stetter, Semes AG 5
16 GLM: Statstcal Parametrc Mas SPM 3 comoet GLM o ra ata Ra t-test o ra ata, t, gher absolute t-value GLM ue to covoluto th hemoamc resose t-values alog hea borer are suresse GLM because rft s moele PD Dr Mart Stetter, Semes AG 6
Beispielklausur BWL B Teil Marketing. 45 Minuten Bearbeitungszeit
Bespelklausur BWLB TelMarketg 45MuteBearbetugszet BWLBBespelklausurTelMarketg Sete WchtgeHwese:. VOLLSTÄNDIGKEIT: PrüfeSeuverzüglch,obIhreKlausurvollstädgst(Aufgabe).. ABGABE: EsstdegesamteKlausurabzugebe.
Scatterplots. Scatterplot Zweidimensionale Stichproben können als Punkte in der Ebene dargestellt werden. Länge und Breite von Venusmuscheln
Scatterplots emprsche Eletug Trasformatoe Exteres Fle Iput-Awesug SAS-Fles Output-Awesug DO-Schlefe Populato Wahrschelchket Zufallsvarable Dskrete Zufallsvarable Stetge Zufallsvarable Normalvertelug (1)
Varianzfortpflanzung
5.0 / SES.5 Parameterschätzug Varazortplazug Torste Maer-Gürr Torste Maer-Gürr Dskrete Zuallsvarable Ee dskrete Zuallsvarable mmt edlch vele oder abzählbar uedlch vele Werte a. - Werte: - Wahrschelchket:,,,,,,,,
Stichprobenmodell der linearen Einfachregression
Stchproemodell der leare Efachregresso Stchproemodell der leare Efachregresso Vertelug der Stchproekoeffzete Prof. Kück / Dr. Rcaal Delgado Lehrstuhl Statstk Regresso III lografe: Prof. Dr. Kück verstät
Einführung Fehlerrechnung
IV Eführug Fehlerrechug Fehlerrechuge werde durchgeführt, um de Vertraueswürdgket vo Meßergebsse beurtele zu köe. Uter dem Fehler eer Messug versteht ma de Abwechug ees Meßergebsses vom (grudsätzlch ubekate
Kapitel 6: Regression
udwg-maxmlas-uverstät Müche Isttut für Iformatk ehr- ud Forschugsehet für Datebaksysteme Skrpt zur Vorlesug Kowledge Dscovery Databases m Sommersemester 05 Kaptel 6: Regresso Vorlesug: PD Dr. Arthur Zmek
Formelzusammenstellung
Hochschule Müche Faultät Wrtschaftsgeeurwese Formelzusammestellug zugelasse für de Prüfug Dateaalyse der Faultät 09 für Wrtschaftsgeeurwese Prof. Dr. Voler Abel Formelsammlug Dateaalyse / Ihaltsverzechs
5 Reproduktions- und Grenzwertsätze
Reproduktos- ud Grezwertsätze Reproduktos- ud Grezwertsätze. Reproduktossätze Bespel 0: Der Aufzug eer Frma st zugelasse für Persoe bzw. 000 kg. Das Durchschttsgewcht der Agestellte der Frma st µ = 80
Statistik. ist die Kunst, Daten zu gewinnen, darzustellen, zu analysieren und zu interpretieren um zu neuem Wissen zu gelangen.
Statstk st de Kust, Date zu gewe, darzustelle, zu aalysere ud zu terpretere um zu euem Wsse zu gelage. Sachs (984) Aufgabe De Statstk hat also folgede Aufgabe: Zusammefassug vo Date Darstellug vo Date
Fehlerrechnung im Praktikum
Fehlerrechug m Pratum Pratum Phsalsche Cheme (A. Dael Boese) I chts zegt sch der Magel a mathematscher Bldug mehr, als eer überbertrebe geaue Rechug. Carl Fredrch Gauß, 777-855 Themegebete Utertelug vo
Eigenschaften der arithmetischen Mittel. Schätzer für die Varianz. Allgeimeines Method: Likelihood Funktion. Schätzer für die Wahrscheinlichkeit
Statstk. Vorlesug, September 6, 009 Egeschafte er arthmetsche Mttel für alle Fälle wo e Stchprobeelemete habe e selbe Vertelug u s uabhägg: E ( = mvar, ( = / Staarabwechug (Staarfehler: D ( = / Korrektur
Kapitel XI. Funktionen mit mehreren Variablen
Kaptel XI Fuktoe mt mehrere Varable D (Fuktoe vo uabhägge Varable Se R ud D( f R Ist jedem Vektor (Pukt (,,, D( f durch ee Vorschrft f ee reelle Zahl z = f (,,, zugeordet, so heßt f ee Fukto vo uabhägge
Regressionsrechnung und Korrelationsrechnung
Regressosrechug ud Korrelatosrechug Beschrebede Statstk Modul : Probleme be der Abhäggketsaalyse Problem : Es gbt mest cht ur ee Eflussfaktor (Probleme sd selte mookausal ) A Ursache() Wrkug B C - efache
1. Ökonometrische Modelle ohne Stochastik
.. Ökoometrsche Modelle ohe Stochastk Emprsche Wrtschaftsforschug st otwedge Ergäzug der Wrtschaftstheore, dem se de Wahrhetsgehalt des theoretsche Hpothesegeäudes a der ökoomsche Wrklchket, d. h. a der
Mehrdimensionale Häufigkeitsverteilungen (1)
Mehrdmesoale Häufgketsverteluge () - De Begrffe uvarat ud bvarat - Vo uvarate (edmesoale) statstsche Aalyse sprcht ma, we pro Perso ur e Merkmal tabellarsche oder grafsche Häufgketsverteluge oder be der
Einführung 2. Teil: Fehleranalyse
Phscal Chemstr Phskalsch-chemsches Praktkum I Modul Eführug. Tel: Fehleraalse Ja Helbg, 9.09.06 Uterlage: htt://www.chem.uzh.ch/stud/old/documets/ear/che3.html Fehlerrechug Phscal Chemstr Gesucht: wahrer
Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Statstk ud Wahrschelchketsrechug Mathas Graf 8.04.009 Ihalt der heutge Vorlesug Auswahl eer Vertelugsfukto: Wahrschelchketspaper Schätzug ud Modelletwcklug: Methode der Momete Methode der Maxmum Lkelhood
Intervallschätzungen geben unter Berücksichtigung des Verteilungstyps von X einen Bereich an, der den Parameter mit vorgegebener Sicherheit enthält.
Parameterschätzuge Fachhochschule Jea Uversty of Appled Sceces Jea Oft st der Vertelugstyp eer Zufallsgröße X bekat, ur de Parameter sd ubekat. Da erfolgt hre Schätzug aus eer Stchprobe. Ma uterschedet
Regelungs- und Systemtechnik 3
Regelug Mechatroscher stee Regelugs- u stetech 3 aptel 3: ala-flter Prof. Dr.-g. Pu L Fachgebet ulato u Optale Proesse OP Dsrete asche stee 4 3 0 Zustasvarable: e st otuerlch aber cht ffereerbar. u u u
3. Das Messergebnis. Was ist ein Messergebnis?
. Das Messergebs Was st e Messergebs? Wederholug der Messug Wahrer Wert? Mehrere Eflussgröße Fehlerbetrachtug Messergebs Vorgeheswese für Messergebs. Bestmmug des bekate systematsche Fehlers 2. Aufahme
Klausur SS 2005 Version 1
BEMERKUG: für de Rchtgket der Lösuge wrd atürlch kee Garate überomme!! Klausur SS 005 Verso Aufgabe : e Gamma-Quat hat kee Ladug > el. Felder übe kee Kräfte aus > kee Kräfte, kee Äderug der Bewegug (ewto)
Practical Numerical Training UKNum
Practcal Numercal Trag UKNum Statstk, Datemodellerug PD. Dr. C. Mordas Ma-Plack-Isttute für Astroome, Hedelberg Programm: ) Repetto elemetare Statstk 2) Regressosaalyse 3) Leare Regresso 4) Ncht-leare
Bereich: prüfbare Vorlesung im Bereich praktischer und theoretischer Informatik: Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen
Statistische u euroale Lerverfahre Marti Stetter WS 6/7 SWS Bereich: rüfbare Vorlesug i Bereich raktischer u theoretischer Iforatik: Küstliche Itelligez / Maschielles Lere Zeit: Diestag 8.3 s.t. -. Ort:
Formeln für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie (Dutter)
Formel für tatstk ud Wahrschelchketstheore (Dutter) Fehler a: fpalmater@gmal.com Cotets Beschrebede tatstk... Kegröße vo Verteluge... Verteluge... 3 Wahrschelchketstheore... 3 Grudlage... 4 Erwartug &
Lösungen. Häufigkeitsverteilung (Stabdiagramm) Aufgabe 1. Häufigkeit (h) Merkmal (x)
Lösuge Aufgabe Merkmal (x) Häufgket (h) h x,, 3, 3,, 8, 5, 5, 6, 6, 7, 3, 8, 3 5, 9, 38,, 5,, 8 68,, 6 3, 3, 9,, 8, 5, 5 5, 6, 3 78, 7, 5, 8, 8, 3, 3, Summe 5.63, Aufgabe Häufgketsvertelug (Stabdagramm)
Freeride Filmbase Innsbruck
Freeride Filmbase Innsbruck F reeridefilme der Inns br ucker Sze ne mit den Locals live auf d er Bühne Am 1 1.11.2017 im Inns br ucker Me tr o pol kino i n Koopera ti o n mit de r Inns br ucker Al p i
Multiple Regression (1) - Einführung I -
Multple Regreo Eführug I Mt eem Korrelatokoeffzete ud der efache leare Regreo köe ur varate Zuammehäge zwche zwe Varale uterucht werde. Beutzt ma tatt dee mehrere Varale zur Vorherage, egt ma ch auf da
Polynomprodukt und Fast Fourier Transformation
Polomrodut ud Fst Fourer Trsformto Polome Reelles Polom eer Vrble...... R : oeffzete vo Grd vo : höchste Potez Besel: 3 3 5 8 Mege ller reelle Polome: R[] 3 Oertoe uf Polome. Addto b b b q b b b b b q
Korrelations- und Regressionsanalyse
Kaptel VI Korrelatos- ud Regressosaalse B 6 (Gegestad der Korrelatos- ud Regressosaalse) Währed de Korrelatosaalse de Estez, de Stärke ud de Rchtug des Zusammehags zwsche zwe oder mehrere statstsche Varable
Der Approximationssatz von Weierstraß
Der Approxmatossatz vo Weerstraß Ja Köster 22. Oktober 2007 1 Eführug Aus der Aalyss wsse wr, dass sch aalytsche Fuktoe durch Potezrehe der Form f(x = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 +... darstelle lasse. Dabe kovergert
Spannweite, Median Quartilsabstand, Varianz und Standardabweichung.
Rudolf Brkma http://brkma-du.de Sete 06.0.008 Spawete, Meda Quartlsabstad, Varaz ud Stadardabwechug. Streuug um de Mttelwert. I de folgede Säuledagramme st de Notevertelug zweer Schülergruppe (Mädche,
Marketing- und Innovationsmanagement Herbstsemester 2013 - Übungsaufgaben Lesender: Prof. Dr. Andreas Fürst
Marketg- ud Iovatosmaagemet Herbstsemester 2013 - Übugsaufgabe Leseder: Prof. Dr. Adreas Fürst Isttut für Marketg ud Uterehmesführug Abtelug Marketg Uverstät Ber Ihaltsverzechs 1 Eletug Allgemee Grudlage
Physikalische Messungen sind immer fehlerbehaftet! Der wahre Wert ist nicht ermittelbar. Der wahre Wert x ist nicht identisch mit dem Mittelwert
Physkalsche Messuge sd mmer fehlerbehaftet! Der wahre Wert st cht ermttelbar. Der wahre Wert st cht detsch mt dem Mttelwert Der Wert legt mt eer gewsse Wahrschelchket (Kofdezahl bzw. Vertrauesveau %) m
Statistische Kennzahlen für die Streuung
Statstsche Kezahle für de Streuug Ordale Date,..., W X,,..., WX {(j) j,..., J} () < () < < (J) {(),...,(J)} (3) () 3 () Geordete Lste k X (k) () () 3 () Smpso s D ud H() sd awedbar, allerdgs wrd Iformato
Einschlägige Begriffe zur Meßunsicherheit Dr. Wolfgang Kessel, Braunschweig
Eschlägge Begrffe zur Meßuscherhet /7 Eschlägge Begrffe zur Meßuscherhet Dr. Wolfgag Kessel, Brauschweg De Aufstellug folgt cht der re lexografsch-alphabetsche Aordug. Verwadte Begrffe sd velmehr zu Gruppe
( x) eine Funktion definiert, in der nur die i-te Komponente variabel ist. Folgende Schreibweisen werden aufgrund dieser Anmerkungen auch verwendet:
Pro. Dr. Fredel Bolle LS ür Volkswrtschatslehre sb. Wrtschatstheore (Mkroökoome) Vorlesug Mathematk - WS 008/009 4. Deretalrechug reeller Fuktoe IR IR (Karma, S. 00 06, dort glech ür IR IR m ) 4. Partelle
Aufgaben. 1. Gegeben seien folgende Daten einer statistischen Erhebung, bereits nach Größe sortiert (Rangliste):
Aufgabe. Gegebe see folgede Date eer statstsche Erhebug, berets ach Größe sortert (Raglste): 0 3 4 4 5 6 7 7 8 8 8 9 9 0 0 0 0 0 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 5 6 6 6 7 7 8 30 Erstelle Se ee Tabelle, der de Merkmalsauspräguge
Deskriptive Statistik und Explorative Datenanalyse
rger Gabler PLU Zusatzformatoe zu Mede vo rger Gabler Thomas Cleff Desrtve tatst ud Eloratve Dateaalse Ee comutergestützte Eführug mt Ecel, P ud TATA 05 3., überarbetete ud erweterte Auflage rger Gabler
Quantitative Methoden in der klinischen Epidemiologie
Quattatve Methode der klsche Epdemologe Korrelato ud leare Regresso Lerzele Besteht e fuktoeller Zusammehag zwsche zwe Messuge a eem Patete? Korrelato als Maßzahl für de Stärke ees leare Zusammehages Beschrebe
Bilder des Gehirns Bilder der Psyche
Bilder des Gehirns Bilder der Psyche Prof. Stefan Borgwardt Universitäre Psychiatrische Kliniken Basel (UPK) Die Hirnforschung sucht tatsächlich ohne Rücksicht auf die Klinik und ohne je von der Psychopathologie
Korrelations- und Assoziationsmaße
k m χ : j l r +. Zusammehagsmaße ( o e ) jl jl e jl Korrelatos- ud Assozatosmaße e jl 5 Merkmal Y Summe X b b m a H (a,b) H (a,b). a H (a,b) H (a,b). Summe.. Zusammehagsmaße Eführug Sche- ud Noses-Korrelato
Biochemical relapse after local treatment for prostate cancer: isolated or systemic relapse?
Biochemical relapse after local treatment for prostate cancer: isolated or systemic relapse? Christian Gratzke LMU Munich Disclosures Grants/research support from AMS, Astellas, Bayer HealthCare, Lilly,
Formelsammlung für die Lehrveranstaltung Statistik
Formelsammlug Statst Formelsammlug für de Lehrverastaltug Statst ugelasse für de Klausure ur Statst de Studegäge der Techsche Betrebswrtschaft Verso vom 5..9 Korreturhwese a: Rose@FH-Muester.de Formelsammlug
Dosis- Wirkungsbeziehungen
Doss- Wrkungsbezehungen En paar Gedanken vorweg An experment s a dalog wth nature. Ilya Prgogne En paar Gedanken vorweg Modell Vorhersage Hypothese Nen Stmmen erwartete und gemessene Werte überen? Ja Experment
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6.2 Prüfe vo Restriktioe - Grager-Kausalität 6.28 Aufteile des Variablevektors y t i zwei Teilvektore y 1t (N 1 1) ud y 2t (N 2 1). Sid Koeffiziete φ i de Gleichuge vo y 1t für die Abhägigkeit vo alle
Formelsammlung zur Zuverlässigkeitsberechnung
Formelsmmlug zur Zuverlässgetsberechug zusmmegestellt vo Tt Lge Fchhochschule Merseburg Fchberech Eletrotech Ihlt:. Zuverlässget vo Betrchtugsehete.... Zuverlässget elemetrer, chtreprerbrer ysteme... 3.
Grundlagen der Entscheidungstheorie
Kaptel 0 Grudlage der Etschedugstheore B. 0 (Gegestad) De Etschedugstheore befasst sch mt dem Etschedugsverhalte vo Idvdue ud Gruppe. Se besteht aus we Telgebete. Deskrptve Etschedugstheore De deskrptve
Prinzip "Proportional Reduction of Error" (PRE)
Dr. Reate Prust: Eführug quattatve Forschugsmethode Bvarate Maße: Przp "Proportoal Reducto of Error" (PRE) E 1 - E Fehler be Regel 1 - Fehler be Regel = E 1 Fehler be Regel 1 Regel 1: Vorhersageregel ur
Klausur Statistik IV Sommersemester 2009
Klausur Statstk IV (Lösug) Name, Vorame 013456 Klausur Statstk IV Sommersemester 009 Prof. Dr. Torste Hothor Isttut für Statstk Name: Name, Vorame Matrkelummer: 013456 Wchtg: ˆ Überprüfe Se, ob Ihr Klausurexemplar
Ordnungsstatistiken und Quantile
KAPITEL Ordugsstatste ud Quatle Um robuste Lage- ud Streuugsparameter eführe zu öe, beötge wr Ordugsstatste ud Quatle... Ordugsstatste ud Quatle Defto... Se (x,..., x R ee Stchprobe. Wr öe de Elemete der
2.2 Rangkorrelation nach Spearman
. Ragkorrelato ach Spearma Wr wolle desem Kaptel de Ragkorrelatoskoeffzete ach Spearma bereche. De erste Daterehe besteht aus Realseruge x, x,..., x der uabhägg ud detsch stetg vertelte Zufallsvarable
Unter einer Rente versteht man eine regelmässige und konstante Zahlung
8 Aweduge aus der Fazmathematk Perodsche Zahluge: Rete ud Leasg Uter eer Rete versteht ma ee regelmässge ud kostate Zahlug Bespele: moatlche Krakekassepräme, moatlche Altersrete, perodsches Spare, verteljährlcher
Seminar: Stochastische Geometrie und ihre Anwendungen - Unbegrenzt teilbare und stabile Verteilungen.
Uverstät Ulm, Isttut Stochastk 5. Jul 200 Semar: Stochastsche Geometre ud hre Aweduge - Ubegrezt telbare ud stable Verteluge. Ausarbetug: Stefa Fuke Betreuer: Ju.-Prof. Dr. Zakhar Kabluchko Ubegrezt telbare
1.1. Jährliche Rentenzahlungen 1.1.1. Vorschüssige Rentenzahlungen. 1.1. Jährliche Rentenzahlungen 1.1.1. Vorschüssige Rentenzahlungen
.. Jährlche Retezahluge... Vorschüssge Retezahluge Ausgagspukt: Über ee edlche Zetraum wrd aus eem Kaptal (Retebarwert v, ), das zseszslch agelegt st, jewels zu Beg ees Jahres ee bestmmte Reterate ř gezahlt
Beispiel zur Regression
Bespel zur Regresso Bespel Lestug kw ud Kraftstoff-Verbrauch l pro 00 km vo sebe verschedee VW-Golf Bezmotore [] kw l/00km 55 6,4 74 7,6 77 6,8 85 7,9 0 9,3 50 0,8 [] Quelle: http://www.vw-ole.de/golf/dex_.htm
Seien p 1 und p 2 die Preise für die Faktoren 1 und 2. Isoquante für Output y. Kosten
Prof. Dr. Fredel Bolle Vorlesug "Mkroökoome" WS 008/009 II. Theore der Uterehmug/3 5 Prof. Dr. Fredel Bolle Vorlesug "Mkroökoome" WS 008/009 II. Theore der Uterehmug/3 53 8. De Mmalkostekombato Frage:
9. Credibility: 9.1. Problemstellung. 9.1 Problemstellung
9. Credblty 9. Credblty: 9.. Problemstellug 9. Problemstellug 9. Credblty: 9.. Problemstellug 3 9... Utersched zur klasssche Statstk GLM s etc. Modellaahme: Homogee Kollektve, welche durch gleche Auspräguge
die Schadenhöhe ( = Risikoergebnis) des i-ten Versicherungsnehmers i 1,, n).
Aufgabe Wr betrachte ee Reteverscherug der Retebezugszet mt jährlch vorschüssger Retezahlug solage der Verscherte lebt. a) Bezeche V bzw. V de rechugsmäßge Deckugsrückstellug am Afag bzw. am Ede des Verscherugsjahres.
Mathematik für VIW - Prof. Dr. M. Ludwig ( ) ( ) ( ) n f. bestimmt m Funktionen. durch die Festlegung f (,,
Matheatk ür VIW - Pro. Dr. M. Ludwg 8. Deretato reeller Fuktoe ehrerer Varabler 8. Skalare Felder Vektorelder Koordatesystee Bsher wurde reelle Fuktoe ür ee Varable utersucht: : D t der egeührte Schrebwese
UMM4.0 Innovative Medizintechnik Einführung
1 3/14/2018 Page 1 MaReCuM Klinischer Studienabschnitt UMM4.0 Innovative Mediintechnik Einführung Chair in Faculty of Medicine Mannheim University Heidelberg Theodor-Kuter-Ufer 1-3 D-68167 Mannheim, Germany
Intervallschätzung. Bibliografie:
Itervallschätzug Kofdeztervall der Varaz Kofdeztervalle vo Atelswerte Kofdeztervall für de Dfferez zweer Atele Bestmmug des tchrobeumfags Dr. Rcabal Delgado/rof. Kück Lehrstuhl tatstk chätzug III Bblografe:
Vl. Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 3: Diskrete Verteilungen
Vl. Statstsche Prozess- ud Qualtätsotrolle ud Versuchsplaug Übug 3: Dsrete Verteluge Prof. Dr. B. Grabows Zur Lösug der folgede Aufgabe öe Se auch de begefügte Tabelle der dsrete Verteluge m Ahag verwede.
Konfidenzintervalle. Praktische Übung Stochastik SS 2017 Lektion 10 1
Kofidezitervalle Praktische Übug Stochastik SS 017 Lektio 10 1 Kofidezitervalle Geerelle Aahme: Parametrisches Modell (P ϑ ) ϑ Θ Beobachtuge X 1,..., X u.i.v. ach P ϑ mit ubekatem ϑ Θ Grudidee: Schätzer
Statistik. (Inferenzstatistik)
Statstk Mathematsche Hlfswsseschaft mt der Aufgabe, Methode für de Sammlug, Aufberetug, Aalyse ud Iterpretato vo umersche Date beretzustelle, um de Struktur vo Masseerscheuge zu erkee. Deskrptve (beschrebede)
(b) (a) II. Das Bestimmtheitsmaß R 2. augenscheinlich ist schon klar, dass die Punktewolke in (b) durch die Gerade besser angepasst wird als in (a).
Bepel: II. Da Betmmthetmaß ( ) ( )( ) - - 6 6 b /, ud b, ˆ, ˆ ( ) ( )( ) - / -/ / / 6 6 b /, ud b, ˆ, ˆ augechelch t ch klar, da de Puktewlke durch de Gerade beer agepat wrd al. Da t allerdg ke wrklch
Zur Interpretation einer Beobachtungsreihe kann man neben der grafischen Darstellung weitere charakteristische Größen heranziehen.
Rudolf Brkma http://brkma-du.de Sete 0.0.008 Lagemaße der beschrebede Statstk. Zur Iterpretato eer Beobachtugsrehe ka ma ebe der grafsche Darstellug wetere charakterstsche Größe herazehe. Mttelwert ud
Im Wöhlerdiagramm wird die Lebensdauer (Lastwechsel oder Laufzeit) eines Bauteils in Abhängigkeit von der Belastung dargestellt.
Webull & Wöhler 0 CRGRAPH Wöhlerdagramm Im Wöhlerdagramm wrd de Lebesdauer ( oder Laufzet) ees Bautels Abhägget vo der Belastug dargestellt. Kurzetfestget Beaspruchug Zetfestget auerfestget 0 5 3 4 6 0
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2. Zusammehagsaalse: Korrelato ud Regresso Dowloads zur Vorlesug 2. Zusammehagsaalse: Korrelato ud Regresso 2 Grudbegrffe zwedmesoale Stchprobe De Gewug vo mehrere Merkmale vo eer Beobachtugsehet führt
1 Mathe Formeln Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
1 Mathe Formel Statstk ud Wahrschelchketsrechug Jör Horstma, 6.10.003. Alle Agabe ohe Gewähr. http://www.ba-stuttgart.de/ w017/ 1.1 Grudlage Ezelklasse [a ; b [ Klassewete Klassemtte Mttelwert b a = w
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Prof. Dr. Fredel Bolle Vorlesug "Mkroökoome" WS 008/009 III. Theore des Haushalts 0 Prof. Dr. Fredel Bolle Vorlesug "Mkroökoome" WS 008/009 III. Theore des Haushalts 0 4. Marshallsche Nachfragefuktoe Frage:
WIB 2 Mathematik und Statistik Formelsammlung. Z Menge der ganzen Zahlen {...,-3,-2,-1,0,1,2,3,...}
1 Allgeme Geometrsche Rehe: q t = 1 q1 t=0 1 q Mtterachtsformel: ax 2 bxc=0 x 1/ 2 = b±b2 4ac 2a Bomsche Formel: 1. ab 2 =a 2 2abb 2 2. a b 2 =a 2 2abb 2 3. ab a b=a 2 b 2 Wurzel: ugerade 1 Ergebs gerade
Was versteht man unter Hautleitfähigkeit?
Was versteht man unter Hautleitfähigkeit? Nennen Sie eine (endogene) Komponente des ereigniskorrelierten Potentials. Beschreiben Sie die psychologische Funktion mit der sie in Verbindung steht. 1 23.04.08
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Lösuge zur Klausur Stochastsche Rskomodellerug ud statstsche Methode (Ma 0) Aufgabe (0 Pukte): a) Ee Auswertug des Lebeserscherugsbestades m Kalederjahr 0 zegt folgede Ergebsse für das Alter 40 (Altersbestmmug
Algorithms for graph visualization
Algorithms for graph visualization Project - Orthogonal Grid Layout with Small Area W INTER SEMESTER 2013/2014 Martin No llenburg KIT Universita t des Landes Baden-Wu rttemberg und nationales Forschungszentrum
Verallgemeinerungen. Vorlesung 7. p 2. (a) Mehr aber endlich viele Strategien, mehr aber endlich viele Spieler (b) Unendlich viele Strategien
Prof Dr Fredel Bolle Vorlesug Seltheore mt Sozalwsseshaftlhe Aweduge Prof Dr Fredel Bolle Vorlesug Seltheore mt Sozalwsseshaftlhe Aweduge Vorlesug 7 Verallgemeeruge (a) Mehr aber edlh vele Stratege, mehr
Gegeben sei eine BOOLEsche Funktion in einer beliebigen Schreibweise, gesucht ein funktionsgleiches Gatternetz aus vorgegebenen Gattern.
56 Techche Realerug vo Gatteretze Gegebe e ee BLEche Fukto eer belebge Schrebwee, geucht e fuktogleche Gatteretz au vorgegebee Gatter 56 Gatteretze au NANDGatter Schrtt Umwael er gegebee Schrebwee ee (vorzugwee
Lohnkosten pro Arbeitsstunde. Wie hoch sind die Lohnkosten pro Arbeitsstunde im Jahresdurchschnitt?
Klausur Wrtschaftsstatstk. [ Pukte] E Uterehme hat folgede Date ermttelt: Moat Gelestete Arbetsstude Lohkoste pro Arbetsstude Jauar 86.400 0,06 Februar 75.000 3,0 März 756.000 4,47 Aprl 768.000,53 Ma 638.400
Vorlesung 14: Roter Faden: Wiederholung Lamb-Shift. Hyperfeinstruktur. Folien auf dem Web:
Vorlesung 14: Roter Faden: Wiederholung Lamb-Shift Anomaler Zeeman-Effekt Hyperfeinstruktur Folien auf dem Web: http://www-ekp.physik.uni-karlsruhe.de/~deboer/ h i k h / d / Siehe auch: http://www.uni-stuttgart.de/ipf/lehre/online-skript/
Rekurrenz. Algorithmen rufen sich selbst (rekursiv) auf.
Rekurrez Rekurso: Algorthme rue sch selst rekursv u. Rekurrez: Ds Luzetverhlte zw. der Specherpltzedr vo rekursve Algorthme k der Regel durch ee Rekursosormel recurrece, RF eschree werde. Rekurrez Bespel:
Stochastische Bildmodelle und deren Anwendung
Abtelug Stochastk --Uverstät Ulm Ulm Semar: Bayessche Asätze der der Bldaalyse Stochastsche Bldmodelle ud dere Awedug Sad Bakadr 22.Ma 2006 Sad Bakadr - Uverstät Ulm - Ihalt Eletug Bespele vo Bldmodelle
Hinweise. Tests und Trenderkennung
Hwese emar zu atuelle Theme der öolosche Modellbldu (M 409): Der Klmawadel: wsseschaftlche Erets, esellschaftlche Dsusso, oltsche Bedeutu Ameldue bs 5..05 emar: Forschuswerstatt Modellbldu ud mulato Wallefels
Empirische Ökonomie 1 Sommersemester Formelsammlung. Statistische Grundlagen. Erwartungswert und Varianz einer Zufallsvariable.
Empirische Ökoomie 1 Sommersemester 2013 Formelsammlug Hiweis: Alle Variable, Parameter ud Symbole sid wie i de Vorlesugsuterlage defiiert. Statistische Grudlage Erwartugswert Erwartugswert ud Variaz eier
Klassifikation mit dem Perceptron von Rosenblatt. Vom Perceptron zum Multilagen-Perceptron. Error-Backpropagation Lernregel
Neuronale Verfahren zur Funktonsaromaton Klassfkaton mt em Percetron von Rosenblatt Vom Percetron zum Multlagen-Percetron Error-Backroagaton ernregel Raale Bassfunktonen-Netze PD Dr Martn Stetter, Semens
Maße zur Kennzeichnung der Form einer Verteilung (1)
Maße zur Kezechug der Form eer Vertelug (1) - Schefe (skewess): Defto I - Ee Vertelug vo Messwerte wrd als schef bezechet, we se der Wese asymmetrsch st, dass lks oder rechts des Durchschtts ee Häufug
Alternative Darstellung des 2-Stichprobentests für Anteile. Beobachtete Response No Response Total absolut DCF CF
Alteratve Darstellug des -Stchprobetests für Atele DCF CF Total 111 11 3 Respose 43 6 69 Resp. Rate 0,387 0,3 0,309 Beobachtete Respose No Respose Total absolut DCF 43 68 111 CF 6 86 11 69 154 3 Be Gültgket
Strittige Auffassungen zu Anforderungsprofil und Betriebsart bei der Neufassung der IEC 61508-3 und -7
Strtte Auffassue zu Aforderusrofl ud Betrebsart be der Neufassu der IEC 6508-3 ud -7 Vortra a der TU Brauschwe m November 205 vo Wolfa Ehreberer, Hochschule Fulda 7..205 Ehreberer, IEC 6508, Strtte Auffassue...
The process runs automatically and the user is guided through it. Data acquisition and the evaluation are done automatically.
Q-App: UserCal Advanced Benutzerdefinierte Kalibrierroutine mit Auswertung über HTML (Q-Web) User defined calibration routine with evaluation over HTML (Q-Web) Beschreibung Der Workflow hat 2 Ebenen eine
annehmen, so heißt die Funktion, die jedem atomaren Ereignis { x i } mit i { 1; 2; ;
Wahrschelchet Ee Futo X : Ω R, de edem Ergebs ees zufällge Vorgages ee reelle Zahl zuordet, heßt Zufallsgröße (oder auch Zufallsvarable Ee Zufallsgröße X heßt edlch, we X ur edlch vele Werte x aehme a
Abschlussprüfung zum/zur Finanzplaner/in mit eidg. Fachausweis. Formelsammlung. Autor: Iwan Brot
Abschlussprüfug zum/zur Fazplaer/ mt edg. Fachauswes Formelsammlug Autor: Iwa Brot Dese Formelsammlug wrd a de Ole- ud a de müdlche Prüfuge abgegebe sowet erforderlch. A der schrftlche Klausur (Ope-book-Prüfug)
Einführung in die Stochastik 3. Übungsblatt
Eführug de Stochastk 3. Übugsblatt Fachberech Mathematk SS 0 M. Kohler 06.05.0 A. Fromkorth D. Furer Gruppe ud Hausübug Aufgabe 9 (4 Pukte) Der Mkrozesus st ee statstsche Erhebug. Herbe werde ach bestmmte
KNP-3: Methoden der kognitiven Neuropsychologie II
KNP-3: Methoden der kognitiven Neuropsychologie II 1 04.05. Geschichte der kognitiven Neurowissenschaft (1) 2 11.05. Funktionelle Neuroanatomie (2) & (3) 3 18.05. Methoden der kognitiven Neurowissenschaft
Inhaltsverzeichnis. 0. Einführung 3 1. Eichung 6 2. Messung 7 3. Statistische Behandlung von sogenannten Ausreißern (outliners) 10
Ihaltsverzechs 0. Eführug 3. Echug 6. Messug 7 3. Statstsche Behadlug vo sogeate Ausreßer (outlers) 0 3. Q-Test 0 3. Grubb s - Test 0 4. Verglech vo Datesätze 4. Studet-t-Test 4. Fschers F-Test 3 4.3 Faust
Supply Chain Management
Supply Chain Management Forecasting Methods Prof. Dr.-Ing. Burkhard Schmager Department of Industrial Engineering EAH Jena Sept 2016 SS 2016 Kapitel 2-1 Material Planning Approaches MRP - methods deterministical
Grundlagen der Energietechnik Energiewirtschaft Kostenrechnung. Vorlesung EEG Grundlagen der Energietechnik
Prof. Dr. Ig. Post Grudlage der Eergetechk Eergewrtschaft Kosterechug EEG. Vorlesug EEG Grudlage der Eergetechk De elektrsche Eergetechk st e sogeates klasssches Fach. Folglch st deses Fach vele detallert
( ) ( ) ( ) ( ) è ø. P A Wahrscheinlichkeitsmaß. lim n. Dr. Christian Schwarz 4. KOMBINATORIK Permutationen
BBA Projektsemar Thess Dr. Chrsta Schwarz Formelsammlug Aalytsche Statstk 4. KOMBINATORIK 4.. Permutatoe Azahl der Permutatoe vo N Elemete ohe Wederholug: Multomalkoeffzet: N! = N N- N -... 3 N! N! N!...
Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik - Zusamenfassung
Wahrschelchketsrechug ud Statstk - Zusamefassug atrck letscher. September 3 Wahrschelchkete. Eregsraum Der Eregsraum Ω umfasst alle möglche Ausgäge ees Zufallsexpermmets. E Elemetareregs Ω st e Elemet
Erinnerung: Funktionslernen. 5.6 Support Vector Maschines (SVM) Beispiel: Funktionenlernen. Reale Beispiele
Ererug: Fuktoslere 5.6 Support Vector Masches (SVM) überomme vo Stefa Rüpg, Kathara Mork Uverstät Dortmud Vorlesug Maschelles Lere ud Data Mg WS 2002/03 Gegebe: Bespele X LE de ahad eer Wahrschelchketsvertelug
Zeitreihenmodellierung der ARMA-Klasse
Zetrehenmodellerung der ARMA-Klasse Zel: endogene Modellerung ener Zetrehe (Synthese) Motvaton: ünstlche Verlängerung gegebener Zetrehen unter Wahrung wchtger statstscher Egenschaften zum Zwece der - oeratven