Übungen mit dem Applet Rangwerte

Ähnliche Dokumente
Übungen mit dem Applet Vergleich von zwei Mittelwerten

Übungen mit dem Applet x /s-regelkarte nach Shewhart

Anleitung zum Applet. Rangwerte

Übungen mit dem Applet Wahrscheinlichkeitsnetz

Übungen mit dem Applet

Binomialverteilung Vertrauensbereich für den Anteil

Übungen mit dem Applet Zentraler Grenzwertsatz

Anleitung zum Applet

Statistik K urs SS 2004

Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 4

Anleitung zum Applet

2.3 Intervallschätzung

2.3 Intervallschätzung

Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften

Übung zur Vorlesung: Geostatistik 1 Philipp, Mo. 15: Türcode: 1516

8 Stichprobenkennwerteverteilung

Zufallsvariablen. Diskret. Stetig. Verteilung der Stichprobenkennzahlen. Binomial Hypergeometrisch Poisson. Normal Lognormal Exponential

Verfahren für metrische Variable

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

Verteilungen eindimensionaler stetiger Zufallsvariablen Stetige Verteilungen. Chi-Quadrat-Verteilung Studentverteilung Fisher-Verteilung

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

Kapitel VII. Einige spezielle stetige Verteilungen

Statistik Testverfahren. Heinz Holling Günther Gediga. Bachelorstudium Psychologie. hogrefe.de

Statistik Einführung // Stichprobenverteilung 6 p.2/26

Normalverteilung. Erwartungswert, Median und Modus sind identisch. Symmetrieeigenschaft um den Erwartungswert

Stichprobenverteilung bei unterschiedlichen Auswahlsätzen

Binomialverteilung. Häufigkeit, mit der Ereignis A bei n unabhängigen Versuchen eintritt. Träger von X : X = {0, 1, 2,..., n}.

In den letzten zwei Abschnitten wurde die tatsächliche Häufigkeitsverteilung bzw. prozentuale Häufigkeitsverteilung abgehandelt.

Der Weg eines Betrunkenen

Zufallsvariablen [random variable]

Mathematische und statistische Methoden II

Übungsaufgabe Parameter und Verteilungsschätzung

Kennwerteverteilungen von Häufigkeiten und Anteilen

Biomathematik für Mediziner, Klausur WS 1999/2000 Seite 1

5 Exkurs: Deskriptive Statistik

Anleitung zum Java - Applet

SozialwissenschaftlerInnen II

Wahrscheinlichkeitsfunktion. Binomialverteilung. Binomialverteilung. Wahrscheinlichkeitshistogramme

Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master)

Theorie-Teil: Aufgaben 1-3: 30 Punkte Programmier-Teil: Aufgaben 4-9: 60 Punkte

Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master)

Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Mittelwert Median Stabw StabwN 1. Quartil 3. Quartil 27,22 % 26,06 % 8,07 % 8,03 % 22,12 % 31,25 %

Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Stetige Verteilungen

Zentraler Grenzwertsatz/Konfidenzintervalle

5. Schließende Statistik (Inferenzstatistik, konfirmatorische Verfahren)

Anleitung: Standardabweichung

= 3. Kapitel 4: Normalverteilung.. und Standardnormalverteilung und: das Konfidenzintervall..

6. Schätzverfahren für Parameter

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

3) Testvariable: T = X µ 0

Statistische Tests für unbekannte Parameter

5. Stichproben und Statistiken

2 Aufgaben aus [Teschl, Band 2]

f(x) = P (X = x) = 0, sonst heißt Poisson-verteilt mit Parameter (oder Rate) λ > 0, kurz X P o(λ). Es gilt x x! 1 Wahrscheinlichkeitsrechnung 212

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

Jost Reinecke. 7. Juni 2005

Teil VIII. Zentraler Grenzwertsatz und Vertrauensintervalle. Woche 6: Zentraler Grenzwertsatz und Vertrauensintervalle. Lernziele. Typische Situation

Demokurs. Modul Grundlagen der Wirtschaftsmathematik Grundlagen der Statistik

Tests für Erwartungswert & Median


Beispiel 4 (Einige weitere Aufgaben)

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Klausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs Stochastik am von 10:00 bis 11:00 Uhr

4 Absolutstetige Verteilungen und Zufallsvariablen 215/1

Stoffverteilungsplan Mathematik Leistungskurs. Lambacher Schweizer Stochastik ISBN Klassenarbeit

JosefPuhani. Kleine Formelsammlung zur Statistik. 10. Auflage. averiag i

1. Was ist eine Wahrscheinlichkeit P(A)?

Klassifikation von Signifikanztests

1 Wahrscheinlichkeitsrechnung. 2 Zufallsvariablen und ihre Verteilung. 3 Statistische Inferenz. 4 Intervallschätzung

Chi-Quadrat-Verteilung

Vorlesung Gesamtbanksteuerung Mathematische Grundlagen II Dr. Klaus Lukas Carsten Neundorf

Wichtige Definitionen und Aussagen

7.5 Erwartungswert, Varianz

Konfidenzintervalle Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Anteilswert Differenzen von Erwartungswert Anteilswert

1. Maße der zentralen Tendenz Beispiel: Variable Anzahl der Geschwister aus Jugend '92. Valid Cum Value Frequency Percent Percent Percent

Statistische Tests für unbekannte Parameter

Kapitel 38 Verteilungsdiagramme

1 Dichte- und Verteilungsfunktion

Maurizio Musso, Universität Salzburg, ver Physikalische Grundlagen der Meßtechnik. Teil 2

Bestimmte Zufallsvariablen sind von Natur aus normalverteilt. - naturwissenschaftliche Variablen: originär z.b. Intelligenz, Körpergröße, Messfehler

Zweiseitiger Test für den unbekannten Mittelwert µ einer Normalverteilung bei unbekannter Varianz

Kapitel XI - Operationscharakteristik und Gütefunktion

Übungen mit dem Applet Grundfunktionen und ihre Ableitungen

Transkript:

Rangwerte 1 Übungen mit dem Applet Rangwerte 1 Statistischer Hintergrund... 2 1.1 Verteilung der Einzelwerte und der Rangwerte...2 1.2 Kurzbeschreibung des Applets...2 1.3 Ziel des Applets...4 2 Visualisierungen mit dem Applet... 5 2.1 Was ist der Rangwert x (i)?...5 2.2 Verteilung der Rangwerte ist schmäler als die Verteilung aller Werte...6

Rangwerte 2 1 Statistischer Hintergrund 1.1 Verteilung der Einzelwerte und der Rangwerte Die Einzelwerte einer Stichprobe werden häufig in guter Näherung durch die Normalverteilung beschrieben. Die Dichte der Normalverteilung ist gegeben durch g(x) = 1 e 2π σ (x μ) 2 2σ 2 wobei μ = Mittelwert und σ = Standardabweichung (bzw. σ 2 = Varianz) der Normalverteilung zwei Parameter sind, die Lage bzw. Breite der Verteilung beschreiben. G(x) ist die Verteilungsfunktion (vgl. Applet stetige Verteilungen). Hier wird die Verteilung des kleinsten, zweitkleinsten usw. bis zum größten Wert einer Stichprobe betrachtet. Für die Verteilung des i-ten Wertes x (i) (der Größe nach sortiert = Rang i) einer Stichprobe vom Umfang n gilt n! i 1 n i gx ( i) (x) = (G(x)) (1 G(x)) g(x) (i 1)!(n i)! Die Verteilung der Rangwerte ist die Grundlage für die Eintragung der Werte ins Wahrscheinlichkeitsnetz (vgl. Applet Wahrscheinlichkeitsnetz ) und für die Berechnung der Verteilung des Medians und der Spannweite einer Stichprobe. 1.2 Kurzbeschreibung des Applets Stichprobenergebnisse In der Darstellung "Stichprobenergebnisse und Histogramm" simuliert das Applet 7 bis 50 Stichproben des Umfangs n (zwischen 1 und 20) aus einer normalverteilten Grundgesamtheit mit veränderbaren Werten μ und σ und stellt die Ergebnisse wie im Applet "erwartungstreu" grafisch dar.

Rangwerte 3 Der i-te Wert (i zwischen 1 (=kleinster Wert) und n (=größter Wert)) wird farblich hervorgehoben (blau statt rot). Am rechten Bildrand wird die relative Häufigkeitsdichte der Werte als Histogramm dargestellt, zusammen mit der theoretischen Dichte der Verteilung g x (i) (x) des i-ten Wertes und der Dichte g(x) der Verteilung aller Werte. Abbildung Stichprobenergebnisse und Histogramm Verteilung In der Darstellung "Verteilung x (i) " zeigt das Applet die Dichten der Verteilung von x (i) für alle i zwischen 1 (=kleinster Wert) und n (=größter Wert) im Vergleich mit der Verteilung g(x) aller Werte.

Rangwerte 4 Abbildung Verteilung x (i) 1.3 Ziel des Applets Das Applet soll grafisch zeigen und plausibel machen, was ein Rangwert x (i) ist dass die Verteilung der Rangwerte schmäler ist als die Verteilung aller Werte (und zwar umso schmäler, je größer der Stichprobenumfang n ist) dass die Verteilung der Rangwerte in der Mitte schmäler ist als die Verteilung des kleinsten bzw. größten Wertes dass die Verteilung der Rangwerte asymmetrisch ist (nicht normalverteilt), obwohl alle Werte zusammen normalverteilt sind.

Rangwerte 5 2 Visualisierungen mit dem Applet 2.1 Was ist der Rangwert x (i)? Nach dem Start stellt das Applet 20 Stichproben des Umfangs 5 dar, wobei in jeder Stichprobe der zweitkleinste Wert blau hervorgehoben ist. Dies ist der Rangwert x (2) d.h. Rang 2. Abbildung Anzahl der Stichproben und Stichprobenumfangumfang Abbildung Einstellung des Rangwertes i Verändern Sie nun i mit dem Schieber. Bei i=1 werden die kleinsten Werte jeder Stichprobe hervorgehoben Rang 1. Bei i=3 werden die drittkleinsten Werte hervorgehoben (bei n=5 ist dies der Median) Rang 3, usw. i=n ergibt die größten Werte jeder Stichprobe. Rangwerte sind die der Größe nach sortierten Werte in einer Stichprobe. Rang 1 Rang 2 Rang 3 Rang 4 Rang 5 (n) Abbildung Rangwert i des Stichprobenumfangs 5

Rangwerte 6 2.2 Verteilung der Rangwerte Das Histogramm zeigt die relative Häufigkeitsdichte (bei jeder Simulation etwas anders stoßen Sie mit mehrere Simulationen an). Betrachtet man unendlich viele Stichproben, so geht die relative Häufigkeitsdichte in die Dichte der Verteilung (x) des i-ten Wertes über (blaue Kurve, berechnet mit der Formel in 1.1). g x (i) Sie ist immer schmäler als die Dichte g(x) der Verteilung aller Werte (rote Kurve). Und natürlich liegt die Verteilung der kleinsten Werte (i=1) am unteren Ende von g(x), die Verteilung der größten Werte (i=n) am oberen Ende von g(x). Beachten Sie auch, dass die Verteilung der Medianwerte schmäler ist als die der Extremwerte (in der Mitte gleichen sich zufällige Abweichungen besser aus als an den Extremen). Schalten Sie um zur Darstellung "Verteilung" sie zeigt die Verteilungen aller Rangwerte im Vergleich, die Verteilung des Rangwertes i ist farblich hervorgehoben. Beachten Sie, dass die Verteilung der Rangwerte i asymmetrisch ist (besonders für den kleinsten (i=1) und den größten (i=n) Wert. Die senkrechte Linie markiert den Mittelwert der Verteilung des ausgewählten Rangwertes i. Beachten Sie, dass der Mittelwert nicht mit dem Maximum übereinstimmt. Aufgrund der Asymmetrie der Verteilung der Rangwerte ist der Mittelwert immer "extremer" als das Maximum der Verteilung die Asymmetrie zieht den Mittelwert nach außen. Je größer der Stichprobenumfang n ist, desto stärker unterscheidet sich der Mittelwert von x (1) vom Mittelwert von x (n) die Spannweite einer Stichprobe nimmt mit dem Stichprobenumfang n zu.