2.2.1 Lagemaße. Exkurs: Quantile. und n. p n

Ähnliche Dokumente
Übersicht: BS - 08 BS Häufigkeitsverteilung. Häufigkeitsverteilungen. Parametrisierung. unklassiert. eindimensional. klassiert.

Der Modus. Lageparameter. Beispiel (Einrichtungen) Beispiel (Lieblingsfarben) Modus. Untersuchungseinheiten U 1,...,U n. Merkmal X

Univariate Verteilungen

Kennwerte Univariater Verteilungen

h i :=h a i f i = h a i n Absolute Häufigkeit: Relative Häufigkeit: h 2 h 4 h 6 :=h der Elemente mit der Ausprägung i=6 zu der Anzahl n aller Werte

Statistik I für Studierende der Soziologie

= 3. = 14,38... = x neu x = 0, = 97,87...%. Wie verändert sich der arithmetische Mittelwert von 20 Zahlen, wenn...

x 1, x 2,..., x n ist eine Liste von n reellen Zahlen. Das arithmetische Mittel x der Zahlen ist x = x 1 + x x n n

Kursthemen 5. Sitzung. Lagemaße

Parameter von Häufigkeitsverteilungen

Statistik Einführung // Beschreibende Statistik 2 p.2/61

Reader Teil 1: Beschreibende Statistik

WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK

Unsere Daten. Konzentrationsmessung. Konzentrationskurve Summenkurve der Bierkonsumierung. Statistik 2. Vorlesung, Feb. 29, 2012

Jugendliche (18-24 Jahre) in Westdeutschland

Weitere Lagemaße: Quantile/Perzentile I

Formelsammlung. zur Klausur. Beschreibende Statistik

Kapitel VI. Einige spezielle diskrete Verteilungen

Konzentration und Disparität

Statistik Einführung // Konfidenzintervalle für einen Parameter 7 p.2/39

Sind Sie mit unserem Angebot zufrieden? ja nein weiß nicht

Weitere Lagemaße: Quantile/Perzentile II. Weitere Lagemaße: Quantile/Perzentile I. Weitere Lagemaße: Quantile/Perzentile IV

Übungen mit dem Applet erwartungstreu

Streuungsmaße. Prof. Dr. Paul Reuber. Institut für Geographie. Seminar Methoden der empirischen Humangeographie

(a) Richtig, die Varianz ist eine Summe quadratischer Größen.

2. Repetition relevanter Teilbereiche der Statistik

Praktikum Vorbereitung Fertigungsmesstechnik Statistische Qualitätskontrolle

Lineare Transformationen

Wissenschaftliches Arbeiten Studiengang Energiewirtschaft

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik vom

K. Felten: Internet Network infrastucture Fachhochschule Kiel, Fachbereich IuE

Vl Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 5

Diesen Grenzwert nennt man partielle Ableitung von f nach x i und

Beispiel: p-wert bei Chi-Quadrat-Anpassungstest (Grafik) Auftragseingangsbeispiel, realisierte Teststatistik χ 2 = , p-wert: 0.

Vl Statistische Prozess und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 3

Umrechnung einer tatsächlichen Häufigkeitsverteilung in eine prozentuale Häufigkeitsverteilung

Lage- und Streuungsmaße

Absolutskala: metrische Skala mit einem natürlichen Nullpunkt und einer natürlichen Einheit. (Z.B. Einwohnerzahl). Nicht alle Variablen lassen sich

Positiv denken! Lösungen

( ), der genau auf der Geraden ( ) 2 ( ) #( ) 8. Lineare Regression. = f i. Nach der Summe der kleinsten. mx i

Statistik I Februar 2005

Eigenschaften von Texten

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

Wirksamkeit, Effizienz

4 Schwankungsintervalle Schwankungsintervalle 4.2

+ a 3 cos (3ωt) + b 3 sin (3ωt)

Beispiel: p-wert bei Chi-Quadrat-Anpassungstest (Grafik) Auftragseingangsbeispiel, realisierte Teststatistik χ 2 = , p-wert: 0.

3 Kritischer Bereich zum Niveau α = 0.10: K = (χ 2 k 1;1 α, + ) = (χ2 5;0.90, + ) = (9.236, + ) 4 Berechnung der realisierten Teststatistik:

Wahrscheinlichkeit & Statistik Musterlösung Serie 13

3 Vergleich zweier unverbundener Stichproben

Formelsammlung zur Statistik

mit (a 1 ) (0,0,,0). Dann ist die Menge,,a n,a 2 eine endliche Menge und besitzt ein grösstes Element ggt(a 1

Evaluierung einer Schulungsmaßnahme: Punktezahl vor der Schulung Punktezahl nach der Schulung. Autoritarismusscore vor/nach Projekt

3. Grundbegrie der Schätztheorie

Kennwerte eindimensionaler Häufigkeitsverteilungen Einführung

Skript zum Modul Statistik

Mathematik 2 für Naturwissenschaften

Mathematik 2 für Naturwissenschaften

Kapitel 5: Schließende Statistik

Statistik I im Sommersemester 2007

Klausur 1 über Folgen

Probeklausur. (b) Was geschieht, wenn man ein Quantenbit in einem solchen Zustand misst?

Kapitel 6 : Punkt und Intervallschätzer

,,, xn. 3. Intervallschätzungen Zufallsstichproben und Stichprobenfunktionen Zufallsstichproben. Zufallsvariablen mit

Kapitel 2. Kapitel 1 Skalierungen. Graphische Darstellungen. Seite 1/5 Deskriptive Statistik. Aufgabe 1 Welche Skalenniveaus liegen vor?

Aufgabe 4.2. (a) lim 7 + = (b) lim. ( 2n 3 6n 2 + 3n 1. (c) lim n n 2 ( 1) n n 3) = lim. (d) n n + 1. lim. (e) n n. Aufgabe 4.3.

Kapitel XI - Korrelationsrechnung

Kapitel 4. Folgen und Reihen. Josef Leydold Auffrischungskurs Mathematik WS 2017/18 4 Folgen und Reihen 1 / 38. a : N R, n a n

b) Alle ganzen Zahlen die auf 0 enden sind durch 5 teilbar Spezialisierung: 120 endet auf ist durch 5 teilbar

So lösen Sie die Gleichung für den Korrelationskoeffizienten

1 Wahrscheilichkeitsrechug 1.1 Elemete der Megelehre Morgasche Formel A \ B = A [ B A [ B = A \ B Kommutativgesetz A \ B = B \ A A [ B = B [ A Assozia

Für eine n n-matrix A müssen wir die Gleichung. lösen. Falls (A λi) invertierbar ist, dann ist. Dann ist aber λ kein Eigenwert.

Eindimensionale Darstellungen

WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK

Tutorium Mathematik ITB1(B), WI1(B)

Zusammenfassung: Gleichungen und Ungleichungen

Aufgaben zur Übung und Vertiefung

6 Vergleich mehrerer unverbundener Stichproben

Mathematische und statistische Methoden I

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

Die notwendigen Verteilungstabellen finden Sie z.b. hier:

n 1,n 2,n 3,...,n k in der Stichprobe auftreten. Für die absolute Häufigkeit können wir auch die relative Häufigkeit einsetzen:

Auszüge der nichtparametrischen Statisik

Teil II Zählstatistik

Vorkurs Mathematik für Informatiker Folgen

Es gibt verschiedene Möglichkeiten eine Folge zu definieren. Die zwei häufigsten Methoden

Statistik und Biometrie. Deskriptive Statistik I

, h(1) =, h(2) = c. a) Säulendiagramm siehe Tafel- oder Folienskizze b) Ermittlung von c: Die Summe der relativen Häufigkeiten muss 1 sein: c = 4 9

Aufgabe 5: Grundlagen Wahr keit, Satz von Bayes und Binomialverteilung

Übungen zu QM III Mindeststichprobenumfang

LGÖ Ks VMa 12 Schuljahr 2017/2018

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Fehlerrechnung. 3. Genauigkeit von Meßergebnissen am Beispiel der Längenmessung

Zusammenfassung: Gleichungen und Ungleichungen

Tests statistischer Hypothesen

h a 2 b 1 h a1 b 2 h a1 b 1 h a1. h a 2. h.b1 h ij h 11 h 12 h 21 a b h. j h 1. h 2. h.1 a b h i. =h i1 h i2... h i m h. j =h 1j h 2j... h k j h.

Statistik mit Excel Themen-Special. Peter Wies. 1. Ausgabe, Februar 2014 W-EX2013S

Transkript:

Ekurs: Quatile Ausgagspukt : Geordete Urliste Jeder Wert p, mit 0 < p <, für de midestes kleier/gleich p ud midestes ei Ateil p heisst p Quatil. Es muss also gelte : ei Ateil p der Date größer/gleich ist, p Azahl ( - Werte p ) p ud Azahl ( - Werte p ) p. Damit gilt für das p Quatil : p = ([ p] + ), we p icht gazzahlig =, we p gazzahlig. p ( p) Dabei ist [ p] die zu p ächste kleiere gaze Zahl

Beispiel: Gegebe ist die geordete Urliste: 2 2 3 5 6 6 Gesucht: 33%-Perzetil = 8 p = 0,33 p = 0,33 8 = [ p] + = 3 2 3 = 2,64 Midestes 33% der beobachtete Werte sid kleier oder gleich 2. Hiweis: Für die Berechug der Quatile ist midestes Ordialskaleiveau otwedig.

Der Media ist das 50%-Quatil; er zerlegt die Gesamtheit i zwei Hälfte Die Quartile zerlege die Gesamtheit i vier Viertel, die Dezile i zeh Zehtel, die Perzetile i 00 Hudertstel etc. Uteres Quartil (. Quartil) = 25% - Quatil = Oberes Quartil (3. Quartil) = 75% - Quatil = Bei de Dezile ud Perzetile iteressiere i.d.r. ur die am Rad liegede Werte wie z.b. das 5. Perzetil, das die Gesamtheit i die Teile 5% : 95% zerlegt. Auf diese Weise werde weitere Iformatioe über die Lage ud Struktur der Verteilug gewoe. Die Ermittlug der Quatile erfolgt aalog zu de Berechuge für de Media; Details siehe beispielsweise i Assemacher (998), Deskriptive Statistik, 2. Auflage, S. 56-6. 0.25 0.75

Quatile lasse sich auch graphisch aus der empirische Verteilugsfuktio bestimme Fahrmeir (2003), S. 65: Nettomiete vo =26 kleie Wohuge

3. Arithmetisches Mittel Das arithmetische Mittel charakterisiert de mittlere (=durchschittliche) Wert eier Reihe vo Beobachtugswerte. Das arithmetische Mittel ist für metrische Merkmale sivoll defiiert. Liege die Date als Urliste (alle Beobachtugswerte) vor, berechet ma das eifache arithmetische Mittel: = ( +... + ) = i i =

Liege die Date i Form eier Häufigkeitstabelle vor, berechet ma das gewogee arithmetische Mittel: = k a j = j h( a j ) = k a j = j f ( a j ) Klassiertes arithmetisches Mittel Liege die Date ur als klassierte (gruppierte) Date vor, ka das arithmetische Mittel icht mehr eakt bestimmt werde; i diesem Fall werde die Klassemitte mit de relative Klassehäufigkeite gewichtet ud aufaddiert. Dadurch erhält ma eie Näherugswert für de tatsächliche Mittelwert.

Eigeschafte des arithmetische Mittels. Berechug der Merkmalssumme X = = i i = wobei X die Merkmalssumme (Summe der Beobachtugswerte) bezeichet 2. Schwerpukteigeschaft, ( i = i ) = 0 bzw. k ( a j j = i ) f ( a j ) = 0 d.h. die Summe der Abweichuge zw. ud verschwidet. Würde ma a die Stelle jeder Beobachtug eie Müze oder ei Eiheitsgewicht lege, so wäre die Zahlegerade geau am Pukt dem Schwerpukt, im Gleichgewicht.,

Das arithmetische Mittel vo 5, 5 ud 20 ist 0: die Stelle, die de Balke balaciert. aus: Krämer, W. (2003), Statistik verstehe, S. 27

3. Miimumeigeschaft 2 i i = i = ( M) > ( i ) 2 für alle M d.h. das arithmetische Mittel miimiert die Summe der quadrierte Abweichuge. 4. Lieartrasformatio Für Trasformatioe der Form gilt: y = a + b mit i =,..., ; a b R i i, y = a + b

5. Gesamt- ud Teilmittel Vereiigt ma mehrere verschiedee Messreihe mit de Umfäge, 2,..., r ud de arithmetische Teilmittel gemeisame Messreihe, die de Umfag = erhält ma als arithmetisches Gesamtmittel: r ges = i i i =, r i = 2 i,..., hat, r zu eier Das arithmetische Mittel eier Gesamtreihe ist gleich dem gewogee Mittel der arithmetische Teilmittel i der r Teilreihe; als Gewicht i fugiert die Azahl der statistische Eiheite i de Teilreihe. Nur we alle Teilreihe de gleiche Umfag habe ( =... = r ), ist gleich dem arithmetische Mittel der eizele Mittelwerte. ges

Das getrimmte arithmetische Mittel Das arithmetische Mittel reagiert empfidlich auf Ausreißer oder Etremwerte. Ei resisteteres Lagemaß ist das getrimmte arithmetische Mittel, bei dem ei Teil der Raddate, z.b. 0%, weggelasse ud da das arithmetische Mittel aus de restliche Date berechet wird.

4. Geometrisches Mittel Relevat bei Wachstums- oder Aufzisugsfaktore Zeitreihe vo Bestadsdate für die Periode 0,,,: B, B,..., B 0 0 B : Afagsbestad i-ter Wachstumsfaktor: i-te Wachstumsrate: Es gilt: r i = i = B B Bi B B i i i = i i B = B... 0... bzw. B / B0 =

Der durchschittliche Wachstumsfaktor ist derjeige Faktor geom, der über alle Periode kostat bleibt ud B 0 auf B awachse lässt. Es ist: B ) = B0 ( geom geom = B 0 = (... ) / B Fazit: Das geometrische Mittel zu de Faktore,..., ist = geom i i = Die durchschittliche Wachstumsrate ist da geom..

Beispiel aus Assemacher (998), S.77: Im Zeitraum 950 bis 965 etwickelte sich das reale Bruttosozialprodukt der Budesrepublik Deutschlad (i Preise vo 980) mit de folgede Wachstumsrate i Prozet: 9,5 8,9 8,2 7,4 2,0 7,3 5,7 3,7 7,3 9,2 4,4 4,7 2,8 6,6 5,4 Um die durchschittliche Wachstumsrate zu ermittel, müsse die Wachstumsrate i Wachstumsfaktore umgewadelt werde, z.b. =,095 etc. Als durchschittliche Wachstumsfaktor erhält ma geom =,0685. Die durchschittliche Wachstumsrate beträgt somit 6,85%.

Literaturhiweise zu Abschitt 2.2. Als Ergäzug ud Vertiefug köe beispielsweise folgede Bücher hizugezoge werde: Bourier (200), S. 67-88. Fahrmeir et al. (2003), S. 52-65. Schulze (2000), S. 3-59. Schwarze (200), S. 63-83.