Statistik

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F. N.
Diese Lernkarten decken grundlegende und fortgeschrittene Konzepte der Statistik auf Universitätsniveau ab. Sie behandeln zentrale Themen wie Wahrscheinlichkeit, Verteilungen, Mittelwerte, Varianz, Korrelation und Regression. Die Karteikarten erklären Begriffe wie Ereignis, Histogramm, Konfidenzintervall und Bestimmtheitsmaß, sowie die Anwendung statistischer Methoden zur Datenanalyse. Sie eignen sich für Studierende und Forscher, die ihr Verständnis statistischer Konzepte vertiefen und in der Praxis anwenden möchten.
Karten
49
Lernende
8
Sprache
Deutsch
Kategorie
Mathematik
Stufe
Universität
Erstellt / Aktualisiert
08.10.2016 / 09.02.2018

Cartes-fiches

Was ist qualitativ?

 

Was kann Merkmalsausprägung sein?

 

Was ist diskret?

 

Sechsseitiger Würfel mit den Würfen 1,3,1,2,1,2,5,6,3,6

 

Welches Merkmal hat eine Intervallskala?

 

Welche Merkmale gehören zu qualitativen Daten?

 

Welche Aussagen sind korrekt bei quantitativen 1 1 2 2 4 7?

 

Was kann eine Untersuchungseinheit sein?

 

Welche Merkmale sind stetig?

 

Eine Kostenfunktion sei mit linearer Regression geschätzt worden


wobei sich b=0,5; r=0,9 und a = 100 ergaben

 

 

Für eine normalverteilte Zufallsvariable X mit dem Erwartungswert 8 und Standardabweichung 3 gilt

In einer Umfrage werden 100 GrundschülerInnen nach ihrer Zufriedenheit (von 1: überhaupt nicht zufrieden bis 5: sehr zufrieden) mit einem bestimmten Produkt gefragt. Dabei ergibt sich 1 mit 5%, 2 mit 30%, 3 mit 21%, 4 mit 19% und 5 mit 25%.

 

Welches Skalenniveau weisen die folgenden Merkmale maximal auf? Begründen Sie:

Konfessionszugehörigkeit
Güteklassen von Obst
Körpergröße in cm
Temperatur in Kelvin

 

  • Konfession: Nominalskala
    Die Merkmale lassen sich nicht in eine Reihenfolge bringen
  • Güteklasse Obst: Ordinalskala
    Klassen besitzen eine natürliche Reihenfolge
    Wir können mit den Werten dieser Skala nicht rechnen, aber Vergleiche durchführen
  • Körpergröße & Temperatur in Kelvin: Verhältnisskala
    arithmetische Rechenoperationen ohne Einschränkung möglich
    Verhältnisse können gebildet werden
    es existiert ein natürlicher Nullpunkt

Zwei Studenten A und B spielen Poolbillard. Gewinner ist derjenige der zuerst zwei Spiele gewinnt. Zeichnen Sie das Baumdiagramm und geben sie den Ereignisraum

 

Ereignisraum:

{AA, ABA, ABB, BAA, BAB, BB}

Wahrscheinlichkeit, dass einer zwei Spiele gewinnt?

0,5*0,5+0,5*0,5*0,5+0,5*0,5+0,5*0,5*0,5

=0,125+0,0625+0,125

= 0,3125

= 31,25 %

 

 

Wie ist die Kovarianz definiert und worüber gibt sie Auskunft?

Welchen Nachteil kann der Korrelationskoeffizient beseitigen und wie geschieht das?

 

  • Kovarianz gib Auskunft darüber, ob zwischen Merkmalen eine lineare Relation existiert (positiv, negativ).
  • Sie gibt keine Auskunft darüber, ob es sich um einen großen/kleinen Wert handelt oder wie stark der Zusammenhang der Variablen ist.
  • Der Korrelationskoeffizient nach Pearson kann diesen Nachteil beseitigen.
    • Die Maßzahl wird in Verhältnis zu anderen Maßzahlen der Verteilung gesetzt
    • Zur Größennormierung benutzen wir das Produkt der Standardabweichungen der x und y Verteilung (=Korrelationskoeffizient)
 

was ist das Bestimmtheitsmaß?


Wie hängen R² und rxy bei der einfachen linearen Regression zusammen?


Wie können beide ineinander umgerechnet werden?

 

  • Zahl zwischen 0 und 1
  • ein Maß für den erklärten Anteil der Variabilität (Varianz) einer abhängigen Variablen Y durch ein statistisches Modell.
  • indirekt wird der Zusammenhang zwischen der abhängigen und der/den unabhängigen Variablen gemessen.

R² = (Summe der Quadrate der (durch x) erklärten Abweichungen) (SQE) /

          (Summe der Quadrate der totalen Abweichung) (SQT)

Die Beziehung zwischen dem Korrelationskoeffizienten nach Pearson (r(xy)) und dem Bestimmtheitsmaß der linearen Regression R² lautet:

r(xy)² = R²

  • Umrechnung: quadriert man den Korrelationskoeffizienten, erhält man das Bestimmtheitsmaß R²
  • zieht man die Wurzel aus dem Bestimmtheitsmaß und gibt dieser das Vorzeichen des Regressionskoeffizienten b1 erhält man den Korrelationskoeffizienten r

 

Was ist eine Punktschätzung. Geben Sie mindestens 3 Bsp an

 

Was besagt der zentrale Grenzwertsatz?

 

 

Definition 2:
hat  X keine Normalverteilung oder ist die Verteilung unbekannt, ist die Stichprobenverteilung "ungefähr normal", solange der Umfang der Stichprobe groß genug ist;
je größer der Strichprobenumfang, desto mehr nähert sich die Verteilung der Normalverteilung an

was muss man beim Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten beachten?

 

Amor verschiesst drei Liebespfeile

Beim ersten Schuss beträgt seine Trefferwahrscheinlichkeit 50%

Trifft er, so steigt seine Trefferwahrscheinlichkeit um jeweils 5% (z.B. von 50% auf 55%)

schießt er daneben, so sinkt sie jeweils um 5%


Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass Amor … 

  1. dreimal trifft?
  2. genau zweimal trifft?
  3. mindestens zweimal trifft?

 

  1. Dreimal trifft: 0,5*0,55*0,6 = 0,165 16,5%
  2. Genau zweimal trifft: 0,5*0,55*0,4 + 0,5*0,45*0,5 + 0,5*0,45*0,5 = 0,335 33,5%
  3. Mind. Zweimal trifft: 0,165+0,335 = 0,5 50%

 

Definitionen Statistik

 

  1. Wissenschaft vom Sammeln, Aufbereiten, Darstellen, Analysieren, Interpretieren von Fakten und Zahlen
  •  Beschreibende Statistik
    • Sammeln, Aufbereiten, Darstellen
  • Schließende bzw. beurteilende Statistik
    Analysieren, Interpretieren und Schlussfolgern

2. Zusammenstellung von Fakten einer Untersuchung

3. Statistic“ Größe, berechnet aus Grunddaten

population statistic:
Erforschung der Grundgesamtheit


sample statistic:
Stichprobe ist Grundlage der Berechnung

Prüfgröße/Test statistic:
Berechnung dieser Größe erlaubt eine Aussage über die Wahrscheinlichkeitsverteilung und eignet sich zum Testen von Hypothesen

4. „dritte Art von Lüge“
da Auswertung ohne Nachprüfbarkeit des Konsumenten täuschen kann
 

 

Konfidenzwahrscheinlichkeit, Irrtumswahrscheinlichkeit & Konfidenzintervall. Beschreiben sie, wie die Konfidenzwahrscheinlichkeit funktioniert wenn die Varianz bekannt ist

 

Konfidenzwahrscheinlichkeit

  • Die Wahrscheinlichkeit, mit der die Schätzung richtig sein soll
  • 1–  α  (Irrtumswahrscheinlichkeit)

Irrtumswahrscheinlichkeit

  • α
  • Die verbleibende Wahrscheinlichkeit des Irrtums

Konfidenzintervall

  • Das Intervall um den Stichprobenmittelwert, in dem mit der Wahrscheinlichkeit 1  –  α  der Populationsmittelwert liegt
  • Zufallsresultat, abhängig vom Wert x der Zufallsvariable X (Mittelwert der Stichprobe).

Wie funktioniertdie  Konfidenzwahrscheinlichkeit, wenn die Varianz bekannt ist:

  •   x̅ der  z-Transformation unterwerfen
  •  ein Z-Intervall suchen, in das die Z-Werte mit der Wahrscheinlichkeit 1 – α fallen
  • Außerhalb des Intervalls soll nur ein Teil der Werte angesiedelt sei -> α/2 (Wert aus Tabelle suchen)
  • ->  Intervallschätzung für den Mittelwert der Grundgesamtheit (siehe Grafik)

 

 

 

Wie können Wahrscheinlichkeiten bestimmt werden

 

Klassische Methode (oder Laplace Auffassung)

  • Wahrscheinlichkeit als 1/n (n Ergebnisse mit gleichen Chancen)
  • Wahrscheinlichkeit als der Wert, welcher die relative Häufigkeit zutreffend beschreibt

Methode der relativen Häufigkeiten

  • Wahrscheinlichkeit als Wert, dem sich die Häufigkeit der Merkmalsausprägung bei einer großen Zahl Experimente annähert

Subjektive Methode

  • Wahrscheinlichkeit als vernünftige Annahme aus Expertensicht
  • „Die Regenwahrscheinlichkeit für übermorgen ist 20 %.“
 

Erläutern Sie das Histogramm theoretisch und anhand eines selbstgewählten Beispiels

 

  • Besondere Form eines Säulendiagramms, die Säulen grenzen ohne Zwischenräume aneinander.
  • Dient der Darstellung quantitativer Daten
  • Die Säulenhöhe in einem Histogramm entspricht der Häufigkeitsdichte.
  • der Flächeninhalt ist proportional zur Häufigkeit
  • Beobachtungen werden vorab in Klassen eingeteilt
 

Begriffe Ereignis, Ereignisraum, Elementarereignis erklären und je ein Beispiel

 

Ereignisraum: Ω  Menge der möglichen Ergebnisse eines Zufallsexperiments
Elementarereignis: Einzelnes Element aus dem Ereignisraum (Ergebnis)
Ereignis: Eine bestimmte Menge von Elementarereignissen/Ergebnissen

Am Beispiel Würfeln:
Ereignisraum: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
Elementarereignis: 2
Ereignis: Würfeln einer geraden Zahl
{2, 4, 6}

 

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