Statistik Teil 2

oh mein Gott -.-

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Nadja Rieke
Diese Lernkarten bieten eine grundlegende Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Sie behandeln zentrale Konzepte wie Zufallsvariablen, Verteilungen, Wahrscheinlichkeiten und deren Berechnung. Die Karteikarten eignen sich besonders für Schüler, die die Grundlagen der Statistik verstehen möchten, da sie grundlegende Begriffe und Methoden erklären und anwenden.
Cartes-fiches
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Langue
Allemand
Catégorie
Histoire
Créé / Mis à jour
11.05.2014 / 13.06.2014

Lernkarten

deterministisches Modell

Zufallseinflüsse spielen keine Rolle

Wahrscheinlichkeitsrechnung

Teilgebiet der Statistik, das sich mit der Modellierung von Zufallsvorgängen, mit stochastischen Modellen, befasst

diskrete Zufallsvariable

Anzahl der Ausprägungen ist abzählbar

stetige Zufallsvariable

Menge der Ausprägungen ist durch ein Intervall gegeben

Zufallsvariable als Abbildung

Ordnet jedem Ereignis eine Wahrscheinlichkeit zu.

Interesse bei stetigen Zufallsvariablen?

es geht darum zu quantifizieren, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Variable Realisation ober oder unterhalb eines Schwellwerts oder innerhalb eines Intervalls annimmt.

Wahrscheinlichkeitsverteilung / theoretische  Verteilung

Modell, welches das Verhalten einer Zufallsvariable vollständig beschreibt. (probability distribution)

Verteilfunktion von X

theoretische Verteilungsfunktion

Vollständige Beschreibung des Verhaltens einer belibiegen Zufallsvariablen X.

Ordnet jedem reellen Wert x eine Wahrscheinlichkeit F(x):= P(X<=x) zu.

Welche zwei Funktionen können zur Beschreibung der theoretischen Verteilung herangezogen werden?

1. Verteilungsfunktion

2. Wahrscheinlichkeitsfunktion

Durch was kann die theoretische Verteilung bei stetigen Merkmalen beschrieben werden?

Dichtefunktion

Dichtefunktion

Für eine stetige Zufallsvariable lassen sich Aussagen des Typs P(X<=x), P(X>x) oder P(a<=X<=b) ableiten

Nenne 5 Modelle für diskrete Verteilung

1. Gleichverteilung

2. Binomialverteilung

3. Hypergeometrische Verteilung

4. Poisson-Verteilung

5. geometrische Verteilung

Poisson-Verteilung

Zur Modellierung seltener Ereignisse

geometrische Verteilung

Wartezeitverteilung

Diskrete Gleichverteilung

Glücksspiel: Würfel, Roullette

Binominalverteilung

Glücksspiele: Münzwurf und Bernoulli

Hypergeometrische Verteilung

Glücksspiel: Lotto

Nenne 5 Modelle stetiger Verteilungen

1. Exponentialverteilung

2. Lognormalverteilung

3. stetige Gleichverteilung

4. Normalverteilung

5. X², t-, und F-Verteilung

Exponentialverteilung

Analyse der Lebensdauer von Hardwarekomponenten

Lognormalverteilung

Modellierung von Einkommen und anderer nicht-negativer Merkmale

stetige Gleichverteilung

Modellierung von Wartezeiten

Normalverteilung

Modellierung von Messfehlern

X²-, t- F-Verteilung

Testen von Hypothesen

Verteilungsmodell für Prüfgrößen

Anpassungstests

Findet heraus, ob ein bestimmtes Modell zur Charakterisierung eines Datensatzes passt

Was ist eine Trägermenge?

Bei einer diskreten Zufallsvariable X entspricht die Trägermenge den k Wertwn x1,...,xk

Wann ist das Verhalten von X vollständig definiert?

wenn für jede Realisation xi die Eintrittswahrscheinlichkeit pi = P(X 0 xi) bekannt ist, i = 1, ..., k

Was ordnet die Wahrscheinlichkeitsfunktion wem zu?

Sie ordnet jeder Ausprägung xi eine Eintrittswahrscheinlichkeit pi zu.

Wie heißt die Wahrscheinlichkeitsfunktion auf englisch?

probability density function -> pdf

Was muss geschehen, damit die Wahrscheinlichkeitsfunktion für alle reellen Zahlen x erklärt ist?

Man setzt sie null für alle x mit x ungleich xi

-> f(x) = pi fr alle x = xi; i= 1, 2, ..., k

-> f(x) = 0 für alle sonstigen x

Welche 2 Bedingungen betreffen die Wahrscheinlichkeitsfunktion?

1. kann nur nicht-negative werte annehmen

2. die Summe der Eintrittswahrscheinlichkeiten p1, p2, ..., pk muss stets eins sein

Was heißt theoretische Verteilungsfunktion auf englisch?

cumulative distribution function -> cdf

Welche Bedingungen erfüllt die theoretische Verteilungsfunktion?

1. Die Werte der Funktion F(x) ergeben sich dadurch, dass an den Stellen x = xi jeweils ein positiver Betrag pi hinzukommt

2. F(x) ist eine monoton wachsende Treppenfunktion mit Sprungstellen in x = xi

3. bei der letzten Sprungstelle x = xk erreicht F(x) den Wert 1.

Diskrete Gleichverteilung

ist gegeben, wenn:

- alle Ausprägungen xi die gleiche Eintrittswahrscheinlichkeit p = 1/k besitzen

-> pi = p -> p-i identisch p

diskrete Gleichverteilung mit Parameter p

Wie nennt man die Bernolli-Verteilung noch?

Zwei-Pnktverteilung

Wann liegt eine Bernoulli-Verteilung vor?

Wenn eine Zufallsvariable X nur zwei Ausprägungen aufweist, x1 und x2

oder A und die Komplimentärmenge

Wie wird die Vaiable X in einem Bernoulli-Experiment genannt?

binäre Zufallsvariable

Wovon hängt die Gestalt einer Bernoulli Verteilung ab?

Vom arameter p

Wie bezeichnet man eine mit dem arameter p bernoulli-verteilte Zufallsvariable X?

Wie wird sie geschriben?

Be(p)-verteilt

X ~ Be(p) (lies: X ist bernoulli-verteilt mit dem Parameter p)

Wann spricht man von einer Bernoulli-Kette?

Wenn ein Bernoulli-Experiment wiederholt durchgeführt wird.

unter der Voraussetzung das die Einzelexperimente von einander unabhängig sind.

Null-Eins-Verteilung

Bezeichnet eine Bernoulli-Verteilung deren Ausprägungen x1 und x2 zu 1 und 0 umcodiert wid.

Étudier