DAF von Sylvie

DAF induktive Statistik

DAF induktive Statistik


Set of flashcards Details

Flashcards 19
Language Deutsch
Category Micro-Economics
Level University
Created / Updated 20.01.2017 / 20.01.2017
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Die Binomialverteilung ist vollständig definiert, wenn der Anteil von A in der Grundgesamtheit und den Stichprobenumfang bekannt sind.

Die Binomialverteilung gilt bei einer Auswahl ohne Zurücklegen

Die Approximation der Binomialverteilung durch die Normalverteilung ist besser ohne Stetigkeits- Korrektur

Ist es sicher, dass dieser Test eine unfaire Münze als unfair einstuft?

Welche Eigenschaft des roten Ablehnungsbereiches stellt sicher, dass eine faire Münze durch den Test mit einer Wahrscheinlichkeit unter 5% als unfair eingestuft wird?

Der rote Bereich ist so konstruiert, dass er unter 5 % liegt (4,28 %) -> Sicherheit

Mit welcher Eigenschaft des roten Ablehnungsbereiches wird gewährleistet, dass Abweichungen von 50% nach unten und oben gleichermaßen erkannt werden?

Die roten Bereiche sind gleich groß.

Die Wahrscheinlichkeit für die Ablehnung der Nullhypothese steigt, wenn die Irrtumswahrscheinlichkeit kleiner gewählt wird.

Die Nullhypothese muss immer genau das Gegenteil von dem formulieren, was eigentlich mit dem Test nachgewiesen werden soll?

Je größer die Stichprobe, desto wahrscheinlicher ist der Durchschnitt der Stichprobe weit entfernt von dem der Grundgesamtheit

Wenn man den Stichprobenumfang vervierfacht, wird sich die Standardabweichung des Durchschnitts halbieren.

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine N(μ, σ2)-verteilte Zufallsvariable Werte annimmt, die 2,33 Standardabweichungen über dem Erwartungswert liegen?

1 - Φ (2,33) = 1 %

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine N(μ, σ2)-verteilte Zufallsvariable Werte annimmt, die mehr als 1,96 Standardabweichungen vom Erwartungswert entfernt liegen?

1 - ( Φ(1,96) - Φ(-1,96) ) = 5 %

Welchen Wert überscheitet eine standardnormalverteilte Zufallsvariable mit einer Wahrscheinlichkeit von 99%?

Z 0,01 = -2,32

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass bei einer N(μ, σ2)-verteilten Zufallsvariable eine Realisierung beobachtet wird, die mehr als 4 Standardabweichungen vom Erwartungswert entfernt liegt?

sehr nah an 0

Je kleiner die Irrtumswahrscheinlichkeit α, desto größer die Wahrscheinlichkeit für den β-Fehler.

Je kleiner die Standardabweichung in der Stichprobe, desto weiter muss im z-Test das Stichprobenergebnis vom unter H0 erwarteten Ergebnis abweichen, um die Nullhypothese abzulehnen.

Je kleiner die Irrtumswahrscheinlichkeit α, desto größer
ist das Konfidenzintervall.

Je kleiner die Standardabweichung in der Stichprobe, desto kleiner ist das Konfidenzintervall für den Mittelwert.

Je größer der Stichprobenumfang n, desto kleiner wird in der Regel das Konfidenzintervall.