Mmstat3:Statistik I&II/Zweidimensionale Häufigkeitsverteilung/Multiple Choice

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Bivariate Statistik

Zweidimensionale Häufigkeitsverteilung • Graphische Darstellung zweidimensionaler Verteilungen • Randverteilungen, Bedingte Verteilungen • Parameter zweidimensionaler Verteilungen (empirisch) • Kontingenz • Spearman'scher Rangkorrelationskoeffizient • Kendall'scher Rangkorrelationskoeffizient • Kovarianz (empirisch) • Bravais–Pearson–Korrelationskoeffizient • Multiple Choice • Video • Aufgaben • Lösungen
3D-Balkendiagramm • 3D-Scatterplot • Absolute Häufigkeit (zweidimensional) • Ausprägungskombination • Bedingte Verteilung (empirisch) • Bindung • Chi-Quadrat-Koeffizient • Diskordante Merkmalspaare • Gegensinnige Merkmalspaare • Gemeinsame Variation • Gleichsinnige Merkmalspaare • Gruppiertes Balkendiagramm • Häufigkeitstabelle (zweidimensional) • Konditionale Verteilung • Konkordante Merkmalspaare • Kontingenzkoeffizient • Kontingenztabelle • Korrelation • Korrelationskoeffizient (empirisch) • Korrelationskoeffizient (nach Bravais-Pearson) • Korrigierter Kontingenzkoeffizient • Kreuztabelle • linearer Zusammenhang • Marginale Verteilung (empirisch) • Parameter (emp. Randverteilung) • Parameter (emp. bedingte Verteilung) • Quadratische Kontingenz • Randverteilung (empirisch) • Relative Häufigkeit (zweidimensional) • Scatterplot • Scatterplot-Matrix • Streuungsdiagramm • Unabhängigkeit (empirisch) • Unabhängigkeit (statistisch) • Variation (Streuung)

Multiple Choice Aufgaben

<quiz display="simple"> {Für zwei metrisch skalierte Merkmale und gilt: , falls: | typ="[]"} + . - . + . - .

{Die Kontingenztabelle für zwei nominal oder ordinal skalierte Merkmale und zeigt die | typ="[]"} + gemeinsame Häufigkeitsverteilung von und . - bedingte Verteilung von gegeben . + Randverteilungen von und von .

{Durch die Randverteilungen von und ist die gemeinsame Verteilung dieser Merkmale eindeutig bestimmt. | typ="()" } - richtig. + falsch.

{Scatterplots sind Hilfsmittel zur grafischen Darstellung | typ="[]"} - der gemeinsamen Häufigkeitsverteilung zweier metrisch skalierter Merkmale. + der Beobachtungspunkte zweier metrisch skalierter Merkmale. - der Randverteilung zweier metrisch skalierter Merkmale. - der Beobachtungspunkte zweier ordinal skalierter Merkmale.

{Der Zusammenhang zwischen zwei metrischen Merkmalen ist umso stärker, je | typ="()"} - grösser die Kovarianz ist. - grösser die Korrelation ist. + je grösser der Betrag der Korrelation ist.


{Merkmale sind unabhängig falls gilt: | typ="()"} - es existiert mindestens ein und ein so, dass . + für alle . - . - für alle . - .

{Der Zusammenhang zwischen zwei ordinal skalierten Merkmalen lässt sich mit folgenden Hilfsmitteln untersuchen. | typ="[]"} + Rangkorrelation. + Kontingenztabelle. - Scatterplot. - Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizenten. - Korrelationstabelle.

{ und seien zwei metrisch skalierte Merkmale. und seien zwei reelle Zahlen. Dann gilt für die Kovarianz, | typ="[]"} - . + . - . + . + . + . </quiz>