Bivariate Statistik/Lösungen: Unterschied zwischen den Versionen

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[[Kategorie:Aufgaben]]
===Verspätungen===
===Verspätungen===


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===Sportveranstaltungen===
===Sportveranstaltungen===
[[Datei:sportveranstaltungen.xlsx]]


* <math>\chi^{2}</math> = 14,4797; <math>C</math> = 0,2146; <math>C_{korr}</math> = 0,3035
* <math>\chi^{2}</math> = 14,4797; <math>C</math> = 0,2146; <math>C_{korr}</math> = 0,3035
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===Stellung im Beruf===
===Stellung im Beruf===
 
[[Datei:2_74_Stellung_im_Beruf.xlsx]]
<ul>
<ul>
<li><p> <br />
<li><p> <br />
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{|class="wikitable"
{|class="wikitable"
|
|
| Angestellte
| Angestellte
|-
|-
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|}
|}
</li>
</li>
<li><p>Die Merkmale sind nicht unabhängig, da z.B. <math>h_{11}
 
         \neq \frac{h_{1.}\cdot h_{.1}}{n}</math> ist.</p></li></ul>
<li>
<p> Beobachtete Gemeinsame Verteilung (relative Häufigkeiten)
{|class="wikitable"
|
| Beamte(r)
| Angestellte(r)
| Arbeiter(in)
| RV Geschlecht
|-
| weiblich
| align="right" | 0.15
| align="right" |0.2
| align="right" |0.05
| align="right" |0.4
|-
| männlich
| align="right" |0.1
| align="right" |0.3
| align="right" |0.2
| align="right" |0.6
|-
| RV Stellung
| align="right" |0.25
| align="right" |0.5
| align="right" |0.25
| align="right" |1
|}
</p>
</li>
 
<li>
<p> Theoretische Werte der Gemeinsamen Verteilung, wenn Unabhängigkeit angenommen wird
{|class="wikitable"
|
| Beamte(r)
| Angestellte(r)
| Arbeiter(in)
| RV Geschlecht
|-
|weiblich
|align="right" | 0.1
|align="right" | 0.2
|align="right" | 0.1
|align="right" | 0.4
|-
|männlich
|align="right" |0.15
|align="right" |0.3
|align="right" |0.15
|align="right" |0.6
|-
|RV Stellung
|align="right" |0.25
|align="right" |0.5
|align="right" |0.25
|align="right" |1
|}
</p>
</li>
 
<li><p>Die Merkmale sind nicht unabhängig, da z.B. <math>f_{11}
         \neq f_{1.} \cdot f_{.1}</math> ist.</p></li></ul>


===Tekolom und IBBM - Teil II===
===Tekolom und IBBM - Teil II===
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<math>{r_{xy}} = \frac{5\cdot(-1000)}{\displaystyle\sqrt{(5*1000)(5*7225-175^2)}} = \frac{-5000}{5224} = -0,953</math>
<math>{r_{xy}} = \frac{5\cdot(-1000)}{\displaystyle\sqrt{(5*1000)(5*7225-175^2)}} = \frac{-5000}{5224} = -0,953</math>
===Körpergröße===
* <math>X</math>: “Körpergröße in cm”; <math>\overline{x}</math> = 128 cm; <math>s_{x}^{
        2} </math> = 26 cm<math>^{2}</math>; <math>s_{x}</math> = 5,1 cm;<br />
<math>v_{x}</math> = 0,0398<br />
<math>Y</math>:“Körpergröße in Zoll”; <math>\overline{y}</math> = 51,2 Zoll; <math>s_{y}^{
        2}</math> = 4,16 Zoll<math>^{2}</math>; <math>s_{y}</math> = 2,04 Zoll; <math>v_{y}</math> = 0,0398
* <math>x_{i}= a + by_{i}</math> mit <math>a = 0</math> und <math>b = 2,5</math>; <math>\overline{x}  =
        a + b\overline{y}</math><br />
<math>s_{x} = |b|s_{y}</math>; <math>v_{x} = s_{x}/\overline{x} =
        (|b|s_{y})/b\overline{y} = s_{y}/\overline{y} = v_{y}</math>

Version vom 17. Juli 2019, 07:25 Uhr

Verspätungen

= - 0,8

Sportveranstaltungen

Datei:Sportveranstaltungen.xlsx


  • = 14,4797; = 0,2146; = 0,3035
  • = 0
  • = 0
  • Zusammenhang unter a) nur scheinbar; er wird durch den Einfluss des Lebensalters vorgetäuscht. Bei der Ausschaltung dieses Einflusses durch die Untersuchung altersspezifischer Teilgesamtheiten zeigt sich, dass in Wirklichkeit Unabhängigkeit besteht.

Old Faithful

Variable : Dauer einer Eruption (in Minuten)
Variable : Zeit zwischen zwei Eruptionen (in Minuten)
Beide Variablen sind metrischen Skalenniveaus
Bravais–Pearson–Korrelationskoeffizient.

Alter und Preis eines PKWs

Gegeben:
Es ist . Daraus folgt:
Ferner ist: ( und die Kovarianz haben das gleiche Vorzeichen);

Koeffizienten Vergleich

  1. H) Median
  2. F) Korr. Kontingenzkoeffizient, K) Quadratische Kontingenz
  3. D) Interquartilsabstand
  4. B) Bravais–Pearson KK, D) IQR, G) Kovarianz, L) Spannweite, O) Standardabweichung, P) Varianz

GM

X – Wert der Aktie
– Kurs der Aktie – Wechselkurs
Dann istzu bestimmen. Da die Kovarianz Null ist, folgt aus der Kovarianzzerlegung
dass der obige Wert dem Produkt der Mittelwerte von und entspricht. Mit den marginalen Häufigkeiten berechnet man:
Randverteilung von :
Randverteilung von :
EUR/$ $
damit resultiert der durchschnittliche Wert der GM-Aktie zu EUR.

Teesorten

= 0,5714

Buttersorten

Spearman’scher Rangkorrelationskoeffizient:


Tarifvereinbarungen

lineare Transformation:

Cafeteria

Frauen Männer
Mensa
Cafeteria



Unabhängigkeit:

Relationen der Merkmalsausprägungen

Da Relationen angegeben sind, sind die beiden Merkmale und ordinal skaliert; Der Spearman’sche Rangkorrelationskoeffizient ist ein geeignetes Maß

i 1 2 3 4 5
1 3 5 2 4
3 1 4 2 5
2 2 1 0 1


Stellung im Beruf

Datei:2 74 Stellung im Beruf.xlsx

  •  

    Geschlecht RV
    Beamte(r) Angestellte(r) Arbeiter(in) Geschlecht
    weiblich 15 20 5 40
    männlich 10 30 20 60
    RV Beruf 25 50 25 n=100
  • Bedingte Verteilung

    Beamte Angestellte Arbeiter
    w 0,375 0,5 0,125
  • Bedingte Verteilung

    Angestellte
    w 0,4
    m 0,6
  • Beobachtete Gemeinsame Verteilung (relative Häufigkeiten)

    Beamte(r) Angestellte(r) Arbeiter(in) RV Geschlecht
    weiblich 0.15 0.2 0.05 0.4
    männlich 0.1 0.3 0.2 0.6
    RV Stellung 0.25 0.5 0.25 1

  • Theoretische Werte der Gemeinsamen Verteilung, wenn Unabhängigkeit angenommen wird

    Beamte(r) Angestellte(r) Arbeiter(in) RV Geschlecht
    weiblich 0.1 0.2 0.1 0.4
    männlich 0.15 0.3 0.15 0.6
    RV Stellung 0.25 0.5 0.25 1

  • Die Merkmale sind nicht unabhängig, da z.B. ist.

Tekolom und IBBM - Teil II

Tekolom–Aktie , IBBM–Aktie , Portfolio

Mensaessen

Es sei die Preis/Leistungs–Rangzahl von Eintopf und die von Essen 1.
Fall A: ,

Fall B: ,

Außentemperatur und Dauer eines Weges

Körpergröße

  • : “Körpergröße in cm”; = 128 cm; = 26 cm; = 5,1 cm;

= 0,0398
:“Körpergröße in Zoll”; = 51,2 Zoll; = 4,16 Zoll; = 2,04 Zoll; = 0,0398

  • mit und ;

;