Bivariate Statistik/Lösungen: Unterschied zwischen den Versionen

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| Angestellte
| Angestellte
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<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)
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| Beamte(r)
| Angestellte(r)
| Arbeiter(in)
| RV Geschlecht
|-
| weiblich
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| align="right" |0.2
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| align="right" |0.4
|-
| männlich
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| RV Stellung
| align="right" |0.25
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</li>
 
<li>
<p> Theoretische Werte der Gemeinsamen Verteilung, wenn Unabhängigkeit angenommen wird
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| Beamte(r)
| Angestellte(r)
| Arbeiter(in)
| RV Geschlecht
|-
|weiblich
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|align="right" | 0.1
|align="right" | 0.4
|-
|männlich
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|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
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</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===

Version vom 20. Mai 2019, 07:54 Uhr

Verspätungen

= - 0,8

Sportveranstaltungen

  • = 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

  •  

    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 ;

;