Mmstat3:Statistik I&II/Zufallsvariable/Multiple Choice

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Zufallsvariable

Zufallsvariable • Wahrscheinlichkeitsfunktion • Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion • Verteilungsfunktion (stochastisch) • Randverteilung (stochastisch) • Bedingte Verteilung (stochastisch) • Stochastische Unabhängigkeit • Parameter eindimensionaler Verteilungen (stochastisch) • Parameter zweidimensionaler Verteilungen (stochastisch) • Multiple Choice • Video • Aufgaben • Lösungen
Bedingte Dichtefunktion • Bedingte Verteilungsfunktion • Bedingte Wahrscheinlichkeitsfunktion • Dichtefunktion (eindimensional) • Dichtefunktion (zweidimensional) • Diskrete Zufallsvariable • Erwartungswert • Erwartungswert (diskret) • Erwartungswert (stetig) • Korrelationskoeffizient (stochastisch) • Kovarianz (stochastisch) • Marginaldichte • Marginale Verteilung (stochastisch) • Randdichte • Randverteilungsfunktion • Realisation • Standardabweichung (stochastisch) • Standardisierung • Stetige Zufallsvariable • Tschebyschev-Ungleichung • Unabhängigkeit (stochastisch) • Varianz (stochastisch) • Varianz (stochastisch, diskret) • Varianz (stochastisch, stetig) • Verteilungsfunktion (stochastisch, eindimensional) • Verteilungsfunktion (stochastisch, zweidimensional) • Verteilungsfunktion der Randverteilung • Wahrscheinlichkeitsdichte (eindimensional) • Wahrscheinlichkeitsdichte (zweidimensional) • Wahrscheinlichkeitsfunktion (eindimensional) • Wahrscheinlichkeitsfunktion (zweidimensional) • Verteilung (stochastisch) • Wahrscheinlichkeitsverteilung

Multiple Choice Aufgaben

1 Werden die Merkmalswerte eines metrischen Merkmals mit einer Konstante multipliziert, dann gilt

.
.
.

2 Zufallsvariablen heißen so, weil...

ihre Realisationen Ergebnisse von Zufallsexperimenten sind.
die -Verteilung des zugehörigen Konfidenzintervalls zufällig gewählt wird.

3 Eine Zufallsvariable ist stetig, wenn

es mit der Wirtschaft stetig aufwärts geht.
sie in einem vorgegebenen Intervall jeden Wert annehmen kann.
sie in einem vorgegebenen Intervall nur bestimmte Werte annehmen kann.

4 Als Verteilungsfunktion einer stetigen Zufallsvariable bezeichnet man die Funktion, die die Wahrscheinlichkeit dafür angibt, dass die Zufallsvariable

mindestens den Wert annimmt.
höchstens den Wert annimmt.
genau den Wert annimmt.

5 Der Modus ist für jede Verteilung

eindeutig bestimmbar.
nicht eindeutig bestimmbar.

6 Die Ableitung der Verteilungsfunktion einer stetigen Zufallsvariablen wird als...

Stichprobendichte bezeichnet.
Wahrscheinlichkeitsdichte bezeichnet.

7 Die Verteilungsfunktion einer diskreten Zufallsvariablen ist eine...

eine Treppenfunktion
Sinusfunktion.
eine Logarithmenfunktion.
eine Exponentialfunktion.

8 Die Randverteilung für in einer zweidimensionalen Häufigkeitstabelle gibt an, wie groß die Wahrscheinlichkeit dafür ist, dass die Zufallsvariable einen speziellen Wert annimmt,

wobei es gleichgültig ist, welchen Wert die zweite Zufallsvariable annimmt.
wobei es nicht gleichgültig ist, welchen Wert die zweite Zufallsvariable annimmt.

9 Zufallsvariablen, die gemäß standardisiert wurden, besitzen immer den Erwartungswert von 0 und die Varianz von 1. Die Behauptung ist:

Falsch.
Richtig.

10 Die Wahrscheinlichkeitsfunktion einer diskreten Zufallsvariable gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Zufallsvariable

genau den Wert annimmt.
höchstens den Wert annimmt.

11 Die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion der diskreten Zufallsvariablen und gibt die Wahrscheinlichkeit dafür an, dass

die Zufallsvariable den Wert und die Zufallsvariable den Wert annimmt.
die Zufallsvariable den Wert oder die Zufallsvariable den Wert annimmt.

12 Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine stetige Zufallsvariable einen Wert annimmt, der im Intervall liegt, entspricht

dem Quadrat der Varianz der zugehörigen Verteilungsfunktion.
der Ausgleichsgerade, bestimmt durch die Methode der kleinsten Quadrate.
der Fläche unter der Dichtefunktion in den Grenzen und .

13 Die bedingte Verteilung gibt die Wahrscheinlichkeit dafür an, dass

die diskrete Zufallsvariable sich zu einem bestimmten Wert realisiert, unter der Bedingung, dass die diskrete Zufallsvariable den Wert angenommen hat: .
die diskrete Zufallsvariable sich zu einem bestimmten Wert realisiert oder die diskrete Zufallsvariable einen Wert annimmt: .
die diskrete Zufallsvariable sich zu einem bestimmten Wert realisiert und die diskrete Zufallsvariable einen Wert annimmt: .