Univariate Statistik/Lösungen: Unterschied zwischen den Versionen

Aus MM*Stat

Wechseln zu: Navigation, Suche
 
(39 dazwischenliegende Versionen von 3 Benutzern werden nicht angezeigt)
Zeile 1: Zeile 1:
===Alter und Preis eines PKWs===
[[Kategorie:Aufgaben]]
 
Gegeben: <math>s_{xy}=-5,4\qquad s_y^2=4\qquad R_{yx}^2=0,81</math><br />
Es ist <math>r_{yx}=s_{yx}/s_xs_y</math>. Daraus folgt: <math>s_x=s_{yx}/(r_{yx}s_y)</math><br />
Ferner ist: <math>r_{yx}=-0,9</math> (<math>r_{yx}</math> und die Kovarianz haben das gleiche Vorzeichen); <math>s_y=2</math><br />
<math>s_x=s_{yx}/r_{yx}s_y=-5,4/(-0,9\cdot2)=3</math><br />
===Anstieg der Produktion===
===Anstieg der Produktion===


Zeile 20: Zeile 15:
'''Möglichkeit 2'''<br />
'''Möglichkeit 2'''<br />
Anwendung des arithmetischen Mittels nach vorheriger Berechnung der Informationen für den Nenner des Merkmals X. Diese sind <math>3000/5=600</math> und <math>4000/20=200</math>.<br />
Anwendung des arithmetischen Mittels nach vorheriger Berechnung der Informationen für den Nenner des Merkmals X. Diese sind <math>3000/5=600</math> und <math>4000/20=200</math>.<br />
<math>\begin{aligned}
<math>
   \bar{x}&=&\frac{1}{n}\sum_{j=1}^kx_jh(x_j)\\
\begin{align}
         &=&\frac{1}{800}(5\cdot600+20\cdot200)=\frac{3000+4000}{800}=\frac{7000}{800}\\
   \bar{x}& = \frac{1}{n}\sum_{j=1}^kx_jh(x_j)\\
         &=&8,75\end{aligned}</math>
         & = \frac{1}{800}(5\cdot600+20\cdot200)=\frac{3000+4000}{800}=\frac{7000}{800}\\
 
         & = 8,75
===Außentemperatur und Dauer eines Weges===
\end{align}
 
</math>
<math>{r_{xy}} = \frac{5\cdot(-1000)}{\displaystyle\sqrt{(5*1000)(5*7225-175^2)}} = \frac{-5000}{5224} = -0,953</math>


===Auswirkung der Regelstudienzeit===
===Auswirkung der Regelstudienzeit===
Zeile 34: Zeile 28:
<li><p><math>X</math>: “Semesterzahl”; kardinalskaliert, diskret</p></li>
<li><p><math>X</math>: “Semesterzahl”; kardinalskaliert, diskret</p></li>
<li><p>und c)</p>
<li><p>und c)</p>
{|
{|class="wikitable"
!align="right"| <math>x_{j}</math>
!align="right"| <math>x_{j}</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
Zeile 91: Zeile 85:
Der Variationskoeffizient verändert sich durch die Umrechnung auf Gallonen/100 Meilen nicht, da diese Umrechnung sowohl beim arithmetischen Mittel als auch bei der Standardabweichung vorgenommen werden muss.
Der Variationskoeffizient verändert sich durch die Umrechnung auf Gallonen/100 Meilen nicht, da diese Umrechnung sowohl beim arithmetischen Mittel als auch bei der Standardabweichung vorgenommen werden muss.


===Berliner Bühnen===
* Gesamtheit: Menge der Berliner Bühnen im Jahre  <br />
Einheit: die einzelne Bühne (z.B. Deutsche Oper, Deutsches Theater, Komische Oper, Schauspielhaus, Hansa–Theater, Schiller–Theater, Theater am Kurfürstendamm, Volksbühne, Theater des Westens).
* Identifikationsmerkmale:<br />
Ort: festgelegt, Berlin.<br />
Zeit: festgelegt, .<br />
Sachlich: Bühne, festgelegt
* Erhebungsmerkmale:<br />
Bühne (festgelegt)
Höhe der Einnahmen, Höhe der Ausgaben (variabel)


* Anzahl der Schauspieler, Anzahl der Besucher pro Jahr, Art der Bühne, Anzahl der Gastspiele usw.


===Berliner Luftqualität===
===Berliner Luftqualität===
Zeile 114: Zeile 93:
<li>
<li>


{|
{|class="wikitable"
!align="right"| <math>x_{j}^{u}</math> <math>\leq</math> <math>X</math> <math><</math> <math>x_{j}^{o}</math>
!align="right"| <math>x_{j}^{u}</math> <math>\leq</math> <math>X</math> <math><</math> <math>x_{j}^{o}</math>
!align="right"| <math>h(x_{
!align="right"| <math>h(x_{
Zeile 172: Zeile 151:
<li><p>6 Tage</p></li>
<li><p>6 Tage</p></li>
<li><p>37,5 mg/m<math>^{3}</math></p></li></ul>
<li><p>37,5 mg/m<math>^{3}</math></p></li></ul>
===Statistische Massen===
Bestandsmassen: b, c, e, i, j, l, m<br />
Bewegungsmassen: a, d, f, g, h, k


===Besuche pro Woche===
===Besuche pro Woche===
Zeile 272: Zeile 246:
</li>
</li>
<li><p><math>X</math>: “Öffnungszeiten”</p>
<li><p><math>X</math>: “Öffnungszeiten”</p>
{|
{|class="wikitable"
!align="right"| Öffnungszeiten <math>x_{j}</math>
!align="right"| Öffnungszeiten <math>x_{j}</math>
!align="right"| <math>h(x_{j)}</math>
!align="right"| <math>h(x_{j)}</math>
Zeile 359: Zeile 333:
empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion</p></li>
empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion</p></li>
<li><p><math>Y</math>: “Ausleihzeiten”</p>
<li><p><math>Y</math>: “Ausleihzeiten”</p>
{|
{|class="wikitable"
!align="right"| Ausleihzeiten <math>y_{j}</math>
!align="right"| Ausleihzeiten <math>y_{j}</math>
!align="right"| <math>h(y_{j)}</math>
!align="right"| <math>h(y_{j)}</math>
Zeile 438: Zeile 412:
empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion</p></li>
empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion</p></li>
<li><p><math>Z</math>: “Etat für Neuerwerb”</p>
<li><p><math>Z</math>: “Etat für Neuerwerb”</p>
{|
{|class="wikitable"
!align="right"| Etat für Neuerwerb <math>z_{j}</math>
!align="right"| Etat für Neuerwerb <math>z_{j}</math>
!align="right"| <math>h(z_{j)}</math>
!align="right"| <math>h(z_{j)}</math>
Zeile 517: Zeile 491:
empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion</p></li>
empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion</p></li>
<li><p><math>W</math>: “Planstellen”</p>
<li><p><math>W</math>: “Planstellen”</p>
{|
{|class="wikitable"
!align="right"| Planstellen <math>w_{j}</math>
!align="right"| Planstellen <math>w_{j}</math>
!align="right"| <math>h(w_{j)}</math>
!align="right"| <math>h(w_{j)}</math>
Zeile 600: Zeile 574:
Bruttoeinkommen/Beschäftigten und Monat: <math>i_{G}</math> = 1,0352<br />
Bruttoeinkommen/Beschäftigten und Monat: <math>i_{G}</math> = 1,0352<br />
Nettoeinkommen/Beschäftigten und Monat: <math>i_{G}</math> = 1,0279<br />
Nettoeinkommen/Beschäftigten und Monat: <math>i_{G}</math> = 1,0279<br />
===Buttersorten===


Spearman’scher Rangkorrelationskoeffizient:<br />
<math>r_S=1-(6\cdot\sum d_i^2)/[n\cdot(n^2-1)]</math><br />
<math>r_S=1-(6\cdot8)/(7\cdot48)=1-48/336=1-0,1429=08571\approx0,857</math><br />
===Cafeteria===
{|
!
! Frauen
! Männer
!
|-
| Mensa
| <math>h_{11}</math>
| <math>h_{12}</math>
| <math>h_{1\bullet}</math>
|-
| Cafeteria
| <math>h_{21}</math>
| <math>h_{22}</math>
| <math>h_{2\bullet}</math>
|-
|
| <math>h_{\bullet1}</math>
| <math>h_{\bullet2}</math>
| <math>n</math>
|}
<math>n=200,\quad h_{\bullet1}=0,375\cdot200=75,\quad h_{21}=45 \quad \Rightarrow h_{11}=30</math><br />
<br />
Unabhängigkeit:<br />
<math>\displaystyle\frac{1}{n}h_{\bullet1}\cdot h_{1\bullet}=h_{11}</math><math>\Leftrightarrow \quad h_{1\bullet}=30\cdot200/75=80</math>


===CDs===
===CDs===
Zeile 648: Zeile 587:




{|
{|class="wikitable"
!align="right"| Klasse
!align="right"| Klasse
!align="right"| <math>h(x)</math>
!align="right"| <math>h(x)</math>
Zeile 692: Zeile 631:
<math>\overline{x}</math> = 15,52 EUR/Ladekabel
<math>\overline{x}</math> = 15,52 EUR/Ladekabel


===Diskret vs. stetig===
Von den kardinalskalierten Merkmalen sind
diskret: 4, 16, 29, 30, 46, 47
quasi–stetig: 12, 14, 24, 26, 32
stetig: 2, 3, 8, 9, 18, 21, 25, 33, 35, 45


===Drei Betriebe===
===Drei Betriebe===
Zeile 711: Zeile 641:


gepoolter Datensatz<br />
gepoolter Datensatz<br />
<math>\overline{x}=\displaystyle\frac{1}{\displaystyle n}\displaystyle\sum_{p=1}^r\overline{x}_pn_p,\quad n=\displaystyle\sum_{p=1}^rn_p;\quad s^2=\displaystyle\sum_{l=1}^r\frac{\displaystyle n_l}{\displaystyle n}s_l^2+\displaystyle\sum_{l=1}^r\frac{\displaystyle n_l}{\displaystyle n}\left(\overline{x}_l-\overline{x}\right)^2</math> <math>\begin{aligned}
<math>\overline{x}=\displaystyle\frac{1}{\displaystyle n}\displaystyle\sum_{p=1}^r\overline{x}_pn_p,\quad n=\displaystyle\sum_{p=1}^rn_p;\quad s^2=\displaystyle\sum_{l=1}^r\frac{\displaystyle n_l}{\displaystyle n}s_l^2+\displaystyle\sum_{l=1}^r\frac{\displaystyle n_l}{\displaystyle n}\left(\overline{x}_l-\overline{x}\right)^2</math> <math>\begin{align}
\overline{x}&=0,1\cdot51+0,4\cdot53+0,5\cdot54=53,3 \\
\overline{x}&=0,1\cdot51+0,4\cdot53+0,5\cdot54=53,3 \\
s^2&=(0,1\cdot21+0,4\cdot22+0,5\cdot23) \\
s^2&=(0,1\cdot21+0,4\cdot22+0,5\cdot23) \\
&+ 0,1(51-53,3)^2 \\
&+ 0,1(51-53,3)^2 \\
&+0,4(53-53,3)^2+0,5(54-53,3)^2 \\
&+0,4(53-53,3)^2+0,5(54-53,3)^2 \\
&=22,4+0,529+0,036+0,245=22,4+0,81=23,21\end{aligned}</math>
&=22,4+0,529+0,036+0,245=22,4+0,81=23,21\end{align}</math>


===Eine Befragung von Studierenden - Teil II===
===Eine Befragung von Studierenden - Teil II===
Zeile 724: Zeile 654:
* Der Modus <math>y_{D}</math> = 1, da die Ausprägung eins die höchste absolute Häufigkeit besitzt.
* Der Modus <math>y_{D}</math> = 1, da die Ausprägung eins die höchste absolute Häufigkeit besitzt.
* Der Median <math>y_{0,5}</math> = 1, da eins ungerade ist und daher die Formel<br />
* Der Median <math>y_{0,5}</math> = 1, da eins ungerade ist und daher die Formel<br />
<math>\begin{aligned}
<math>\begin{align}
           x_{0,5} &= x_{\left(\tfrac{n+1}{2}\right)} \\
           x_{0,5} &= x_{\left(\tfrac{n+1}{2}\right)} \\
           &= x_{\left(\tfrac{25+1}{2}\right)} \\
           &= x_{\left(\tfrac{25+1}{2}\right)} \\
           &= x_{(13)}
           &= x_{(13)}
           \end{aligned}</math> für den Median gilt.<br />
           \end{align}</math> für den Median gilt.<br />


* Das Arithmetische Mittel <math>\overline{y}</math> = 1, da sich mit der Formel<br />
* Das Arithmetische Mittel <math>\overline{y}</math> = 1, da sich mit der Formel<br />
<math>\begin{aligned}
<math>\begin{align}
           \overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i  \\
           \overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i  \\
           &= \dfrac{1}{25} \cdot (8 \cdot 0 + 11 \cdot 1 + 4 \cdot 2 + 2 \cdot 3) \\
           &= \dfrac{1}{25} \cdot (8 \cdot 0 + 11 \cdot 1 + 4 \cdot 2 + 2 \cdot 3) \\
           &= 1 \text{ ergibt}.
           &= 1 \text{ ergibt}.
           \end{aligned}</math>
           \end{align}</math>
* Das durchschnittliche Einkommen eines/einer Studierenden ergibt sich durch Berechnen des Arithmetischen Mittels wie folgt:<br />
* Das durchschnittliche Einkommen eines/einer Studierenden ergibt sich durch Berechnen des Arithmetischen Mittels wie folgt:<br />
<math>\begin{aligned}
<math>\begin{align}
           \overline{z} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot z_i \\
           \overline{z} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot z_i \\
           \overline{z} &= \dfrac{1}{25} \cdot (924 + ... + 640) \\
           \overline{z} &= \dfrac{1}{25} \cdot (924 + ... + 640) \\
           &= \dfrac{1}{25} \cdot 20200 \\
           &= \dfrac{1}{25} \cdot 20200 \\
           &= 808 \text{ EUR}
           &= 808 \text{ EUR}
           \end{aligned}</math>
           \end{align}</math>
* Als aussagekräftige Lageparameter werden das Arithmetische Mittel und der Median berechnet.
* Als aussagekräftige Lageparameter werden das Arithmetische Mittel und der Median berechnet.
* Der Median berechnet sich für klassierte Daten mit der folgenden Formel: <math>\begin{aligned}
* Der Median berechnet sich für klassierte Daten mit der folgenden Formel: <math>\begin{align}
z_{0,5} &= x_j^u + \dfrac{(0,5 - F(z_j^u))}{f(z_j^m)} \cdot (z_j^o - z_j^u) \\
z_{0,5} &= x_j^u + \dfrac{(0,5 - F(z_j^u))}{f(z_j^m)} \cdot (z_j^o - z_j^u) \\
&= 700 + \dfrac{(0,5 - 0,48)}{0,32} \cdot 200 \\
&= 700 + \dfrac{(0,5 - 0,48)}{0,32} \cdot 200 \\
&= 712,5 \text{ EUR} \end{aligned}</math>
&= 712,5 \text{ EUR} \end{align}</math>
* Das Arithmetische Mittel wird hier für klassierte Daten mit der folgenden Formel berechnet, wobei <math> x_j^m </math> die Klassenmitte und <math>n_j</math> die Anzahl der Beobachtungen in Klasse j angibt: <math>\begin{aligned}
* Das Arithmetische Mittel wird hier für klassierte Daten mit der folgenden Formel berechnet, wobei <math> x_j^m </math> die Klassenmitte und <math>n_j</math> die Anzahl der Beobachtungen in Klasse j angibt: <math>\begin{align}
\overline{z} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{j=1}^{k} \cdot z_j^m \cdot n_j \\
\overline{z} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{j=1}^{k} \cdot z_j^m \cdot n_j \\
&= \dfrac{1}{25} \cdot (625 \cdot 6 + 675 \cdot 6 + 800 \cdot 8 + 1050 \cdot 2 + 1325 \cdot 3) \\
&= \dfrac{1}{25} \cdot (625 \cdot 6 + 675 \cdot 6 + 800 \cdot 8 + 1050 \cdot 2 + 1325 \cdot 3) \\
&= \dfrac{20275}{25} \\
&= \dfrac{20275}{25} \\
&= 811 \text{ EUR}. \end{aligned}</math> Für die Berechnung der Quantile von klassierten Daten wird folgende Formel verwendet: <math>\begin{aligned}
&= 811 \text{ EUR}. \end{align}</math> Für die Berechnung der Quantile von klassierten Daten wird folgende Formel verwendet: <math>\begin{align}
F(x_p) &= p \Leftrightarrow x_p = x_j^u + \dfrac{(p - F(x_j^u))}{f(x_j)} \cdot (x_j^o - x_j^u)\end{aligned}</math>
F(x_p) &= p \Leftrightarrow x_p = x_j^u + \dfrac{(p - F(x_j^u))}{f(x_j)} \cdot (x_j^o - x_j^u)\end{align}</math>
* Die Quartile werden somit wie folgt für klassierte Daten berechnet: <math>\begin{aligned}
* Die Quartile werden somit wie folgt für klassierte Daten berechnet: <math>\begin{align}
z_{0,25} &= 650 + \dfrac{(0,25 - 0,24)}{0,24} \cdot 50 \\
z_{0,25} &= 650 + \dfrac{(0,25 - 0,24)}{0,24} \cdot 50 \\
&= 652,08 \text{ EUR}\\
&= 652,08 \text{ EUR}\\
z_{0,75} &= 700 + \dfrac{(0,75 - 0,48)}{0,32} \cdot 200 \\
z_{0,75} &= 700 + \dfrac{(0,75 - 0,48)}{0,32} \cdot 200 \\
&= 868,75 \text{ EUR}\end{aligned}</math>
&= 868,75 \text{ EUR}\end{align}</math>
* Das 90%-Quantil ergibt somit: <math>\begin{aligned}
* Das 90%-Quantil ergibt somit: <math>\begin{align}
z_{0,9} &= 1200 + \dfrac{(0,9 - 0,88)}{0,12} \cdot 250 \\
z_{0,9} &= 1200 + \dfrac{(0,9 - 0,88)}{0,12} \cdot 250 \\
&= 1241,67 \text{ EUR}\end{aligned}</math>
&= 1241,67 \text{ EUR}\end{align}</math>
* Minimum und Maximum sind hier wie folgt:<br />
* Minimum und Maximum sind hier wie folgt:<br />


Zeile 772: Zeile 702:


===Eine Befragung von Studierenden - Teil I===
===Eine Befragung von Studierenden - Teil I===
[[Datei:2-7_2-17_Eine_Befragung_von_Studierenden.xlsx]]


<ul>
<ul>
Zeile 784: Zeile 716:
</li>
</li>
<li><p><math>X</math>: “Studiengang”; nominalskaliert</p>
<li><p><math>X</math>: “Studiengang”; nominalskaliert</p>
{|
{|class="wikitable"
! Studiengang <math>x_j</math>
! Studiengang <math>x_j</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
Zeile 813: Zeile 745:
<li><p>Grafische Darstellung der Häufigkeit II</p></li>
<li><p>Grafische Darstellung der Häufigkeit II</p></li>
<li><p><math>Y</math>: “Anzahl der Geschwister”; kardinalskaliert, diskret</p>
<li><p><math>Y</math>: “Anzahl der Geschwister”; kardinalskaliert, diskret</p>
{|
 
{|class="wikitable"
!align="right"| Anzahl der Geschwister <math>y_{j}</math>
!align="right"| Anzahl der Geschwister <math>y_{j}</math>
!align="right"| <math>h(y_{j})</math>
!align="right"| <math>h(y_{j})</math>
Zeile 850: Zeile 783:
<li><p>23 Studierende haben höchstens 2 Geschwister.</p></li>
<li><p>23 Studierende haben höchstens 2 Geschwister.</p></li>
<li><p>Viermal 2 Geschwister <math>+</math> zweimal 3 Geschwister <math>=</math> 6 Personen mit mindestens 2 Geschwistern, d.h.<br />
<li><p>Viermal 2 Geschwister <math>+</math> zweimal 3 Geschwister <math>=</math> 6 Personen mit mindestens 2 Geschwistern, d.h.<br />
<math>\dfrac{6}{25}=0,24=24\%</math> haben mindestens zwei Geschwister.<br />
<math>\dfrac{6}{25}=0,24=24\%</math> haben mindestens zwei Geschwister.<br />
<br>
<math>\dfrac{15}{25}=0,6=60\%</math> haben ein oder zwei Geschwister.</p></li>
<math>\dfrac{15}{25}=0,6=60\%</math> haben ein oder zwei Geschwister.</p></li>
<li><p><math>Z</math>: “Einkommen”; kardinalskaliert (metrisch), quasi-stetig</p>
<li><p><math>Z</math>: “Einkommen”; kardinalskaliert (metrisch), quasi-stetig</p>
{|
{|class="wikitable"
!align="right"| Einkommen <math>z_{j}^{u} \leq Z < z_{j}^{o}</math>
!align="right"| Einkommen <math>z_{j}^{u} \leq Z < z_{j}^{o}</math>
!align="right"| <math>h(z_{j})</math>
!align="right"| <math>h(z_{j})</math>
Zeile 901: Zeile 836:
<p>Graphische Darstellung der Häufigkeitsverteilung als Histogramm, der empirischen Verteilungsfunktion als stückweise linearer Funktion</p></li>
<p>Graphische Darstellung der Häufigkeitsverteilung als Histogramm, der empirischen Verteilungsfunktion als stückweise linearer Funktion</p></li>
<li><ul>
<li><ul>
<li><p><math>P[\{750 \leq Z \leq 1300\}] = F(1300) - F(750)</math> <math>\begin{aligned}
<li><p><math>P[\{750 \leq Z \leq 1300\}] = F(1300) - F(750)</math>  
<br>
<math>\begin{align}
F(1300) &=& 0,88 + \frac{1300 - 1200}{1450 - 1200} \cdot 0,12 = 0,928 \\
F(1300) &=& 0,88 + \frac{1300 - 1200}{1450 - 1200} \cdot 0,12 = 0,928 \\
F(750) &=& 0,48 + \frac{750-700}{900 - 700} \cdot 0,32 = 0,56 \\
F(750) &=& 0,48 + \frac{750-700}{900 - 700} \cdot 0,32 = 0,56 \\
  P[\{750 \leq Z \leq 1300\}] &=& F(1300) - F(750) = 0,928 - 0,56 \\
  P[\{750 \leq Z \leq 1300\}] &=& F(1300) - F(750) = 0,928 - 0,56 \\
   \end{aligned}</math></p></li>
   \end{align}</math></p></li>
<li><p><math>P[\{Z > 800\}] = 1 - F(800)</math> <math>\begin{aligned}
<li><p><math>P[\{Z > 800\}] = 1 - F(800)</math> <math>\begin{align}
&=& 1 - [0,24 + 0,24 + \frac{(800 - 700)}{(900 - 700)} \cdot 0,32] \\
&=& 1 - [0,24 + 0,24 + \frac{(800 - 700)}{(900 - 700)} \cdot 0,32] \\
&=& 1 - [0,48 + \frac{100}{200} \cdot 0,32] \\
&=& 1 - [0,48 + \frac{100}{200} \cdot 0,32] \\
&=& 0,36
&=& 0,36
   \end{aligned}</math></p></li>
   \end{align}</math></p></li>
<li><p><math>0,5 = 0,48 + \frac{z - 700}{ 900 - 700}\cdot 0,32
<li><p><math>0,5 = 0,48 + \frac{z - 700}{ 900 - 700}\cdot 0,32
   \rightarrow  z = 712,5 \mbox {EUR}</math></p></li>
   \rightarrow  z = 712,5 \mbox {EUR}</math></p></li>
Zeile 924: Zeile 861:
===Einkommensgleichheit===
===Einkommensgleichheit===


{|
{|class="wikitable"
|align="right"|
|align="right"|


Zeile 1.187: Zeile 1.124:
<li><p><math>X</math>: “Eiskonsum in Kugeln”; kardinalskaliert, diskret</p></li>
<li><p><math>X</math>: “Eiskonsum in Kugeln”; kardinalskaliert, diskret</p></li>
<li>
<li>
{|
{|class="wikitable"
!align="right"| <math>x_{j}</math>
!align="right"| <math>x_{j}</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
Zeile 1.237: Zeile 1.174:


===Erdbeerplantage - Teil I===
===Erdbeerplantage - Teil I===
[[Datei:erdbeerplantage.xlsx]]


<ul>
<ul>
<li><p><math>X</math>: “Anzahl der Sonnenstunden pro Tag in dieser Saison”; kardinalskaliert, stetig klassiert</p></li>
<li><p><math>X</math>: “Anzahl der Sonnenstunden pro Tag in dieser Saison”; kardinalskaliert, stetig klassiert</p></li>
<li>
<li>
{|
{|class="wikitable"
!align="right"| <math>x_j^u\le x_{j}<x_j^o</math>
!align="right"| <math>x_j^u\le x_{j}<x_j^o</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
Zeile 1.306: Zeile 1.244:
<li><p>3,5 Std./Tag</p></li>
<li><p>3,5 Std./Tag</p></li>
<li><p>47,5 %</p></li></ul>
<li><p>47,5 %</p></li></ul>
===Familienstand===
Grundgesamtheit:<br />
Menge der Studierenden des Fachbereiches Wirtschaftswissenschaften der Humboldt-Universität zu Berlin im Sommersemester 2012.
Identifikationskriterien:<br />
örtlich – HUB<br />
zeitlich – Sommersemester<br />
sachlich - Studierende, Wirtschaftswissenschaften
statistische Einheit:<br />
Studierender des Fachbereiches Wirtschaftswissenschaften<br />
der Humboldt-Universität zu Berlin im Sommersemester .
untersuchtes statistisches Merkmal:<br />
Familienstand.
Merkmalsausprägungen:<br />
ledig, verheiratet, geschieden, verwitwet


===Festgeldkonten===
===Festgeldkonten===


Zuerst muss der Median der Zinssätze für Einlagen im jeweiligen Land <math>x_{0,5}(L)</math> berechnet werden. Hierzu wird jeweils die Klasse <math>x_j, j\in\{1,2,3,4\}</math> bestimmt, in welcher der Median liegt. Bezeichnet <math>x_j^u</math> die untere Klassengrenze, so ist für klassierte Daten <math>\begin{aligned}
Zuerst muss der Median der Zinssätze für Einlagen im jeweiligen Land <math>x_{0,5}(L)</math> berechnet werden. Hierzu wird jeweils die Klasse <math>x_j, j\in\{1,2,3,4\}</math> bestimmt, in welcher der Median liegt. Bezeichnet <math>x_j^u</math> die untere Klassengrenze, so ist für klassierte Daten <math>\begin{align}
   x_{0,5}(L)&=&x_j^u+\frac{0,5-F(x_j^u)}{f(x_j)}\cdot(x_j^o-x_j^u)\\
   x_{0,5}(L)&=&x_j^u+\frac{0,5-F(x_j^u)}{f(x_j)}\cdot(x_j^o-x_j^u)\\
   x_{0,5}(1)&=&5,0+\frac{0,5-0,44}{0,30}\cdot0,5=5,1\\
   x_{0,5}(1)&=&5,0+\frac{0,5-0,44}{0,30}\cdot0,5=5,1\\
Zeile 1.336: Zeile 1.254:
   x_{0,5}(4)&=&4,5+\frac{0,5-0,15}{0,35}\cdot0,5=5,0\\
   x_{0,5}(4)&=&4,5+\frac{0,5-0,15}{0,35}\cdot0,5=5,0\\
   x_{0,5}(5)&=&4,5+\frac{0,5-0,275}{0,375}\cdot0,5=4,8
   x_{0,5}(5)&=&4,5+\frac{0,5-0,275}{0,375}\cdot0,5=4,8
  \end{aligned}</math> Ermittlung der länderspezifischen variablen Zinssätze <math>z(L)=0,7z+0,3x_{0,5}(L)</math> mit <math>z=5,2</math>:<br />
  \end{align}</math> Ermittlung der länderspezifischen variablen Zinssätze <math>z(L)=0,7z+0,3x_{0,5}(L)</math> mit <math>z=5,2</math>:<br />
Land 1: <math>z(1)=0,7\cdot5,2+0,3\cdot5,1=5,17</math><br />
Land 1: <math>z(1)=0,7\cdot5,2+0,3\cdot5,1=5,17</math><br />
Land 2: <math>z(2)=0,7\cdot5,2+0,3\cdot5,5=5,29</math><br />
Land 2: <math>z(2)=0,7\cdot5,2+0,3\cdot5,5=5,29</math><br />
Zeile 1.347: Zeile 1.265:
===Fließband===
===Fließband===


Die mittlere Stückzeit kann also harmonisches Mittel berechnet werden, da es sich bei den angebenen Daten um Verhältniszahlen (Zeit/Stück) handelt, deren Nenner (die Stückzahlen) nicht explizit gegeben sind. <math>\begin{aligned}
Die mittlere Stückzeit kann also harmonisches Mittel berechnet werden, da es sich bei den angebenen Daten um Verhältniszahlen (Zeit/Stück) handelt, deren Nenner (die Stückzahlen) nicht explizit gegeben sind. <math>\begin{align}
\overline{x}_H&=&\frac{n}{\displaystyle \sum_{i=1}^n\frac{1}{x_i}}=\displaystyle\frac{6}{\displaystyle\frac{1}{2}+\frac{1}{4}+\frac{1}{8}+\frac{1}{10}+\frac{1}{8}+\frac{1}{5}}\\
\overline{x}_H&=&\frac{n}{\displaystyle \sum_{i=1}^n\frac{1}{x_i}}=\displaystyle\frac{6}{\displaystyle\frac{1}{2}+\frac{1}{4}+\frac{1}{8}+\frac{1}{10}+\frac{1}{8}+\frac{1}{5}}\\
&=&\frac{6}{0,5+0,25+0,125+0,1+0,125+0,2}=\frac{6}{1,3}=4,61538\end{aligned}</math>
&=&\frac{6}{0,5+0,25+0,125+0,1+0,125+0,2}=\frac{6}{1,3}=4,61538\end{align}</math>


===Führerschein–Entziehungen===
===Führerschein–Entziehungen===
Zeile 1.363: Zeile 1.281:
* ** <math>X</math>: “Auftragshöhe (in EUR) pro Auftrag”; kardinalskaliert
* ** <math>X</math>: “Auftragshöhe (in EUR) pro Auftrag”; kardinalskaliert
** Das Merkmal wurde an den einzelnen Aufträgen erhoben
** Das Merkmal wurde an den einzelnen Aufträgen erhoben
** Die durchschnittliche Auftragshöhe für klassierte Daten wird wie folgt berechnet: <math>\begin{aligned}
** Die durchschnittliche Auftragshöhe für klassierte Daten wird wie folgt berechnet: <math>\begin{align}
   \overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{j=1}^{k} \cdot x_j^m \cdot n_j\text{, wobei } n = \sum_{j=1}^{k} \cdot u_j \\
   \overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{j=1}^{k} \cdot x_j^m \cdot n_j\text{, wobei } n = \sum_{j=1}^{k} \cdot u_j \\
   \overline{x} &= \dfrac{1}{100} \cdot (10000 \cdot 15 + 35000 \cdot 30 + 100000 \cdot 45 + 225000 \cdot 10) \\
   \overline{x} &= \dfrac{1}{100} \cdot (10000 \cdot 15 + 35000 \cdot 30 + 100000 \cdot 45 + 225000 \cdot 10) \\
   \overline{x} &= 79 500 \text{ EUR/Auftrag}
   \overline{x} &= 79 500 \text{ EUR/Auftrag}
   \end{aligned}</math>
   \end{align}</math>
* <math>\overline{x}</math>= a + b <math>\cdot</math> <math>\overline{y}</math>; <math>\overline{x}</math> = 0 + 1,5<math>\cdot</math>60 000 = 90 000 EUR/Auftrag
* <math>\overline{x}</math>= a + b <math>\cdot</math> <math>\overline{y}</math>; <math>\overline{x}</math> = 0 + 1,5<math>\cdot</math>60 000 = 90 000 EUR/Auftrag
* **  
* **  
** Arithmetisches Mittel <math>\overline{x}</math> nicht sinnvoll, da Ausreißer vorkommt
** Arithmetisches Mittel <math>\overline{x}</math> nicht sinnvoll, da Ausreißer vorkommt
** Der Modus <math>x_{D}</math> nicht sinnvoll, da eventuell multimodale Häufigkeitsverteilung vorliegt
** Der Modus <math>x_{D}</math> nicht sinnvoll, da eventuell multimodale Häufigkeitsverteilung vorliegt
** Sinnvoll ist hier der Median mit dem Ergebnis <math>x_{0,5}</math> = 12 000 EUR/Auftrag. Da n ungerade ist gilt: <math>\begin{aligned}
** Sinnvoll ist hier der Median mit dem Ergebnis <math>x_{0,5}</math> = 12 000 EUR/Auftrag. Da n ungerade ist gilt: <math>\begin{align}
               x_{0,5} &= x_{\left(\tfrac{n+1}{2}\right)} \\
               x_{0,5} &= x_{\left(\tfrac{n+1}{2}\right)} \\
               &= x_{\left(\tfrac{5+1}{2}\right)} \\
               &= x_{\left(\tfrac{5+1}{2}\right)} \\
               &= x_{(3)}  
               &= x_{(3)}  
               \end{aligned}</math>
               \end{align}</math>
** <math>\begin{aligned}
** <math>\begin{align}
               \overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
               \overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
               &= \dfrac{1}{5} \cdot 45000 \\
               &= \dfrac{1}{5} \cdot 45000 \\
               &= 9 000 \text{ EUR/Auftrag}  
               &= 9 000 \text{ EUR/Auftrag}  
               \end{aligned}</math>
               \end{align}</math>
* Die durchschnittliche Auftragshöhe für das gesamte Unternehmen beträgt: <math>\begin{aligned}
* Die durchschnittliche Auftragshöhe für das gesamte Unternehmen beträgt: <math>\begin{align}
\overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
\overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
&= \dfrac{1}{(95 + 5 + 100)} \cdot (100 \cdot 79500 + 95 \cdot 90000 + 5 \cdot 9000) \\
&= \dfrac{1}{(95 + 5 + 100)} \cdot (100 \cdot 79500 + 95 \cdot 90000 + 5 \cdot 9000) \\
&= 82 725 \text{ EUR/Auftrag}\end{aligned}</math>
&= 82 725 \text{ EUR/Auftrag}\end{align}</math>


===Gefahrene Strecke===
===Gefahrene Strecke===


Gesucht ist der Quartilsabstand: <math>\begin{aligned}
Gesucht ist der Quartilsabstand: <math>\begin{align}
QA    &=x_{0,75}-x_{0,25}\\
QA    &=x_{0,75}-x_{0,25}\\
x_p  &=x_j^u+(p-F(x_j^u))(x_j^o-x_j^u)/f(x_j)\\
x_p  &=x_j^u+(p-F(x_j^u))(x_j^o-x_j^u)/f(x_j)\\
x_{0,25}&=50+(0,25-0,15)50/0,25=70 \text{ km}\\
x_{0,25}&=50+(0,25-0,15)50/0,25=70 \text{ km}\\
x_{0,75}&=300+(0,75-0,7)200/0,2=350 \text{ km}\\
x_{0,75}&=300+(0,75-0,7)200/0,2=350 \text{ km}\\
QA&=350-70=280 \text{ km}\end{aligned}</math>
QA&=350-70=280 \text{ km}\end{align}</math>


===Gleisbaubetrieb===
===Gleisbaubetrieb===
Zeile 1.405: Zeile 1.323:
<math>x_z(A)=1,75</math>
<math>x_z(A)=1,75</math>


===GM===
X – Wert der Aktie<br />
<math>K_i</math> – Kurs der Aktie<math>E_j</math> – Wechselkurs<br />
Dann ist<math>\bar{X}=\sum_{j=1}^5\sum_{i=1}^5E_jK_if_{ji}</math>zu bestimmen. Da die Kovarianz Null ist, folgt aus der Kovarianzzerlegung<br />
<math>Cov(E,K)=\sum_{j=1}^5\sum_{i=1}^5e_jK_if_{ji}-\overline{E}\cdot\overline{K},</math>dass der obige Wert dem Produkt der Mittelwerte von <math>E</math> und <math>K</math> entspricht. Mit den marginalen Häufigkeiten berechnet man:<br />
Randverteilung von <math>E</math>: <math>0,2;\;0,4;\;0,1;\;0,1;\;0,2</math><br />
Randverteilung von <math>K</math>: <math>0,1;\;0,3;\;0,05;\;0,2;\;0,35</math><br />
<math>\overline{e}=1,97</math> EUR/$ <math>\overline{k}=118,0175</math> $<br />
damit resultiert der durchschnittliche Wert der GM-Aktie zu <math>\bar{x}=232,5</math> EUR.<br />
===Grafische Darstellung===
===Grafische Darstellung===


Zeile 1.421: Zeile 1.329:




{|
{|class="wikitable"
! Alter
! Alter
!align="right"| unter 15
!align="right"| unter 15
Zeile 1.474: Zeile 1.382:
<br />
<br />
Aufgrund dieser Häufigkeitsdichten gibt das Histogramm D die Daten korrekt wieder.
Aufgrund dieser Häufigkeitsdichten gibt das Histogramm D die Daten korrekt wieder.
===Häufbare Variablen===
Von den nominalskalierten Merkmalen sind häufbar:
10, 15, 28, 31, 34, 37, 38, 44


===Histogramm===
===Histogramm===


{|
{|class="wikitable"
!align="right"| <math>j</math>
!align="right"| <math>j</math>
!align="right"| Klassen
!align="right"| Klassen
Zeile 1.544: Zeile 1.446:
<br />
<br />
<br />
<br />
<math>\begin{aligned}
<math>\begin{align}
     F(X)&=&F(x_j^u)+\frac{x-x_j^u}{x_j^o-x_j^u}\cdot f(x_j)\\
     F(X)&=&F(x_j^u)+\frac{x-x_j^u}{x_j^o-x_j^u}\cdot f(x_j)\\
     F(5)&=&0,1+\frac{5-2}{6-2}\cdot0,4=0,1+0,3=0,4\\
     F(5)&=&0,1+\frac{5-2}{6-2}\cdot0,4=0,1+0,3=0,4\\
     F(16)&=&0,8+\frac{16-12}{20-12}\cdot0,2=0,8+0,1=0,9\end{aligned}</math> <math>F(5\leq X\leq16)=F(16)-F(15)=0,9-0,4=0,5</math><br />
     F(16)&=&0,8+\frac{16-12}{20-12}\cdot0,2=0,8+0,1=0,9\end{align}</math> <math>F(5\leq X\leq16)=F(16)-F(15)=0,9-0,4=0,5</math><br />
<math>H(5\leq X\leq16)=F(5\leq X\leq16)\cdot110=0,5\cdot110=55</math><br />
<math>H(5\leq X\leq16)=F(5\leq X\leq16)\cdot110=0,5\cdot110=55</math><br />
<br />
<br />
Zeile 1.560: Zeile 1.462:
Berechnung von <math>f(.)</math>:<math>f(x_j)=\hat{f}(x_j)\cdot(x_j^o-x_j^u)</math>
Berechnung von <math>f(.)</math>:<math>f(x_j)=\hat{f}(x_j)\cdot(x_j^o-x_j^u)</math>


{|
{|class="wikitable"
|align="right"| Internetstunden
|align="right"| Internetstunden
|align="right"|
|align="right"|
Zeile 1.617: Zeile 1.519:




{|
{|class="wikitable"
|align="right"| Wohnfläche (m<math>^2</math>)
|align="right"| Wohnfläche (m<math>^2</math>)
|align="right"|
|align="right"|
Zeile 1.677: Zeile 1.579:
===Kaufkurs der Aktien===
===Kaufkurs der Aktien===


<math>\begin{aligned}
<math>\begin{align}
\overline{x}_H = \frac{\displaystyle\sum_{j=1}^{k}g_j}{\displaystyle\sum_{j=1}^k\frac{g_j}{x_j}} &= \frac{45000+84000+3600+14000}{\displaystyle\frac{45000}{500}+\frac{84000}{600}+\frac{3600}{400}+\frac{14000}{700}} \\
\overline{x}_H = \frac{\displaystyle\sum_{j=1}^{k}g_j}{\displaystyle\sum_{j=1}^k\frac{g_j}{x_j}} &= \frac{45000+84000+3600+14000}{\displaystyle\frac{45000}{500}+\frac{84000}{600}+\frac{3600}{400}+\frac{14000}{700}} \\
&= \frac{146600}{90+140+9+20} \\
&= \frac{146600}{90+140+9+20} \\
&=\frac{146600}{259}=566,02\end{aligned}</math>
&=\frac{146600}{259}=566,02\end{align}</math>


oder<math>\overline{x}=\frac{1}{n}\sum_{j=1}^kx_jh(x_j)=\frac{500\cdot90+600\cdot140+400\cdot9+700\cdot20}{90+140+9+20}=\frac{146600}{259}=566,02</math>
oder<math>\overline{x}=\frac{1}{n}\sum_{j=1}^kx_jh(x_j)=\frac{500\cdot90+600\cdot140+400\cdot9+700\cdot20}{90+140+9+20}=\frac{146600}{259}=566,02</math>
===Koeffizienten Vergleich===
# H) Median
# F) Korr. Kontingenzkoeffizient, K) Quadratische Kontingenz <math>\chi^2</math>
# D) Interquartilsabstand
# B) Bravais–Pearson KK, D) IQR, G) Kovarianz, L) Spannweite, O) Standardabweichung, P) Varianz
===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>


===Körperschaftssteueraufkommen===
===Körperschaftssteueraufkommen===


Berechnung der gepoolten Varianz; dafür ist der Gesamtmittelwert erforderlich <math>\begin{aligned}
Berechnung der gepoolten Varianz; dafür ist der Gesamtmittelwert erforderlich <math>\begin{align}
   \overline{x}&=&\frac{1}{n}\sum_{p=1}^r\overline{x}_pn_p\\
   \overline{x}&=&\frac{1}{n}\sum_{p=1}^r\overline{x}_pn_p\\
   &=&\frac{1}{10000}(100\cdot9500+9500\cdot100+300\cdot200+100\cdot400)=\frac{2000000}{10000}=200\\ \\
   &=&\frac{1}{10000}(100\cdot9500+9500\cdot100+300\cdot200+100\cdot400)=\frac{2000000}{10000}=200\\ \\
Zeile 1.713: Zeile 1.596:
     &=&(10000+6080+300+625)+(864900+9500+0+400)=891805\\ \\
     &=&(10000+6080+300+625)+(864900+9500+0+400)=891805\\ \\
   \sqrt{s^2}&=&\sqrt{891805}=944,3543\approx944
   \sqrt{s^2}&=&\sqrt{891805}=944,3543\approx944
  \end{aligned}</math>
  \end{align}</math>


===Kontrollzeiten===
===Kontrollzeiten===


X: Kontrollzeit pro Stück; Verhältniszahl. Die Bestandsmasse, über die zu mitteln ist, sind somit die produzierten Stück und nicht die Arbeiterinnen. Als zusätzliche Informationen sind jedoch nicht die produzierten Stück (Zusatzinformation zum Nenner des Merkmals), sondern die gesamte Kontrollzeit von 8 Stunden (Zusatzinformation zum Zähler von X) gegeben, die für alle Arbeiterinnen gleich ist. Anwendung des einfachen harmonischen Mittels:<br />
X: Kontrollzeit pro Stück; Verhältniszahl. Die Bestandsmasse, über die zu mitteln ist, sind somit die produzierten Stück und nicht die Arbeiterinnen. Als zusätzliche Informationen sind jedoch nicht die produzierten Stück (Zusatzinformation zum Nenner des Merkmals), sondern die gesamte Kontrollzeit von 8 Stunden (Zusatzinformation zum Zähler von X) gegeben, die für alle Arbeiterinnen gleich ist. Anwendung des einfachen harmonischen Mittels:<br />
<math>\begin{aligned}
<math>\begin{align}
\overline{x}_H &=\frac{\displaystyle n}{\displaystyle\sum_{i=1}^n\frac{\displaystyle1}{\displaystyle x_i}} =\frac{6}{\displaystyle\frac{1}{0,2}+\frac{1}{0,4}+\frac{1}{0,8}+\frac{1}{0,5}+\frac{1}{0,5}+\frac{1}{0,8}}\vspace{0,5cm}\\
\overline{x}_H &=\frac{\displaystyle n}{\displaystyle\sum_{i=1}^n\frac{\displaystyle1}{\displaystyle x_i}} =\frac{6}{\displaystyle\frac{1}{0,2}+\frac{1}{0,4}+\frac{1}{0,8}+\frac{1}{0,5}+\frac{1}{0,5}+\frac{1}{0,8}}\\
&= \frac{6}{5+2,5+1,25+2+2+1,25} \\
&= \frac{6}{5+2,5+1,25+2+2+1,25} \\
&=\frac{6}{14}= 0,4285\approx0,429 \mbox{ min/Stück}\end{aligned}</math> Es können jedoch auch die von den einzelnen Arbeiterinnen in den acht Stunden kontrollierten Stückzahlen aus der Tabelle ermittelt werden, die die absoluten Häufigkeiten für die Berechnung des arithmetischen Mittels darstellen (2400,1200,600,960,960,600). Dann Anwendung des gewogenen arithmetischen Mittels:<br />
&=\frac{6}{14}= 0,4285\approx0,429 \mbox{ min/Stück}\end{align}</math> Es können jedoch auch die von den einzelnen Arbeiterinnen in den acht Stunden kontrollierten Stückzahlen aus der Tabelle ermittelt werden, die die absoluten Häufigkeiten für die Berechnung des arithmetischen Mittels darstellen (2400,1200,600,960,960,600). Dann Anwendung des gewogenen arithmetischen Mittels:<br />
<math>\overline{x}=(6\cdot480)/6720=2880/6720=0,4285\approx0,429\mbox{ min/Stück}</math>
<math>\overline{x}=(6\cdot480)/6720=2880/6720=0,4285\approx0,429\mbox{ min/Stück}</math>


Zeile 1.743: Zeile 1.626:
<ul>
<ul>
<li><p><math>X</math>:“Aufwand für das Studium (in Stunden)”; kardinalskaliert</p></li>
<li><p><math>X</math>:“Aufwand für das Studium (in Stunden)”; kardinalskaliert</p></li>
<li>{|
<li>
{|class="wikitable"
!align="right"| <math>x_{j}^{u} \leq x_{j}<x_{j}^{o}</math>
!align="right"| <math>x_{j}^{u} \leq x_{j}<x_{j}^{o}</math>
!align="right"| <math>x_{j}</math>
!align="right"| <math>x_{j}</math>
Zeile 1.787: Zeile 1.671:
===Lineares Streuungsmaß===
===Lineares Streuungsmaß===


<math>\begin{aligned}
<math>\begin{align}
X_Z &=& 17; d = (1/n)\sum_{i=1}^n|x_i - x_Z| ;\\ 8 &=& (1/5)(|3-17|+|7-17|+|17-17|+|19-17|+|x_5-17|)\\ \Leftrightarrow 40 &=& 14+10+0+2+x_5-17  
X_Z &=& 17; d = (1/n)\sum_{i=1}^n|x_i - x_Z| ;\\ 8 &=& (1/5)(|3-17|+|7-17|+|17-17|+|19-17|+|x_5-17|)\\ \Leftrightarrow 40 &=& 14+10+0+2+x_5-17  
\\ \Leftrightarrow x_5 &=& 31\end{aligned}</math>
\\ \Leftrightarrow x_5 &=& 31\end{align}</math>


===Maschinen===
===Maschinen===
Zeile 1.795: Zeile 1.679:
<math>v_{Fiat}</math> = 0,05; <math>v_{Mercedes}</math> = 0,02
<math>v_{Fiat}</math> = 0,05; <math>v_{Mercedes}</math> = 0,02


===Mensaessen===
===Miete und Wohnfläche===


Es sei <math>R_E</math> die Preis/Leistungs–Rangzahl von Eintopf und <math>R_1</math> die von Essen 1.<br />
<math>s_{xy}=\displaystyle\frac{1}{n}\sum x_iy_i-\overline{x}\cdot\overline{y}</math><br />
Fall A: <math>R_E=1</math>, <math>R_1=4</math><br />
<math>r_s=1-\frac{6\sum d_i^2}{n(n^2-1)}=1-\frac{6\cdot(0+1+9+9+9+4)}{6\cdot35}=1-\frac{32}{35}=0,085714>0</math><br />
Fall B: <math>R_E=4</math>, <math>R_1=1</math><br />
<math>r_s=1-\frac{6\sum d_i^2}{n(n^2-1)}=1-\frac{6\cdot(9+16+9+9+9+4)}{6\cdot35}=1-\frac{56}{35}=-0,6<0</math>
 
===Merkmalsausprägungen===
 
* sachliches Kriterium: Beteiligung am Erwerbsleben - auf Erwerbstätige (festgelegt).
* örtliches Kriterium: Großstadt K in der Bundesrepublik Deutschland.
* zeitliches Kriterium: März .
 
===Miete und Wohnfläche===
 
<math>s_{xy}=\displaystyle\frac{1}{n}\sum x_iy_i-\overline{x}\cdot\overline{y}</math><br />
<math>\overline{x}=\displaystyle\frac{3\cdot40+60+2\cdot80+4\cdot90}{10}=\frac{700}{10}=70</math><br />
<math>\overline{x}=\displaystyle\frac{3\cdot40+60+2\cdot80+4\cdot90}{10}=\frac{700}{10}=70</math><br />
<math>\overline{y}=\displaystyle\frac{3\cdot12+15+9+5\cdot10}{10}=\frac{110}{10}=11</math><br />
<math>\overline{y}=\displaystyle\frac{3\cdot12+15+9+5\cdot10}{10}=\frac{110}{10}=11</math><br />
Zeile 1.831: Zeile 1.701:
<math>x_{0,5}</math> = 8,5403 Monate/Wohnungseinheit<br />
<math>x_{0,5}</math> = 8,5403 Monate/Wohnungseinheit<br />
<math>x_{D}</math> = 7,3846 Monate/Wohnungseinheit<br />
<math>x_{D}</math> = 7,3846 Monate/Wohnungseinheit<br />
===Old Faithful===
Variable <math>X</math>: Dauer einer Eruption (in Minuten)<br />
Variable <math>Y</math>: Zeit zwischen zwei Eruptionen (in Minuten)<br />
Beide Variablen sind metrischen Skalenniveaus<br />
<math>\rightarrow</math> Bravais–Pearson–Korrelationskoeffizient.
<math>\begin{aligned}
\sum_ix_i&=&26,9\quad\sum_ix_i^2=100,53\\
\quad\sum_iy_i&=&587\quad\sum_iy_i^2=45131\\
\quad\sum_i&x_iy_i&=2114,6\\
\end{aligned}</math>
<math>\begin{aligned}
  r_{yx}&=&\frac{\displaystyle n\sum_i^nx_iy_i-\sum_{i=1}^nx_i\sum_i^ny_i}{\displaystyle\sqrt{\left(n\sum_{i=1}^nx_i^2-\sum_{i=1}^nx_i\sum_{i=1}^nx_i\right)\left(n\sum_{i=1}^ny_i^2-\sum_{i=1}^ny_i\sum_{i=1}^ny_i\right)}}\\
  &=& 0,97727
\end{aligned}</math>


===Perlenkette===
===Perlenkette===


<ul>
<ul>
<li>{|
<li>
{|class="wikitable"
!align="right"| Durchmesser
!align="right"| Durchmesser
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
Zeile 1.899: Zeile 1.753:
<math>s_{1}^{2}</math> = 45 693; <math>s_{1}</math> = 213,759; <math>v_{1}</math> = 0,086<br />
<math>s_{1}^{2}</math> = 45 693; <math>s_{1}</math> = 213,759; <math>v_{1}</math> = 0,086<br />
<math>s_{2}^{2}</math> = 4848,75; <math>s_{2}</math> = 69,633; <math>v_{2}</math> = 0,02467<br />
<math>s_{2}^{2}</math> = 4848,75; <math>s_{2}</math> = 69,633; <math>v_{2}</math> = 0,02467<br />
<math>s_{3}^{2}</math> = 12 032,4; <math>s_{3}</math> = 109,692; <math>v_{3}</math> = 0,04441 <math>\begin{aligned}
<math>s_{3}^{2}</math> = 12 032,4; <math>s_{3}</math> = 109,692; <math>v_{3}</math> = 0,04441 <math>\begin{align}
s ^{2}&= \sum\limits_{l=1} ^3\dfrac{n_{l}}{n}s_{l} ^{2}+ \sum\limits
s ^{2}&= \sum\limits_{l=1} ^3\dfrac{n_{l}}{n}s_{l} ^{2}+ \sum\limits
       _{l=1} ^3\dfrac{n_{l}}{n}(\overline{x}_{l}- \overline{x}) ^{2} \\
       _{l=1} ^3\dfrac{n_{l}}{n}(\overline{x}_{l}- \overline{x}) ^{2} \\
Zeile 1.908: Zeile 1.762:
     \\
     \\
     s&= 215,88 \text{ EUR;} \\
     s&= 215,88 \text{ EUR;} \\
     v&= 0,08396\end{aligned}</math>
     v&= 0,08396\end{align}</math>


===Reinigungsunternehmen - Teil I===
===Reinigungsunternehmen - Teil I===
Zeile 1.917: Zeile 1.771:
* <math>\overline{x}</math> = 2571,2 EUR; <math>x_{0,5}</math> = 2546 EUR.
* <math>\overline{x}</math> = 2571,2 EUR; <math>x_{0,5}</math> = 2546 EUR.


===Relationen der Merkmalsausprägungen===
===Sanatorium===


Da Relationen angegeben sind, sind die beiden Merkmale <math>X</math> und <math>Y</math> ordinal skaliert; Der Spearman’sche Rangkorrelationskoeffizient ist ein geeignetes Maß
<ul>
<li><p>Spearman’scher Rangkorrelationsoeffizient <math>r_{S}=  1- \frac{6\sum_{i=1}^n d_{i}^2}{n(n^2-1)},\quad
\text{wobei:}\quad
  d_i = \text{Rang } x_i -  \text{Rang }  y_i</math></p>
<p>Zusammenhang zwischen Gewicht und Laufleistung:</p>


{|
{|class="wikitable
! i
! Platzierung Y
!align="right"| 1
! Gewicht X
!align="right"| 2
! Rang Gewicht
!align="right"| 3
! Differenz²
!align="right"| 4
|-
!align="right"| 5
|align="right"|1
|align="right"|70
|align="right"|2
|align="right"|1
|-
|align="right"|2  
|align="right"|60
|align="right"|1
|align="right"|1
|-
|-
| <math>x_i</math>
|align="right"|3  
|align="right"| 1
|align="right"|80
|align="right"| 3
|align="right"|6
|align="right"| 5
|align="right"|9
|align="right"| 2
|align="right"| 4
|-
|-
| <math>y_i</math>
|align="right"|4
|align="right"| 3
|align="right"|77
|align="right"| 1
|align="right"|3
|align="right"| 4
|align="right"|1
|align="right"| 2
|align="right"| 5
|-
|-
| <math>d_i</math>
|align="right"|5
|align="right"| 2
|align="right"|82
|align="right"| 2
|align="right"|8
|align="right"| 1
|align="right"|9
|align="right"| 0
|-
|align="right"| 1
|align="right"|6
|align="right"|81
|align="right"|7
|align="right"|1
|-
|align="right"|7
|align="right"|78
|align="right"|4
|align="right"|9
|-
|align="right"|8
|align="right"|100
|align="right"|10
|align="right"|4
|-
|align="right"|9
|align="right"|83
|align="right"|9
|align="right"|0
|-
|align="right"|10
|align="right"|110
|align="right"|11
|align="right"|1
|-
|align="right"|11
|align="right"|79
|align="right"|5
|align="right"|36
|}
|}


<math>r_s=1-\frac{\displaystyle6\sum_{i=1}^nd_i^2}{\displaystyle n(n^2-1)}=1-\frac{\displaystyle6\cdot10}{\displaystyle5\cdot(25-1)}=0,5</math><br />
<p><math>\begin{align}
===Sanatorium===
 
<ul>
<li><p>Spearman’scher Rangkorrelationsoeffizient <math>r_{S}=  1- \frac{6\sum_{i=1}^n d_{i}^2}{n(n^2-1)},\quad
\text{wobei:}\quad
  d_i = \text{Rang } x_i -  \text{Rang }  y_i</math></p>
<p>Zusammenhang zwischen Gewicht und Laufleistung:</p>
<p><span>|S|S|S|S|</span> &amp;<span>Gewicht <math>X</math></span>&amp;<span>Rang Gewicht</span>&amp;<span>Differenz<math>^2</math></span><br />
1&amp;70 &amp; 2 &amp; 1<br />
2&amp;60&amp; 1 &amp; 1<br />
3&amp;80&amp;6 &amp; 9<br />
4&amp;77&amp; 3&amp; 1<br />
5&amp;82&amp; 8&amp;9<br />
6&amp;81&amp; 7&amp;1<br />
7&amp;78&amp;4&amp;9<br />
8&amp;100&amp;10&amp;4<br />
9&amp;83&amp;9&amp;0<br />
10&amp;110&amp;11&amp;1<br />
11&amp;79&amp;5&amp;36<br />
</p>
<p><math>\begin{aligned}
   \sum_{i=1}^n d_i^2  &= 1+1+9+1+9+1+9+4+0+1+36\\
   \sum_{i=1}^n d_i^2  &= 1+1+9+1+9+1+9+4+0+1+36\\
         &= 72\\\end{aligned}</math></p>
         &= 72\\\end{align}</math></p>
<p><math>r_{S}=  1- \frac{6\cdot72}{11(11^2 -1)}=0,6727</math></p></li>
<p><math>r_{S}=  1- \frac{6\cdot72}{11(11^2 -1)}=0,6727</math></p></li>
<li><p>a) Median für nicht klassierte Daten,<math> n</math> ungerade <math>x_{Z}= x_{0.5}=x_{(\frac{n+1}{2})}=x_6=80 \text{ kg }</math></p></li>
<li><p>a) Median für nicht klassierte Daten,<math> n</math> ungerade <math>x_{Z}= x_{0.5}=x_{(\frac{n+1}{2})}=x_6=80 \text{ kg }</math></p></li>
<li><p>Quadratisches Streuungsmaßim Bezug auf Median</p>
<li><p>Quadratisches Streuungsmaßim Bezug auf Median</p>
<p><math>\begin{aligned}
<p><math>\begin{align}
  MQ(x_{Z})&= MQ(x_{0,5}) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n  (x_i - x_{0,5})^2\\ &=((70-80)^2+(60-80)^2+(80-80)^2\\&+(77-80)^2+(82-80)^2+(81-80)^2\\&+(78-80)^2+(100-80)^2+(83-80)^2\\&+(110-80)^2+(79-80)^2)\cdot\frac{1}{11} \\
  MQ(x_{Z})&= MQ(x_{0,5}) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n  (x_i - x_{0,5})^2\\ &=((70-80)^2+(60-80)^2+(80-80)^2\\&+(77-80)^2+(82-80)^2+(81-80)^2\\&+(78-80)^2+(100-80)^2+(83-80)^2\\&+(110-80)^2+(79-80)^2)\cdot\frac{1}{11} \\
&= \frac{1828}{11} = 166,18\\\end{aligned}</math></p></li>
&= \frac{1828}{11} = 166,18\\\end{align}</math></p></li>
<li><p>Kleiner, da die Varianz ein Streuungsmaß in Bezug auf das arithmetische Mittel ist. Das arithmetische Mittel minimiert die mittlere quadratische Abweichung.</p></li>
<li><p>Kleiner, da die Varianz ein Streuungsmaß in Bezug auf das arithmetische Mittel ist. Das arithmetische Mittel minimiert die mittlere quadratische Abweichung.</p></li>
<li><p>Durchschnittsgeschindigkeit der Frauen?</p>
<li><p>Durchschnittsgeschindigkeit der Frauen?</p>
Zeile 1.989: Zeile 1.858:
<p>Insgesamt wurden <math>100</math>m gelaufen, <math>50</math>m mit <math>2</math>m/s und <math>50</math>m mit <math>4</math>m/s. Kann auch wie eine Frau betrachtet werden die erst <math>50</math>m langsamer und dann <math>50</math>m schneller läuft.<br />
<p>Insgesamt wurden <math>100</math>m gelaufen, <math>50</math>m mit <math>2</math>m/s und <math>50</math>m mit <math>4</math>m/s. Kann auch wie eine Frau betrachtet werden die erst <math>50</math>m langsamer und dann <math>50</math>m schneller läuft.<br />
Harmonisches Mittel:</p>
Harmonisches Mittel:</p>
<p><math>\begin{aligned}
<p><math>\begin{align}
     \overline{x}_{H}&=  \frac{50m+50m}{\frac{50m}{2m\slash s} +\frac{50m}{4m\slash s}} = \frac{100m}{25s +12,5s }\\
     \overline{x}_{H}&=  \frac{50m+50m}{\frac{50m}{2m / s} +\frac{50m}{4m / s}} = \frac{100m}{25s +12,5s }\\
       &=\frac{100m}{37,5s}=2,667  m\slash s\\
       &=\frac{100m}{37,5s}=2,667  m / s\\
   \end{aligned}</math></p></li></ul>
   \end{align}</math></p></li></ul>


===Schafzucht Teil - II===
===Schafzucht Teil - II===
Zeile 2.007: Zeile 1.876:
===Schafzucht - Teil I===
===Schafzucht - Teil I===


Wir berechnen das harmonische Mittel. Von den in der Vorlesung präsentierten Formeln wählen wir die folgende, weil der Lohn im '''Verhältnis''' zur Leistung gegeben ist: <math>\overline{x}_H = \dfrac{\sum_{j=1}^{k}g_j}{\sum_{j=1}^{k}\dfrac{g_j}{x_j}},</math> wobei <math>g_1</math> die Lohnsumme für die Irischen Arbeiter und <math>g_2</math> die Lohnsumme für die einheimischen Arbeiter darstellt. Das bedeutet hier, dass <math>g_1 =285</math> und <math>g_2 =260</math>, und <math>x_1=15</math> den Lohn für die Irischen Arbeiter in Pfund pro Kilogramm und <math>x_2=20</math> den Lohn für die einheimischen Arbeiter darstellt. Damit ergibt sich für das harmonische Mittel: <math>\begin{aligned}
Wir berechnen das harmonische Mittel. Von den in der Vorlesung präsentierten Formeln wählen wir die folgende, weil der Lohn im '''Verhältnis''' zur Leistung gegeben ist: <math>\overline{x}_H = \dfrac{\sum_{j=1}^{k}g_j}{\sum_{j=1}^{k}\dfrac{g_j}{x_j}},</math> wobei <math>g_1</math> die Lohnsumme für die Irischen Arbeiter und <math>g_2</math> die Lohnsumme für die einheimischen Arbeiter darstellt. Das bedeutet hier, dass <math>g_1 =285</math> und <math>g_2 =260</math>, und <math>x_1=15</math> den Lohn für die Irischen Arbeiter in Pfund pro Kilogramm und <math>x_2=20</math> den Lohn für die einheimischen Arbeiter darstellt. Damit ergibt sich für das harmonische Mittel: <math>\begin{align}
\overline{x}_H &= \dfrac{\sum_{j=1}^{k}g_j}{\sum_{j=1}^{k}\dfrac{g_j}{x_j}}\\
\overline{x}_H &= \dfrac{\sum_{j=1}^{k}g_j}{\sum_{j=1}^{k}\dfrac{g_j}{x_j}}\\
                 &= \dfrac{285+ 260}{\dfrac{285}{15}+\dfrac{260}{20}}\\
                 &= \dfrac{285+ 260}{\dfrac{285}{15}+\dfrac{260}{20}}\\
                 &= \dfrac{545}{19+13}=17,03 \dfrac{\text{Pfund} }{\text{kg}}\end{aligned}</math>
                 &= \dfrac{545}{19+13}=17,03 \dfrac{\text{Pfund} }{\text{kg}}\end{align}</math>


===Schulbezirke===
===Schulbezirke===
Zeile 2.017: Zeile 1.886:
Für Variable <math>Y</math>: <math>Y=\mbox{metrisch, alle außer Modus}</math>
Für Variable <math>Y</math>: <math>Y=\mbox{metrisch, alle außer Modus}</math>


===Skalierung===


{|
| nominalskaliert
| Geschlecht, Postleitzahl,
|-
|


| abonnierten Zeitungen,
|-
|


| Nationalität ,
===Streuungsmaß===
|-
|


| Freizeitbeschäftigung,
* Begründung:<br />
|-
Gegeben <math>n=50</math> Elemente, <math>k=2</math><br />
|
<math>K(50;2)=1225</math>
* metrisch (kardinal) skalierte Merkmale


| Rückennummern von Fußsballspielern,
===Tägliche Arbeitswege - Teil II===
|-
|


| Familienstand, erlernter Beruf,
* <math>x_{0,25}</math> = 4; <math>x_{0,75}</math> = 22,5; <math>QA</math> = 18,5 km
|-
* <math>x_{Z}</math> = 10,4286 km; <math>d</math> = 9,53 km
|


| Todesursache, Studienfach,
===Tägliche Arbeitswege - Teil I===
|-
|


| Augenfarbe, Wohnsitz,
<ul>
<li><p>Beschäftigter; Anfahrtsweg (in km) pro Beschäftigter; kardinalskaliert<br />
</p></li>
<li>{|class="wikitable"
!align="right"| Anfahrtsweg
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>f(x_{j})</math>
!align="right"| <math>F(x_{j})</math>
!align="right"| <math>f_K(x_{
j})</math>
|-
|-
|
|align="right"| 0 - 1
 
|align="right"| 7
| Telefonnummer,
|align="right"| 0,07
|align="right"| 0,07
|align="right"| 0,07
|-
|-
|
|align="right"| 1 - 5
 
|align="right"| 24
| Rechtsform einer Unternehmung ,
|align="right"| 0,24
|-
|align="right"| 0,31
|
|align="right"| 0,06
 
| Finanzierung des Studiums
|-
|-
| ordinalskaliert
|align="right"| 5 - 15
| Schulnote, Betriebsgröenklasse,
|align="right"| 35
|align="right"| 0,35
|align="right"| 0,66
|align="right"| 0,035
|-
|-
|
|align="right"| 15 - 30
 
|align="right"| 18
| Militärdienstgrad, Windstärke,
|align="right"| 0,18
|align="right"| 0,84
|align="right"| 0,012
|-
|-
|
|align="right"| 30 - 50
|align="right"| 16
|align="right"| 0,16
|align="right"| 1,00
|align="right"| 0,008
|}
</li>
<li><p><math>\overline{x}</math> = 14,705 km</p></li>
<li><p><math>x_{D}</math> = 0,875 km; Modus</p></li>
<li><p><math>x_{0,5}</math> = 10,4286 km</p></li>
<li><p><math>x_{0,05}</math> = 0,7143 km; <math>x_{0,25}</math> = 4 km; <math>x_{0,75}</math> = 22,5 km; <math>x_{0,9}</math> = 37,5 km</p></li></ul>


| Schwierigkeitsgrad einer Klettertour,
===Tarifverhandlungen===
|-
|


| Tarifklassen bei der Kfz-Haftpflicht,
X: Jahresbruttolohn vor der Tarifverhandlung, Y:Jahresbruttolohn nach der Tarifverhandlung; <math>\overline{x} = 21200\mbox{ EUR}</math> <math>\overline{y} = \frac{\sum_{i=1}^{n} y_i}{n} = \frac{\sum_{i=1}^{n_1}(a_1+bx_i)+\sum_{i=n_1+1}^{n_2}(a_2+bx_i)}{n} = \frac{n_1a_1+n_2a_2}{n}+b\overline{x}</math><br />
|-
<math>n_1=4000, n_2=16000, n=20000, a_1=200, a_2=0, b=1,05; \overline{y}=4000\cdot 200/20000+1,05\cdot 21200=40+22260=22300</math> EUR
|


| Güteklasse, Handelsklasse bei Obst,
===Tekolom und IBBM - Teil I===
|-
|


| Aggressivität, Intelligenz,
<math>X=\mbox{Kurs der Tekolom--Aktie}</math>, <math>Y=\mbox{Kurs der IBBM--Aktie}</math>,<br />
|-
relative Häufigkeiten: <math>f_1=73/365=0,2</math>; <math>f_2=146/365=0,4</math>; <math>f_3=146/365=0,4</math><br />
|
<math>\overline{x}=\sum f_ix_i</math>, <math>\overline{y}=\sum f_iy_i</math>, <math>s^2_X=\sum f_i(x_i-\overline{x})^2</math>, <math>s^2_Y=\sum f_i(y_i-\overline{y})^2</math>,<br />
<math>s_{XY}=\sum f_i(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})</math><br />
<math>\overline{x}=41</math>, <math>\overline{y}=126</math>, <math>s^2_X=14</math>, <math>s^2_Y=14</math>, <math>s_{XY}=4</math>, <math>\rho=\displaystyle\frac{s_{XY}}{s_Xs_Y}=0,28571</math>


| sozialer Status
===Telefonanbieter===
|-
| metrisch skaliert/
| Temperatur in <span>Celsius</span>,
|-
| Intervallskala
| Normabweichung, Geburtsjahrgang,
|-
|


| Breitengrade der Erde
<math>\overline{x}_H=\displaystyle\frac{\mbox{Gesamtsumme}}{\mbox{Gesamtdauer}}=\displaystyle\frac{78,75}{525}=0,15</math><br />
|-
===Telefon–Interviews===
| metrisch skaliert/
| Körpergröße,
|-
| Verhältnisskala
| Länge eines Werkstückes,
|-
|


| Wahlergebnis einer Partei,
<math>10 Minuten|Freizeit =0,48</math> EUR, 18 Interviews<br />
|-
<math>\text{ } \qquad 10\cdot60 Sek. =600/150=4  Einheiten \cdot12=48 Cent</math><br />
|
<math>10  Minuten|Tag=0,84</math> EUR, 10 Interviews<br />
<math>\text{ } \qquad 10\cdot60 Sek. =600/90=6,\overline{66} Einheiten \rightarrow 7\cdot12=84  Cent</math><br />
<math>20 Minuten|Freizeit =0,96</math> EUR, 11 Interviews<br />
<math>\text{ } \qquad 20\cdot60  Sek.=1200/150=8  Einheiten \cdot12=96  Cent </math><br />
<math>20  Minuten|Tag =1,68</math> EUR, 20 Interviews<br />
<math>\text{ } \qquad 20\cdot60  Sek.=1200/90=13,\overline{33} Einheiten \rightarrow14\cdot12=168  Cent </math><br />
<math>\overline{X}=(18\cdot0,48+10\cdot0,84+11\cdot0,96+20\cdot1,68)/59=1,037</math>


| Fahrpreise, Geschwindigkeit,
===Tennis Turniere===
|-
|


| Kraftstoffverbrauch eines PKW auf 100 km,
<ul>
<li><p><math>X</math>: “Anzahl der pro Turnier bis zum Ausscheiden gespielten Runden”; kardinalskaliert, diskret</p></li>
<li>
{|class="wikitable"
!align="right"| <math>x_{j}</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>f(x_{j})</math>
!align="right"| <math>F(x)</math>
|-
|-
|
|align="right"| 1
 
|align="right"| 10
| Preis einer Ware, Lebensalter,
|align="right"| 0,25
|align="right"| 0,25
|-
|-
|
|align="right"| 2
 
|align="right"| 16
| Einkommen, Jahresumsatz,
|align="right"| 0,40
|align="right"| 0,65
|-
|-
|
|align="right"| 4
 
|align="right"| 6
| Grundstücksgröße,
|align="right"| 0,15
|align="right"| 0,80
|-
|-
|
|align="right"| 5
 
|align="right"| 6
| Produktionsdauer
|align="right"| 0,15
|align="right"| 0,95
|-
|-
| metrisch skaliert/
|align="right"| 6
| Kinderzahl, Bücherbestand einer Bibliothek,
|align="right"| 2
|align="right"| 0,05
|align="right"| 1,00
|-
|-
| Absolutskala
|align="right"| Summe
| Seitenzahl eines Buches,
|align="right"| 40
|-
|align="right"| 1,00
|
|align="right"|


| Semesterzahl, Klausurpunkte
|}
|}
</li>
<li><p>Treppenfunktion</p></li>
<li><p>65 %</p></li>
<li><p>20 %</p></li>
<li><p>30 Turnieren</p></li>
<li><p>4. Runde</p></li>
<li><p>2. Runde</p></li>
<li><p><math>F(7)</math> = 1; d.h. jedes Turnier ging nur über 6 Runden; daher konnte B.B. niemals in eine 7. Runde gelangen, er war also in 100 % aller Turniere in Runde 7 (=x) ausgeschieden.</p></li></ul>


===Sportveranstaltungen===
===Walzabteilung===


* <math>\chi^{2}</math> = 14,4797; <math>C</math> = 0,2146; <math>C_{korr}</math> = 0,3035
X = “Bearbeitungszeit in sec./Stück)”;<br />
* <math>\chi^{2}</math> = 0
Y = “hergestellte Stück pro Stunde”
* <math>\chi^{2}</math> = 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.


===Stellung im Beruf===
* a) Man berechnet das harmonische Mittel wie folgt: <math>\begin{align}
 
\overline{x}_{H} &= \dfrac{n}{\sum_{i=1}^{n} \cdot \dfrac{1}{x_i}} \\
<ul>
                &= \dfrac{4}{\dfrac{1}{20} + \dfrac{1}{30} + \dfrac{1}{60} + \dfrac{1}{60}} \\
<li><p> <br />
                &= 34,286 \text{ sec./Stück}\end{align}</math> b) Man berechnet das arithmetische Mittel wie folgt: <math>\begin{align}
</p>
\overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
{|
            &= \dfrac{1}{2000} \cdot (1000 \cdot 20 + 500 \cdot 30 + 300 \cdot 60 + 200 \cdot 60) \\
| Geschlecht
            &= 32,5 \text{ sec./Stück}\end{align}</math>
|align="right"|
* a)
* Zuerst errechnet man die jeweils pro Stunde produzierten Einheiten pro Arbeiter wie folgt: <math>\begin{align}
\text{A produziert} \dfrac{3600 \text{ sec}}{20 \text{ sec}} &= 180 \text{ Stück pro Stunde} \\
\text{B produziert} \dfrac{3600 \text{ sec}}{30 \text{ sec}} &= 120 \text{ Stück pro Stunde} \\
\text{C und D produzieren jeweils} \dfrac{3600 \text{ sec}}{60 \text{ sec}} &= 60 \text{ Stück pro Stunde}\end{align}</math>
* Anschließend wird das arithmetische Mittel berechnet: <math>\begin{align}
\overline{y} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
            &= \dfrac{1}{4} \cdot (180 + 120 + 60 + 60) \\
            &= 105 \text{ Stück/h}\end{align}</math> b) Das harmonische Mittel wird errechnet: <math>\begin{align}
\overline{y}_{H} &= \dfrac{n}{\sum_{i=1}^{n} \cdot \dfrac{1}{x_i}} \\
&= \dfrac{2000}{\dfrac{1000}{180} + \dfrac{500}{120} + \dfrac{300}{60} + \dfrac{200}{60}} \\
&= 110,77 \text{ Stück/h}\end{align}</math>


|align="right"| RV
===Wanderer===
|align="right"|


|align="right"|
<math>\overline{x}_{H}</math> = 4,8 km/h


|-
===WM–Berichterstattung===
|


|align="right"| Beamte(r)
<ul>
|align="right"| Angestellte(r)
<li><p><math>X</math>: “Fernsehkonsum (in Std.) während der letzten Fußball-WM” kardinalskaliert, diskret</p></li>
|align="right"| Arbeiter(in)
<li>
|align="right"| Geschlecht
{|class="wikitable"
!align="right"| <math>x_{j}</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>f(x_{j})</math>
!align="right"| <math>F(x)</math>
|-
|-
| weiblich
|align="right"| 0
|align="right"| 15
|align="right"| 1
|align="right"| 20
|align="right"| 0,05
|align="right"| 5
|align="right"| 0,05
|align="right"| 40
|-
|-
| männlich
|align="right"| 1
|align="right"| 10
|align="right"| 2
|align="right"| 30
|align="right"| 0,10
|align="right"| 20
|align="right"| 0,15
|align="right"| 60
|-
|-
| RV Beruf
|align="right"| 2
|align="right"| 25
|align="right"| 8
|align="right"| 50
|align="right"| 0,40
|align="right"| 25
|align="right"| 0,55
|align="right"| n=100
|}
</li>
<li><p>Bedingte Verteilung <math>f(y_{j}|x_{1})</math><br />
</p>
{|
|
 
| Beamte
| Angestellte
| Arbeiter
|-
|-
| w
|align="right"| 3
| 0,375
|align="right"| 4
| 0,5
|align="right"| 0,20
| 0,125
|align="right"| 0,75
|}
</li>
<li><p>Bedingte Verteilung <math>f(x_{i}|y_{2})</math><br />
</p>
{|
|
 
| Angestellte
|-
|-
| w
|align="right"| 4
| 0,4
|align="right"| 5
|align="right"| 0,25
|align="right"| 1,00
|-
|-
| m
|align="right"| Summe
| 0,6
|align="right"| 20
|align="right"| 1,00
|align="right"|
 
|}
|}
</li>
</li>
<li><p>Die Merkmale sind nicht unabhängig, da z.B. <math>h_{11}
<li><p>1 Std.</p></li>
        \neq \frac{h_{1.}\cdot h_{.1}}{n}</math> ist.</p></li></ul>
<li><p>2 Std.</p></li>
<li><p>3 Std.</p></li></ul>


===Streuungsmaß===
===Zigaretten===
 
* Begründung:<br />
Gegeben <math>n=50</math> Elemente, <math>k=2</math><br />
<math>K(50;2)=1225</math>
* metrisch (kardinal) skalierte Merkmale
 
===Tägliche Arbeitswege - Teil II===
 
* <math>x_{0,25}</math> = 4; <math>x_{0,75}</math> = 22,5; <math>QA</math> = 18,5 km
* <math>x_{Z}</math> = 10,4286 km; <math>d</math> = 9,53 km
 
===Tägliche Arbeitswege - Teil I===


<ul>
<ul>
<li><p>Beschäftigter; Anfahrtsweg (in km) pro Beschäftigter; kardinalskaliert<br />
<li><p>empirische Verteilungsfunktion,<br />
</p></li>
Annahme: Gleichverteilung der Merkmalswerte innerhalb jeder Klasse</p></li>
<li>{|
<li><p><math>X</math>: “Anzahl der gerauchten Zigaretten pro Tag”</p>
!align="right"| Anfahrtsweg
{|class="wikitable"
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>x_{j}^{u}</math> <math>\leq</math> <math>X</math> <math><</math> <math>x_{j}^{o}</math>
!align="right"| <math>h(x_{
j})</math>
!align="right"| <math>f(x_{j})</math>
!align="right"| <math>f(x_{j})</math>
!align="right"| <math>F(x_{j})</math>
!align="right"| <math>F(x)</math>
!align="right"| <math>f_K(x_{
!align="right"| <math>f_K(x_{
j})</math>
j})</math>
!align="right"|
|-
|-
|align="right"| 0 - 1
|align="right"| 0 - 5
|align="right"| 7
|align="right"| 10
|align="right"| 0,07
|align="right"| 0,05
|align="right"| 0,07
|align="right"| 0,05
|align="right"| 0,07
|align="right"| 0,01
|align="right"|
 
|-
|-
|align="right"| 1 - 5
|align="right"| 5 - 10
|align="right"| 24
|align="right"| 40
|align="right"| 0,24
|align="right"| 0,20
|align="right"| 0,31
|align="right"| 0,25
|align="right"| 0,06
|align="right"| 0,04
|align="right"|
 
|-
|-
|align="right"| 5 - 15
|align="right"| 10 - 20
|align="right"| 35
|align="right"| 90
|align="right"| 0,35
|align="right"| 0,45
|align="right"| 0,66
|align="right"| 0,70
|align="right"| 0,035
|align="right"| 0,045
|align="right"|
 
|-
|-
|align="right"| 15 - 30
|align="right"| 20 - 40
|align="right"| 18
|align="right"| 60
|align="right"| 0,18
|align="right"| 0,30
|align="right"| 0,84
|align="right"| 1,00
|align="right"| 0,012
|align="right"| 0,015
|align="right"|
 
|-
|-
|align="right"| 30 - 50
|align="right"| Summe
|align="right"| 16
|align="right"| 200
|align="right"| 0,16
|align="right"| 1,0000
|align="right"| 1,00
|align="right"|
|align="right"| 0,008
|}
</li>
<li><p><math>\overline{x}</math> = 14,705 km</p></li>
<li><p><math>x_{D}</math> = 0,875 km; Modus</p></li>
<li><p><math>x_{0,5}</math> = 10,4286 km</p></li>
<li><p><math>x_{0,05}</math> = 0,7143 km; <math>x_{0,25}</math> = 4 km; <math>x_{0,75}</math> = 22,5 km; <math>x_{0,9}</math> = 37,5 km</p></li></ul>


===Tarifvereinbarungen===
|align="right"|


lineare Transformation: <math>y=a+bx</math><br />
|align="right"|
<math>\overline{y}=1,029\overline{x}+50=1,029\cdot1642,86+50=1740,50294</math>


===Tarifverhandlungen===
|}
</li>
<li><p>0,3</p></li></ul>


X: Jahresbruttolohn vor der Tarifverhandlung, Y:Jahresbruttolohn nach der Tarifverhandlung; <math>\overline{x} = 21200\mbox{ EUR}</math> <math>\overline{y} = \frac{\sum_{i=1}^{n} y_i}{n} = \frac{\sum_{i=1}^{n_1}(a_1+bx_i)+\sum_{i=n_1+1}^{n_2}(a_2+bx_i)}{n} = \frac{n_1a_1+n_2a_2}{n}+b\overline{x}</math><br />
===Zuckergewicht===
<math>n_1=4000, n_2=16000, n=20000, a_1=200, a_2=0, b=1,05; \overline{y}=4000\cdot 200/20000+1,05\cdot 21200=40+22260=22300</math> EUR


===Teesorten===
{|class="wikitable"
 
!align="right"| Füllgewicht
<math>r_{S}</math> = 0,5714
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
 
!align="right"| <math>f(x_{j})</math>
===Tekolom und IBBM - Teil II===
!align="right"| <math>F(x_{j})</math>
 
!align="right"| <math>f_K(x_{j})</math>
Tekolom–Aktie <math>var(X)=16</math>, IBBM–Aktie <math>var(Y)=1</math>, Portfolio <math>Z=100X+200Y</math><br />
|-
<math>\begin{aligned}
|align="right"| 980 - 990
corr(X,Y)&=&\frac{cov(X,Y)}{\sigma_X\cdot\sigma_Y} \rightarrow cov(X,Y)=0,2\cdot4\cdot1=0,8\\
|align="right"| 5
var(Z)&=&var(100X)+var(200Y)+2\cdot100\cdot200cov(X,Y)\\
|align="right"| 0,067
&=&10000\cdot16+40000\cdot1+40000\cdot0,8=232000\\\end{aligned}</math>
|align="right"| 0,067
 
|align="right"| 0,0067
===Tekolom und IBBM - Teil I===
 
<math>X=\mbox{Kurs der Tekolom--Aktie}</math>, <math>Y=\mbox{Kurs der IBBM--Aktie}</math>,<br />
relative Häufigkeiten: <math>f_1=73/365=0,2</math>; <math>f_2=146/365=0,4</math>; <math>f_3=146/365=0,4</math><br />
<math>\overline{x}=\sum f_ix_i</math>, <math>\overline{y}=\sum f_iy_i</math>, <math>s^2_X=\sum f_i(x_i-\overline{x})^2</math>, <math>s^2_Y=\sum f_i(y_i-\overline{y})^2</math>,<br />
<math>s_{XY}=\sum f_i(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})</math><br />
<math>\overline{x}=41</math>, <math>\overline{y}=126</math>, <math>s^2_X=14</math>, <math>s^2_Y=14</math>, <math>s_{XY}=4</math>, <math>\rho=\displaystyle\frac{s_{XY}}{s_Xs_Y}=0,28571</math>
 
===Telefonanbieter===
 
<math>\overline{x}_H=\displaystyle\frac{\mbox{Gesamtsumme}}{\mbox{Gesamtdauer}}=\displaystyle\frac{78,75}{525}=0,15</math><br />
===Telefon–Interviews===
 
<math>10\mbox{ Minuten|Freizeit}=0,48</math> EUR, 18 Interviews<br />
<math>\text{ } \qquad 10\cdot60\mbox{ Sek.}=600/150=4\mbox{ Einheiten}\cdot12=48\mbox{ Cent}</math><br />
<math>10\mbox{ Minuten|Tag}=0,84</math> EUR, 10 Interviews<br />
<math>\text{ } \qquad 10\cdot60\mbox{ Sek.}=600/90=6,\overline{66}\mbox{ Einheiten}\rightarrow7\cdot12=84\mbox{ Cent}</math><br />
<math>20\mbox{ Minuten|Freizeit}=0,96</math> EUR, 11 Interviews<br />
<math>\text{ } \qquad 20\cdot60\mbox{ Sek.}=1200/150=8\mbox{ Einheiten}\cdot12=96\mbox{ Cent}</math><br />
<math>20\mbox{ Minuten|Tag}=1,68</math> EUR, 20 Interviews<br />
<math>\text{ } \qquad 20\cdot60\mbox{ Sek.}=1200/90=13,\overline{33}\mbox{ Einheiten}\rightarrow14\cdot12=168\mbox{ Cent}</math><br />
<math>\overline{X}=(18\cdot0,48+10\cdot0,84+11\cdot0,96+20\cdot1,68)/59=1,037</math>
 
===Tennis Turniere===
 
<ul>
<li><p><math>X</math>: “Anzahl der pro Turnier bis zum Ausscheiden gespielten Runden”; kardinalskaliert, diskret</p></li>
<li>{|
!align="right"| <math>x_{j}</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>f(x_{j})</math>
!align="right"| <math>F(x)</math>
|-
|-
|align="right"| 1
|align="right"| 990 - 995
|align="right"| 10
|align="right"| 12
|align="right"| 0,25
|align="right"| 0,160
|align="right"| 0,25
|align="right"| 0,227
|align="right"| 0,032
|-
|-
|align="right"| 2
|align="right"| 995 - 1000
|align="right"| 16
|align="right"| 23
|align="right"| 0,40
|align="right"| 0,307
|align="right"| 0,65
|align="right"| 0,534
|align="right"| 0,0614
|-
|-
|align="right"| 4
|align="right"| 1000 - 1005
|align="right"| 6
|align="right"| 22
|align="right"| 0,15
|align="right"| 0,293
|align="right"| 0,80
|align="right"| 0,827
|align="right"| 0,0586
|-
|-
|align="right"| 5
|align="right"| 1005 - 1010
|align="right"| 6
|align="right"| 11
|align="right"| 0,15
|align="right"| 0,147
|align="right"| 0,95
|align="right"| 0,974
|align="right"| 0,0294
|-
|-
|align="right"| 6
|align="right"| 1010 - 1020
|align="right"| 2
|align="right"| 0,05
|align="right"| 1,00
|-
|align="right"| Summe
|align="right"| 40
|align="right"| 1,00
|align="right"|
 
|}
</li>
<li><p>Treppenfunktion</p></li>
<li><p>65 %</p></li>
<li><p>20 %</p></li>
<li><p>30 Turnieren</p></li>
<li><p>4. Runde</p></li>
<li><p>2. Runde</p></li>
<li><p><math>F(7)</math> = 1; d.h. jedes Turnier ging nur über 6 Runden; daher konnte B.B. niemals in eine 7. Runde gelangen, er war also in 100 % aller Turniere in Runde 7 (=x) ausgeschieden.</p></li></ul>
 
===Verspätungen===
 
<math>r_{S}</math> = - 0,8
 
===Wählerverhalten===
 
; sachlich:
: wahlberechtigte Personen (Deutsche im Sinne von Artikel 116 Abs. 1 des Grundgesetzes, 18. Lebensjahr vollendet, ...)
; räumlich:
: Personen welche seit mindestens drei Monaten Ihre Wohnung in der Bundesrepublik Deutschland haben oder sich sonst gewöhnlich dort aufhalten
; zeitlich:
: Zeitpunkt der Bundestagswahl
 
===Walzabteilung===
 
X = “Bearbeitungszeit in sec./Stück)”;<br />
Y = “hergestellte Stück pro Stunde”
 
* a) Man berechnet das harmonische Mittel wie folgt: <math>\begin{aligned}
\overline{x}_{H} &= \dfrac{n}{\sum_{i=1}^{n} \cdot \dfrac{1}{x_i}} \\
                &= \dfrac{4}{\dfrac{1}{20} + \dfrac{1}{30} + \dfrac{1}{60} + \dfrac{1}{60}} \\
                &= 34,286 \text{ sec./Stück}\end{aligned}</math> b) Man berechnet das arithmetische Mittel wie folgt: <math>\begin{aligned}
\overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
            &= \dfrac{1}{2000} \cdot (1000 \cdot 20 + 500 \cdot 30 + 300 \cdot 60 + 200 \cdot 60) \\
            &= 32,5 \text{ sec./Stück}\end{aligned}</math>
* a)
* Zuerst errechnet man die jeweils pro Stunde produzierten Einheiten pro Arbeiter wie folgt: <math>\begin{aligned}
\text{A produziert} \dfrac{3600 \text{ sec}}{20 \text{ sec}} &= 180 \text{ Stück pro Stunde} \\
\text{B produziert} \dfrac{3600 \text{ sec}}{30 \text{ sec}} &= 120 \text{ Stück pro Stunde} \\
\text{C und D produzieren jeweils} \dfrac{3600 \text{ sec}}{60 \text{ sec}} &= 60 \text{ Stück pro Stunde}\end{aligned}</math>
* Anschließend wird das arithmetische Mittel berechnet: <math>\begin{aligned}
\overline{y} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
            &= \dfrac{1}{4} \cdot (180 + 120 + 60 + 60) \\
            &= 105 \text{ Stück/h}\end{aligned}</math> b) Das harmonische Mittel wird errechnet: <math>\begin{aligned}
\overline{y}_{H} &= \dfrac{n}{\sum_{i=1}^{n} \cdot \dfrac{1}{x_i}} \\
&= \dfrac{2000}{\dfrac{1000}{180} + \dfrac{500}{120} + \dfrac{300}{60} + \dfrac{200}{60}} \\
&= 110,77 \text{ Stück/h}\end{aligned}</math>
 
===Wanderer===
 
<math>\overline{x}_{H}</math> = 4,8 km/h
 
===WM–Berichterstattung===
 
<ul>
<li><p><math>X</math>: “Fernsehkonsum (in Std.) während der letzten Fußball-WM” kardinalskaliert, diskret</p></li>
<li>{|
!align="right"| <math>x_{j}</math>
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>f(x_{j})</math>
!align="right"| <math>F(x)</math>
|-
|align="right"| 0
|align="right"| 1
|align="right"| 0,05
|align="right"| 0,05
|-
|align="right"| 1
|align="right"| 2
|align="right"| 0,10
|align="right"| 0,15
|-
|align="right"| 2
|align="right"| 8
|align="right"| 0,40
|align="right"| 0,55
|-
|align="right"| 3
|align="right"| 4
|align="right"| 0,20
|align="right"| 0,75
|-
|align="right"| 4
|align="right"| 5
|align="right"| 0,25
|align="right"| 1,00
|-
|align="right"| Summe
|align="right"| 20
|align="right"| 1,00
|align="right"|
 
|}
</li>
<li><p>1 Std.</p></li>
<li><p>2 Std.</p></li>
<li><p>3 Std.</p></li></ul>
 
===Zigaretten===
 
<ul>
<li><p>empirische Verteilungsfunktion,<br />
Annahme: Gleichverteilung der Merkmalswerte innerhalb jeder Klasse</p></li>
<li><p><math>X</math>: “Anzahl der gerauchten Zigaretten pro Tag”</p>
{|
!align="right"| <math>x_{j}^{u}</math> <math>\leq</math> <math>X</math> <math><</math> <math>x_{j}^{o}</math>
!align="right"| <math>h(x_{
j})</math>
!align="right"| <math>f(x_{j})</math>
!align="right"| <math>F(x)</math>
!align="right"| <math>f_K(x_{
j})</math>
!align="right"|
 
|-
|align="right"| 0 - 5
|align="right"| 10
|align="right"| 0,05
|align="right"| 0,05
|align="right"| 0,01
|align="right"|
 
|-
|align="right"| 5 - 10
|align="right"| 40
|align="right"| 0,20
|align="right"| 0,25
|align="right"| 0,04
|align="right"|
 
|-
|align="right"| 10 - 20
|align="right"| 90
|align="right"| 0,45
|align="right"| 0,70
|align="right"| 0,045
|align="right"|
 
|-
|align="right"| 20 - 40
|align="right"| 60
|align="right"| 0,30
|align="right"| 1,00
|align="right"| 0,015
|align="right"|
 
|-
|align="right"| Summe
|align="right"| 200
|align="right"| 1,0000
|align="right"|
 
|align="right"|
 
|align="right"|
 
|}
</li>
<li><p>0,3</p></li></ul>
 
===Zuckergewicht===
 
{|
!align="right"| Füllgewicht
!align="right"| <math>h(x_{j})</math>
!align="right"| <math>f(x_{j})</math>
!align="right"| <math>F(x_{j})</math>
!align="right"| <math>f_K(x_{j})</math>
|-
|align="right"| 980 - 990
|align="right"| 5
|align="right"| 0,067
|align="right"| 0,067
|align="right"| 0,0067
|-
|align="right"| 990 - 995
|align="right"| 12
|align="right"| 0,160
|align="right"| 0,227
|align="right"| 0,032
|-
|align="right"| 995 - 1000
|align="right"| 23
|align="right"| 0,307
|align="right"| 0,534
|align="right"| 0,0614
|-
|align="right"| 1000 - 1005
|align="right"| 22
|align="right"| 0,293
|align="right"| 0,827
|align="right"| 0,0586
|-
|align="right"| 1005 - 1010
|align="right"| 11
|align="right"| 0,147
|align="right"| 0,974
|align="right"| 0,0294
|-
|align="right"| 1010 - 1020
|align="right"| 2
|align="right"| 2
|align="right"| 0,026
|align="right"| 0,026
Zeile 2.582: Zeile 2.218:


* Wir wählen den Mittelwert, den Median und den Modus als Lageparameter für die klassierten Daten.<br />
* Wir wählen den Mittelwert, den Median und den Modus als Lageparameter für die klassierten Daten.<br />
Für den Modus ist zunächst die Modalklasse zu berechnen; das bedeutet die Klasse mit der höchsten Häufigkeitsdichte. Da hier die Klassenbreite für alle Klassen 30 beträgt, genügt es, die Klasse mit der höchsten Häufigkeit zu wählen. Das entspricht der Klasse 30-60. Für die Feinbestimmung gilt folgende Formel für den Modus bei klassierten Daten: <math>\begin{aligned}
Für den Modus ist zunächst die Modalklasse zu berechnen; das bedeutet die Klasse mit der höchsten Häufigkeitsdichte. Da hier die Klassenbreite für alle Klassen 30 beträgt, genügt es, die Klasse mit der höchsten Häufigkeit zu wählen. Das entspricht der Klasse 30-60. Für die Feinbestimmung gilt folgende Formel für den Modus bei klassierten Daten: <math>\begin{align}
x_{D} &= x_2^u + \dfrac{f_K(x_2)-f_K(x_{2-1})}{2f_K(x_2)-f_K(x_{2-1})-f_K(x_{2+1})}\cdot (x_2^o-x_2^u)\\
x_{D} &= x_2^u + \dfrac{f_K(x_2)-f_K(x_{2-1})}{2f_K(x_2)-f_K(x_{2-1})-f_K(x_{2+1})}\cdot (x_2^o-x_2^u)\\
     &= 30 +\dfrac{\dfrac{0,4595}{30}-\dfrac{0,3784}{30}}{2\cdot \dfrac{0,4595}{30}-\dfrac{0,3784}{30} - \dfrac{0,1351}{30}}\cdot (60-30)\\
     &= 30 +\dfrac{\dfrac{0,4595}{30}-\dfrac{0,3784}{30}}{2\cdot \dfrac{0,4595}{30}-\dfrac{0,3784}{30} - \dfrac{0,1351}{30}}\cdot (60-30)\\
     &=30+ \dfrac{1}{5}\cdot 30 =36\end{aligned}</math> 36 .<br />
     &=30+ \dfrac{1}{5}\cdot 30 =36\end{align}</math> 36 .<br />
Für den Median von klassierten Daten gilt die folgende Formel:<br />
Für den Median von klassierten Daten gilt die folgende Formel:<br />
<math>\begin{aligned}
<math>\begin{align}
x_{0,5} &= F(x_0,5) \Leftrightarrow \\
x_{0,5} &= F(x_0,5) \Leftrightarrow \\
x_{0,5} &= x_j^u + \dfrac{(0,5 - F(x_j^u))}{f(x_j^m)} \cdot (x_j^o - x_j^u) \\
x_{0,5} &= x_j^u + \dfrac{(0,5 - F(x_j^u))}{f(x_j^m)} \cdot (x_j^o - x_j^u) \\
x_{0,5} &= 30 + \dfrac{(0,5 - 0,3784)}{0,4595} \cdot 30 \\
x_{0,5} &= 30 + \dfrac{(0,5 - 0,3784)}{0,4595} \cdot 30 \\
&= 37,94 \text{Minuten}. \\\end{aligned}</math> Der Mittelwert für klassierte Daten berechnet sich wie folgt, wobei <math> x_j^m </math> die Klassenmitte und <math> n_j </math> die Anzahl der Beobachtungen in Klasse j beschreibt:<br />
&= 37,94 \text{Minuten}. \\\end{align}</math> Der Mittelwert für klassierte Daten berechnet sich wie folgt, wobei <math> x_j^m </math> die Klassenmitte und <math> n_j </math> die Anzahl der Beobachtungen in Klasse j beschreibt:<br />
<math>\begin{aligned}
<math>\begin{align}
\overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{j=1}^{k} \cdot x_j^m \cdot n_j \\
\overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{j=1}^{k} \cdot x_j^m \cdot n_j \\
&= \dfrac{1}{37} \cdot (15 \cdot 14 + 45 \cdot 17 + 75 \cdot 5 + 105 \cdot 1) \\
&= \dfrac{1}{37} \cdot (15 \cdot 14 + 45 \cdot 17 + 75 \cdot 5 + 105 \cdot 1) \\
&= 39,324 \text{ Minuten} \\\end{aligned}</math>
&= 39,324 \text{ Minuten} \\\end{align}</math>
* Der Unterschied zum Ergebnis aus Teilaufgabe a) ergibt sich aufgrund von Informationsverlust durch die Klassierung der Daten.<br />
* Der Unterschied zum Ergebnis aus Teilaufgabe a) ergibt sich aufgrund von Informationsverlust durch die Klassierung der Daten.<br />
Man berechnet das Arithmetische Mittel <math>\overline{x}</math> von nicht-klassierten Daten wie folgt: <math>\begin{aligned}
Man berechnet das Arithmetische Mittel <math>\overline{x}</math> von nicht-klassierten Daten wie folgt: <math>\begin{align}
\overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
\overline{x} &= \dfrac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
&= \dfrac{1}{37} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
&= \dfrac{1}{37} \cdot \sum_{i=1}^{n} \cdot x_i \\
&= \dfrac{1}{37} \cdot 1440  \\
&= \dfrac{1}{37} \cdot 1440  \\
&= 38,92 \text{ Minuten}\end{aligned}</math>
&= 38,92 \text{ Minuten}\end{align}</math>


===Zugfolge - Teil I===
===Zugfolge - Teil I===
Zeile 2.608: Zeile 2.244:
<li><p><math>X</math>: “Zugfolgeabstand”; kardinalskaliert, stetig</p></li>
<li><p><math>X</math>: “Zugfolgeabstand”; kardinalskaliert, stetig</p></li>
<li><p>und c) Zugfolgeabstand (Von ... bis unter ...)</p>
<li><p>und c) Zugfolgeabstand (Von ... bis unter ...)</p>
{|
{|class="wikitable"
!align="right"|
!align="right"|



Aktuelle Version vom 14. Juli 2020, 15:18 Uhr

Anstieg der Produktion

  • = 1,1489
  • = 2,0736

Arbeitslose

X: Arbeitslosenquote Verhältnis von Arbeitslosen zu Erwerbspersonen
Möglichkeit 1
Zusätzliche Informationen sind Arbeitslosenzahlen, beziehen sich inhaltlich auf den Zähler des Merkmals X harmonisches Mittel

Die Arbeitslosenquote für das Bundesland beträgt 8,75%.

Möglichkeit 2
Anwendung des arithmetischen Mittels nach vorheriger Berechnung der Informationen für den Nenner des Merkmals X. Diese sind und .

Auswirkung der Regelstudienzeit

  • : “Semesterzahl”; kardinalskaliert, diskret

  • und c)

    10 20 0,10 0,10
    11 20 0,10 0,20
    12 80 0,40 0,60
    13 40 0,20 0,80
    14 30 0,15 0,95
    15 10 0,05 1,00
    Summe 200 1,00
  • 10 Semester

  • 12 Semester

  • 13 Semester

  • ordinalskaliert

  • Säulendiagramm

  • Nein. Eine Verteilungsfunktion erfordert wegen

    eine Ordnungsrelation (“kleiner-gleich”-Beziehung) zwischen den Merkmalsausprägungen. Derartige Vergleichszeichen sind jedoch auf nominalskalierte Merkmale nicht anwendbar, da bei Nominalskalierung keine Anordnung möglich ist.

Benzinverbrauch

Bei Verbrauchsdaten in Liter/100km: .
Der Variationskoeffizient verändert sich durch die Umrechnung auf Gallonen/100 Meilen nicht, da diese Umrechnung sowohl beim arithmetischen Mittel als auch bei der Standardabweichung vorgenommen werden muss.


Berliner Luftqualität

  • : “Stickstoffmonoxydgehalt der Berliner Luft im März ”; kardinalskaliert, stetig

  • 19,5 - 29,5 5 0,3333 0,3333 0,03333
    29,5 - 34,5 4 0,2667 0,6000 0,05334
    34,5 - 39,5 5 0,3333 0,9333 0,06666
    39,5 - 44,5 1 0,0667 1,0000 0,01334
    Summe 15 1,0000
  • Häufigkeitsverteilung: Histogramm
    empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion

  • 6 Tage

  • 37,5 mg/m

Besuche pro Woche

  • 0 7 0,14 0,14
    1 11 0,22 0,36
    2 5 0,10 0,46
    3 7 0,14 0,60
    4 7 0,14 0,74
    5 4 0,08 0,82
    6 5 0,10 0,92
    7 3 0,06 0,98
    9 1 0,02 1,00
    50 1,00
  • = 3 Besuche

Bevölkerungsdichte und Ärztedichte

Bevölkerungsdichte: = 150 Einwohner/km
Ärztedichte: = 1 Arzt/1000 Einwohner

Bibliotheken - Teil III

= 10,4775 Std./Wo.; = 15,2382 Std./Wo.
= 0,1612; = 0,312

Bibliotheken - Teil II

  • = 62,998 Std./Wo.; = 63,998 Std./Wo.; = 64,959 Std./Wo.
  • = 44,166 Std./Wo.; = 46,3165 Std./Wo.; = 48,831 Std./Wo.
  • nein, da keine unimodale Häufigkeitsverteilung vorliegt
  • = 2,0502 Mill.EUR/Jahr; = 3,353 Mill.EUR/Jahr; = 4,346 Mill.EUR/Jahr;

= 0,85 Mill.EUR/Jahr; = 6,56 Mill.EUR/Jahr

Bibliotheken - Teil I

  • alle Merkmale sind kardinalskaliert

    • Öffnungszeiten und Ausleihzeiten: stetig

    • Etat für Neuerwerb: quasi-stetig

    • Planstellen: diskret

  • : “Öffnungszeiten”

    Öffnungszeiten
    40 – 50 2 0,0323 0,0323 0,00323
    50 – 60 19 0,3065 0,3388 0,03065
    60 – 70 25 0,4032 0,7420 0,04032
    70 – 80 11 0,1774 0,9194 0,01774
    80 – 90 4 0,0645 0,9839 0,00645
    90 – 115 1 0,0161 1,0000 0,00064
    Summe 62 1,0000

    Häufigkeitsverteilung: Histogramm
    empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion

  • : “Ausleihzeiten”

    Ausleihzeiten
    25 – 30 5 0,0806 0,0806 0,01612
    30 – 40 14 0,2258 0,3064 0,02258
    40 – 50 19 0,3065 0,6129 0,03065
    50 – 60 12 0,1935 0,8064 0,01935
    60 – 70 6 0,0968 0,9032 0,00968
    70 – 80 3 0,0484 0,9516 0,00484
    80 – 100 3 0,0484 1,0000 0,00242
    Summe 62 1,0000

    Häufigkeitsverteilung: Histogramm
    empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion

  • : “Etat für Neuerwerb”

    Etat für Neuerwerb
    0 – 1 1 0,0161 0,0161 0,0161
    1 – 2 14 0,2258 0,2419 0,2258
    2 – 3 10 0,1613 0,4032 0,1613
    3 – 4 17 0,2742 0,6774 0,2742
    4 – 5 13 0,2097 0,8871 0,2097
    5 – 6 6 0,0968 0,9839 0,0968
    6 – 7 1 0,0161 1,0000 0,0161
    Summe 62 1,0000

    Häufigkeitsverteilung: Histogramm
    empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion

  • : “Planstellen”

    Planstellen
    30 – 70 6 0,0968 0,0968 0,00242
    70 – 80 12 0,1935 0,2903 0,01935
    80 – 100 10 0,1613 0,4516 0,00807
    100 – 150 19 0,3065 0,7581 0,00613
    150 – 200 12 0,1935 0,9516 0,00387
    200 – 270 3 0,0484 1,0000 0,00069
    Summe 62 1,0000

    Häufigkeitsverteilung: Histogramm
    empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion

    • 0,7872

    • 0,1452

    • 0,3064

    • 0,5484

    • 77 Planstellen

    • 76,088 Std./Wo.

Brutto- und Nettoeinkommen

Bruttoeinkommen/Beschäftigten und Monat: = 1,0352
Nettoeinkommen/Beschäftigten und Monat: = 1,0279


CDs

  • = 4,27 EUR/CD
  • = 0,1519; = 0,39 EUR/CD

Das erste Tor

Klassierte Häufigkeitsverteilung


Klasse
0 – 15 9 9 0,36 0,36
15 – 30 5 14 0,20 0,56
30 – 45 9 23 0,36 0,92
45 – 90 2 25 0,08 1,00



?
(Interpolation)


Ladekabel

= 15,52 EUR/Ladekabel


Drei Betriebe

  • = 740 EUR Materialverbrauch/1000EUR Produktion
  • Materialverbrauch pro 1000EUR Produktion, kardinalskaliert
  • i = 0,97; = 112 908 000 EUR Materialverbrauch

Drei Stichproben

gepoolter Datensatz

Eine Befragung von Studierenden - Teil II

  • = BWL, da BWL die höchste absolute Häufigkeit beinhaltet. Der Modus ist ein geeigneter Lageparameter, da es sich um nominalskalierte Variablenausprägungen handelt, die lediglich eine Verschiedenartigkeit zum Ausdruck bringen.
  • Die drei geeigneten Lageparameter entsprechen hier dem Modus, dem Median und dem Arithmetischen Mittel.
  • Der Modus = 1, da die Ausprägung eins die höchste absolute Häufigkeit besitzt.
  • Der Median = 1, da eins ungerade ist und daher die Formel

für den Median gilt.

  • Das Arithmetische Mittel = 1, da sich mit der Formel

  • Das durchschnittliche Einkommen eines/einer Studierenden ergibt sich durch Berechnen des Arithmetischen Mittels wie folgt:

  • Als aussagekräftige Lageparameter werden das Arithmetische Mittel und der Median berechnet.
  • Der Median berechnet sich für klassierte Daten mit der folgenden Formel:
  • Das Arithmetische Mittel wird hier für klassierte Daten mit der folgenden Formel berechnet, wobei die Klassenmitte und die Anzahl der Beobachtungen in Klasse j angibt: Für die Berechnung der Quantile von klassierten Daten wird folgende Formel verwendet:
  • Die Quartile werden somit wie folgt für klassierte Daten berechnet:
  • Das 90%-Quantil ergibt somit:
  • Minimum und Maximum sind hier wie folgt:
  • Das Minimum ist hier = 616, da es die kleinste Merkmalsausprägung des Merkmals Einkommen ist
  • Das Maximum entspricht = 1440, da es demgegenüber die größte Ausprägung des Merkmals Einkommen ist

Die Quantile ergeben sich wie folgt:

  • = 660, da keine ganze Zahl ist, sondern hier woraufhin die Ausprägung an der auf folgenden Zahlenstelle gilt, das heißt 660 ist die Ausprägung an der siebten Stelle.
  • mit 700 ist das Ergebnis und steht als Ausprägung an dreizehnter Stelle
  • = 850 mit Das entspricht der Ausprägung an neunzehnter Stelle

Eine Befragung von Studierenden - Teil I

Datei:2-7 2-17 Eine Befragung von Studierenden.xlsx

    • Grundgesamtheit: Die Menge aller Studierenden der deutschen Hochschule im Juni

    • Stichprobe: Die Menge der 25 befragten Studierenden der deutschen Hochschule im Juni

    • Statistische Einheiten: Studierende der deutschen Hochschule im Juni

    • Identifikationskriterien:

    • örtlich: Deutschland

    • zeitlich: Juni

    • sachlich: immatrikulierte Person an der Hochschule

  • : “Studiengang”; nominalskaliert

    Studiengang
    VWL 5 0,2
    BWL 10 0,4
    Polit.Wiss. 5 0,2
    Sozialwiss. 5 0,2
    Summe 25 1,0

    Graphische Darstellung als Säulendiagramm, Kreisdiagramm oder Flächendiagramm. Siehe dazu Folien in der Vorlesung “Deskriptive Statistik”, beispielsweise:

  • Grafische Darstellung der Häufigkeit II

  • : “Anzahl der Geschwister”; kardinalskaliert, diskret

    Anzahl der Geschwister
    0 8 0,32 0,32
    1 11 0,44 0,76
    2 4 0,16 0,92
    3 2 0,08 1,00
    Summe 25 1,00

    Graphische Darstellung der Häufigkeitsverteilung als Stabdiagramm, der empirischen Verteilungsfunktion als Treppenfunktion

  • 23 Studierende haben höchstens 2 Geschwister.

  • Viermal 2 Geschwister zweimal 3 Geschwister 6 Personen mit mindestens 2 Geschwistern, d.h.
    haben mindestens zwei Geschwister.

    haben ein oder zwei Geschwister.

  • : “Einkommen”; kardinalskaliert (metrisch), quasi-stetig

    Einkommen
    600 – 650 6 0,24 0,24 0,0048
    650 – 700 6 0,24 0,48 0,0048
    700 – 900 8 0,32 0,80 0,0016
    900 – 1200 2 0,08 0,88 0,0003
    1200 – 1450 3 0,12 1,00 0,0005
    Summe 25 1,00

    Graphische Darstellung der Häufigkeitsverteilung als Histogramm, der empirischen Verteilungsfunktion als stückweise linearer Funktion


Einkommen der Beamten

Gegeben:
; ; ; ; ; ;
Gesucht:

Einkommensgleichheit

Atoll A
Person Einkommen
(in Kauri Schnecken)
1 225 50625
2 185 34225
3 250 62500
4 150 22500
5 237 56169
6 100 10000
7 87 7569
8 305 93025
1539 336613



Einkommen und Alter

  • a) und b)

    Einkommen Alter RV X
    20-30 30-40 40-50 50-60 60-70
    0-1000 0.02 0.04 0.02 0.02 0.02 0.12
    1000-1500 0.04 0.08 0.08 0.06 0.02 0.28
    1500-2000 0.06 0.12 0.12 0.06 0.04 0.40
    2000-3000 0.02 0.06 0.04 0.04 0.04 0.20
    RV Y 0.14 0.30 0.26 0.18 0.12 1.00
  • c)
  • Einkommen Alter
    20-30 30-40 40-50 50-60 60-70
    0-1000 0.143 0.133 0.077 0.111 0.0167
    1000-1500 0.286 0.267 0.308 0.333 0.167
    1500-2000 0.429 0.400 0.462 0.333 0.167
    2000-3000 0.143 0.200 0.154 0.222 0.333
    1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
  • d)
  • Einkommen Alter RV X
    20-30 30-40 40-50 50-60 60-70
    0-1000 0.167 0.333 0.167 0.167 0.167 1.000
    1000-1500 0.143 0.286 0.286 0.214 0.071 1.000
    1500-2000 0.150 0.300 0.300 0.150 0.100 1.000
    2000-3000 0.100 0.300 0.200 0.200 0.200 1.000

  • e)

    = 1610 EUR

  • f)

    = 43,4 Jahre

  • g)

    = 1642,86 EUR

  • h)

    = 1625 EUR

  • i)

    1535,71 EUR; 1600 EUR; 1615,38 EUR; 1611,11 EUR; 1708,33 EUR

  • j)

    = 591,95 EUR

  • k)

    = 476

Einwohnerzahlen

Da wir zwei große Ausreißer in den Daten haben (China und Indien) muss der Median verwendet werden:

Eiskugelkonsum

  • : “Eiskonsum in Kugeln”; kardinalskaliert, diskret

  • 1 40 0,20 0,20
    3 50 0,25 0,45
    4 70 0,35 0,80
    5 10 0,05 0,85
    6 30 0,15 1,00
    Summe 200 1,00
  • Häufigkeitsverteilung: Stabdiagramm
    empirische Verteilungsfunktion: Treppenfunktion

  • 3 Kugeln

  • 4 Kugeln

Erdbeerplantage - Teil II

  • = 4,65 Std./Tag
  • = 4,5 Std./Tag

Erdbeerplantage - Teil I

Datei:Erdbeerplantage.xlsx

  • : “Anzahl der Sonnenstunden pro Tag in dieser Saison”; kardinalskaliert, stetig klassiert

  • 0 - 2 20 0,20 0,20 0,10
    2 - 3 15 0,15 0,35 0,15
    3 - 5 20 0,20 0,55 0,10
    5 - 8 35 0,35 0,90 0,12
    8 - 12 10 0,10 1,00 0,03
    Summe 100 1,0000

    Häufigkeitsverteilung: Histogramm

  • empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion

  • an 55 Tagen

  • 3,5 Std./Tag

  • 47,5 %

Festgeldkonten

Zuerst muss der Median der Zinssätze für Einlagen im jeweiligen Land berechnet werden. Hierzu wird jeweils die Klasse bestimmt, in welcher der Median liegt. Bezeichnet die untere Klassengrenze, so ist für klassierte Daten Ermittlung der länderspezifischen variablen Zinssätze mit :
Land 1:
Land 2:
Land 3:
Land 4:
Land 5:
Damit folgt für den durchschnittlichen variablen Zinssatz der Bank:

Fließband

Die mittlere Stückzeit kann also harmonisches Mittel berechnet werden, da es sich bei den angebenen Daten um Verhältniszahlen (Zeit/Stück) handelt, deren Nenner (die Stückzahlen) nicht explizit gegeben sind.

Führerschein–Entziehungen

  • = 35,65 Jahre 36 Jahre
  • = 10,39 Jahre; = 0,2914
  • = 26,44 Jahre; = 43,868 Jahre; = 17,428 Jahre
  • = 34 Jahre
  • = 8,6 Jahre

Gartenzwerg–Großhandel

  • ** : “Auftragshöhe (in EUR) pro Auftrag”; kardinalskaliert
    • Das Merkmal wurde an den einzelnen Aufträgen erhoben
    • Die durchschnittliche Auftragshöhe für klassierte Daten wird wie folgt berechnet:
  • = a + b ; = 0 + 1,560 000 = 90 000 EUR/Auftrag
  • **
    • Arithmetisches Mittel nicht sinnvoll, da Ausreißer vorkommt
    • Der Modus nicht sinnvoll, da eventuell multimodale Häufigkeitsverteilung vorliegt
    • Sinnvoll ist hier der Median mit dem Ergebnis = 12 000 EUR/Auftrag. Da n ungerade ist gilt:
  • Die durchschnittliche Auftragshöhe für das gesamte Unternehmen beträgt:

Gefahrene Strecke

Gesucht ist der Quartilsabstand:

Gleisbaubetrieb

Berechnet wurde das einfache arithmetische Mittel. Dies ist jedoch falsch, da das statistische Merkmal Bauzeit/Gleis eine Verhältniszahl ist und die gegebenen Zusatzinformationen über die Bauzeit jedes Bauzuges (8 Stunden) sich inhaltlich auf den Zähler der Verhältniszahl beziehen (In dieser Zusatzinformation steckt die unterschiedliche Anzahl von Gleisen, die von jedem Bauzug in dieser Schicht verlegt wurden und die bei der Berechnung des einfachen arithmetischen Mittels nicht berücksichtigt wurden). Es ist deshalb das einfache harmonische Mittel anzuwenden: = 166,67 Minuten/Gleis.

Glücksspielautomaten


Grafische Darstellung

Die beiden Balkendiagramme scheiden aus, da die Variable metrisch stetig ist. Da die Daten klassiert mit unterschiedlicher Klassenbreite vorliegen, muss auf der Ordinatenachse die Häufigkeitsdichte abgetragen werden. Damit scheiden die Histogramme aus, bei denen auf der Ordinatenachse die relativen Häufigkeiten abgetragen wurden.


Alter unter 15 15-18 18-25 25-65 65-90
Anzahl
der Getöteten 126 76 258 808 638 1906
rel. Häufigkeit 0,06611 0,03987 0,13536 0,42392 0,33473
Häufigkeitsdichte 0,00472 0,01329 0,01934 0,01060 0,01339



Aufgrund dieser Häufigkeitsdichten gibt das Histogramm D die Daten korrekt wieder.

Histogramm

Klassen H.-dichte
1 0 – 2 0,05 0,1 = 0,1
2 2 – 6 0,10 0,4 = 0,5
3 6 – 12 0,05 0,3 = 0,8
4 12 – 20 0,025 0,2 = 1,0
1,0






55 Gemeinden dieses Landkreises haben eine Einwohnerzahl von mindestens 5000 und höchstens 16000.

Intercity – Zug

= 112,5 km/h

Internetstunden

Berechnung von :

Internetstunden
von …bis unter …
0 – 4 0,05 0,20 0,20
4 – 8 0,06 0,24 0,44
8 – 12 0,09 0,36 0,80
12 – 16 0,03 0,12 0,92
16 – 20 0,02 0,08 1,00
1,00



Medianklasse ist 8 – 12.

Kaltmieten

Medianklasse ist 10-13.


Wohnfläche (m)
von …bis unter … Anzahl
0-6 5 0,05 0,05
6-8 10 0,10 0,15
8-10 30 0,30 0,45
10-13 30 0,30 0,75
13-16 20 0,20 0,95
16-20 5 0,05 1,00
100 1,00


Kartoffeln

  • :“Kosten je verladene Tonne Kartoffeln”; = 0,83 EUR/Tonne
  • :“Verladene Tonnen Kartoffeln je Stunde”; = 52 t/h

Kaufkurs der Aktien

oder

Körperschaftssteueraufkommen

Berechnung der gepoolten Varianz; dafür ist der Gesamtmittelwert erforderlich

Kontrollzeiten

X: Kontrollzeit pro Stück; Verhältniszahl. Die Bestandsmasse, über die zu mitteln ist, sind somit die produzierten Stück und nicht die Arbeiterinnen. Als zusätzliche Informationen sind jedoch nicht die produzierten Stück (Zusatzinformation zum Nenner des Merkmals), sondern die gesamte Kontrollzeit von 8 Stunden (Zusatzinformation zum Zähler von X) gegeben, die für alle Arbeiterinnen gleich ist. Anwendung des einfachen harmonischen Mittels:
Es können jedoch auch die von den einzelnen Arbeiterinnen in den acht Stunden kontrollierten Stückzahlen aus der Tabelle ermittelt werden, die die absoluten Häufigkeiten für die Berechnung des arithmetischen Mittels darstellen (2400,1200,600,960,960,600). Dann Anwendung des gewogenen arithmetischen Mittels:

Kurzarbeiter

  • = 44,328 %
  • = 40,36 %

Leichtathletikabteilung

  • Histogramm

  • 10,8 sec.

  • sec; = 10,52 sec.; = 0,0602

  • ; ja; Beweis über den Verschiebungssatz

Lernzeit

  • :“Aufwand für das Studium (in Stunden)”; kardinalskaliert

  • 0 - 3 1,5 30 0,3 0,3 0,1
    3 - 6 4,5 48 0,48 0,78 0,16
    6 - 8 7 17 0,17 0,95 0,085
    8 - 12 10 5 0,05 1,00 0,0125
  • = 4,25 Stunden

  • 38 Studenten

  • = 4,3 Stunden

  • = 4,333 Stunden

Lineares Streuungsmaß

Maschinen

= 0,05; = 0,02

Miete und Wohnfläche




, ,


Minimale Summe


Begründung:
Quadratische Minimumseigenschaft des arithmetischen Mittels

Nelkenstrauß

= 0,95 EUR/Nelke

Neubauwohnungen

= 9,15 Monate/Wohnungseinheit
= 8,5403 Monate/Wohnungseinheit
= 7,3846 Monate/Wohnungseinheit

Perlenkette

  • Durchmesser
    3 - 4 20 0,278 0,278
    4 - 5 21 0,292 0,570
    5 - 6 19 0,264 0,834
    6 - 7 9 0,125 0,959
    7 - 8 3 0,041 1,000
  • = 4,861 mm

  • = 4,33 mm

  • = 4,76 mm

Produktionsleistung einer Maschine

  • = 296,75 Stück/Tag; 296,75/300 = 0,9892

    Die Maschine ist durchschnittlich zu 98,92 % pro Tag ausgelastet; die Behauptung ist richtig.

  • = 296,5 Stück/Tag; = 1,15 Stück/Tag

Reinigungsunternehmen - Teil II

= 45 693; = 213,759; = 0,086
= 4848,75; = 69,633; = 0,02467
= 12 032,4; = 109,692; = 0,04441

Reinigungsunternehmen - Teil I

  • = 2488 EUR; = 2470,5 EUR;
  • = 2822,5 EUR; = 2798 EUR;
  • = 2470 EUR; = 2454 EUR;
  • = 2571,2 EUR; = 2546 EUR.

Sanatorium

  • Spearman’scher Rangkorrelationsoeffizient

    Zusammenhang zwischen Gewicht und Laufleistung:

    Platzierung Y Gewicht X Rang Gewicht Differenz²
    1 70 2 1
    2 60 1 1
    3 80 6 9
    4 77 3 1
    5 82 8 9
    6 81 7 1
    7 78 4 9
    8 100 10 4
    9 83 9 0
    10 110 11 1
    11 79 5 36

  • a) Median für nicht klassierte Daten, ungerade

  • Quadratisches Streuungsmaßim Bezug auf Median

  • Kleiner, da die Varianz ein Streuungsmaß in Bezug auf das arithmetische Mittel ist. Das arithmetische Mittel minimiert die mittlere quadratische Abweichung.

  • Durchschnittsgeschindigkeit der Frauen?

    • Eine Frau läuft den Lauf mit m/s

    • Die andere Frau läuft den Lauf mit m/s

    Insgesamt wurden m gelaufen, m mit m/s und m mit m/s. Kann auch wie eine Frau betrachtet werden die erst m langsamer und dann m schneller läuft.
    Harmonisches Mittel:

Schafzucht Teil - II

Pfund = Gebühr + Wechselkurs Gulden,
= 7,8 Tsd. Gulden; = 37,76 (Tsd. Gulden);
= 3,1 Tsd. Pfund; = 9,44 (Tsd. Pfund);
= 3,1 = a + b;
; = 0,25;
7,8 = - 0,8
Gebühr: 0,8 Tsd. Pfund; Wechselkurs: 1 Pfund : 2 Gulden

Schafzucht - Teil I

Wir berechnen das harmonische Mittel. Von den in der Vorlesung präsentierten Formeln wählen wir die folgende, weil der Lohn im Verhältnis zur Leistung gegeben ist: wobei die Lohnsumme für die Irischen Arbeiter und die Lohnsumme für die einheimischen Arbeiter darstellt. Das bedeutet hier, dass und , und den Lohn für die Irischen Arbeiter in Pfund pro Kilogramm und den Lohn für die einheimischen Arbeiter darstellt. Damit ergibt sich für das harmonische Mittel:

Schulbezirke

Für Variable :
Für Variable :



Streuungsmaß

  • Begründung:

Gegeben Elemente,

  • metrisch (kardinal) skalierte Merkmale

Tägliche Arbeitswege - Teil II

  • = 4; = 22,5; = 18,5 km
  • = 10,4286 km; = 9,53 km

Tägliche Arbeitswege - Teil I

  • Beschäftigter; Anfahrtsweg (in km) pro Beschäftigter; kardinalskaliert

  • {|class="wikitable" !align="right"| Anfahrtsweg !align="right"| !align="right"| !align="right"| !align="right"| |- |align="right"| 0 - 1 |align="right"| 7 |align="right"| 0,07 |align="right"| 0,07 |align="right"| 0,07 |- |align="right"| 1 - 5 |align="right"| 24 |align="right"| 0,24 |align="right"| 0,31 |align="right"| 0,06 |- |align="right"| 5 - 15 |align="right"| 35 |align="right"| 0,35 |align="right"| 0,66 |align="right"| 0,035 |- |align="right"| 15 - 30 |align="right"| 18 |align="right"| 0,18 |align="right"| 0,84 |align="right"| 0,012 |- |align="right"| 30 - 50 |align="right"| 16 |align="right"| 0,16 |align="right"| 1,00 |align="right"| 0,008 |}
  • = 14,705 km

  • = 0,875 km; Modus

  • = 10,4286 km

  • = 0,7143 km; = 4 km; = 22,5 km; = 37,5 km

Tarifverhandlungen

X: Jahresbruttolohn vor der Tarifverhandlung, Y:Jahresbruttolohn nach der Tarifverhandlung;
EUR

Tekolom und IBBM - Teil I

, ,
relative Häufigkeiten: ; ;
, , , ,

, , , , ,

Telefonanbieter


Telefon–Interviews

EUR, 18 Interviews

EUR, 10 Interviews

EUR, 11 Interviews

EUR, 20 Interviews

Tennis Turniere

  • : “Anzahl der pro Turnier bis zum Ausscheiden gespielten Runden”; kardinalskaliert, diskret

  • 1 10 0,25 0,25
    2 16 0,40 0,65
    4 6 0,15 0,80
    5 6 0,15 0,95
    6 2 0,05 1,00
    Summe 40 1,00
  • Treppenfunktion

  • 65 %

  • 20 %

  • 30 Turnieren

  • 4. Runde

  • 2. Runde

  • = 1; d.h. jedes Turnier ging nur über 6 Runden; daher konnte B.B. niemals in eine 7. Runde gelangen, er war also in 100 % aller Turniere in Runde 7 (=x) ausgeschieden.

Walzabteilung

X = “Bearbeitungszeit in sec./Stück)”;
Y = “hergestellte Stück pro Stunde”

  • a) Man berechnet das harmonische Mittel wie folgt: b) Man berechnet das arithmetische Mittel wie folgt:
  • a)
  • Zuerst errechnet man die jeweils pro Stunde produzierten Einheiten pro Arbeiter wie folgt:
  • Anschließend wird das arithmetische Mittel berechnet: b) Das harmonische Mittel wird errechnet:

Wanderer

= 4,8 km/h

WM–Berichterstattung

  • : “Fernsehkonsum (in Std.) während der letzten Fußball-WM” kardinalskaliert, diskret

  • 0 1 0,05 0,05
    1 2 0,10 0,15
    2 8 0,40 0,55
    3 4 0,20 0,75
    4 5 0,25 1,00
    Summe 20 1,00
  • 1 Std.

  • 2 Std.

  • 3 Std.

Zigaretten

  • empirische Verteilungsfunktion,
    Annahme: Gleichverteilung der Merkmalswerte innerhalb jeder Klasse

  • : “Anzahl der gerauchten Zigaretten pro Tag”

    0 - 5 10 0,05 0,05 0,01
    5 - 10 40 0,20 0,25 0,04
    10 - 20 90 0,45 0,70 0,045
    20 - 40 60 0,30 1,00 0,015
    Summe 200 1,0000
  • 0,3

Zuckergewicht

Füllgewicht
980 - 990 5 0,067 0,067 0,0067
990 - 995 12 0,160 0,227 0,032
995 - 1000 23 0,307 0,534 0,0614
1000 - 1005 22 0,293 0,827 0,0586
1005 - 1010 11 0,147 0,974 0,0294
1010 - 1020 2 0,026 1,000 0,0026

= 999,565 g; = 999,446 g; = 999,27 g

Zugfolge - Teil II

  • Wir wählen den Mittelwert, den Median und den Modus als Lageparameter für die klassierten Daten.

Für den Modus ist zunächst die Modalklasse zu berechnen; das bedeutet die Klasse mit der höchsten Häufigkeitsdichte. Da hier die Klassenbreite für alle Klassen 30 beträgt, genügt es, die Klasse mit der höchsten Häufigkeit zu wählen. Das entspricht der Klasse 30-60. Für die Feinbestimmung gilt folgende Formel für den Modus bei klassierten Daten: 36 .
Für den Median von klassierten Daten gilt die folgende Formel:
Der Mittelwert für klassierte Daten berechnet sich wie folgt, wobei die Klassenmitte und die Anzahl der Beobachtungen in Klasse j beschreibt:

  • Der Unterschied zum Ergebnis aus Teilaufgabe a) ergibt sich aufgrund von Informationsverlust durch die Klassierung der Daten.

Man berechnet das Arithmetische Mittel von nicht-klassierten Daten wie folgt:

Zugfolge - Teil I

  • : “Zugfolgeabstand”; kardinalskaliert, stetig

  • und c) Zugfolgeabstand (Von ... bis unter ...)

    0 30 14 0,3784 0,3784 0,0126
    30 60 17 0,4595 0,8379 0,0153
    60 90 5 0,1351 0,9730 0,0045
    90 120 1 0,0270 1,0000 0,0009
    37 1,0000

    Häufigkeitsverteilung: Histogramm
    empirische Verteilungsfunktion: stückweise lineare Funktion