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Karteikarten
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Studierende
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Lernmaterialien
Wozu dienen Resampling-Verfahren?
Resampling-Verfahren zum Generieren empirischer Stichprobenverteilungen
Die verschiedenen T-Verteilungen sind von den Freiheitsgraden abhängig. Richtig oder Falsch?
richtig
Zufallsvariablen
mögliche Ergebnisse sind bekannt, aktuelles Ergebnis
hängt vom Zufall (meist der Stichprobenziehung) ab
Wozu dient die Poweranalyse?
− Power-Analyse zur Schätzung der „richtigen“ Stichprobengröße
Eigenschaften des Wahrscheinlichkeitsintervalls
Je größer die Stichprobe, desto schmaler das Intervall, da die Form der
Stichprobenverteilung vom Standardfehler abhängt
Je größer die Wahrscheinlichkeit, desto breiter das Intervall
Richtig oder Falsch?
Die Binomalverteilung nähert sich bereits bei kleinen Stichproben der Normalverteilung an.
richtig
Welche Statistik ist die Beste um das Populationsparameter zu schätzen?
Stichprobenstatistik
Produktregel
𝑝 𝐴 ∧ 𝐵 = 𝑝(𝐴) · 𝑝 (𝐵 )
bei unabhängigen Ereignissen
Empirisches Gesetz der großen Zahlen
Je größer die Stichprobe, desto genauer die Schätzungen (z. B. für Anteile
oder Mittelwerte)
Zentraler Grenzwertsatz
Je größer die Stichprobe, desto mehr nähert sich die Stichprobenverteilung einer Normalverteilung an
Wahrscheinlichkeitsintervall
− Populationswert ist bekannt
− Herleiten einer Stichprobenverteilung
− Die mittleren 90 % der Stichprobenverteilung sind das 90 %-
Wahrscheinlichkeitsintervall
− Ergebnisse liegen mit 90 %iger Wahrscheinlichkeit in diesem Intervall
Richtig oder falsch?
Die t-Verteilung liefert bei kleinen Stichproben genauere Schätzungen als die
Standardnormalverteilung (bei großen Stichproben geht die t-Verteilung
in die Standardnormalverteilung über)
richtig
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