Quantitative Methoden at Technische Hochschule Ingolstadt | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Quantitative Methoden an der Technische Hochschule Ingolstadt

Greife auf kostenlose Karteikarten, Zusammenfassungen, Übungsaufgaben und Altklausuren für deinen Quantitative Methoden Kurs an der Technische Hochschule Ingolstadt zu.

TESTE DEIN WISSEN
Was ist eine Linear, nachschuessige Verzinsung?
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TESTE DEIN WISSEN



  • Linear Zinsansprüche, die während der Laufzeit der Kapitalüberlassung entstehen ==> zinstragenden Kapital nicht zugetragen werden 
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TESTE DEIN WISSEN
Wie kann man die Annuität im Zeitpunkt t auch noch berechnen?
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TESTE DEIN WISSEN

At = Tt + Zt ( nachschlüssig)

At= Tt - Zt ( vorschüssig) 

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TESTE DEIN WISSEN
Was bedeutet exponentielle, nachschüssige Verzinsung? -
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TESTE DEIN WISSEN


  • Zinsansprüche, die während der Laufzeit der Kapitalüberlassungen entstehen
    • werden dem zinstragenden Kapital zugeschlagen
  • Standardfall : Nachschüssige Zinsen
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TESTE DEIN WISSEN

Wann verwendet man den..


- arithmetischen Mittelwert

- harmonischen Mittelwert

- geometrischen Mittel


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TESTE DEIN WISSEN

harmonisches Mittelwert

  •  Anwendungen bei Verhältnissen 
  • Brüche, die Beziehungen Wiederspiegeln
  • zur Berechnung von Eigenkapital,Benzinverbrauch und Durchschnitt von Geschwindigkeiten 


geometrischen Mittelwert

  • - bei prozentualen Veränderungen 
  • z.B. Wachstumsraten wie Preissteigerungen und Zinsraten 
  • ==> NICHT das arithmetische Mittel verwenden


 

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TESTE DEIN WISSEN

Was ist das Ziel von Zusammenhangsmaßen?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Einfluss eines Merkmals identifizieren und auf Basis dessen,
    •  Entwicklungen zu erklären, zu prognostizieren und zu beeinflussen 
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TESTE DEIN WISSEN

Was muss man überprüfen bevor man den Zusammenhang von zwei Merkmalen berechnen möchte ? 

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TESTE DEIN WISSEN
  • Ob ein sachlicher Zusammenhang überhaupt angenommen werden kann 
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TESTE DEIN WISSEN

Was sind die gebräuchlichsten Zusammenhangsmaße? 


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TESTE DEIN WISSEN
  • Für nominal skalierte Merkmale: 
    • Kontingenzkoeffizient
  • Für ordinal skalierte Merkmale:
    • Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman
  • Für metrisch skalierte Merkmale: 
    • Korrelationskoeffizient nach Bravais‐Pearson
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TESTE DEIN WISSEN

Was ist der Korrelationskoeffizient nach Bravais- Pearson ? 

Was ist sein Wertebereich? 

Wie ist der zu interpretieren? 

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Zusammenhangsmaße für 2 Merkmale, die mindestens metrisch skaliert bzw. Abstandsmerkmale sind
  • misst linearen Zusammenhang
  • Wertebereich von ( -1 ; 1) 


Interpretation: 

  • ,, 1 '' ==> perfekt positiver Zusammenhang beider Merkmale 
    • Beispiel ,, Je größer jemand ist, desto größere Schuhe wird er auch tendenziell tragen''
  • ,,-1'' bedeutet perfekt negativer Zusammenhang beider Merkmale 
    • Je mehr Übungsaufgaben jemand bearbeitet hat, desto weniger Fehler wird er voraussichtlich machen 
  • Wert von ,,0'' impliziert vollständige Unabhängigkeit beider Merkmale 
    • keinen linearen Zusammenhang zwischen den Variablen 
    • kann keine Aussagen darüber machen, wie sich die Werte einer Variablen verändern, wenn die Werte der anderen Variablen steigen 
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TESTE DEIN WISSEN

Was ist der Rangkorellationskoeffizient nach Spearman?

Was ist sein Wertebereich? 

Wie ist der zu interpretieren?  

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TESTE DEIN WISSEN
  • ist ein Zusammenhangsmaße für zwei Merkmale 
  • mindestens ordinalskaliert bzw. Rangemaße
  • Wertebereich ( -1, 1) 


Interpretation

  • ,, 1 '' ==>  perfekt positiver Zusammenhang 
  • ,,-1'' ==> perfekt negativer Zusammenhang
  • ,,0'' ==> vollständige Unabhängigkeit d.h. es liegt keine Korrelation vor 
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TESTE DEIN WISSEN

Was ist der Kontigenzkoeffizient?

Was muss man beachten? 

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TESTE DEIN WISSEN
  • Zusammenhangsmaße für zwei Merkmale, die mindestens nominalskaliert bzw. Unterschiedsmerkmale
  • Chi-Quadrat nimmt den Wert 0 an , wenn die empirischen mit den theoretischen Häufigkeiten übereinstimmen 
    • d.h. bei vollständiger Unabhängigkeit ist       X^2 = 0
  • Bei Abhängigkeit zwischen den Merkmal ist X^2 >0  
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TESTE DEIN WISSEN

Nennen Sie die Ordnungsprinzipien

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TESTE DEIN WISSEN

Norminalskala

  • Keine Reihenfolge
  • z.B. Geschlecht
  • Merkmalsausprägung: Männlich oder weiblich 

Ordinalskala

  • Reihenfolge, aber keine Abstände nicht messbar 
  • z.B. Schulnote 
  • Merkmalsausprägung: 1,2,3,4,5,6 

Intervallskala

  • Abstände nicht messbar
  • z.B. Temperatur
  • Merkmalsausprägung: 12°,...26°

Verhältniszahl

  • Abstände messbar
  • z.B. Einkommen
  • Merkmalsausprägungen: 0,...,200,...,1.000



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TESTE DEIN WISSEN

Nennen Sie Arten von Missbrauch von Statistiken.

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TESTE DEIN WISSEN
  • Täuschung durch falsche Angaben
  • Unübliche Definitionen/ Fehlen erklärender Informationen 
  • Nicht repräsentative Stichprobe
  • Irrenführende Auswahl der Untersuchungsmerkmale
  • Antwort beeinflussende Fragestellungen 
  • Manipulierende Auswahl der Bezugsgröße
  • Vortäuschen von Zusammenhängen
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Q:
Was ist eine Linear, nachschuessige Verzinsung?
A:



  • Linear Zinsansprüche, die während der Laufzeit der Kapitalüberlassung entstehen ==> zinstragenden Kapital nicht zugetragen werden 
Q:
Wie kann man die Annuität im Zeitpunkt t auch noch berechnen?
A:

At = Tt + Zt ( nachschlüssig)

At= Tt - Zt ( vorschüssig) 

Q:
Was bedeutet exponentielle, nachschüssige Verzinsung? -
A:


  • Zinsansprüche, die während der Laufzeit der Kapitalüberlassungen entstehen
    • werden dem zinstragenden Kapital zugeschlagen
  • Standardfall : Nachschüssige Zinsen
Q:

Wann verwendet man den..


- arithmetischen Mittelwert

- harmonischen Mittelwert

- geometrischen Mittel


A:

harmonisches Mittelwert

  •  Anwendungen bei Verhältnissen 
  • Brüche, die Beziehungen Wiederspiegeln
  • zur Berechnung von Eigenkapital,Benzinverbrauch und Durchschnitt von Geschwindigkeiten 


geometrischen Mittelwert

  • - bei prozentualen Veränderungen 
  • z.B. Wachstumsraten wie Preissteigerungen und Zinsraten 
  • ==> NICHT das arithmetische Mittel verwenden


 

Q:

Was ist das Ziel von Zusammenhangsmaßen?

A:
  • Einfluss eines Merkmals identifizieren und auf Basis dessen,
    •  Entwicklungen zu erklären, zu prognostizieren und zu beeinflussen 
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Q:

Was muss man überprüfen bevor man den Zusammenhang von zwei Merkmalen berechnen möchte ? 

A:
  • Ob ein sachlicher Zusammenhang überhaupt angenommen werden kann 
Q:

Was sind die gebräuchlichsten Zusammenhangsmaße? 


A:
  • Für nominal skalierte Merkmale: 
    • Kontingenzkoeffizient
  • Für ordinal skalierte Merkmale:
    • Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman
  • Für metrisch skalierte Merkmale: 
    • Korrelationskoeffizient nach Bravais‐Pearson
Q:

Was ist der Korrelationskoeffizient nach Bravais- Pearson ? 

Was ist sein Wertebereich? 

Wie ist der zu interpretieren? 

A:
  • Zusammenhangsmaße für 2 Merkmale, die mindestens metrisch skaliert bzw. Abstandsmerkmale sind
  • misst linearen Zusammenhang
  • Wertebereich von ( -1 ; 1) 


Interpretation: 

  • ,, 1 '' ==> perfekt positiver Zusammenhang beider Merkmale 
    • Beispiel ,, Je größer jemand ist, desto größere Schuhe wird er auch tendenziell tragen''
  • ,,-1'' bedeutet perfekt negativer Zusammenhang beider Merkmale 
    • Je mehr Übungsaufgaben jemand bearbeitet hat, desto weniger Fehler wird er voraussichtlich machen 
  • Wert von ,,0'' impliziert vollständige Unabhängigkeit beider Merkmale 
    • keinen linearen Zusammenhang zwischen den Variablen 
    • kann keine Aussagen darüber machen, wie sich die Werte einer Variablen verändern, wenn die Werte der anderen Variablen steigen 
Q:

Was ist der Rangkorellationskoeffizient nach Spearman?

Was ist sein Wertebereich? 

Wie ist der zu interpretieren?  

A:
  • ist ein Zusammenhangsmaße für zwei Merkmale 
  • mindestens ordinalskaliert bzw. Rangemaße
  • Wertebereich ( -1, 1) 


Interpretation

  • ,, 1 '' ==>  perfekt positiver Zusammenhang 
  • ,,-1'' ==> perfekt negativer Zusammenhang
  • ,,0'' ==> vollständige Unabhängigkeit d.h. es liegt keine Korrelation vor 
Q:

Was ist der Kontigenzkoeffizient?

Was muss man beachten? 

A:
  • Zusammenhangsmaße für zwei Merkmale, die mindestens nominalskaliert bzw. Unterschiedsmerkmale
  • Chi-Quadrat nimmt den Wert 0 an , wenn die empirischen mit den theoretischen Häufigkeiten übereinstimmen 
    • d.h. bei vollständiger Unabhängigkeit ist       X^2 = 0
  • Bei Abhängigkeit zwischen den Merkmal ist X^2 >0  
Q:

Nennen Sie die Ordnungsprinzipien

A:

Norminalskala

  • Keine Reihenfolge
  • z.B. Geschlecht
  • Merkmalsausprägung: Männlich oder weiblich 

Ordinalskala

  • Reihenfolge, aber keine Abstände nicht messbar 
  • z.B. Schulnote 
  • Merkmalsausprägung: 1,2,3,4,5,6 

Intervallskala

  • Abstände nicht messbar
  • z.B. Temperatur
  • Merkmalsausprägung: 12°,...26°

Verhältniszahl

  • Abstände messbar
  • z.B. Einkommen
  • Merkmalsausprägungen: 0,...,200,...,1.000



Q:

Nennen Sie Arten von Missbrauch von Statistiken.

A:
  • Täuschung durch falsche Angaben
  • Unübliche Definitionen/ Fehlen erklärender Informationen 
  • Nicht repräsentative Stichprobe
  • Irrenführende Auswahl der Untersuchungsmerkmale
  • Antwort beeinflussende Fragestellungen 
  • Manipulierende Auswahl der Bezugsgröße
  • Vortäuschen von Zusammenhängen
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