Statistik at University Of Basel | Flashcards & Summaries

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TESTE DEIN WISSEN

6. Median

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TESTE DEIN WISSEN
  • Der Median halbiert die Häufigkeitsverteilung
  • Mindestens 50% aller Werte sind ≤ der Median und mindestens 50% aller Werte sind ≥ der Median
  • Der Median ist das 50%-Quantil
  • Der Median setzt mindestens ordinales Skalenniveau voraus
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TESTE DEIN WISSEN

Stichprobenziehung

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TESTE DEIN WISSEN

- Idealerweise aus definierter, jedenfalls beobachtbarer GG,
- Definition legt Ein- und Ausschlusskriterien fest, z.B. Alter, Geschlecht, Vorerkrankung.


Zentrales Element der Stichprobenziehung bzw. in Experimenten: Zufällige Zuordnung zu Stichprobe bzw. Experimentalbedingung(en)
- Verhindert systematische Einflüsse von in den Einheiten
begründeten Störvariablen,
- Ist Voraussetzung für nicht systematisch verzerrte Aussagen
über GG.

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TESTE DEIN WISSEN

Deskriptive Statistik


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TESTE DEIN WISSEN

Dient neben der Beschreibung der beobachteten Daten auch der Datenvalidierung (z.B. fehlerhaft gemessene Werte?) bzw. der Gewinnung erster Eindrücke zur weiteren Analyse.


Dargestellt werden (Aspekte von) Verteilungen von Merkmalen, die bestimmte Ausprägungen oder Werte annehmen können.

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TESTE DEIN WISSEN

Schließende (induktive, inferentielle) Statistik (auch:
Inferenzstatistik)

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TESTE DEIN WISSEN

bedient sich der Wahrscheinlichkeitstheorie um
Schlussfolgerungen bez. einer nicht vollständig beob.
Grundgesamtheit, d.h. über die beobachtete Stichprobe
hinaus, zu ziehen.

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TESTE DEIN WISSEN

Stichprobe

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TESTE DEIN WISSEN

- Brutto-Stichprobe: Menge der gezogenen Einheiten,
- Netto-Stichprobe: Menge der untersuchten Einheiten; auch (EP): Untersuchungspopulation, Studien- oder Stichprobenpopulation.

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Explorative Statistik

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TESTE DEIN WISSEN

Dient dem Auffinden von Mustern, Strukturen zur Theorien- / Hypothesenbildung (→ „big data“, „Data Science“)

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TESTE DEIN WISSEN

Welches Symbol zeigt an, dass geschätzt wird?

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TESTE DEIN WISSEN

^

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TESTE DEIN WISSEN

Beispiele für eine Lineare Regression

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TESTE DEIN WISSEN

- Modellierung der Klausurpunktzahl eines Studierenden auf Basis z. B. einer Schulnote

- Analyse des Gehaltes eines Mitarbeiters auf Basis von z. B. Ausbildungsdauer

- Vorhersage der Seitenabrufe auf Basis der Fans, Follower und Art des Inhalts

- Modellierung des Risikos einer Anlage (Betafaktor)

- Vorhersage der Verspätung von Flügen

- Vorhersage der Persönlichkeit anhand von Social Media Daten

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TESTE DEIN WISSEN

Modellierung: Lineare Regression


Annahme

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TESTE DEIN WISSEN

f ist eine lineare Funktion. 

Das heißt: f(x) =  β0 + β1 * x

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TESTE DEIN WISSEN

Grundgesamtheit (GG; auch: Population)

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TESTE DEIN WISSEN

- abstrakte GG: Population, für die Aussagen gelten sollen und aus der gezogen wird,
- Beobachtbare/konkrete und endliche GG: Teilpopulation, aus der gezogen wird; auch (EP): Population unter Risiko, Bezugs- oder Zielpopulation.

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TESTE DEIN WISSEN

Arten von Korrelation:

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TESTE DEIN WISSEN

- Positive Korrelation

- Negative Korrelation

- Nullkorrelation

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TESTE DEIN WISSEN

Residuum

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TESTE DEIN WISSEN

(Zufälliger) Fehler


Abweichung von meinem geschätzten y-Wert und dem tatsächlichen x-Wert. 

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  • 1036 Studierende
  • 37 Lernmaterialien

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Q:

6. Median

A:
  • Der Median halbiert die Häufigkeitsverteilung
  • Mindestens 50% aller Werte sind ≤ der Median und mindestens 50% aller Werte sind ≥ der Median
  • Der Median ist das 50%-Quantil
  • Der Median setzt mindestens ordinales Skalenniveau voraus
Q:

Stichprobenziehung

A:

- Idealerweise aus definierter, jedenfalls beobachtbarer GG,
- Definition legt Ein- und Ausschlusskriterien fest, z.B. Alter, Geschlecht, Vorerkrankung.


Zentrales Element der Stichprobenziehung bzw. in Experimenten: Zufällige Zuordnung zu Stichprobe bzw. Experimentalbedingung(en)
- Verhindert systematische Einflüsse von in den Einheiten
begründeten Störvariablen,
- Ist Voraussetzung für nicht systematisch verzerrte Aussagen
über GG.

Q:

Deskriptive Statistik


A:

Dient neben der Beschreibung der beobachteten Daten auch der Datenvalidierung (z.B. fehlerhaft gemessene Werte?) bzw. der Gewinnung erster Eindrücke zur weiteren Analyse.


Dargestellt werden (Aspekte von) Verteilungen von Merkmalen, die bestimmte Ausprägungen oder Werte annehmen können.

Q:

Schließende (induktive, inferentielle) Statistik (auch:
Inferenzstatistik)

A:

bedient sich der Wahrscheinlichkeitstheorie um
Schlussfolgerungen bez. einer nicht vollständig beob.
Grundgesamtheit, d.h. über die beobachtete Stichprobe
hinaus, zu ziehen.

Q:

Stichprobe

A:

- Brutto-Stichprobe: Menge der gezogenen Einheiten,
- Netto-Stichprobe: Menge der untersuchten Einheiten; auch (EP): Untersuchungspopulation, Studien- oder Stichprobenpopulation.

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Q:

Explorative Statistik

A:

Dient dem Auffinden von Mustern, Strukturen zur Theorien- / Hypothesenbildung (→ „big data“, „Data Science“)

Q:

Welches Symbol zeigt an, dass geschätzt wird?

A:

^

Q:

Beispiele für eine Lineare Regression

A:

- Modellierung der Klausurpunktzahl eines Studierenden auf Basis z. B. einer Schulnote

- Analyse des Gehaltes eines Mitarbeiters auf Basis von z. B. Ausbildungsdauer

- Vorhersage der Seitenabrufe auf Basis der Fans, Follower und Art des Inhalts

- Modellierung des Risikos einer Anlage (Betafaktor)

- Vorhersage der Verspätung von Flügen

- Vorhersage der Persönlichkeit anhand von Social Media Daten

Q:

Modellierung: Lineare Regression


Annahme

A:

f ist eine lineare Funktion. 

Das heißt: f(x) =  β0 + β1 * x

Q:

Grundgesamtheit (GG; auch: Population)

A:

- abstrakte GG: Population, für die Aussagen gelten sollen und aus der gezogen wird,
- Beobachtbare/konkrete und endliche GG: Teilpopulation, aus der gezogen wird; auch (EP): Population unter Risiko, Bezugs- oder Zielpopulation.

Q:

Arten von Korrelation:

A:

- Positive Korrelation

- Negative Korrelation

- Nullkorrelation

Q:

Residuum

A:

(Zufälliger) Fehler


Abweichung von meinem geschätzten y-Wert und dem tatsächlichen x-Wert. 

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