Datenanalyse an der Hochschule München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Datenanalyse an der Hochschule München

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Was ist die Schiefe?

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Kovarianz zweier Stichproben

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Was gibt die Kurtosis an?

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Welchen Erwartungswert hat der Mittelwert einer Stichprobe?

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Standardabweichung

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Vorteil der Korrelation gegenüber der Kovarianz?

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Frequentische Ansatz

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Beispielhafte Karteikarten für Datenanalyse an der Hochschule München auf StudySmarter:

Datenanalyse

Was ist die Schiefe?
Gibt die Art und Stärke der Asymmetrie einer Wahrscheinlichkeitsverteilung an

Datenanalyse

Kovarianz zweier Stichproben
Der Wert dieser Kenngröße macht tendenzielle Aussagen darüber, ob hohe Werte der einen Zufallsvariablen eher mit hohen oder eher mit niedrigen Werten der anderen Zufallsvariablen einhergehen.

Datenanalyse

Varianz?
Maß für die Größe der Abweichung von einem Mittelwert

Datenanalyse

Was gibt die Kurtosis an?
ist eine Maßzahl für die Steilheit bzw. „Spitzigkeit“ einer Verteilung.

Datenanalyse

Welchen Erwartungswert hat der Mittelwert einer Stichprobe?
denselben Erwartungswert wie die Einzelmessung

Datenanalyse

Standardabweichung
mittlere Abweichung der Streuung

Datenanalyse

Median
Der Median der Messwerte einer Urliste ist derjenige Messwert, der genau „in der Mitte“ steht, wenn man die Messwerte der Größe nach sortiert.

Datenanalyse

Vorteil der Korrelation gegenüber der Kovarianz?
Liegt zwischen -1 und +1 unabhängig von den Maßeinheiten (Skalierung)

Datenanalyse

Vorteil der Korrelation gegenüber der Kovarianz?
Liegt zwischen -1 und +1 unabhängig von den Maßeinheiten (Skalierung)

Datenanalyse

Vorteil der Korrelation gegenüber der Kovarianz?
Liegt zwischen -1 und +1 unabhängig von den Maßeinheiten (Skalierung)

Datenanalyse

Kausalität
Ursache-Wirkungs-Beziehung (Asym. Beziehung) X ist die Ursache für Y ist nicht das gleiche wie Y ist die Ursache für X

Datenanalyse

Frequentische Ansatz
Der Grundraum Ω(Population) hat eine bestimmte, jedoch unbekannte Verteilung P der ZV X Jede Stichprobe SP hat eine bestimmte Wahrscheinlichkeit. Das Ziehen einer Stichprobe kann man beliebig oft wiederholen. Man geht davon aus, dass die Stichprobe ‚den Erwartungen entspricht‘, so dass man aus den Kenngrößen der Stichprobe Rückschlüsse auf P ziehen kann

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