Mathe an der Leibniz Universität Hannover

- falls man den Parameter y der Normoalverteilung nicht Kennt, so ist im Regalfall auch die Varainz nicht bekannt

-> falls man die wahre Varainz nicht kennt und diese aus den Daten mittels s schätzen muss, so ist das Quantil der t Verteilung einzusetzen 

qualitativen 

rxy
-> gilt nur für metrische Skalen
-> von -1 bis 1
-> misst nur lineare Zusammenhänge

r> 0 -> positiver Zusammenhang
r< 0 -> negativer Zusammenhang
r= 0 wenn Merkmale Linear Unabhängig sind 

-Maß für die Güte der Modellanpassung

-0<R2<1

-R2 misst die durch die regression erklärten Anteil an der gesamtvarianz des Regressanden

-> Anpassung gut, wenn nahe 1

R2 -> (rxy)2

- Zentral Wert, Mittelster Wert
- kann bei metrischen und ordinalen Skalen eingesetzt werden
- robust gegenüber Extremwerten

-> Maß für die Streuung der Daten
-höchster Wert- niedrigsten Wert

Mittlere Quadratische Abweichung vom arithmetischen Mittelwert

- sind Bestandteil jeder Biometrischen Auswertung 

-verwendet man, wenn Daten rechtsschiefverteilt sind oder wenn Daten durchschnittliches Wachstum in Prozent darstellen

Muss angewendet werden, wenn Daten einen multipikativen Charakter besitzen
-> relativen Veränderungen
-> Wachstumsdaten
-> Messdaten mit log Verteilungen 

bei symmetrischen Verteilungen sind
-artithmetischer Mittelwert
-Median
-geometrischer Mittelwert

annährend identisch.

bei schiefen Verteilungen gilt
-rechtsschief
-> arith. m > Median und gem. M

bei linksschiefen Verteilungen gilt
-linksschief
-> arith. m < Median/ genom .m.

-ist das geometrische Mittel besser geeignet 

gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass ein zufällig ausgewähltes Individuum an einem gewissen Stichtag t an der betrachteten Krankheit erkrankt ist