Biostatsitik 1 & Versuchsplanung Klausur 2020 an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Biostatsitik 1 & Versuchsplanung Klausur 2020 an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für Biostatsitik 1 & Versuchsplanung Klausur 2020 an der TU München auf StudySmarter:

In einer Analyse des Zusammenhangs zweier metrischer Variablen X und Y erhält man einen Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient von 0,51. Welche der folgenden Aussagen trifft zu?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Es gibt einen starken positiven Zusammenhang zwischen X und Y, der aber nicht kausal sein muss.

  2. Es gibt zwischen X und Y einen starken Zusammenhang, wobei unklar ist, ob dieser positiv oder negativ ist.

  3. Es gibt einen schwachen positiven Zusammenhang zwischen X und Y.

  4. Hohe Werte von X bewirken kausal höhere Werte von Y.

  5. Der Bravais Pearson Korrelationskoeffezient ist nicht geeignet, um Aussagen über den Zusammenhang metrischer Variablen zu treffen.

Beispielhafte Karteikarten für Biostatsitik 1 & Versuchsplanung Klausur 2020 an der TU München auf StudySmarter:

Welche der folgenden Aussagen ist falsch?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Eine Stichprobe ist in der Regel viel größer als die Grundgesamtheit

  2. Alle Operationen, die für nominalskalierte Merkmale zulässig sind, sind auch für ordinalskalierte Merkmale zulässig.

  3. Nominalskalierte Merkmale sind immer qualitative Merkmale.

  4. Die Grundgesamtheit ist die Zusammenfassung aller Untersuchungseinheiten.

  5. Der Merkmalsraum ist die Menge aller möglichen Merkmalsausprägungen.

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Welche der folgenden Aussagen zu Skalenniveaus trifft zu?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Das Skalenniveau der Variable Bundesland ist die Nominalskala, das Skalenniveau der Variable Kalenderzeit (ab Christi Geburt) ist die Intervallskala.

  2. Das Skalenniveau der Variable systolischer Blutdruck ist die Ordinalskala, das Skalenniveau der Variable Geschlecht ist die Nominalskala.

  3. Das Skalenniveau der Variable Kalenderzeit (ab Christi Geburt) ist die Verhältnisskala, das Skalenniveau der Variable Geschlecht ist die Nominalskala.

  4. Das Skalenniveau der Variable Alter (in Jahren) ist die Intervallskala, das Skalenniveau der Variable Bundesland ist die Ordinalskala.

  5. Das Skalenniveau der Variable Alter (in Jahren) ist die Verhältnisskala, das Skalenniveau der Variable Geschlecht ist die Ordinalskala.

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Sei X eine Poisson verteilte Zufallsvariable mit Parameter Phy=2. Wie groß ist etwa die Wahrscheinlihckeit P(X=5)?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. 0,04

  2. 0,27

  3. 0,08

  4. 0,18

  5. 0,01

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Welche der folgenden Aussagen über Lagemaße ist falsch?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Das arithmetische Mittel ist das Produkt aus der Summe aller Beobachtungen und dem Stichprobenumfang

  2. 25% aller Beobachtungen sind größer oder gleich dem oberen Quartil

  3. Das 5%-Quartil einer Variable mit 10 Beobachtungen ist der kleinste Wert dieser Beobachtungen

  4. Der Median liegt in den geordneten Daten in der Mitte.

  5. Der Modus ist die am häufigsten vorkommende Beobachtung. 

     

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Gegeben sei eine normalverteilte Zufallsvariable mit Erwartungswert 4 und Varianz 9. Wie groß ist das 95%-Quantil?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. 8,92

  2. -10,76

  3. 18,76

  4. -0,92

  5. 5,64

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Welche der folgenden Aussagen zu Streuungsmaßen trifft zu?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Die Median Absolute Deviation (MAD) hat die gleiche Einheit wie die jeweilige Variable selbst.

  2. Die Varianz ist ein dimensionsloses Streuungsmaß.

  3. Die Standardabweichung ist besonders robust gegenüber Ausreißern.

  4. Die Spannweite kann nie größer sein als der Interquartilsabstand.

  5. Aus einem Boxplot lässt sich die Median Absolute Deviation (MAD) ablesen.

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Welche der folgenden Aussagen zur Laplaceschen Wahrscheinlichkeit trifft zu?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Die Laplacesche Warscheinlichkeit kann nur gebildet werden, wenn alle Elementarereignisse gleich wahrscheinlich sind.

  2. Die Laplacesche Warscheinlichkeit kann nur bei unendlich großer Ereignismenge gebildet werden.

  3. Die Laplacesche Warscheinlichkeit ist gleichbedeutend mit der relativen Häufigkeit.

  4. Die Laplacesche Warscheinlichkeit ist definiert als die Anzahl aller möglichen Fälle geteilt durch die Anzahl der für das jeweilige Ereignis günstigen Fälle.

  5. Die Laplacesche Warscheinlichkeit besagt, das die gemeinsame Wahrscheinlichkeit der Ereignisse A und B gleich dem Produkt der einzelnen Wahrscheinlichkeiten von A und B ist.

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Worüber liefert ein Boxplot keine Information?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Variationskoeffizient

  2. Minimum

  3. Schiefe

  4. Interquartilsabstand

  5. Median

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Welche der folgenden Aussagen zu Häufigkeiten trifft zu?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Multipliziert man die relativen Häufigkeiten mit dem Stichprobenumfang erhält man die absoluten Häufigkeiten.

  2. Die empirische Verteilungsfunktion ist die kumulierte absolute Häufigkeit.

  3. Im Gegensatz zu relativen Häufigkeiten können absolute Häufigkeiten negativ sein.

  4. In Histogrammen ist immer die Breite der Rechtecke proportional zur relativen Häufigkeit der jeweiligen Klasse.

  5. Die Summe über alle absoluten Häufigkeiten ergibt immer 1.

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Welche der folgenden Aussagen zur Schiefe von Verteilungen ist falsch?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Beträgt der Momentkoeffizient 1, so ist die Verteilung symmetrisch.

  2. Bei linkssteilen Verteilungen ist der Quantilskoeffizient positiv.

  3. Bei rechtssteilen Verteilungen ist der Median kleiner als der Modus.

  4. Bei rechtsschiefen Verteilungen ist der Modus kleiner als das arithmetische Mittel.

  5. Die Schiefe einer Verteilung kann nur bei uni-modalen Verteilungen sinnvoll beschrieben werden.

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Welche der folgenden Aussagen zu den Zusammenhangsmaßen trifft zu?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Die punktbiserale Korrelation kann verwendet werden, wenn der Zusammenhang zwischen einer metrischen und einer dichotomen Variablen quantifiziert werden soll.

  2. Wenn die empirische Kovarianz posiitv ist, so ist der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient negativ

  3. Der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient kann nie negativ sein.

  4. Spearmans Korrelationskoeffizient quantifiziert den linearen Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen

  5. Der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient kann auch bei ordinalen Skalennivau verwendet werden.

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Biostatsitik 1 & Versuchsplanung Klausur 2020

In einer Analyse des Zusammenhangs zweier metrischer Variablen X und Y erhält man einen Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient von 0,51. Welche der folgenden Aussagen trifft zu?

  1. Es gibt einen starken positiven Zusammenhang zwischen X und Y, der aber nicht kausal sein muss.

  2. Es gibt zwischen X und Y einen starken Zusammenhang, wobei unklar ist, ob dieser positiv oder negativ ist.

  3. Es gibt einen schwachen positiven Zusammenhang zwischen X und Y.

  4. Hohe Werte von X bewirken kausal höhere Werte von Y.

  5. Der Bravais Pearson Korrelationskoeffezient ist nicht geeignet, um Aussagen über den Zusammenhang metrischer Variablen zu treffen.

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Welche der folgenden Aussagen ist falsch?

  1. Eine Stichprobe ist in der Regel viel größer als die Grundgesamtheit

  2. Alle Operationen, die für nominalskalierte Merkmale zulässig sind, sind auch für ordinalskalierte Merkmale zulässig.

  3. Nominalskalierte Merkmale sind immer qualitative Merkmale.

  4. Die Grundgesamtheit ist die Zusammenfassung aller Untersuchungseinheiten.

  5. Der Merkmalsraum ist die Menge aller möglichen Merkmalsausprägungen.

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Welche der folgenden Aussagen zu Skalenniveaus trifft zu?

  1. Das Skalenniveau der Variable Bundesland ist die Nominalskala, das Skalenniveau der Variable Kalenderzeit (ab Christi Geburt) ist die Intervallskala.

  2. Das Skalenniveau der Variable systolischer Blutdruck ist die Ordinalskala, das Skalenniveau der Variable Geschlecht ist die Nominalskala.

  3. Das Skalenniveau der Variable Kalenderzeit (ab Christi Geburt) ist die Verhältnisskala, das Skalenniveau der Variable Geschlecht ist die Nominalskala.

  4. Das Skalenniveau der Variable Alter (in Jahren) ist die Intervallskala, das Skalenniveau der Variable Bundesland ist die Ordinalskala.

  5. Das Skalenniveau der Variable Alter (in Jahren) ist die Verhältnisskala, das Skalenniveau der Variable Geschlecht ist die Ordinalskala.

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Sei X eine Poisson verteilte Zufallsvariable mit Parameter Phy=2. Wie groß ist etwa die Wahrscheinlihckeit P(X=5)?

  1. 0,04

  2. 0,27

  3. 0,08

  4. 0,18

  5. 0,01

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Welche der folgenden Aussagen über Lagemaße ist falsch?

  1. Das arithmetische Mittel ist das Produkt aus der Summe aller Beobachtungen und dem Stichprobenumfang

  2. 25% aller Beobachtungen sind größer oder gleich dem oberen Quartil

  3. Das 5%-Quartil einer Variable mit 10 Beobachtungen ist der kleinste Wert dieser Beobachtungen

  4. Der Median liegt in den geordneten Daten in der Mitte.

  5. Der Modus ist die am häufigsten vorkommende Beobachtung. 

     

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Gegeben sei eine normalverteilte Zufallsvariable mit Erwartungswert 4 und Varianz 9. Wie groß ist das 95%-Quantil?

  1. 8,92

  2. -10,76

  3. 18,76

  4. -0,92

  5. 5,64

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Welche der folgenden Aussagen zu Streuungsmaßen trifft zu?

  1. Die Median Absolute Deviation (MAD) hat die gleiche Einheit wie die jeweilige Variable selbst.

  2. Die Varianz ist ein dimensionsloses Streuungsmaß.

  3. Die Standardabweichung ist besonders robust gegenüber Ausreißern.

  4. Die Spannweite kann nie größer sein als der Interquartilsabstand.

  5. Aus einem Boxplot lässt sich die Median Absolute Deviation (MAD) ablesen.

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Welche der folgenden Aussagen zur Laplaceschen Wahrscheinlichkeit trifft zu?

  1. Die Laplacesche Warscheinlichkeit kann nur gebildet werden, wenn alle Elementarereignisse gleich wahrscheinlich sind.

  2. Die Laplacesche Warscheinlichkeit kann nur bei unendlich großer Ereignismenge gebildet werden.

  3. Die Laplacesche Warscheinlichkeit ist gleichbedeutend mit der relativen Häufigkeit.

  4. Die Laplacesche Warscheinlichkeit ist definiert als die Anzahl aller möglichen Fälle geteilt durch die Anzahl der für das jeweilige Ereignis günstigen Fälle.

  5. Die Laplacesche Warscheinlichkeit besagt, das die gemeinsame Wahrscheinlichkeit der Ereignisse A und B gleich dem Produkt der einzelnen Wahrscheinlichkeiten von A und B ist.

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Worüber liefert ein Boxplot keine Information?

  1. Variationskoeffizient

  2. Minimum

  3. Schiefe

  4. Interquartilsabstand

  5. Median

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Welche der folgenden Aussagen zu Häufigkeiten trifft zu?

  1. Multipliziert man die relativen Häufigkeiten mit dem Stichprobenumfang erhält man die absoluten Häufigkeiten.

  2. Die empirische Verteilungsfunktion ist die kumulierte absolute Häufigkeit.

  3. Im Gegensatz zu relativen Häufigkeiten können absolute Häufigkeiten negativ sein.

  4. In Histogrammen ist immer die Breite der Rechtecke proportional zur relativen Häufigkeit der jeweiligen Klasse.

  5. Die Summe über alle absoluten Häufigkeiten ergibt immer 1.

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Welche der folgenden Aussagen zur Schiefe von Verteilungen ist falsch?

  1. Beträgt der Momentkoeffizient 1, so ist die Verteilung symmetrisch.

  2. Bei linkssteilen Verteilungen ist der Quantilskoeffizient positiv.

  3. Bei rechtssteilen Verteilungen ist der Median kleiner als der Modus.

  4. Bei rechtsschiefen Verteilungen ist der Modus kleiner als das arithmetische Mittel.

  5. Die Schiefe einer Verteilung kann nur bei uni-modalen Verteilungen sinnvoll beschrieben werden.

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Welche der folgenden Aussagen zu den Zusammenhangsmaßen trifft zu?

  1. Die punktbiserale Korrelation kann verwendet werden, wenn der Zusammenhang zwischen einer metrischen und einer dichotomen Variablen quantifiziert werden soll.

  2. Wenn die empirische Kovarianz posiitv ist, so ist der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient negativ

  3. Der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient kann nie negativ sein.

  4. Spearmans Korrelationskoeffizient quantifiziert den linearen Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen

  5. Der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient kann auch bei ordinalen Skalennivau verwendet werden.

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