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Quanti I, früher: deterministisches Weltbild; heute: probabilistisches -…
Quanti I
Grundbegriffe
deskriptive Statistik vs Interferenzstatistik
Grundgesamt / Population
Stichprobe
statistische Einheiten (Merkmalsträger)
Merkmal / Variable
Variablenwert / Merkmalsausprägung
Messen
"Objekte" zahlen zugeordnet -> Relationen zwischen Zahlen reflektieren Relationen zwischen Objekten
quantitative vs. qualitative Merkmale
diskrete vs. stetige Merkmale
Deskriptive Statistik
Maße der zentralen Tendenz
Modus
Median
Arithmetisches Mittel (Durchschnitt)
Maße der Dispersion /
StreuungVarianz
Minimum / Maximum & Variationsbreite
Quartile & Interquartilsabstand
Mittlere absolute Abweichung vom Mittelwert (MAD)
Standartabweichung
Boxplot
Häufigkeitsverteilungen
absolute h(a1),...,h(aJ)
relative f(a1),...,f(aJ)
Begriffe zur Beschreibung
symmetrische vs. asymmetrische
linkssteile vs. rechtssteile
schmal- vs. breitgipflig
uni-, bi- & multi-modal
kumulierte
absolute
relative
Transformation von Daten
lineare Transformation
z-Standardisierung
2 Variablen
Korrelation
"Chi-Quadrat"
empirische Häufigkeiten bei Unanhängigen erwarteten in Beziehung gesetzt
Kontigenztabelle
abs. Häufigkeiten
relative Häufigkeiten
metrische Variablen
Streudiagramme
Kreuzprodukt
positiver und negativer Zusammenhang
Kovarianz
abhängig von Messeinheiten
Produkt-Moment-Korrelation
unabhängig von Messeinheiten
Rangdaten
Rangkorrelation nach Spearman
für ordinales Datenniveau
bei Extremwerten
Skalenniveaus
Nominal
eineindeutig transformiert
nur Häufigkeit der Zahlen bestimmt
Ordinal
Häufigkeitbund Reihenfolge
streng montone Transformation
Intervall
Häufigkeit, Reihenfolge & Differenzen
lineare Transformation
Verhältnis
besitzen Nullpunkt & Quotienten bilden
proportionale Transformation
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Grundlagen
Mengenlehre
Mengenoperationen
Potenzmenge
Zufallsexperiment
Wahrscheinlichkeit
Laplace
rechenregeln
Bedingte
Bayes-Theorem
Unabhängigkeit
totale
diskrete Verteilungen
Zufallsvariablen
Funktion X -> ordnet jedem Ω eine reale Zahl zu
diskrete
X endlich / abzahlbar unendlich viele Werte annehmen
Ausprägungen von X -> einzeln isolierte Werte
stetige
überabzählbar unendlich viele Werte
Ausprägungen von X
-> Intervall realer Zahlen
-> beliebig genau
Wahrscheinlichkeitsfunktion
Wahrscheinlichkeit Realisation einer diskreten Zufallsvariable
gleiche 3 Eigenschaften wie Wahrscheinlichkeit
Verteilungsfunktion
Wahrscheinlichkeit: diskrete Zufallsvariable X
überschreitet nicht Wert x
diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion
für Modellierung Reihe von Zufallsexperimenten entwickelt
unter Anderem
Binomialverteilung
Bestimmung Wahrscheinlichkeit x "Erfolge" in N unabhängigen {0,1}-Versuchen mit konstanter Erfolgswarscheinlichkeit
Binomialkoeffizient
gibt Anzahl der Möglichkeiten aus N-elemtigen Menge an: ziehen ohne Zurücklegen x-elemtige Teilmenge
Bedeutung Wahrscheinlichkeitswerte in Empirie
objektivistische Interpretation
subjektivistische Interpretation
stetige Verteilungen
Wahrscheinlichkeitsdichte
Wahrscheinlichkeit -> stetige Zufalls im Intervall
≙ Wahrscheinlichkeitsfunktion diskrete
Verteilungsfunktion
Prozent p der Fläche liegt unter x
Normalverteilung
Transformationen
z-transformiert
lineare Transformationen
Interferenzstatistik
Schätztheorie
Parameterschätzung
Schätzfunktion
Eigenschaften
Erwartungstreue
Effizienz
Gesetz der großen Zahlen
Konsistenz
Stichprobenkennwerteverteilung
Standardfehler
Erwartungswert
zentraler Grenzwertsatz
ML-Schätzer
Intervallschätzung-Konfidenzintervall
überdeckt mit bestimmter Wahrscheinlichkeit den wahren Parameter
bekannt
𝜎x unbekannt
zusätzliche Unsicherheit
Freiheitsgrade
Signifikanz & z-tests
Hypothesen
gerichtete vs. ungerichtete
spezifische vs. unspezifische
Null-& Alternativhypothesen
p < a
Überschreitungswahrscheinlichkeit p
Signifikanzniveau a
|zemp| > |zkrit|
kritische Grenze zkrit
Testwert/ Prüfgröße zemp
Fehler
a-Fehler -> falsch positiv -> mit Signifikanzniveau kontrolliert
b-Fehler falsch negativ
Ablehnung-/Beibehaltungsbereich der H0
t-Tests
statistische Tests für den Erwartungswert
bei unbekannter Streuung
t-Test für eine Stichprobe
2-Stichproben t-Test
2 unabhängige Stichproben
2 abhängige Stichproben
Warum Statistik
Ziel: gültige Schlüssel über Einzelfälle hinaus
früher: deterministisches Weltbild; heute: probabilistisches