Lees hier de samenvatting en de meest belangrijke oefenvragen van Statistische Methoden I

• 1 Statistische Grundlagen

• 1.1 Kombinatorik

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• Wie viele Permutationen gibt es von n Objekten, wobei p unterscheidbaren Objekten und ni := Vielfachheit von pi?

  n! / n1!*...ni!...*np!

• Wie viele Kombinationen gibt es ohne Wiederholung ohne Berücksichtigung der Reihenfolge?

  n! / k! (n - k)!

• 1.2 Vollerhebung vs. Stichprobe

• Was ist der Unterschied zwischen Vollerhebung und Stichprobe?

  
  Stichprobe: Anteil der Grundgesamheit wird untersucht
  Vorteil : Kosteneinsparung und präzisere Ergebnisse (Erhebungsfehler werden vermieden)
  
  Vollerhebung: Alle Elemente der Grundgesamheit werden untersucht
  Vorteil: exakt und reproduzierbar im idealfall
  Nachteil: manchmal gar nicht möglich (zB crash test von autos)

• 2 Deskriptive Statistik

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• Was ist eine Zielvariable

  Man möchte wissen, wie verhält sich die Zielvariable. Die zu beobachtende Variable.

• Was ist eine Stövariable?

  Nicht die Zielvariable, wobei man die Störvariablen nicht so gut kontrollieren/protokollieren kann. ZB Zielvariable ist Wirkung von Fetteinnahme und Störvariable ist Soziales Umfeld

• 2.1.1.1 Beschreibung von nominalen Daten

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• Wie interpretiert man ein Mosaicplot?

  Breite gibt wie viele Einheinten pro Spalte-Merkmal und Höhe die Verteilung pro Zeile-Merkmal innerhalb einer Spalte.

• 2.1.1.2 Beschreibung von ordinalen Daten

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• Was kann man zusätzlich bei ordinalen Datne interpretieren, was man bei nominalen Daten nicht konnte? Was kann man in beiden Fällen nicht interpretieren?

  
  - Man kann die Elementen in eine Reihenfolge bringe (sortieren)
  - In beiden Fällen sind Abstände nicht notwendig interpretierbar

• 2.1.2 Metrisch

• Was kann man zusätzlich für metrische Daten, was man nicht für nominale oder ordinale konnte?

  Man kann Abstand eindeutig interpretieren und Summen/Differenzen bilden. Besitzt die Skala eine physikalische Nullstelle, dann kann man zusätzlich Produkte/Quotienten bilden

• 2.2 Beschreibung von metrischen Daten

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• Wie bestimmt man q_{alpha} bei metrischen Daten?

  
  Schritt 1: Sortiere Fogle von Elemente
  Schritt 2:
  Fall 1: n*alpha nicht in |N : k = die nächste größere natürliche Zahl, die kleiner ist als n*alpha + 1. q_{alpha} = x(k)
  Fall 2: n*alpha in |N : q_{alpha} = ( x(n*alpha) + x(n*alpha + 1) ) / 2

• Wie berechnet man das Geometrische Mittel

  Multiplitziere alle Elemente miteinander und ziehe die n-te Würzel (für n Elemente)