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Statistik 1 > MC > Flashcards

MC Flashcards

1
Q

An der Kovarianz zweier kardinal skalierter Merkmale X und Y lassen sich die Richtung und die Art des Zusammenhangs zwischen X und Y ablesen.

A

Falsch

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2
Q

Auf den Märkten A und B gebe es gleichviele Marktteilnehmer. Unterscheiden sich die Werte des Herfindahlindex beider Märkte, so kann das niemals am Anzahleffekt liegen.

A

Wahr

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3
Q

Auf den Märkten A und B gebe es gleichviele Marktteilnehmer. Unterscheiden sich die Werte des Herfindahlindex beider Märkte, so liegt dies ausschließlich am Merkmalseffekt.

A

Wahr

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4
Q

Auf der Basis des Zufallsexp. “Werfen zweier idealer Würfel” wird die Zufallsvariable X: “Augensumme beider Würfe” mit dem Wertebereich {x| 2<=x<=12} definiert. Als Elementarereignisse bez. Man die ein elementigen Mengen {2},{3},…{12} dieses Wertebereichs.

A

Falsch

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5
Q

Auf einem Markt gebe es n Anbieter (n>1). Hat das Konzentrationsmaß nach Herfindahl den Wert 1/n, so hat dr Gini-Koeffizient den Wert Null.

A

Wahr

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6
Q

Aus einer Urne, die drei rote und zwei weiße Kugeln enthält, werden gleichzeitig zwei Kugeln gezogen. Die Wahrscheinlichkeit, dass beide Kugeln rot sind, beträgt 30%.

A

Wahr

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7
Q

Aus n Elementen wurde eine Auswahl zur Ordnung r vorgenommen. Dann gilt: (n über r)=((n-r) über n)

A

Falsch

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8
Q

Aus n Objekten sollen r Elemente ausgewählt werden. Dann kann die Zahl der Auswahlmöglichkeiten bei einer Variation mit Wiederholung kleiner sein als bei einer Variation ohne Wiederholung.

A

Falsch

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9
Q

Aus n Objekten sollen r Elemente ausgewählt werden. Dann kann die Zahl der Auswahlmöglichkeiten bei einer Variation mit Wiederholung nicht kleiner sein als bei einer Variation ohne Wiederholung.

A

Wahr

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10
Q

Aus P(A/B) = P(B/A) folgt: A und B sind stochastisch unabhängig.

A

Falsch

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11
Q

Bei der linearen Einfachrefression bedeutet ein Wert des Bestimmtheitsmaßes R^2=0, dass Null Prozent der Gesamtabweichung (in y-Richtung) durch die lineare Regressionsfunktion erklärt werden kann, d.h. es Bei der linearen Einfachregressionsanalyse verläuft eine nach der Methode der kleinsten Quadrate bestimmte Regressionsgerade (y^=a^+b^*x) stets durch die Punkte (x_,y_) und (0,b^)

A

Falsch

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12
Q

Bei der linearen Einfachregression bedeutet ein Wert des Bestimmtheitsmaßes R^2=0, dass Null Prozent der Gesamtabweichung (in y-Richtung) durch die lineare Regressionsfunktion erklärt werden kann, d.h. es gilt y^=y quer.

A

Wahr

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13
Q

Bei der linearen Einfachregression bedeutet ein Wert des Bestimmtheitsmaßes R^2=0, dass Null Prozent der Gesamtabweichung (in y-Richtung) durch die linearen Regressionsfunktion erklärt werden kann, d.h. es gilt yi=y^.

A

Falsch

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14
Q

Bei einer binomialverteilten Zufallsvariable X gilt stets: P(4,5 <= x <=5,5) ungleich P(X=5).

A

Falsch

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15
Q

Bei einer perfekten linearen Beziehung zwischen zwei metrischen Merkmalen gilt für den Korrelationskoeffizienten r nach Bravais-Pearson r=+1 oder r=-1.

A

Wahr

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16
Q

Bei einer symmetrischen eingipfligen Häufigkeitsverteilung müssen Modus, Median und arithmetisches Mittel nicht übereinstimmen.

A

Falsch

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17
Q

Bei einer symmetrischen Häufigkeitsverteilung müssen Modus, Median und arithmetisches Mittel nicht übereinstimmen.

A

Wahr

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18
Q

Bei einer symmetrischen Verteilung müssen Median und arithmetisches Mittel übereinstimmen.

A

Wahr

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19
Q

Bei sortierten Daten ist die Häufigkeit der statistischen Einheiten eine Funktion der realisierten Ausprägungen des betrachteten Variablen sein.

A

Wahr

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20
Q

Bei sortierten Daten müssen die Werte des arithmetischen Mittel und der (empirischen) Varianz mit dem aus den Urdaten berechneten Werten übereinstimmmen.

A

Wahr

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21
Q

Bei sortierten Daten müssen die Werte des arithmetischen Mittel und der (empirischen) Varianz nicht mit dem aus den Urdaten berechneten Werten übereinstimmmen.

A

Falsch

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22
Q

Bei zweidimensionalen Häufigkeitsverteilungen werden jeweils Paare von Merkmalsträgern betrachtet, im Gegensatz zu eindimensionalen Häufigkeitsverteilungen, bei denen nur einzelne Merkmalsträger betrachtet werden.

A

Wahr

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23
Q

Bei zweidimensionalen Häufigkeitsverteilungen wird an zwei Merkmalsträgern ein Merkmal untersucht, im Gegensatz zu eindimensionalen Häufigkeitsverteilungen, bei denen nur einzelne Merkmalsträger betrachtet werden.

A

Wahr

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24
Q

Beim Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman müssen bei Vorliegen von “Bindungen” mittlere Rangplätze vergeben werden.

A

Wahr

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25
Besitzt ein Ereignis A die Wahrscheinlichkeit Null [d.h. P(A) = 0], so ist A das unmögliche Ereignis [d.h. P(A)=Ø]
Falsch
26
Da die durchschnittliche Abweichung wie auch die Standardabweichung lineare Maßzahlen für die Streuung von Datensätzen sind, ergeben beide Maßzahlen bei demselben Datensatz auch denselben Zahlenwert.
Falsch
27
Das arithmetische Mittel eines kardinal skalierten statistischen Merkmals wird größer, falls der Umfang der Beobachtungsgesamtheit erhöht wird.
Falsch
28
Das Bestimmtheitsmaß R^2 ist eine dimensionslose Maßzahl
Wahr
29
Das sichere Ereignis besitzt die Wahrscheinlichkeit Eins. Ein Ereignis, das die Wahrscheinlichkeit Eins besitzt ist aber nur "fast sicher".
Wahr
30
Das sichere Ergebnis besitzt die Wahrscheinlichkeit Eins. Ein Ergebnis, das die Wahrscheinlichkeit Eins besitzt ist aber nur "fast sicher".
Wahr
31
Der "mittlere Datenkörper" (d.h. die mittleren 50% der Daten) wird nicht durch den Wert der Spannweite beschrieben.
Wahr
32
Der empirische Quartilsabstand (x0.75-x0.25) eines geordneten Datensatzes ist ein Streuungsmaß, das nicht außreicherempfindlich ist.
Wahr
33
Der Erwartungswert einer poissonverteilten Zufallsvariablen kann auch negativen Werte annehmen.
Falsch
34
Der Erwartungswert einer poissonverteilten Zufallsvariablen kann keine negativen Werte annehmen.
Wahr
35
Der Herfindahlindex ist eine dimensionslose Maßzahl.
Wahr
36
Der Herfindahlindex ist keine dimensionslose Maßzahl.
Falsch
37
Der Kontingenzkoeffizient K ist eine Maßzahl für den Zusammenhang zwischen zwei statistischen Merkmalen.
Wahr
38
Der Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson ist keine dimensionslose Maßzahl.
Falsch
39
Der Korrelationskoeffizient nach Kendall ist eine Maßzahl für die Stärke des linearen Zusammenhangs der betrachteten Rangreihen.
Falsch
40
Der Korrelationskoeffizient r nach Bravais Pearson verändert nicht seinen Wert, falls man die Ausgangsdaten linear transformiert.
Wahr
41
Der Median eines mind. Ordinal skalierten Merkmals kann keine negativen Werte annehmen, die kleiner als Null sind.
Falsch
42
Der partielle Rangkorrelationskoeffizient tau nach Kendall ist eine dimensionslose Maßzahl.
Wahr
43
Der partielle Rangkorrelationskoeffizient tau nach Kendall ist keine dimensionslose Maßzahl.
Falsch
44
Der Wert des arithmetischen Mittels eines kardinal skalierten statistischen Merkmals kann gleich bleiben, auch wenn der Umfang der Beobachtungsgesamtheit erhöht wird.
Wahr
45
Die beiden Zufallsvariablen "X" und "-X" haben stets die gleiche Varianz.
Wahr
46
Die Eigenschaften einer Ereignisalgebra (geschwungenes) A (auf Omega) garantieren, dass mit gegebenen Ereignissen A, B, … sämtliche mengentheoretischen Verknüpfungen nicht zu (geschwungenes) A gehören.
Falsch
47
Die Eigenschaften einer Ereignisalgebra ?? (auf Omega) garantieren, dass mit gegebenen Ereignissen A, B, … sämtliche mengentheoretischen Verknüpfungen auch zu A gehören, also auch Ereignisse sind.
Wahr
48
Die empirische Kovarianz ist keine dimensionslose Maßzahl.
Wahr
49
Die empirische Verteilungsfunktion ist nicht nur für Werte definiert, die auch beobachtet wurden.
Wahr
50
Die flächentreue Darstellung absoluter bzw. relativer Häufigkeiten bei gruppierten Daten nennt man "Histogramm".
Wahr
51
Die flächentreue Darstellung absoluter bzw. relativer Häufigkeiten nennt man (empirische) Verteilungsfunktion.
Falsch
52
Die geometrische Verteilung ist ein Spezialfall der Binomialverteilung.
Falsch
53
Die Häufigkeitsverteilung zweier kardinal skalierter Merkmale müssen auch dann nicht identisch sein, falls die beiden Merkmale dasselbe arithmetische Mittel und dieselbe Varianz aufweisen
Wahr
54
Die Häufigkeitsverteilung zweier kardinal skalierter Merkmale stimmt überein, falls die beiden Merkmale dasselbe arithmetische Mittel und dieselbe Varianz aufweisen
Falsch
55
Die Konzentration nach Herfindahl verändert sich nicht, falls die Zahl der Anbieter an einem Markt konstant bleibt, die Marktanteile der Anbieter sich jedoch in Richtung "gleicher Marktanteile für jeden" verschieben.
Falsch
56
Die Sprunghöhen einer empirischen (relativen) Verteilungsfunktion entsprechen den relativen kumulierten Häufigkeiten.
Falsch
57
Die Standartabweichung einer diskreten Zufallsvariablen kann niemals negative Werte annehmen.
Wahr
58
Die statistische Größe "Lieblingswein" mit den Realisationsmöglichkeiten "weiß, rosé und rot" ist ein ordinal skaliertes statistisches Merkmal.
Falsch
59
Die Summe von n (n>1) unabhängigen Bernoulli-verteilten Zufallsvariablen ist binomialverteilt mit n und Pi.
Falsch
60
Die Summe von n (n>1) unabhängigen und gleichverteilten Zufallsvariablen ist binomialverteilt mit n und Pi.
Falsch
61
Die Summe von zwei unabhängigen und gleichverteilten Zufallsvariablen ist nicht wieder gleichverteilt.
Wahr
62
Die Varianz linear transformierter Merkmalswerte unterscheidet sich stets von der Varianz der ursprünglichen Merkmalswerte.
Falsch
63
Die Wahrscheinlichkeit beim zweimaligen Werfen eines nicht-idealen Würfels höchstens eine "6" zu würfeln, ist gleich der Wahrscheinlichkeit, mindestens einmal keine "6" zu würfeln.
Wahr
64
Die Zufallsvariable X: "Anzahl der geworfenen Wappen beim dreimaligen Werfen einer nicht - idealen Münze" ist binomialverteilt.
Wahr
65
Die Zufallsvariable X: "Anzahl der geworfenen Wappen beim gleichzeitigen Werfen von drei beliebigen Münzen" ist binomialverteilt.
Falsch
66
Die Zufallsvariable X:"Anzahl der geworfenen Wappen beim gleichzeitigen Werfen von drei idealen Münzen" ist binomialverteil.
Wahr
67
Die Zufallsvariable X:"Anzahl der gezogenen Kugeln beim gleichzeitigen Ziehen aus einer Urne mit roten und nicht-roten Kugeln" ist hypergeometrisch verteilt.
Falsch
68
Ein Auto fährt 100km mit einer Geschwindigkeit von 60km/h und weitere 100km mit einer Geschwindigkeit von 90km/h. Dann beträgt die Durschnittsgeschwindigkeit 72km/h.
Wahr
69
Ein Glücksspiel möge nur drei mögliche Ausgänge haben: entweder man verliert 5€ oder man gewinnt 5€ oder man gewinnt/verliert nichts. Dann ist die Zufallsvariable X: "Gewinn bei einmaliger Durchführung dieses Spiels [in €]" multinomialverteilt.
Falsch
70
Ein Glücksspiel möge nur zwei Ausgänge haben: entweder man gewinnt 1€ oder man gewinnt nichts. Dann ist die Zufallsvariable X: "Gewinn bei einmaliger Durchführung dieses Spiels [in €]" Bernoulli - verteilt.
Falsch Bei "1€ Gewinn" bzw. "0€ Gewinn" statt "Gewinn", wäre es richtig...
71
Ein Histogramm ist die flächentreue Darstellung absoluter (bzw. relativer) Häufigkeiten für die graphische Darstellung sortierter Daten.
Falsch
72
Ein sog. "Q Q-Plot" (Quantil-Quantil-Plot) ist die graphische Umsetzung einer sog. "5-Zahlen-Zusammenfassung" eines geordneten Datensatzes.
Falsch
73
Eine B(n; Pi) - verteilte Zufallsvariable hat n Realisationsmöglichkeiten.
Falsch
74
Eine B(n; Pi) - verteilte Zufallsvariable hat n+1 Realisationsmöglichkeiten.
Wahr
75
Eine Kontingenztafel kann nur für nominal skalierte Merkmale erstellt werden.
Falsch
76
Eine kumulierte Häufigkeitsverteilung ist eine konvexe Funktion.
Falsch
77
Eine Lineartransformation des einen und/oder des anderen Merkmals verändert nicht den Wert des Korrelationskoeffizienten nach Bravais-Pearson.
Falsch
78
Eine statistisch festgestellte Korrelation kann durchaus ein Hinweis auf eine kausale Beziehung zwischen den betrachteten Variablen sein.
Wahr
79
Eine statistische Größe X ist eine Abbildung, wobei der Definitionsbereich stets die Menge der statistischen Einheiten darstellt.
Wahr
80
Eine wichtige Aufgabe der Statistik ist es, eine (meistens) unübersichtliche Datenmenge so darzustellen und aufzubereiten, dass danach die in der Menge der Einzeldaten verborgene Information mit statistischen Methoden herausgefiltert und analysiert werden kann.
Wahr
81
Eine Zufallsvariable ist eine Abbildung von der Ergebnismenge des zugrunde liegenden Zufallsexperiments in die reelen Zahlen.
Wahr
82
Eine Zufallsvariable heißt stetig, wenn ich Wertebereich abzählbar unendlich ist.
Falsch
83
Es gilt stets: (x+r-1 over r) = (r+x-1 over x-1)
Wahr
84
Es gilt Summe (von i=1 bis n) xi^2 = n*(s^2-x quer ^2)
Falsch
85
Es gilt: E(X^2)=Var(x)+[E(X)]^2
Wahr
86
Es gilt: Var(X)=E[X mal (X-1)]+E(X)-[E(X)]^2
Wahr
87
Falls gilt h(aj)=n, so hat das zugrunde liegende statistische Merkmal nur eine Realisationsmöglichkeit.
Falsch
88
Falls gilt P(A) ungleich 1, so nennt man das Ereignis A "fast sicher".
Falsch
89
Folgt das untersuchte statistische Merkmal einer statistischen Gleichverteilung, so ist im Rahmen einer Konzentrationsmessung nach Lorenz der betreffende Markt nicht konzentriert.
Falsch
90
Für eine binomialverteilte Zufallsvariable X (mit 0Var(X).
Wahr
91
Für zwei Ereignisse A und B gilt: P (A geschnitten B) <= P(A) <= P( A vereinigt B) <= P(A)+P(B)
Wahr
92
Fusionieren auf einem Markt zwei beliebige Anbieter mit den Marktanteilen p1 und p2, so wird der Herfindahlindex um den Faktor 2 mal (p1 + p2) größer.
Falsch
93
Fusionieren auf einem Markt zwei beliebige Anbieter mit den Marktanteilen p1 und p2, so wird der Herfindahlindex um den Faktor 2 mal p1 mal p2 größer.
Wahr
94
Gegen eine Berechnung des Medians bei metrischen Merkmalen sprechen keine methodischen Gründen, sondern lediglich der mögliche Informationsverlust.
??? Angeblich: Wahr
95
Hat das Bestimmtheitsmaß den Wert R^2=0,9, so spricht man von "richtiger Spezifikation des Regressionsmodells".
Falsch
96
Häufigkeitsverteilungen kardinal skalierter Merkmale lassen sich durch das arithmetische Mittel und die (empirische) Varianz eindeutig beschreiben.
Falsch
97
Im Falle gruppierter Daten unterliegt die Wahl der Gruppenbreiten einem subjektiv - willkürlichen Einfluss
Wahr
98
Im Falle sortierter Daten unterliegt die Wahl der realisierten Ausprägungen einem subjektiv-willkürlichen Einfluss.
Falsch
99
Im Pferdelotto gilt es, die 3 schnellsten Pferde eines bestimmten Rennens mit ihrer Reihenfolge des Eintreffens ins Ziel vorherzusagen. Wenn insgesamt 10 Pferde an den Start gehen, gibt es somit 719 verschiedene Tipplisten.
Falsch
100
In der Kombinatorik nennt man die Anzahl der möglichen Anordnungen von n voneinander verschiedenen Elementen eine "Permutation mit Wiederholung".
Falsch
101
In einer Urne sind N=10 Kugeln, von denen M=6 rot sind. Es werden n=5 Kugeln zufällig und ohne Zurücklegen aus dieser Urne gezogen. Dann ist die Zufallsvariable X:"Anzahl der gezogenen roten Kugeln" hypergeometrisch verteilt mit dem Wertebereich {0, 1, 2, 3, 4, 5}.
Falsch
102
Innerhalb des Regressionsrechnung lässt sich mit Hilfe des Bestimmtheitsmaßes untersuchen, ob der gewählte Ansatz für die Regressionsfunktion (z.B. linear) als erfüllt angesehen werden kann.
Falsch
103
Ist der Wertebereich einer Zufallsvariablen abzählbar unendlich groß, so handelt es sich um eine stetige Zufallsvariable.
Falsch
104
Ist ein statistisches Merkmal kardinal skaliert, so lässt sich für je zwei Beobachtungswerte entscheiden, ob diese gleich oder ungleich sind.
Wahr
105
Ist für zwei Märkte der Ginikoeffizient gleich, so ist die Konzentration nach Lorenz auf beiden Märkten als inhaltlich gleich zu bewerten sein.
Falsch
106
Ist für zwei Märkte der Ginikoeffizient gleich, so muss die Konzentration nach Lorenz auf beiden Märkten nicht unbedingt als gleich zu bewerten sein.
Wahr
107
Können Zufallsvorgänge aus bestimmten Gründen nur begrenzt wiederholt werden (oder sind sogar von vornherein einmalig), so können Wahrscheinlichkeiten von (aus solchen Zufallsvorgängen abgeleiteten) Ereignissen nur aufgrund subjektiver Einschätzung bestimmt werden.
Wahr
108
Kumulierte Häufigkeiten lassen sich zwar für jede Art (Skalierung) statistischer Merkmale mathematisch bilden, sind aber nicht für jede Art von statistischen Merkmalen sinnvoll interpretierbar.
Wahr
109
Sei X eine stetige Zufallsvariable mit der Verteilungsfunktion F(x), die für x<=0 gleich Null ist. Dann gilt F(x = 0.75)-F(0)=0.75
Wahr
110
Seien A und B Ereignisse (mit: 0 < P(A) < 1 und 0 < P(B) < 1). Sei P (A geschnitten B)=0. Dann sind A und B stochastisch unabhängig.
Falsch
111
Seien X und Y zwei unabhängige Zufallsvariablen (mit endlichen Erwartungswerten und Varianzen). Dann gilt Var(X - Y)=E(X) - E(Y)
Falsch
112
Seien X und Y zwei Zufallsvariablen (mit endlichen Erwartungswerten und Varianzen). Dann gilt Var(X - Y)=E(X) - E(Y)
Falsch
113
Sind drei Ereignisse A, B und C element Omega paarweise disjunkt, so sind sie auch stets vollständig disjunkt.
Wahr
114
Sind drei Ereignisse A, B und C paarweise stochastisch unabhängig, dann gilt auch: P(A geschnitten B geschnitten C) = P(A)*P(B)*P©
Falsch
115
Sind drei Ereignisse A, B und C vollständig disjunkt, so sind sie auch paarweise disjunkt.
Falsch !
116
Sind zwei kardinal skalierte Merkmale korreliert, so ist ihre Kovarianz gleich Null.
Falsch
117
Sind zwei kardinal skalierte Merkmale korreliert, so ist ihre Kovarianz ungleich Null.
Wahr
118
Statistische Größen lassen sich hinsichtlich ihres Wertebereichs klassifizieren.
Wahr
119
Statitische Größen lassen sich hinsichtlich ihres Definitionsbereiches klassifizieren.
Falsch
120
Trotz des "Prinzips der Flächentreue" müssen keineswegs alle Teilflächen eines Histogramms gleich groß sein.
Wahr
121
Um die Wahrscheinlichkeit des Zufallsereignisses (X
Wahr
122
Unter einem standardisierten Datensatz versteht man einen Datensatz, den man einer speziellen nicht-linearen Transformation unterzogen hat.
Falsch
123
Verwendet man den "Klassischen Wahrscheinlichkeitsbegriff nach Laplace", so muss die Ergebnismenge des zugrunde liegenden Zufallsexperiments endlich sein.
Wahr
124
Verwendet man den objektiven Wahrscheinlichkeitsbegriff, so wird der Einzelfall beurteilt, nicht aber die Serie ("long run")
Falsch
125
Während der Erwartungswert einer stetigen Zufallsvariablen durchaus negative Werte annehmen kann, können sich für die Standartabweichung einer stetigen Zufallsvariablen niemals negative Werte ergeben.
Wahr
126
Weist eine empirische Verteilungsfunktion eines diskreten Merkmals X an allen Sprungstellen die gleiche Sprunghöhe auf, so folgt X einer diskreten Gleichverteilung.
Wahr
127
Wenn der Gini-Koeffizient gleich Null ist, dann ist die Varianz der betrachteten statistischen Größe ebenfalls Null.
Wahr
128
Wenn man bei einer Untersuchung von 10 Personen hinsichtlich der Körpergröße und des Körpergewichts feststellt, dass alle 10 Personen die gleiche Größe und das gleiche Gewicht haben, so ergibt sich aus diesen Daten ein Korrellationskoeffizient r nach Bravais-Pearson von r=+1.
Falsch
129
Zwei Ereignissse, die keine gemeinsamen Elemente haben, sind disjunkt.
Wahr

Statistik 1 (1 decks)

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