Statistik Flashcards

1
Q

Varianz

A

Mittelwert der Quadrate - Quadrat des Mittelwertes

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Q

Standardabweichung

A

Wurzel aus Varianz

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3
Q

Streuung

A

Aufteilung der Beobachtungen, je größer desto weitere Streuung

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4
Q

Metrischer Korrelationseffizient

A

Gibt an, wie gut die Punkte auf einer Linie liegen

  • 1 = perfekte Gerade mit negativer Steigung
    0 = keine Gerade
    1 = perfekte Gerade mit positiver Steigung

Korrelation kann auf ursächliche Beziehung hinweisen, muss aber nicht!

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5
Q

Stetig

A

Mit Kommas,

Lückenlos

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6
Q

Diskret

A

Mit Lücken, endlich abzählbar

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7
Q

Gini-Koeffizient

A

Wie gleichmäßig oder ungleichmäßig ist Merkmal auf verschiedenen Merkmalsträgern ausgeprägt?

Gleichmäßig: 0
Ungleichmäßig: 1

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8
Q

Lorenzkurve

A

Kurve die Konzentrationsfläche mit Winkelhalbierender beim Gini Koeffizienten bildet

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9
Q

Standardisieren

A

(C-Erwartungswert/Standardabweichung)

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10
Q

X~N(200;15^2)

A
200= Erwartungswert
15^2 = Varianz
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11
Q

Vorgehensweise Anpassungstest

A
  1. Erwartungen aufstellen
  2. Prüfgröße ausrechnen
    (Beobachtet-erwartet)^2/Erwartet + …..
  3. Kritischen Wert ausrechen

Chi^2 1-ALPHA (m-1)

M= Anzahl Kategorie

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12
Q

Genauigkeit

A

Messung von Messfehlern behaftet?

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13
Q

Objektivität

A

Ergebnisse sind unabhängig von Drittfaktoren

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14
Q

Reliabilität

A

Bei Wiederholung der Messung dasselbe Ergebnis

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15
Q

Validität

A

Es wird gemessen, was gemessen werden soll

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16
Q

Unabhängigkeitstest Vorgehensweise

A
  1. Erwartete Werte
  2. Prüfgröße

(Beobachtet-erwartet)^2/erwartet + ..

  1. Kritischer Wert

Chi2 1-ALPHA ((I-1)*(J-1)

I= Zeilen
J= Spalten
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17
Q

Bootstrap

A

Mit zurücklegen

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18
Q

Resample

A

Mit zurücklegen

19
Q

Permutation

A

Ohne zurücklegen

20
Q

Fehler 1. Art

A

H0 wird abgelehnt obwohl sie wahr ist

21
Q

Fehler 2. Art

A

H0 wird nicht abgelehnt, obwohl sie falsch ist

22
Q

Lineare Regression:

Standardfehler berechnen:

A

Regressionskoeffizient (estimate) / t value

23
Q

Lineare Regression:

T value berechnen

A

Regressionskoeffizient (Estimate)/ Standardfehler

24
Q

Lineare Regression:

Regressionskoeffizient (Estimate)
Berechnen

A

Standardfehler x t value

25
Q

Lineare Regression:

Was heißt signifikant zum 1% Niveau?

A

H0, dass Variable keinen Einfluss hat, kann mit Irrtumswahrscheinlichkeit von höchstens einem % abgelehnt werden

26
Q

H0 F-Test

A

Alle Regressionskoeffizienten sind null -> haben keinen Einfluss auf abhängige Variable!!

27
Q

Median

A

Wert, der von 50% der Beobachtungen nicht überschritten wird

28
Q

Modus

A

Häufigste Ausprägung

29
Q

Oberes Quartil

A

Wird von 75% der Stichproben nicht überschritten

30
Q

Unteres Quartil

A

Wird von 25% der Beobachtungen nicht überschritten

31
Q

Regressor

A

Erklärende Variable

32
Q

Regressand

A

Abhängige Variable

33
Q

Regressionsgerade

A

Gerade, die im Streudiagramm einen möglichen Linearen Zusammenhang der variablen am besten beschreibt

34
Q

Empirische Korrelation

A

Stellt linearen Zusammenhang aus empirischer Sicht dar.

0= kein linearer Zusammenhang
1=perfekt positiver linearer Zusammenhang
-1= perfekt negativer Linearer Zusammenhang

35
Q

Regressionskoeffizient

A

Stellen linearen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen dar

36
Q

Bestimmtheitsmaß der Regression

A

Wert der Varianz der abhängigen Variablen lässt sich mithilfe der erklärenden Variablen erklären!

Güte der Regression

37
Q

Zweiseitiger Test

A

Wenn Abweichung vom Mittelwert untersucht werden soll

38
Q

Einseitiger Test

A

Wenn eine Abweichung des Mittelwerts nach oben ODER unten gewählt werden soll

39
Q

T-Test

A

Untersucht signifikanz einzelner Regressionskoeffizienten.

Eine Variable = 0

40
Q

Standardfehler der Regression

A

Erwarteter Prognosefehler des Regressionsmodells und steht für geschätzte Standardabweichung des nicht erklärbaren Teils

41
Q

H0 beim Unabhängigkeitestes

A

Variablen sind unabhängig

42
Q

H0 beim Abhängigkeitstest

A

Anteil gleich

43
Q

Signifikant zum … Niveau

A

Wenn P- Wert kleiner als die Zahl