Statistik fragen [Studium]

Dieses Thema im Forum "Schule, Studium, Ausbildung" wurde erstellt von tMoe, 9. Januar 2009 .

Schlagworte:
  1. Diese Seite verwendet Cookies. Wenn du dich weiterhin auf dieser Seite aufhältst, akzeptierst du unseren Einsatz von Cookies. Weitere Informationen
  1. #1 9. Januar 2009
    hallo.
    ichschreibe demnächst meine klausur in statistik. nun bin ich gerade dabei porbeklausuren zu rechnen und nun kommen fragen die ich nicht beantworten kann.

    1) wie ist der variationskoeffizient definiert und fpr welche situationen ist er sinnvoll anwendbar?

    2) erkläre sie den unterschied zwischen einer nominale und einer ordinalskala. geben sie zwei beispiele an, bei denen eine nominalskala, aber keine ordinalskala vorliegt.

    3)was verstehen sie unter einem approximativ steigendem merkmal? geben die zwei beispiele an

    4) was verstehen sie unter der häufigkeitsfunktionfür eidiskretes.


    danke schonmal ich hoffe hier treiben sich paar leute rum die statistik können^^ jede hilfe wird belohnt.

    gruß tmoe
     

  2. Anzeige
  3. #2 9. Januar 2009
    AW: Statistik fragen [Studium]




    Der Variationskoeffizient errechnet sich aus der Standardabweichung der Schadenverteilung dividiert durch den Erwartungswert der Verteilung.





    Nominalskala
    Folgende Axiome gelten im empirischen Relativ für nominalskalierte Daten:
    Reflexivität: a ~ a (entspricht)
    Symmetrie: wenn a ~ b, dann b ~ a
    Transitivität: wenn a ~ b und b ~ c, dann a ~ c
    Ein empirisches Relativ, für das die Äquivalenzrelation (~) gilt, bezeichnet man als eine klassifikatorische Messstruktur.
    Wenn nun den Objekten des empirischen Relativs Zahlen zugeordnet werden können, so dass gilt a*~*b  (a) = (b) bezeichnet man die Zuordnungsfunktion zwischen (A,~) und (R,=) als Normalskala. Die quantitativen Aussagen einer Nominalskala sind gegenüber jeder beliebigen eindeutigen Transformation invariant. D.h. sie können nicht in eine Reihe gebracht werden, addiert, multipliziert etc. werden. Nominalskalierte Daten können nur hinsichtlich gleich oder verschieden verglichen werden (z.B. Bundesländer).
    Eine Nominalskala ordnet den Objekten eines empirischen Relativs Zahlen zu, die so geartet sind, dass Objekte mit gleicher Merkmalsausprägung gleiche Zahlen und Objekte mit verschiedener Merkmalsausprägung verschiedene Zahlen erhalten.
    Statistische Operationen beschränken sich bei nominalskalierten Daten auf Häufigkeitsverteilungen.
    Ordinalskala
    Für ordinalskalierte (rangskalierte) Daten gelten neben den Axiomen für Nominalskala (Reflexivität, Symmetrie, Transitivität) noch folgende schwache Ordnungsrelationen (≽):
    Konnexität: a ≽ b oder b ≽ a oder beides
    Transitivität: wenn a ≽ b und b ≽ c, dann a ≽ c
    Bei zwei Objekten a und b muss also unterscheidbar sein, ob untersuchte Merkmal beim Objekt a oder b stärker ausgeprägt ist, oder ob beide Objekte äquivalent sind. Ein empirisches Relativ mit einer schwachen Ordnungsstruktur ermöglicht die folgende Repräsentation im numerischen Relativ: a ≽ b  (a) ≥ (b). Ordinalskalierte Daten können hinsichtlich ihrer Merkmalsausprägungen in eine Rangreihe gebracht werden (z.B. Schulnoten, Zustimmung), daher auch die Bezeichnung Rangskala. Die quantitativen Aussagen einer Ordinalskala sind gegenüber jeder beliebigen monotonen Transformation invariant (unveränderlich).
    Eine Ordinalskala ordnet den Objekten eines empirischen Relativs Zahlen zu, die so geartet sind, dass von jeweils 2 Objekten das Objekt mit der größeren Merkmalsausprägung die größere Zahl erhält.

    Quelle: http://www.mathe-online.at/materialien/Gerald.Forstner/files/Datenniveaus.doc
     
  4. #3 11. Januar 2009
    AW: Statistik fragen [Studium]

    Ich versuche mich mal an der Definition der 4. - auch wenn der Abschrieb der Aufgabenstellung zu wünschen übrig lässt.
    Ich interpretiere es nun als "Was verstehen sie unter der Häufigkeitsfunktion für ein diskretes Merkmal.

    Definition:
    Die Häufigkeitsfunktion weist bei diskreten Merkmalen jeder Ausprägung die entsprechende relative Häufigkeit zu. Andernfalls sind die Funktionswerte 0.


    approximativ-steigend habe ich noch nie gehört, vielleicht ist es auch einfach nur eine andere Benennung. approximativ-stetig ist mir jedoch bekannt.

    Definition:
    Approximativ-stetige Merkmale liegen vor, wenn es sich zwar
    grundsätzlich um diskrete Merkmale handelt, die Zahl der Ausprägungen
    jedoch so groß ist, das sie wie stetige Merkmale behandelt werden.

    Beispiel:
    Haushaltseinkommen in Euro;
    Kleinste Einheit ist zwar der Cent, aber eine Unterscheidung des
    Einkommens in Cents macht wenig Sinn.

    Quelle: http://www.hs-augsburg.de/~tim-w-05/Statistik/Skript/2Kap%202%20Stat%5B1%5D.%20Massen.pdf

    Leider muss ich zugeben, dass ich, was die Statistik angeht, nicht so eingelesen bin, wie vielleicht manch anderer. Darum bitte ich, falls Fehler vorliegen, mir in diesem Punkt zu verzeihen, bin ja nicht allwissend. ;)

    Solltest du noch kein 2. Beispiel haben, jedoch eines suchen, so google nach "statistische Massen" und du solltest fündig werden.

    A1/2 sind oben schon erklärt.

    Liebe Grüße
     
  5. #4 11. Januar 2009
    AW: Statistik fragen [Studium]

    ich versuchs mal möglichst einfach:

    Der Variationskoeffizient ergibt sich aus: Standardabweichung / Mittelwert und ist folglich nur sinnvoll anwendbar, wenn der Mittelwert ungleich 0 ist, da du sonst durch 0 dividieren müsstest, und dies nicht definiert ist. Die Idee des Variationskoeffizienten ist die folgende: Bei einer Stichprobe mit lauter kleinen Werten wirst du auch eine tendenziell kleine Standardabweichung haben, während du bei einer Stichprobe mit lauter grossen Werten eine tendenziell grosse Standardabweichung erhalten wirst, obwohl die Werte im Vergleich zu ihrer grösse evt. gar nicht so gross streuen. Indem du die Standardabweichung durch den MIttelwert dividierst, relativierst du das ganze.

    Nominalskalen sind nichts anderes als Zuordnungen zu Gruppen. Beispiel Farben: du kannst rote, güne, blaue und gelbe Farben unterscheiden, jedoch nicht wirklich in eine Reihenfolge bringen. weitere Nominalskala: Geschlecht. Die einzigen Aussagen die du aus einer Nominalskala ableiten kansst sind Gleichheit und Verschiedenheit

    Im Gegensatz kann man aus ordinale Skalen eine klare Reinenfolge ausmachen: Bsp: Rangliste: die Person mit Rang 1 ist klar vor der Persion mit Rang 2. weiteres Bsp: Schulnoten. Aus den Ordinalsen Skalan kannst du die Aussagen Gleichheit und Verschiedenheit und zudem Grösser-Kleiner-Beziehungen ableiten.

    Ich hoffe das hilft dir?
     

  6. Videos zum Thema
Die Seite wird geladen...
Similar Threads - Statistik fragen Studium
  1. Antworten:
    0
    Aufrufe:
    505
  2. Antworten:
    14
    Aufrufe:
    1.797
  3. Antworten:
    0
    Aufrufe:
    890
  4. Antworten:
    0
    Aufrufe:
    749
  5. Statistiken zu Werbung

    babybjörn , 29. Oktober 2012 , im Forum: Marketing & SEO
    Antworten:
    4
    Aufrufe:
    1.298