3. Tutorium Lösungen.pdf

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Uploaded by Leah 13806 at 2019-05-15
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3. Tutorium Lösungen

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Hätte man hier nicht auch noch gut Research project und Information system dazuschreiben können? Im Prinzip passt das doch gut zu ad hoch MR und programmtic MR oder nicht?
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RIP in Peace Meffert
Wer auch immer Meffert hier vertrieben hat mit seiner Downvote Mafia hat sich mir persönlich zum Feind erklärt. Ich finde euch!
Laut Formelsammlung ist die Covxy = 1/(n-1)(Summe(xi-xquer)(yi-yquer)) - Wieso kann ich hier jetzt einfach die Cov einsetzen, wenn laut Formelsammlung rxy angegeben ist mit (nur teil oberhalb des Bruchstrichs) Summe(xi-xquer)(yi-yquer)? Also ohne das 1/(n-1)?
Das n-1 kürzt sich beim korrelationsfaktor raus
Kann mir wer sagen warum man hier nicht einfach die standardabweichung berechnet, sondern das mit sx und sy macht?
Weil uns nur ein sample vorliegt. Also nehmen wir die estimation für die sample variance (=s). Nur, wenn uns Daten zur gesamten Population vorliegen, können wir σ berechnen.
trotzdem sehe ich das mit dem 1/n-1 unter der Wurzel nicht ganz ein.. Wenn man den Bruch erweitert um 1/n-1 um oben mit der Cov.(XY) zu rechnen steht das 1/n-1 doch vor den Wurzeln!
Ist die schriftliche Form richtig oder eher H0: Oij=Eij und als Gegenhypothese ungleich?
im tutorium hat fred das genau so geschrieben wie es hier steht :-)
Warum rechnet man diese Werte nicht durch Wurzel n wie davor?
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Ich glaub anonymer was du meinst , ist die Varianz des Stichprobenmittels . Gibt nen Unterschied zwischen s und sx
Aber interessanter Punkt! Wo liegt denn dieser Unterschied? Wann muss ich denn konkret sx bestimmen?
Das 1/6-1 müsste eigentlich außerhalb des Wurzel stehen also 1/5 x Wurzel aus 5.500.000 =469.04
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macht Sinn danke
Respekt Meffert!
Müssen wir inder Klausur auch die Schritte aufschreiben oder reicht die Rechnung?
Ich denke, wir müssen die Schritte nicht explizit benennen.
In der letzten Klausur mussten bei einer Teilaufgabe die Schritte glaube ich benannt werden
Nimmt man, wenn es um dependence/independence geht immer den chi square test?
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Ach Heribert, was würde ich ohne dich nur machen
Ein dummes Gesicht?
wieso recht et man hier n-1? Bzw. rechnet man für df immer n-1 wenn man nicht die Unendlichkeit annimmt?
df sind die degrees of freedom (Freiheitsgrade). Dieser wir mit jeder Berechnung/ Wahl einer statistischer Rechnung geringer. Da wir schon den Mean berechnet haben, müssen wir den df um 1 dezimieren. in der Vorlesung würde das am Beispiel dieser Fußballmannschaft verdeutlicht.
Aber wir haben ja auch den standard error of the sample berechnet, warum zählt das nicht als Berechnung? Und würde man bei mehreren Berechnungen dann -2; -3 etc rechnen?
Kann mir das jemand erklären?
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musst dir am anfang des tests überlegen ob du einen rechts oder linksseitigen test machst, davon hängt es ab wann du H0 ablehnst oder eben nicht
x(Emp.) ist der Wert den wir berechnen und x(theor) ist der Wert den wir aus der Tabelle ablesen... Sind die Werte gleich oder unser berechneter Wert niedriger stimmt unsere H0. Ist der berechnete Wert x(Emp.) größer passt unser Wert nicht zu den theoretischen und wir müssen H0 ablehnen. Ambesten merkt man sich aber einfach so.
Müssen wir das in der Klausur auch immer mit diesen Schritten aufschreiben ?
Ich denke nicht.
Wenn ich die Covarianz mit dem TR ausrechne (Also r mal sx mal sy) bekomme ich 1910000 raus. Steht da auch 1910000 oder rechne ich was falsch aus?
Das steht da auch, dein Ergebnis ist richtig.
Wann berechnet man wie die df?
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Kapiel 03 Folie 36 und 38 hat doch df=r-1 benutzt. Ich bin total verwirrend, kann jemand noch klarer erklären?
Du musst bei CHI Quadrat IMMER: (r-1) * (c-1) für die Freiheitsgrade rechnen. In der VL haben sie nur r-1 hingeschrieben, weil c-1 immer als Ergebnis 1 war. R ist die Anzahl der Zeilen und C ist die Anzahl der spalten. Da wir immer 2 Spalten hatten: (2-1)=1
was kann ich hier mit diser Summe interpretieren?
Du kannst sagen, dass X und Y postiv korreliert sind, da Cov>0 Das Ausmaß, also wie stark sie korreliert sind, kannst du aber damit nicht bestimmen
Wie berechnet man den Wert dann?
Okk, kann man aus der Tabelle ablesen, gecheckt
Was steht hinter dem Unendlichkeitszeichen und wieso nimmt man überhaupt das Unendlichkeitszeichen als Df in der Konfindenztabelle?
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Also bei normalverteilung immer unendlich?
Ja, also immer wenn n>30 ist dann schon. Das ist halt so ne “rule of thumb” und ich denke mal in der Klausur wird das dann auch immer so sein.
Muss man den Wert einfach wissen? Den kann man ja nicht aus der Tabelle ablesen oder? Falls ja, müssen wir noch mehrere Werte für andere significance level kennen?
Den Wert kannst du in der Tabelle nachsehen. Direkt unter df=unendlich. Dann direkt nehmen wir eine Normalverteilung an - gdw. n>30. Keine Sorge - nichts lernen. Haben wir in der Klausur.
24.640 nehme ich an?
Ja, sorry.
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Danke das du das alles hochlädst, eine Frage habe ich. Auf was beziehen sich deine Sternchen? Einfach als Zusatzinfo gedacht?
Ja genau. Das sibd Zusatzinfos, die der Tutor so aufgeschrieben hat :)
ok perfekt, danke :)