wofür braucht man das hier?
Das war noch aus Stat 1. Für alle Fälle.
Hat jemand hierfür und für d) ne Lösung?
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hat zur c.) jemand einen Rechenweg?
Die formel aus b, nur statt 43 setzt du y quer ein. Die formel gleich 1,96 setzen und nach y auflösen.
sollte das nicht 1/n^1/2 * mü + mü sein?
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Wie kommt ihr darauf?
Also ich hab das gleiche raus wie dort steht.. ist das falsch?
wie ist die Raumaufteilung am Mittwoch?
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ok danke, aber wo ist die Sporthalle ? Ist die in der Mainaustrase 213?
Google Maps dein Freund und Helfer
Ist es eigentlich egal, ob was man als H_0 nimmt? man kommt ja aufs gleiche Ergebnis
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Ich hoffe, das war einigermassen verständlich^^
Danke! Super erklärt
Ich verstehe nicht warum das Wurzel n hier plötzlich wegfällt
ab wieviel Punkten von 90 P besteht man denn die Klausur?
wahrscheinlich wieder so 40-45
glaub 45 waren es
This must be divided by n: 2276.69/180
muss man das wirklich machen?
Ja, ist im CI, da pvalue vom two-sided test = 0,1057 > 10%
Man kann glaube ich auch sagen: Es ist im CI90% weil es auch schon im CI95% war. Das Intervall wird ja dadurch größer.
Das stimmt so nicht. Das CI wird kleiner, je größer Alpha.
Kann mir kurz jemand erklären, wie ich auf die ableitung komme? Woher taucht z.B. das n auf?
Das ist nicht korrekt: E[μ_3]=μ, also unbiased.
wie kommt man darauf?
=1/4mü + (n-2)mü/2(n-2) + 1/4mü
I assume that this is not right, besides, taht σ^2= 196 and not σ=196, they ask here for the Power of the z-test, if I am not mistaken, which turns out t be g(7)=1-Φ(0.6064)=0.3936
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Nein, die 14 stimmt. Die Varianz ist hier gegeben, also teilt man durch die Wurzel aus 196 = 14 14,45 wäre Std. Dev. = S
sicher dass man μ_0 minus μ rechnet und warum?
Hat hierzu jemand eine Lösung?
Beta2 wird durch 5 geteilt, da die Steigung der Kurve nur noch 1/5 so groß ist. An r2 ändert sich nichts, das Modell wird nicht "besser" oder "schlechter".
Im Nenner muss stehen 1,34*n=1,34*506
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CI = {-3,587; -3,1858}
CI = [-4.22,-2.54]
wie kann man diese frage noch beantworten?
Ich denke hier war nach einem left-tailed Test gefragt... den würden wir rejecten, wenn wir alpha=0.05 mit dem p-value aus STATA für left-tailed vergleichen
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wieso ist hier nach einem left tailed test gefragt?
Gefragt ist ob die Hörhilfe etwas bringt. Demnach H1: my2 - my1 < 0
Wir rejecten H0, deshalb sind sie eben nicht unabhängig voneinander?!
weiß jemand wo die Raumaufteilung für die Prüfung steht?
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schau am besten die kommenden Tage immer wieder mal auf der Webseite: https://www.wiwi.uni-konstanz.de/brueggemann/teaching/teaching/statistics-ii/ Für andere Klausuren wurde der Raum auch erst kurzfristig (2-3 Tage vorher) bekannt gegeben
alles klar danke :)
Hier hast du die werte für var und E(Y) verwechselt, oder? Erwartungswert der standardnormalverteilung ist doch 0 und die Varianz 1?
wie wurde das gerechnet?
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s. Foliensatz Simple linear regression Folie: 5-58
muss ich hier nicht das Prognoseintervall berechnen?
weiß jemand wie der HT ausgefallen ist oder wie er vom Schwierigkeitsgrad her war?
Wie kommt man auf diesen Wert?
das ist ein wert aus der binomial tabelle
aber wenn ich auf: https://no-dummy.com/figuring-binomial-probabilities-using-binomial-table Runter bis auf n=20 gehe mit Wahrscheinlichkeit 0.5 und x=8 kommt bei mir da 0.120 ?
Was ist der Unterschied zwischen dieser Berechnung und der aus den folien? Danke im Vorraus :)
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Schau noch mal in die Zusammenfassung, die in für Kapitel 3 und 5 hochgeladen habe. :)
achso ok alles klar vielen dank :)
kann das jemand erklären?
wieso nutzen wie an der Stelle keine T-Verteilung? (Var is unknown & n <= 30)
t wird durch z approximiert
Hat hier jemand die Lösungen und kann es erklären?
Warum wird hier der Estimator der standard deviation benutzt? Die ist doch in der Aufgabenstellung angegeben.
Dieser Estimator ist biased und auch asymp biased... in der rechnung ist ein fehler
Hast du die richtige Lösung?
hat jemand die richtige Lösung?
Kann jemand erklären wie man die Aufgaben löst, bei denen man die distributions und die degrees of freedom angeben muss?
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Übersicht hab ich jetzt nicht zur Hand, findest du aber leicht im Internet.. (oder zsm Fassung von stat I), und degrees of freedom: wenn du eine Verteilungstabelle hast mit 2 Spalten und 2 Reihen (kommt oft dran) und dann rechnest du (2-1,2-1) hast dann also (1,1) degrees of freedom
aber jetzt zum Beispiel bei Problem Set 2 die Aufgabe 4 d), woher erkennt man da jetzt, dass es chi square distributed ist, sieht doch eigentlich nicht wie die distribution davon aus
Kann mir bitte jmd. sagen, wo ich die Verteilungstabellen finden kann? Danke!
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in den lecture Notes auf Ilias oder in deinen Unterlagen von Stats 1
Vielen Dank!
hat jemand hierzu noch die kompletten lösungen?
hat jemand zur c & d die lösung?
Z_2 ist t mit (n-1) degrees of freedom distributed
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Die sind Teil der Formel.
kannst du mir vielleicht generell erklären wie man da auch die distributions raus bekommt oder woran man das erkennen kann? :) Ich verstehe diese Aufgaben irgendwie nicht..
Wie komm ich auf diesen Wert?
Hat da jemand eine vollständige Lösung?
Die Rechnung ist auch falsch. Der Estimator ist aber biased.
hat da jemand den richtigen Rechenweg dazu?
wie kommt hier der Abstand ei zustande? könnte mir das jemand erklären?
Falsch, E[σ^2]=σ^2 => Unbiased.
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So :)
vielen Dank! Habe es jetzt verstanden :)
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Super Cheat-Sheet, leider ist in der Prüfung doch nur ein Handschriftlicher erlaubt oder nicht?
Hi, soweit ich weiß ja. 1. Es war echt gut, dieses Cheat Sheet neben sich zu haben, weil es alle notwendigen Infos enthält. 2. Ich hatte das Cheat Sheet genau so eins zu eins mit einem spitzen Bleistift und vielen Farben abgeschrieben.
Danke für die Bestätigung. Das ist bei meiner Handschrift leider ein kleines Problem. :D
und hier mü - n*mü/2?
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Tolle Zusammenfassungen! Erstellst du die mit Word?
Hi, ja. Es geht viel schnelle und einfacher als mit all den anderen Programmen (latex, etc.) und mit der heutigen Version funktioniert alles einwandfrei. Am besten mit Shortcuts.
Kann mir jemand erklären wie ich mathematisch den Bruch mit π subtrahieren kann? (eventuell Rechenregeln)
Du erweiterst Pi einfach mit dem Nenner des vorherigen Bruchs. Hab es Dir mal mit mehr Zwischenschritten vorgerechnet.
Perfekt, vielen vielen Dank! :)
Habt ihr einen Plan, wann die Nachklausur sein könnte?
Wie sieht die Zeichnung dazu aus?
Var(beta_2)=0.0533
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Man rechnet: σ_hat/(Σxi^2 - nx_bar^2)-> beim Summe auflösen kommt ein n dazu für x_bar! => 0.10175/(38,03 - 6*2,45^2) = 0,0505
Marcus hat recht!
estimated beta_LS=1/n * SUM (y_i)
ich habe aber raus: beta_LS= SUM(y_i)
Wieso entscheide ich mich hier für den Approx. two tailed Test with normality statt without normality?
Der Test sollte N(0,1) distributed sein, das ist hier falsch in der LÖsung
Sollte das nicht eigentlich ein large sample Z-test sein?
Ich verstehe nicht, was ich bei diesen Aufgaben genau machen soll. Muss ich hier nur die Distribution erkennen oder auch Expected value und Var() berechnen?
Hat dazu jemand die richtigen Lösungen und könnte sie hoch laden? :)
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