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2. Versuch Statistik 2 (Fach) / 5 (Lektion)
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Diese Lektion wurde von Laura_Henc erstellt.
Diese Lektion ist leider nicht zum lernen freigegeben.
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- Wie wird die t-Verteilung noch genannt? Student-Verteilung.
- Welche Eigenschaften hat die t-Verteilung? - um null herum symmetrisch - mehr Masse in den Randbereichen als die Standardnormalverteilung
- Wann benutzt man die t-Verteilung? - wenn in statistischen Tests die Varianz der Grundgesamtheit unbekannt ist und durch die Varianz der Stichprobe geschätzt werden muss
- Was gilt für die standardisierte Zufallsvariable, wenn n größer wird? Tendiert gegen die Standardnormalverteilung.
- Zwischen welchen statistischen Schätzverfahren unterscheidet man? Punktschätzungen & Intervallschätzungen.
- Worin unterscheiden sich Punktschätzungen und Intervallschätzungen? - Punktschätzungen: unbekannte Parameter der Grundgesamtheit (wie arithmetisches Mittel & Standardabweichung) bestmöglich schätzen - Intervallschätzungen: bestimmen nicht einen Wert sondern ein Intervall -> Breite des Intervalls = Unsicherheit der Schätzung
- Was ist die Schätzfunktion und wie wird sie noch genannt? - t=g(x1unten, x2unten, ..., xn unten) - g... = Schätzfunktion/Schätzer - legt das Prozedere der Schätzung des gesuchten Parameters der Grundgesamtheit aus der Stichprobe fest
- Wie wird das tatsächliche Ergebnis einer Schätzung genannt? Schätzwert.
- Was sind wünschenswerte Eigenschaften von Schätzfunktionen? - Erwartungstreue - Konsistenz - Wirksamkeit
- Was ist Erwartungstreue? Keine systematischen Über- oder Unterschätzungen = gesuchter Parameter wird unverzerrt geschätzt.
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- Was ist Konsistenz? - Stichprobenumfänge streben gegen unendlich - kaum Abweichungen der geschätzten Werte von den tatsächlichen Werten
- Was ist Wirksamkeit? Wenn die Abweichungen vom tatsächlichen Wert bei gleichen Stichprobenumfängen weniger schwanken.
- Wann sind Punktschätzungen aussagekräftig? Bei geringer Varianz in der Grundgesamtheit, z.B n=1.
- Wann nimmt die Zuverlässigkeit von Punktschätzungen zu? Mit der Größe der Stichprobe, weil Ansammlungen von extremen Werten der Grundgesamtheit unwahrscheinlicher werden.