Statistik (Fach) / Statikstik-Umwis (Lektion)
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Semester 3
Diese Lektion wurde von Tine608 erstellt.
- Ein statistisches Maß ist "robust", wenn es... durch ... von Ausreißern nicht besonders beeinflusst wird.
- Der Mittelwert einer Stichprobe beschreibt... den ... das Zentrum der Stichprobe.
- Der Median einer Stichprobe beschreibt... den häufigsten ... den Wert, der genau in der Mitte der sortierten Werte liegt.
- 3. Berechne die Varianz folgender Stichprobe auf 3 ... 0.713 -> erst Mittelwert berechenen und dann Summe der Differerzn von Mittelwert und jedem Zahlenwert bilden und durch n-1 teilen R-code var()
- 5. Welche der Aussagen über Grundgesamtheit und Stichprobe ... Statistische Aussagen über eine Grundgesamtheit sind nur dann möglich, wenn man alle Elemente der Grundgesamtheit beobachten kann.
- 1. Berechne die Standardabweichung folgender Stichprobe ... 3.82 Wurzel aus der Varianz ziehen Funktion sd()
- 10. Welche der Aussagen zur Normalverteilung ist falsch? ... Je größer die Standardabweichung, desto schmaler und höher wird die Dichtefunktion.
- 9. Grundlage der maximum likelihood Methode ist die ... 0.194 dnorm(1.2, mean = 0, sd = 1)
- 7. Welche der Aussagen ist falsch? Eine binomialverteilte ... Der Befehl " rbinom(10,12,0.5) " in R liefert 12 binomialverteilte Zufallsvariable mit Werten zwischen 0 und 10.
- 8. Verteilungen: Welche Aussage ist falsch? Verteilungen ... Verteilungen sind definiert im Interval ± ∞ .
- 12. Welche der Aussagen zur Verteilung einer kontinuierlichen ... Eine Zufallsvariable ist eine Funktion, die jedem möglichen Ereignis eines Zufallsexperiments die Wahrscheinlichkeit zuweist.
- 11. Grundlage der maximum likelihood Methode ist die ... 0.195 dpois(3, lambda = 4)
- 13. Der Kolmogorov-Smirnov-Test (in R: ks.test) vergleicht ... Der Wert muss zwischen 0.1254 und 0.1454 liegen R-code Mittelwert <- mean(data3)Standardabweichung <- sd(data3)ks.test(data3, pnorm, mean = Mittelwert, sd = Standardabweichung) -> Aufpassen! funktion ...
- 14. Bei der log-likelihood werden die Wahrscheinlichkeitsdichten ... -6,6 Verteilung <- sum(dbinom(Bernoulli, size = 1, prob = 0.3, log = T))
- 15. Bei der beta-Verteilung (in R: dbeta) gibt es ... 0,016 prod(dbeta(beta, shape1 = 0.2, shape2 = 0.2))
- 16. Wieso sind formale Tests auf Normalverteilung ... Weil sie für kleine Stichproben häufig keine verlässliche Aussage erlauben.
- 17. Verteilungen: Welche Aussage ist falsch? Der ... Der Kolmogorov-Smirnov-Test wird benutzt, um Daten an eine Verteilung zu fitten.
- 18. Verteilungen, Parameter und Schätzer. Parameter ... Parameter sind die charakteristischen Zahlen einer Verteilung. Schätzer sind aus Daten abgeleitete Werte für Parameter.
- 21. In der Rheinischen Post liest Du, dass die Städte ... 0.4607 data("USArrests")attach(USArrests)cor(Murder, UrbanPop)cor.test(Murder, UrbanPop, method = "spearman")
- 24. Welche Aussage ist falsch? Eine nicht-parametrische ... Die Korrelation hängt von den Absolutwerten ab.
- 20. In der Badischen Zeitung liest Du, dass die Städte ... 0.04357 cor.test(Assault, UrbanPop, method = "kendall") Signifikanz des Test ist p-value!!
- 23. Welche der Aussagen ist falsch? Ist die Kovarianz ... Der Absolutbetrag der Kovarianz ist stets kleiner oder gleich 1.
- 19. Berechne die Stärke der Korrelation zwischen ... -0.692 cor.test(Kain, Abel, method = "pearson")cor.test(Kain, Abel, method = "kendall")cor.test(Kain, Abel, method = "spearman") Mittelwert <- (-0.7611885 + -0.5646458 + -0.7509482)/3
- 22. Was waren das noch für Zeiten, als man einen ... Nur Fisher's Exact Test ist signifikant. mosaicplot(matrix(c(1308, 1252, 384030, 397299), 2,2))Fußball <- matrix(c(1308, 1252, 384030, 397299), 2,2)fisher.test(Fußball)chisq.test(Fußball)
- 25. Welche Aussage über die Regression ist richtig? ... Die Antwortvariable folgt immer einer zu spezifizierenden Verteilung.
- 26. Welche Aussage ist korrekt? Bei einer Regression ... verändert sich ein Verteilungsparameter mit dem Prädiktor.
- 30. Es soll der Zusammenhang zwischen der Milchmenge ... Antwort: 0.030 plot(eiweiß ~ milch)fm <- glm(eiweiß ~ milch, family = gaussian)summary(fm)
- 27. Im Gegensatz zur Korrelation beschreibt eine Regression ... Regression unterstellt einen gerichteten Zusammenhang, Korrelation nicht.
- 29. Auch Fische atmen, nur eben unter Wasser. Hier ... 1.66 data(BOD)BOD2 <- rbind(BOD, c(6,18))attach(BOD2)plot(demand ~ Time)fm <- glm(demand ~ Time, family = gaussian)summary(fm) -> Steigung ist Estimate std für Prädiktor
- 28. The Smiths, eine depressive britische Rockband ... 68.26742 data(women)womenfm <- glm(weight ~ height, data = women, family = gaussian)expweight <- predict(fm, newdata=data.frame("height" = 68.9)kilogramm <- expweight/2.2kilogramm
- 31. Ordne link-Funktionen Verteilungen zu. Welche ... log –poisson
- 32. Welche Aufgabe hat die link-Funktion NICHT? Sie ... Sie verhindert kontinuierliche Werte bei einer diskreten Verteilung.
- 33. Folgender Datensatz wurde aus einer Poisson-Verteilung ... fm <- glm(y ~ x, family = poisson)summary(fm) Coefficients:Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -0.55480 0.41921 -1.323 0.186 x 0.11875 0.02795 4.249 2.15e-05 ***
- 34. Welchem Wert auf der "response"-Skala entspricht ... plogis(1.1) 0.7502601
- 35. Nach dem besonders langen Winter 2001 wurde auf ... attach(Enten)E<-glm(Massensterben~Seeflaeche,family=binomial)require(MASS)dose.p(E,p=0.5) Fläche: 6.914908 Ergebnis: sollte eigentlich 7.51 rauskommen
- 36. Von den Standardverteilungen im GLM kommen welche ... Poisson, normal
- Welche Aussage ist richtig? Die Standardabweichung ... Die Varianz einer Stichprobe ist ein spezielles Maß für Variabilität.
- 6. Was ist der Mittelwert folgender Zahlen (auf 2 ... mean() 6.38
- 37. Was kann nicht die Ursache von overdispersion ... Die Reihenfolge der Datenpunkte.
- 38. Die Varianz kann ich für jeden Datensatz berechnen. ... Binomialverteilung und Poisson-Verteilung.
- 39. Führe für folgenden Datensatz eine Poisson und ... fmp <- glm(y ~ x, family = poisson)require(MASS)fmnb <- glm.nb(y ~ x)summary(fmp)summary(fmnb)118.07 - 77.366 40.704
- 40. Residuen sind die Abweichungen zwischen vom Modell ... diese die Abhängigkeit von Mittelwert und Varianz berücksichtigen.
- 41. Um wieviel nimmt die deviance ab, wenn wir für ... Der Wert muss zwischen 30.37083 und 30.57083 liegen x <- 1:20y <- c(5.7, 4.9, 6.9, 5.2, 5.9, 4.8, 5.2, 3.6, 2.4, 3.1, 0.1, 0.7, -2.2, -3.9, -3.7, -4.8, -4.7, -7.5, -9.4, -10.3)x2 <- x^2glm(y~x + x2)glm(y ...
- 50. Führe für folgenden Datensatz eine Poisson-Regression ... 0.002036 attach(bsp)fm10 <- glm(Anzahl ~ Faktor, family = poisson)?anovaanova(fm10, test = "Chisq")
- 52. Die deviance ist ein Maß für die Variabilität ... die unerklärte Streuung (je weniger desto besser)
- 48. Im folgenden Datensatz werden monatliche Todesfälle ... Der Wert muss zwischen 66.75163 und 66.95163 liegen ?aovattach(lungdeaths)aov(deaths ~ gender)#jetzt residual deviance-wert durch gesamtwert (resiudaldeviance +wert obendrüber) und das mal 100--> Prozentwert.result ...
- 49. Welche der folgenden Annahmen ist zentral für ... Varianzhomogenität
- 51. Im Datensatz "OrchardSprays" (laden mittels data(OrchardSprays)) ... Der Wert muss zwischen 0.0223055 und 0.0423055 liegen F-D 34.000 1.705687 66.29431 0.0323055 anova1 <- (aov(decrease~treatment, data=OrchardSprays))TukeyHSD(anova1) letzte Spalte ist der p-Wert
- 47. Regression und ANOVA sind eng verwandt. Aber sie ... ANOVA testet den Einfluss der Prediktoren, Regression schätzt die Effektgröße??
- 56. In einem Phosphor-Düngeexperiment (require(MASS); ... Der Wert muss zwischen 0.0394 und 0.0414 liegen require(MASS)data(npk)anova3 <- aov(npk$yield~npk$P)summary(anova3)anova4 <- aov(npk$yield ~ npk$block+npk$P)summary(anova4)Verbesserung <- 0.649 - 0.6086Verbesserung ...