Parametertests: Test auf Normalverteilung von E-learning Institut Six Sigma

video locked

Über den Vortrag

Der Vortrag „Parametertests: Test auf Normalverteilung“ von E-learning Institut Six Sigma ist Bestandteil des Kurses „Six Sigma: Statistische Tests – Normalverteilte Merkmale“.


Quiz zum Vortrag

  1. Anderson-Lee-Test
  2. Darling-Silva-Test
  3. Anderson-Silva-Test
  4. Anderson-Darling-Test
  1. Merkmale müssen dominant sein.
  2. Stichprobe muss mindestens eine Größe von 200 aufweisen.
  3. Merkmale müssen nicht normalverteilt sein.
  4. Merkmale müssen normalverteilt sein.
  1. Um die größte Abweichung im Datenset zu ermitteln.
  2. Um festzustellen, ob ein Datensatz durch eine Normalverteilung gut modelliert ist.
  3. Um die Signifikanz einer einzelnen Stichprobe zu bewerten.
  4. Um die größte Stichprobe zu ermitteln.
  1. H0: Die Daten sind normalverteilt; H1: Die Daten sind nicht normalverteilt.
  2. H0: Die Daten sind nicht normalverteilt; H1: Die Daten sind normalverteilt.
  3. H0: Die Daten sind normalverteilt; H1: Die Verteilung ist unbekannt.
  4. H0: Die Daten sind nicht normalverteilt; H1: Die Verteilung ist unbekannt.
  1. p = 1%
  2. p = 10%
  3. p = 5%
  4. p = 8%
  1. Levene-Test
  2. Kruskal-Wallis Test
  3. ANOVA
  4. Wilcoxon Vorzeichen Test
  1. t-Test
  2. z-Test
  3. Bartlett-Test
  4. Mann-Whitney-Test
  1. Kolmogorov-Smirnov Test
  2. Shapiro-Wilk Test
  3. Anderson-Darling Test
  4. Chi-Quadrat-Test
  1. In der Zielgröße
  2. In der Alternativhypothese
  3. In der Nullhypothese
  4. In der Stichprobengröße
  1. Bartlett-Test
  2. Chi-Quadrat-Test
  3. t-Test
  4. F-Test

Dozent des Vortrages Parametertests: Test auf Normalverteilung

 E-learning Institut Six Sigma

E-learning Institut Six Sigma

Seit der Gründung im Jahr 2009 bildet Fuchs & Consorten Lernende im Bereich Six Sigma und Lean Management aus. Die erfahrenen Dozent*innen von Fuchs & Consorten sind als Six Sigma Professional und PMP® zertifiziert und bieten Lernenden damit die perfekte Grundlage und Kompetenz zur Erlernung von Six Sigma.

Kundenrezensionen

(1)
5,0 von 5 Sternen
5 Sterne
5
4 Sterne
0
3 Sterne
0
2 Sterne
0
1  Stern
0