Binomial-, X²-, F- und t-Verteilung von Dipl.-Wirtsch.Inf. Leo Hamminger

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Über den Vortrag

Der Vortrag „Binomial-, X²-, F- und t-Verteilung“ von Dipl.-Wirtsch.Inf. Leo Hamminger ist Bestandteil des Kurses „Archiv Statistik“. Der Vortrag ist dabei in folgende Kapitel unterteilt:

Binomialverteilung
Wahrscheinlichkeitsfunktion
Approximation durch Normalverteilung
Beispiel
X²-Verteilung
t-Verteilung
F-Verteilung

Quiz zum Vortrag

Markieren Sie die Begriffe, die zu einer Binomialverteilung passen!

Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung
Unabhängige Ereignisse
Zwei mögliche Ereignisse
Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung

Eine Binomialverteilung sei als B(3, 0,5) bezeichnet. Was sagt dieser Term aus?

3 Wiederholungen und eine Erfolgswahrscheinlichkeit von 0,5
3 Ereignisse mit einem Erwartungswert von 0,5
3 Wiederholung und ein arithmetisches Mittel von 0,5
3 Variablen und eine Erfolgswahrscheinlichkeit von 0,5

Was ist die Voraussetzung um sich der Approximation durch Normalverteilung zu bedienen?

Eine hinreichend große Stichprobe
Ziehen ohne Zurücklegen
Eine Binomialverteilung mit stetigen Zufallsvariablen
Eine ungerade Zahl an möglichen Ereignissen

Markieren Sie die Operationen, die zur Approximation einer Binomialverteilung durch die Normalverteilung notwendig sind!

Standardisierung
Stetigkeitskorrektur
Quadratische Ergänzung
Linearisierende Transformation

Aus einem Korb mit 4 roten und 4 grünen Kugeln wird viermal gezogen (mit Zurücklegen). Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit genau 2 rote Kugeln zu ziehen?

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Dozent des Vortrages Binomial-, X²-, F- und t-Verteilung

Dipl.-Wirtsch.Inf. Leo Hamminger

Als Diplom Wirtschaftinformatiker hatte Leo Hamminger schon immer ein Faible für Zahlen. So ist es nicht verwunderlich, dass er sich bestens mit den Themen der Statistik auskennt und der richtige Kandidat für den Kurs ist. Leo Hamminger gehört zum Team des Fernstudium-Guide und kennt sich besonders mit den Anforderung der Fernuni Hagen aus. Mehr Informationen unter http://www.fernstudium-guide.de/

Kundenrezensionen

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Auszüge aus dem Begleitmaterial

... das n-malige Wiederholen eines Zufallsexperimentes mit den zwei möglichen Ereignissen A und A Komplement (ein sogenanntes Bernoulli-Experiment). Die Wahrscheinlichkeit von A wird mit ? bezeichnet, es folgt, dass die Wahrscheinlichkeit von A Komplement ...
... RGGG (1) GRGG (1) GGRG (1) GGGR (1) RRGG (2) RGGR (2) GGRR (2) GRGR (2) RGRG (2) GRRG (2) RRRG (3) GRRR (3) RGRR (3) RRGR (3) RRRR (4) Für die Gesamtanzahl der Auswahlen wird die Reihenfolge beachtet, es handelt sich daher ...
... wir uns die möglichen Vorkommen von rot an: 0: 1x ; 1: 4x; 2: 6x; 3: 4x; 4: 1x 3 rote Kugeln kommen 4x vor, daher ist diese Wahrscheinlichkeit 1 16 + 1 16 + ...
... Wir setzen also für die Parameter der Normalverteilung die entsprechenden Parameter der Binomialverteilung ein. Für die Ermittlung der Wahrscheinlichkeit stellen wir folgende Überlegung an: Wir wissen, dass Einzelwerte bei stetigen Zufallsvariablen die Wahrscheinlichkeit P(X = xi) ...
... ein Intervall mit der Obergrenze FX(xi + 0,5) und der Untergrenze FX(xi - 0,5). Das Intervall selber hat dann natürlich die Größe FX(xi + 0,5) - FX(xi ...
... Bedingung ist also erfüllt. Für die Anzahl der geworfenen Münzen mit „Kopf oben“ (Zufallsvariable X): Die Zufallsvariable X ist daher annähernd normal verteilt mit Parameter ...
... 1,375 Diese Werte können nun aus der Normalverteilungstabelle abgelesen werden. Für Intervalle die unter dem Mittelwert oder darüber liegen lesen wir aus der Spalte F1. Da die z-Werte nur zweistellig ...
... ist nützlich bei der Bestimmung von p-Quantilen. Da hierfür keine zusätzlichen Informationen benötigt werden, ergeben sich die Anzahl der Freiheitsgrade aus der Anzahl der Zufallsvariablen X. Die Werte selbst werden einfach aus der Tabelle abgelesen. Beachten Sie ...
... es gilt: Die Werte selbst werden einfach aus der Tabelle abgelesen. Beachten Sie die Schreibweise, die Tabelle gibt die Wahrscheinlichkeiten an ...