8. Statistik Beispiel Noten. Informationsbestände analysieren Statistik

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "8. Statistik Beispiel Noten. Informationsbestände analysieren Statistik"

Transkript

1 Informationsbestände analysieren Statistik 8. Statistik Nebst der Darstellung von Datenreihen bildet die Statistik eine weitere Domäne für die Auswertung von Datenbestände. Sie ist ein Fachgebiet der Mathematik und nicht ganz einfach zu verstehen, weshalb hier nur auf ein paar wenige Punkte eingegangen werden soll. 8.. Beispiel Noten Das in Kapitel. eingeführte Beispiel der Fachnoten wird hier verwendet, um die drei Begriffe Mittelwert Modalwert Median aufzuzeigen. Die Begriffe werden im einzelnen nachträglich noch besprochen. Median Mittelwert Modalwert Abbildung : Statistische Werte einer Messreihe Das Beispiel zeigt einen Mittelwert von 4.4. Aus Sicht der Lehrperson ein genügender Schnitt, der keinen Anlass geben würde, Unterricht oder Prüfungen zu überdenken. Betrachtet man aber den Median, so beträgt dieser., d.h. dass die eine Hälfte aller Noten. oder tiefer ist und die andere Hälft über. liegt. Aus dieser Sicht kann festgestellt werden, dass die Klasse als ganzes den Stoff nicht verstanden hat oder zumindest das Wissen in den Prüfungen nicht umsetzen konnte. Betrachtet man den Modalwert den Wert der am häufigsten vorkommt so ist dies die Note 6.0 mit Nennungen. Dieser Sachverhalt erklärt auch, warum der Durchschnitt relativ hoch ist im Verhältnis zum Median. Die Klasse ist zweigeteilt in eine gute und eine schwache Hälfte. René Probst Jan

2 Theorie Modul Mittelwerte Der Mittelwert ist einer der häufigsten statistischen Werte, die verwendet werden. Er sagt aus, welcher Wert rein mathematisch sich im Mittel aus allen Werten ergeben würde. Der Begriff Mittelwert ist dabei ungenau, da in der Mathematik verschiedene Mittelwerte existieren, eigentlich müsste man vom arithmetischen Mittel sprechen. Es werden alle Werte der Messreihe addiert und durch die Anzahl der Werte dividiert. (Bei Excel ist dies die Funktion MITTELWERT) Dieses Mass wird bei technischen Messvorgängen erhoben. Zusätzlich ist es aber auch wichtig zu wissen, wie präzise denn dieser Mittelwert ist. Man spricht in diesem Fall von der Standardabweichung. Sie ist ein Mass, das aussagt, wie zuverlässig der Mittelwert erreicht wird. Unter Zuverlässig versteht man, dass 6% aller Messungen innerhalb eines Bereichs um den Mittelwert sind, der durch die Standardabweichung gegeben ist. (Bei Excel ist dies die Funktion STABW) Beispiel : Mittelwert und Standardabweichung einer Messreihe mit 0 Messpunkten Verteilung 8 Mittelwert =. 6 Standardabweichung =.2 4 Reihe Abbildung 20 : Messreihe mit Mittelwert und Standardabweichung Häufig genügt aber zur Charakterisierung einer statistischen Masse die Darstellung der Häufigkeitsverteilung nicht. Man zieht oft zusätzliche Mittelwerte heran, die eine Vorstellung über die mittleren Werte einer Verteilung geben sollen. Diese Mittelwerte werden nach zwei verschiedenen Kriterien charakterisiert: 8-2 Modul 00 V.2b.doc Abteilung Informatik/Technik

3 Informationsbestände analysieren Statistik. Lagetypische Mittelwerte 2. Rechentypische Mittelwerte Die lagetypischen Mittelwerte werden von dem in der Mitte der Verteilung liegenden Wert bestimmt. Es sind dies der häufigste Wert (Modus) und der zentrale Wert (Median). Bei der Berechnung der rechentypischen Mittelwerte wird jeder einzelne Wert der Verteilung berücksichtigt. Rechentypische Mittelwerte sind:. Arithmetisches Mittel 2. Geometrisches Mittel. Harmonisches Mittel (wird in diesem Zusammenhang nicht erklärt) René Probst Jan

4 Theorie Modul Modus 8 Der Modus X Mo ist der, mit der grössten Häufigkeit auftretende Wert einer statistischen Variablen. Er wird auch "dichtester Wert" genannt (Wert mit der größten Dichte). Definition des Modus: X Mo = x i mit f i = max x i ist dabei der i-te Messwert, während f i die Funktion ist, die das Maximum aller i Messwerte sucht. Der Modus kann stets dem Säulendiagramm oder dem Histogramm entnommen werden. (Bei Excel ist dies die Funktion MODALWERT) Verteilung 8 Modalwert = Reihe Abbildung 2 : Modalwert aus Säulendiagramm Das Beispiel zeigt, dass der häufigste Wert 2 in der Messreihe achtmal vorkommt 8 auch Modalwert genannt 8-4 Modul 00 V.2b.doc Abteilung Informatik/Technik

5 Informationsbestände analysieren Statistik 8.4. Median Der Median oder Zentralwert ist jener Wert einer statistischen Variablen, welcher die der Größe nach geordneten Werte in genau zwei Hälften teilt. Es liegen rechts und links des Medians je 0% der Größe nach geordneten Werte. Für die Ermittlung des Medians (xme) sind die Zähl- oder Messergebnisse immer zuerst in eine geordnete Reihe zu bringen. Wenn z.b. Daten vorliegen, sind sie zur Medianbestimmung in folgende Reihenfolge zu bringen: xl <= x2 x2 <= x x <= x4 x4 <= x x <= x6 x6 <= x d.h. die Werte sind aufsteigend zu ordnen, wobei so x4 zum Median oder Zentralwert wird, da links und rechts von ihm 0% der Beobachtungen in diesem Fall sind es Messwerte - liegen. Der Median kann nie bei einem Extremwert einer Verteilung liegen und wird. auch nicht durch die Größe von Extremwerten in seiner Lage beeinflusst. Für die Bestimmung des Medians ist zu unterscheiden, ob die Zahl der vorliegenden Daten, die wir allgemein mit n bezeichnen, gerade oder ungerade ist. Medianbestimmung Fall : ungerade: Fall 2: gerade: x Me = x(n+)/2 x Me = (x(n/2 + x(n+2)/2)/2 Bei ungerader Anzahl an Beobachtungen ist also der Median jener Wert der statistischen Variablen, für den der laufende Index i = (n+ ) : 2 ist Optimale Entfernung Durch den Median kann man jenen Wert bestimmen, von dem aus die Summe der Entfernungen (absolut genommen) zu den anderen Werten der Häufigkeitsverteilung ein Minimum ergibt: xi xme = Min. Will eine Zulieferfirma ein Zentrallager errichten, von dem aus verschiedene, entlang einer Straße liegende, Betriebe beliefert werden sollen, so gibt der Median jenen René Probst Jan

6 Theorie Modul-00 Standort an, von dem aus die Summe der Distanzen zu den Betrieben den kleinsten Wert annimmt. Liegen die Betriebe z.b. bei Kilometer 20,20,260,40 und 60, so ist die kleinste absolute Abstandssumme erreicht, wenn das Auslieferungslager bei km 260, also dem Median, errichtet wird. Im bisher gezeigten Beispiel liegen die Messwerte zwischen und 26. In diesem Fall liegt der Median zwischen und 4. (Bei Excel ist dies die Funktion MEDIAN) Verteilung 8 Median = Reihe Abbildung 22 : Median einer Messreihe 8-6 Modul 00 V.2b.doc Abteilung Informatik/Technik

7 Informationsbestände analysieren Statistik Kapitel 8 : Eigene Notizen René Probst Jan

8 Theorie Modul-00 2 Modul 00 V.2b.doc Abteilung Informatik/Technik

Lösungen. w58r4p Lösungen. w58r4p. Name: Klasse: Datum:

Lösungen. w58r4p Lösungen. w58r4p. Name: Klasse: Datum: Testen und Fördern Name: Klasse: Datum: 1) Ermittle jeweils das arithmetische Mittel. Ordne die Datenerhebungen nach der Größe der arithmetischen Mittel. Beginne mit dem Größten. 45, 39, 44, 48, 42, 39,

Mehr

1 45, 39, 44, 48, 42, 39, 40, , 31, 46, 35, 31, 42, 51, , 42, 33, 46, 33, 44, 43

1 45, 39, 44, 48, 42, 39, 40, , 31, 46, 35, 31, 42, 51, , 42, 33, 46, 33, 44, 43 1) Ermittle jeweils das arithmetische Mittel. Ordne die Datenerhebungen nach der Größe der arithmetischen Mittel. Beginne mit dem Größten. 1 45, 39, 44, 48, 42, 39, 40, 31 2 35, 31, 46, 35, 31, 42, 51,

Mehr

benötigen. Die Zeit wird dabei in Minuten angegeben und in einem Boxplot-Diagramm veranschaulicht.

benötigen. Die Zeit wird dabei in Minuten angegeben und in einem Boxplot-Diagramm veranschaulicht. , D 1 Kreuze die richtige Aussage an und stelle die anderen Aussagen richtig. A Das arithmetische Mittel kennzeichnet den mittleren Wert einer geordneten Datenliste. B Die Varianz erhält man, wenn man

Mehr

absolute Häufigkeit h: Anzahl einer bestimmten Note relative Häufigkeit r: Anzahl einer bestimmten Note, gemessen an der Gesamtzahl der Noten

absolute Häufigkeit h: Anzahl einer bestimmten Note relative Häufigkeit r: Anzahl einer bestimmten Note, gemessen an der Gesamtzahl der Noten Statistik Eine Aufgabe der Statistik ist es, Datenmengen zusammenzufassen und darzustellen. Man verwendet dazu bestimmte Kennzahlen und wertet Stichproben aus, um zu Aussagen bzw. Prognosen über die Gesamtheit

Mehr

Deskriptive Statistik Erläuterungen

Deskriptive Statistik Erläuterungen Grundlagen der Wirtschaftsmathematik und Statistik Erläuterungen Lernmaterial zum Modul - 40601 - der Fernuniversität Hagen 7 2.1 Einfache Lageparameter aus einer gegebenen Messreihe ablesen Erklärung

Mehr

3) Lagemaße: Mittelwert, Median, Modus

3) Lagemaße: Mittelwert, Median, Modus Thema: Beschreibende Statistik LE.1: 40 min Seite 9 3) Lagemaße: Mittelwert, Median, Modus Lagemaße In der beschreibenden Statistik werden Daten erhoben. Diese Daten weisen eine bestimmte Verteilung auf.

Mehr

Das arithmetische Mittel. x i = = 8. x = 1 4. und. y i = = 8

Das arithmetische Mittel. x i = = 8. x = 1 4. und. y i = = 8 .2 Einige statistische Maßzahlen.2. Die Schusser in zwei Familien Die vier Kinder der Familie Huber haben x = 5, x 2 = 7, x 3 = 9, x 4 = Schusser. Die vier Kinder der Familie Maier haben y = 7, y 2 = 7,

Mehr

Statistik K urs SS 2004

Statistik K urs SS 2004 Statistik K urs SS 2004 3.Tag Grundlegende statistische Maße Mittelwert (mean) Durchschnitt aller Werte Varianz (variance) s 2 Durchschnittliche quadrierte Abweichung aller Werte vom Mittelwert >> Die

Mehr

1) Warum ist die Lage einer Verteilung für das Ergebnis einer statistischen Analyse von Bedeutung?

1) Warum ist die Lage einer Verteilung für das Ergebnis einer statistischen Analyse von Bedeutung? 86 8. Lageparameter Leitfragen 1) Warum ist die Lage einer Verteilung für das Ergebnis einer statistischen Analyse von Bedeutung? 2) Was ist der Unterschied zwischen Parametern der Lage und der Streuung?

Mehr

1.1 Graphische Darstellung von Messdaten und unterschiedliche Mittelwerte. D. Horstmann: Oktober

1.1 Graphische Darstellung von Messdaten und unterschiedliche Mittelwerte. D. Horstmann: Oktober 1.1 Graphische Darstellung von Messdaten und unterschiedliche Mittelwerte D. Horstmann: Oktober 2014 4 Graphische Darstellung von Daten und unterschiedliche Mittelwerte Eine Umfrage nach der Körpergröße

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung 3. Vorlesung Dr. Jochen Köhler 1 Inhalte der heutigen Vorlesung Ziel: Daten Modellbildung Probabilistisches Modell Wahrscheinlichkeit von Ereignissen Im ersten

Mehr

Deskriptivstatistik a) Univariate Statistik Weiters zum Thema der statistischen Informationsverdichtung

Deskriptivstatistik a) Univariate Statistik Weiters zum Thema der statistischen Informationsverdichtung 20 Weiters zum Thema der statistischen Informationsverdichtung M a ß z a h l e n Statistiken bei Stichproben Parameter bei Grundgesamtheiten Maßzahlen zur Beschreibung univariater Verteilungen Maßzahlen

Mehr

Harry Potter und die Kammer des Schreckens : m, s, g, a, a, a, sg, g, a, g, m, m, g, g, sg, s, a, a, a, g, a, a, g, g, a

Harry Potter und die Kammer des Schreckens : m, s, g, a, a, a, sg, g, a, g, m, m, g, g, sg, s, a, a, a, g, a, a, g, g, a Aufgabe 1: Harry Potters Filmkritik 25 Schüler und Schülerinnen der Klasse 9 sollten die ersten beiden Harry-Potter- Filme mit ausgezeichnet (a), sehr gut (sg), gut (g), mittelprächtig (m), schlecht (s)

Mehr

1. Maße der zentralen Tendenz Beispiel: Variable Anzahl der Geschwister aus Jugend '92. Valid Cum Value Frequency Percent Percent Percent

1. Maße der zentralen Tendenz Beispiel: Variable Anzahl der Geschwister aus Jugend '92. Valid Cum Value Frequency Percent Percent Percent Deskriptive Statistik 1. Verteilungsformen symmetrisch/asymmetrisch unimodal(eingipflig) / bimodal (zweigipflig schmalgipflig / breitgipflig linkssteil / rechtssteil U-förmig / abfallend Statistische Kennwerte

Mehr

Lage- und Streuungsparameter

Lage- und Streuungsparameter Lage- und Streuungsparameter Beziehen sich auf die Verteilung der Ausprägungen von intervall- und ratio-skalierten Variablen Versuchen, diese Verteilung durch Zahlen zu beschreiben, statt sie graphisch

Mehr

Statistische Methoden der Datenanalyse Wintersemester 2012/2013 Albert-Ludwigs-Universität Freiburg

Statistische Methoden der Datenanalyse Wintersemester 2012/2013 Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Statistische Methoden der Datenanalyse Wintersemester 2012/2013 Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Prof. Markus Schumacher, Dr. Stan Lai Physikalisches Institut Westbau 2 OG Markus.Schumacher@physik.uni-freiburg.de

Mehr

Graphische Darstellung einer univariaten Verteilung:

Graphische Darstellung einer univariaten Verteilung: Graphische Darstellung einer univariaten Verteilung: Die graphische Darstellung einer univariaten Verteilung hängt von dem Messniveau der Variablen ab. Bei einer graphischen Darstellung wird die Häufigkeit

Mehr

Diese Lücken sollten nicht auch bei Ihnen vorhanden sein: Aufgrund einer statistischen Untersuchung entsteht eine geordnete bzw. ungeordnete, die durc

Diese Lücken sollten nicht auch bei Ihnen vorhanden sein: Aufgrund einer statistischen Untersuchung entsteht eine geordnete bzw. ungeordnete, die durc SS 2017 Torsten Schreiber 222 Diese Lücken sollten nicht auch bei Ihnen vorhanden sein: Aufgrund einer statistischen Untersuchung entsteht eine geordnete bzw. ungeordnete, die durch Summierung je Ausprägung

Mehr

Beispiel 4 (Einige weitere Aufgaben)

Beispiel 4 (Einige weitere Aufgaben) 1 Beispiel 4 (Einige weitere Aufgaben) Aufgabe 1 Bestimmen Sie für die folgenden Zweierstichproben, d. h. Stichproben, die jeweils aus zwei Beobachtungen bestehen, a) den Durchschnitt x b) die mittlere

Mehr

Mathematische und statistische Methoden II

Mathematische und statistische Methoden II Methodenlehre e e Prof. Dr. G. Meinhardt 6. Stock, Wallstr. 3 (Raum 06-206) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung und nach der Vorlesung. Mathematische und statistische Methoden II Dr. Malte Persike

Mehr

Die erhobenen Daten werden zunächst in einer Urliste angeschrieben. Daraus ermittelt man:

Die erhobenen Daten werden zunächst in einer Urliste angeschrieben. Daraus ermittelt man: Die erhobenen Daten werden zunächst in einer Urliste angeschrieben. Daraus ermittelt man: a) Die absoluten Häufigkeit: Sie gibt an, wie oft ein Variablenwert vorkommt b) Die relative Häufigkeit: Sie erhält

Mehr

Die erhobenen Daten werden zunächst in einer Urliste angeschrieben. Daraus ermittelt man:

Die erhobenen Daten werden zunächst in einer Urliste angeschrieben. Daraus ermittelt man: Die erhobenen Daten werden zunächst in einer Urliste angeschrieben. Daraus ermittelt man: a) Die absoluten Häufigkeit: Sie gibt an, wie oft ein Variablenwert vorkommt b) Die relative Häufigkeit: Sie erhält

Mehr

Aufgabe 3 Bei 16 PKWs desselben Typs wurde der Benzinverbrauch pro 100 km gemessen. Dabei ergab sich die folgende Urliste (in Liter pro 100km):

Aufgabe 3 Bei 16 PKWs desselben Typs wurde der Benzinverbrauch pro 100 km gemessen. Dabei ergab sich die folgende Urliste (in Liter pro 100km): Mathematik II für Naturwissenschaften Dr. Christine Zehrt 21.02.19 Übung 1 (für Pharma/Geo/Bio/Stat) Uni Basel Besprechung der Lösungen: 26./27. Februar 2019 in den Übungsstunden Bestimmen Sie zu den folgenden

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Übung 3 1 Inhalt der heutigen Übung Vorrechnen der Hausübung B.7 Beschreibende Statistik Gemeinsames Lösen der Übungsaufgaben C.1: Häufigkeitsverteilung C.2: Tukey

Mehr

a) x = 1150 ; x = 950 ; x = 800 b) Die Lagemaße unterscheiden sich voneinander. c) Der Median charakterisiert die Stichprobe am besten.

a) x = 1150 ; x = 950 ; x = 800 b) Die Lagemaße unterscheiden sich voneinander. c) Der Median charakterisiert die Stichprobe am besten. R. Brinkmann http://brinkmann-du.de Seite 6.0.2009 Lösungen Mittelwert, Median II se: E E2 E3 E4 E5 E6 a) Notendurchschnitt 2,6 b) Säulendiagramm siehe ausführliche Lösung. c) Kreisdiagramm siehe ausführliche

Mehr

Median 2. Modus < Median < Mittelwert. Mittelwert < Median < Modus. 2 Modalwerte oder Modus viel größer bzw. viel kleiner als Mittelwert

Median 2. Modus < Median < Mittelwert. Mittelwert < Median < Modus. 2 Modalwerte oder Modus viel größer bzw. viel kleiner als Mittelwert Universität Flensburg Zentrum für Methodenlehre Tutorium Statistik I Modus oder Modalwert (D) : - Geeignet für nominalskalierte Daten - Wert der häufigsten Merkmalsausprägung - Es kann mehrere Modalwerte

Mehr

W-Seminar: Versuche mit und am Menschen 2017/2019 Skript

W-Seminar: Versuche mit und am Menschen 2017/2019 Skript 3. Deskriptive Statistik Die deskriptive (auch: beschreibende) Statistik hat zum Ziel, [ ] Daten durch Tabellen, Kennzahlen [ ] und Grafiken übersichtlich darzustellen und zu ordnen. Dies ist vor allem

Mehr

Deskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien

Deskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskription, Statistische Testverfahren und Regression Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik: beschreibende Statistik, empirische

Mehr

Die folgende Tabelle 1 wurde im Rahmen einer Umfrage unter den Studenten eines Statistikseminars erstellt.

Die folgende Tabelle 1 wurde im Rahmen einer Umfrage unter den Studenten eines Statistikseminars erstellt. Nr. Die folgende Tabelle wurde im Rahmen einer Umfrage unter den Studenten eines Statistikseminars erstellt. Gewicht (x i ) Raucher Geschlecht Lieblingssportart Ausübung des Sports Geld pro Monat Klassenmitte

Mehr

Musterlösung zur Übungsklausur Statistik

Musterlösung zur Übungsklausur Statistik Musterlösung zur Übungsklausur Statistik WMS4A Oettinger 6/205 Aufgabe (a) Falsch: der Modus ist die am häufigsten auftretende Merkmalsausprägung in einer Stichprobe. (b) Richtig: ein ordinales Merkmal

Mehr

Thema: Mittelwert einer Häufigkeitsverteilung. Welche Informationen kann der Mittelwert geben?

Thema: Mittelwert einer Häufigkeitsverteilung. Welche Informationen kann der Mittelwert geben? Thema: Mittelwert einer Häufigkeitsverteilung Beispiel: Im Mittel werden deutsche Männer 75,1 Jahre alt; sie essen im Mittel pro Jahr 71 kg Kartoffel(-produkte) und trinken im Mittel pro Tag 0.35 l Bier.

Mehr

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik: Ziele Daten zusammenfassen durch numerische Kennzahlen. Grafische Darstellung der Daten. Quelle: Ursus Wehrli, Kunst aufräumen 1 Modell vs. Daten Bis jetzt

Mehr

Der Modus ist. Der Median ist. 3. Übung. Aufgabe 1. a) der häufigste Wert. b) der Wert unter dem 50 % aller anderen Werte liegen.

Der Modus ist. Der Median ist. 3. Übung. Aufgabe 1. a) der häufigste Wert. b) der Wert unter dem 50 % aller anderen Werte liegen. 3. Übung Aufgabe 1 Der Modus ist a) der häufigste Wert. b) der Wert unter dem 50 % aller anderen Werte liegen. c) der Durchschnitt aller Werte. d) der Wert mit der größten Häufigkeitsdichte. e) der Schwerpunkt

Mehr

WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK

WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK WISTA WIRTSCHAFTSSTATISTIK PROF DR ROLF HÜPEN FAKULTÄT FÜR WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT Seminar für Theoretische Wirtschaftslehre Vorlesungsprogramm 07052013 Mittelwerte und Lagemaße II 1 Anwendung und Berechnung

Mehr

Kapitel 2. Mittelwerte

Kapitel 2. Mittelwerte Kapitel 2. Mittelwerte Im Zusammenhang mit dem Begriff der Verteilung, der im ersten Kapitel eingeführt wurde, taucht häufig die Frage auf, wie man die vorliegenden Daten durch eine geeignete Größe repräsentieren

Mehr

13,86. Schritt 4: Berechnung des Quartilsabstandes. Unteres Quartil! #5,5.

13,86. Schritt 4: Berechnung des Quartilsabstandes. Unteres Quartil! #5,5. Lösung Aufgabe A1 Detaillierter Lösungsweg: Schritt 1: Prüfung, ob die gegebene Messreihe sortiert ist, In diesem Beispiel ist dies der Fall und wir haben insgesamt 22 Messungen. Schritt 2: Berechnen des

Mehr

Einführung in Quantitative Methoden

Einführung in Quantitative Methoden Einführung in Quantitative Methoden Mag. Dipl.Ing. Dr. Pantelis Christodoulides & Mag. Dr. Karin Waldherr SS 2014 Christodoulides / Waldherr Einführung in Quantitative Methoden- 2.VO 1/57 Die Deskriptivstatistik

Mehr

Zusammenfassung Mathematik AHS Oberstufe. Lukas Prokop

Zusammenfassung Mathematik AHS Oberstufe. Lukas Prokop Zusammenfassung Mathematik AHS Oberstufe Lukas Prokop 2. Mai 2009 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen 3 1.1 Geometrische Figuren............................. 3 1.2 Zahlensysteme.................................

Mehr

DOWNLOAD. Vertretungsstunden Mathematik Klasse: Daten und Zufall. Vertretungsstunden Mathematik 9./10. Klasse. Marco Bettner/Erik Dinges

DOWNLOAD. Vertretungsstunden Mathematik Klasse: Daten und Zufall. Vertretungsstunden Mathematik 9./10. Klasse. Marco Bettner/Erik Dinges DOWNLOAD Marco Bettner/Erik Dinges Vertretungsstunden Mathematik 33 10. Klasse: Marco Bettner/Erik Dinges Bergedorfer Unterrichtsideen Downloadauszug aus dem Originaltitel: Vertretungsstunden Mathematik

Mehr

Datenstrukturen. Querschnitt. Grösche: Empirische Wirtschaftsforschung

Datenstrukturen. Querschnitt. Grösche: Empirische Wirtschaftsforschung Datenstrukturen Datenstrukturen Querschnitt Panel Zeitreihe 2 Querschnittsdaten Stichprobe von enthält mehreren Individuen (Personen, Haushalte, Firmen, Länder, etc.) einmalig beobachtet zu einem Zeitpunkt

Mehr

Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Variablentypen. Stichprobe und Grundgesamtheit

Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen. Variablentypen. Stichprobe und Grundgesamtheit TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN-WEIHENSTEPHAN MATHEMATIK UND STATISTIK INFORMATIONS- UND DOKUMENTATIONSZENTRUM R. Häufigkeitsverteilungen und Statistische Maßzahlen Statistik SS Variablentypen Qualitative

Mehr

Univariate Häufigkeitsverteilungen Kühnel, Krebs 2001: Statistik für die Sozialwissenschaften, S.41-66

Univariate Häufigkeitsverteilungen Kühnel, Krebs 2001: Statistik für die Sozialwissenschaften, S.41-66 Univariate Häufigkeitsverteilungen Kühnel, Krebs 2001: Statistik für die Sozialwissenschaften, S.41-66 Gabriele Doblhammer: Empirische Sozialforschung Teil II, SS 2004 1/19 Skalenniveaus Skalenniveau Relation

Mehr

Verfahren für metrische Variable

Verfahren für metrische Variable Verfahren für metrische Variable Grafische Methoden Histogramm Mittelwertsplot Boxplot Lagemaße Mittelwert, Median, Quantile Streuungsmaße Standardabweichung, Interquartilsabstand Lagemaße und Streumaße

Mehr

Stochastik 01 Deskriptive Statistik

Stochastik 01 Deskriptive Statistik Grundbegrie der Statistik 23. August 2018 Grundbegrie der Statistik Grundlagen der Statistik (bis Klasse 10) Grundlagen der Stochastik (bis Klasse 10) Zufallsgrößen und Verteilungen Beurteilende Statistik

Mehr

Anwendung A_0801_Quantile_Minimum_Maximum

Anwendung A_0801_Quantile_Minimum_Maximum 8. Lageparameter 63 8.3 Interaktive EXCEL-Anwendungen (CD-ROM) Anwendung A_080_Quantile_Minimum_Maimum Die Anwendung besteht aus einem Tabellenblatt Simulation : In der Simulation wird aus einer Urliste

Mehr

Mathematik-Wettbewerb 2012/ Runde Statistische Auswertung

Mathematik-Wettbewerb 2012/ Runde Statistische Auswertung Mathematik-Wettbewerb 2012/2013 Statistische Auswertung Landesergebnisse: Zur Einordnung ihrer eigenen Ergebnisse (zu finden in mw1213_1r_schulergebnisse.pdf ) erhalten alle Schulen die Landesdurchschnittswerte

Mehr

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9 Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9 Dr. Andreas Wünsche TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik Vorlesung am 8. Juni 2017 im Audi-Max (AUD-1001) Dr. Andreas Wünsche Statistik I für Betriebswirte

Mehr

Deskriptive Statistik Winfried Zinn

Deskriptive Statistik Winfried Zinn Deskriptive Statistik Winfried Zinn Inhalte Statistik 1 1. Themenblock: Grundlagen der beschreibenden Statistik: Skalenniveaus Häufigkeitsverteilungen Mittelwerte (Lagemaße) Standardabweichung und Varianzen

Mehr

Deskriptive Statistik. (basierend auf Slides von Lukas Meier)

Deskriptive Statistik. (basierend auf Slides von Lukas Meier) Deskriptive Statistik (basierend auf Slides von Lukas Meier) Deskriptive Statistik: Ziele Daten zusammenfassen durch numerische Kennzahlen. Grafische Darstellung der Daten. Quelle: Ursus Wehrli, Kunst

Mehr

Beschreibende Statistik

Beschreibende Statistik Beschreibende Aufgaben der beschreibenden : Erhebung von Daten Auswertung von Daten Darstellung von Daten Erhebung von Daten Bei der Erhebung von Daten geht es um die Erfassung von Merkmalen (Variablen)

Mehr

BOXPLOT 1. Begründung. Boxplot A B C

BOXPLOT 1. Begründung. Boxplot A B C BOXPLOT 1 In nachstehender Tabelle sind drei sortierte Datenreihen gegeben. Zu welchem Boxplot gehört die jeweilige Datenreihe? Kreuze an und begründe Deine Entscheidung! Boxplot A B C Begründung 1 1 1

Mehr

Musterlösung zur Übungsklausur Statistik

Musterlösung zur Übungsklausur Statistik Musterlösung zur Übungsklausur Statistik WMS15B Oettinger 9/216 Aufgabe 1 (a) Falsch: der Modus ist die am häufigsten auftretende Merkmalsausprägung in einer Stichprobe. (b) Falsch: die beiden Größen sind

Mehr

Grundlagen der empirischen Sozialforschung

Grundlagen der empirischen Sozialforschung Grundlagen der empirischen Sozialforschung Sitzung 10 - Datenanalyseverfahren Jan Finsel Lehrstuhl für empirische Sozialforschung Prof. Dr. Petra Stein 22. Dezember 2008 1 / 21 Online-Materialien Die Materialien

Mehr

Deskriptive Statistik Aufgaben und Lösungen

Deskriptive Statistik Aufgaben und Lösungen Grundlagen der Wirtschaftsmathematik und Statistik Aufgaben und en Lernmaterial zum Modul - 40601 - der Fernuniversität Hagen Inhaltsverzeichnis 1 Daten und Meßskalen 5 1.1 Konkrete Beispiele...................................

Mehr

Aufbau des Experiments Reihung von Versuchsitems und Distraktoren

Aufbau des Experiments Reihung von Versuchsitems und Distraktoren Reihung von Versuchsitems und Distraktoren Reihung von Versuchsitems und Distraktoren Hinweis D1 (Verhältnis Distraktoren:Versuchsitems): Es sollten Distraktoren eingebaut werden, im Falle von Sprecherbefragungen

Mehr

Lösungsskizzen zur Präsenzübung 01

Lösungsskizzen zur Präsenzübung 01 Lösungsskizzen zur Präsenzübung 01 Hilfestellung zur Vorlesung Anwendungen der Mathematik im Wintersemester 2015/2016 Fakultät für Mathematik Universität Bielefeld Veröffentlicht am 02. November 2015 von:

Mehr

Kapitel 5 Kenngrößen empirischer Verteilungen 5.1. Lagemaße. x mod (lies: x-mod) Wofür? Lageparameter. Modus/ Modalwert Zentrum. Median Zentralwert

Kapitel 5 Kenngrößen empirischer Verteilungen 5.1. Lagemaße. x mod (lies: x-mod) Wofür? Lageparameter. Modus/ Modalwert Zentrum. Median Zentralwert Kapitel 5 Kenngrößen empirischer Verteilungen 5.1. Lagemaße Wofür? Lageparameter Modus/ Modalwert Zentrum Median Zentralwert Im Datensatz stehende Informationen auf wenige Kenngrößen verdichten ermöglicht

Mehr

beruflicher Bildungsabschluss incl. Hochschulabschl. 4Kat.(m) Häufigkeit Prozent Gültig Lehre/Beruffachgesundh.Schule ,2 59,2 59,2

beruflicher Bildungsabschluss incl. Hochschulabschl. 4Kat.(m) Häufigkeit Prozent Gültig Lehre/Beruffachgesundh.Schule ,2 59,2 59,2 Häufigkeiten Deskriptive Statistiken Häufigkeiten Beruflicher Bildungsabschluss (Mbfbil4) Zielvariablenliste OK Er erscheint: Statistiken beruflicher Bildungsabschluss incl. N Gültig 3445 Fehlend 0 beruflicher

Mehr

Die ABSOLUTE HÄUFIGKEIT einer Merkmalsausprägung gibt an, wie oft diese in der Erhebung eingetreten ist.

Die ABSOLUTE HÄUFIGKEIT einer Merkmalsausprägung gibt an, wie oft diese in der Erhebung eingetreten ist. .3. Stochastik Grundlagen Die ABSOLUTE HÄUFIGKEIT einer Merkmalsausprägung gibt an, wie oft diese in der Erhebung eingetreten ist. Die RELATIVE HÄUFIGKEIT einer Merkmalsausprägung gibt an mit welchem Anteil

Mehr

Vorlesungsskript. Deskriptive Statistik. Prof. Dr. Günter Hellmig

Vorlesungsskript. Deskriptive Statistik. Prof. Dr. Günter Hellmig Vorlesungsskript Deskriptive Statistik Prof. Dr. Günter Hellmig Prof. Dr. Günter Hellmig Vorlesungsskript Deskriptive Statistik Erstes Kapitel Die Feingliederung des ersten Kapitels, welches sich mit einigen

Mehr

Fehler- und Ausgleichsrechnung

Fehler- und Ausgleichsrechnung Fehler- und Ausgleichsrechnung Daniel Gerth Daniel Gerth (JKU) Fehler- und Ausgleichsrechnung 1 / 12 Überblick Fehler- und Ausgleichsrechnung Dieses Kapitel erklärt: Wie man Ausgleichsrechnung betreibt

Mehr

Statistische Grundlagen I

Statistische Grundlagen I Statistische Grundlagen I Arten der Statistik Zusammenfassung und Darstellung von Daten Beschäftigt sich mit der Untersuchung u. Beschreibung von Gesamtheiten oder Teilmengen von Gesamtheiten durch z.b.

Mehr

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9 Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 9 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 06. Juni 2016 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff Statistik I für Betriebswirte Vorlesung

Mehr

3. Lektion: Deskriptive Statistik

3. Lektion: Deskriptive Statistik Seite 1 von 5 3. Lektion: Deskriptive Statistik Ziel dieser Lektion: Du kennst die verschiedenen Methoden der deskriptiven Statistik und weißt, welche davon für Deine Daten passen. Inhalt: 3.1 Deskriptive

Mehr

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik 1 Ziele In der deskriptiven (=beschreibenden) Statistik werden Untersuchungsergebnisse übersichtlich dargestellt, durch Kennzahlen charakterisiert und grafisch veranschaulicht. 2

Mehr

Technische Universität München SS 2006 Zentrum Mathematik Blatt 2 Prof. Dr. J. Hartl

Technische Universität München SS 2006 Zentrum Mathematik Blatt 2 Prof. Dr. J. Hartl Technische Universität München SS 2006 Zentrum Mathematik Blatt 2 Prof. Dr. J. Hartl Höhere Mathematik 2 (Weihenstephan) 1. Die Gemeinde Fronhausen besteht aus drei Ortsteilen: Neudorf, Wulling und Marking.

Mehr

Einführung in Quantitative Methoden

Einführung in Quantitative Methoden Einführung in Quantitative Methoden Mag. Dipl.Ing. Dr. Pantelis Christodoulides & Mag. Dr. Karin Waldherr SS 2011 Christodoulides / Waldherr Einführung in Quantitative Methoden- 2.VO 1/62 Summenzeichen

Mehr

Beispiel 2 (Einige Aufgaben zu Lageparametern) Aufgabe 1 (Lageparameter)

Beispiel 2 (Einige Aufgaben zu Lageparametern) Aufgabe 1 (Lageparameter) Beispiel (Einige Aufgaben zu Lageparametern) Aufgabe 1 (Lageparameter) 1 Ein Statistiker ist zu früh zu einer Verabredung gekommen und vertreibt sich nun die Zeit damit, daß er die Anzahl X der Stockwerke

Mehr

3. Deskriptive Statistik

3. Deskriptive Statistik 3. Deskriptive Statistik Eindimensionale (univariate) Daten: Pro Objekt wird ein Merkmal durch Messung / Befragung/ Beobachtung erhoben. Resultat ist jeweils ein Wert (Merkmalsausprägung) x i : - Gewicht

Mehr

Einführung in die Statistik für Wirtschaftswissenschaftler für Betriebswirtschaft und Internationales Management

Einführung in die Statistik für Wirtschaftswissenschaftler für Betriebswirtschaft und Internationales Management Einführung in die Statistik für Wirtschaftswissenschaftler für Betriebswirtschaft und Internationales Management Sommersemester 03 Hochschule Augsburg : Gliederung Einführung Deskriptive Statistik 3 Wahrscheinlichkeitstheorie

Mehr

Die erhobenen Daten (Urliste) werden mithilfe einer Strichliste geordnet. Damit kann die absolute Häufigkeit einfach und schnell erfasst werden.

Die erhobenen Daten (Urliste) werden mithilfe einer Strichliste geordnet. Damit kann die absolute Häufigkeit einfach und schnell erfasst werden. Kennzahlen der Statistik Die Aufgabe der Statistik besteht in der Analyse und der Deutung von Daten. Dies geschieht mit bestimmten Kennzahlen wie: en, arithmetischer Mittelwert, Modalwert, Zentralwert,

Mehr

Inhaltsverzeichnis DESKRIPTIVE STATISTIK. 1 Grundlagen Grundbegriffe Skalen... 15

Inhaltsverzeichnis DESKRIPTIVE STATISTIK. 1 Grundlagen Grundbegriffe Skalen... 15 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen... 13 1.1 Grundbegriffe...13 1.2 Skalen... 15 DESKRIPTIVE STATISTIK 2 Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen...16 2.1 Häufigkeiten... 16 2.1.1 Grundbegriffe... 16 2.1.2

Mehr

Datenanalyse. (PHY231) Herbstsemester Olaf Steinkamp

Datenanalyse. (PHY231) Herbstsemester Olaf Steinkamp Datenanalyse (PHY23) Herbstsemester 207 Olaf Steinkamp 36-J-05 olafs@physik.uzh.ch 044 63 55763 Vorlesungsprogramm Einführung, Messunsicherheiten, Darstellung von Messdaten Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung

Mehr

Kapitel VI - Lage- und Streuungsparameter

Kapitel VI - Lage- und Streuungsparameter Institut für Volkswirtschaftslehre (ECON) Lehrstuhl für Ökonometrie und Statistik Kapitel VI - Lage- und Streuungsparameter Deskriptive Statistik Prof. Dr. W.-D. Heller Hartwig Senska Carlo Siebenschuh

Mehr

5. Unteres Quartil Auf dem ersten Viertel stehender Wert der nach der Größe geordneten Ergebnisse einer Stichprobe. Du berechnest zunächst. Ist dabei

5. Unteres Quartil Auf dem ersten Viertel stehender Wert der nach der Größe geordneten Ergebnisse einer Stichprobe. Du berechnest zunächst. Ist dabei Themenerläuterung Bei diesem Thema werden statistische Kennzahlen von Messreihen bestimmt. In den meisten Fällen wird dir die Messreihe in Form einer Tabelle gegeben. Diese Tabelle enthält in der ersten

Mehr

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.4 Anwendungen (Teil 2): Extremwerte

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.4 Anwendungen (Teil 2): Extremwerte Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.4 Anwendungen (Teil 2): Extremwerte www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/fs2015/other/mathematik2 biol Prof. Dr.

Mehr

Empirische Verteilungsfunktion

Empirische Verteilungsfunktion Empirische Verteilungsfunktion H(x) := Anzahl der Werte x ist. Deskriptive

Mehr

Kapitel VII - Konzentration von Merkmalswerten

Kapitel VII - Konzentration von Merkmalswerten Institut für Volkswirtschaftslehre (ECON) Lehrstuhl für Ökonometrie und Statistik Kapitel VII - Konzentration von Merkmalswerten Deskriptive Statistik Prof. Dr. W.-D. Heller Hartwig Senska Carlo Siebenschuh

Mehr

(a) Richtig, die Varianz ist eine Summe quadratischer Größen.

(a) Richtig, die Varianz ist eine Summe quadratischer Größen. Aufgabe Welche der folgenden Aussagen sind richtig? (a) Richtig, die Varianz ist eine Summe quadratischer Größen. (b) Falsch, die Abweichung ordinaler Merkmale vom Median ist nicht definiert - also auch

Mehr

1 GRUNDLAGEN Grundbegriffe Skalen...15

1 GRUNDLAGEN Grundbegriffe Skalen...15 Inhaltsverzeichnis 1 GRUNDLAGEN...13 1.1 Grundbegriffe...13 1.2 Skalen...15 DESKRIPTIVE STATISTIK 2 EINDIMENSIONALE HÄUFIGKEITSVERTEILUNGEN...16 2.1 Häufigkeiten...16 2.1.1 Grundbegriffe...16 2.1.2 Klassieren

Mehr

1 Univariate Statistiken

1 Univariate Statistiken 1 Univariate Statistiken Im ersten Kapitel berechnen wir zunächst Kenngrößen einer einzelnen Stichprobe bzw. so genannte empirische Kenngrößen, wie beispielsweise den Mittelwert. Diese können, unter gewissen

Mehr

Lagemaße Übung. Zentrale Methodenlehre, Europa Universität - Flensburg

Lagemaße Übung. Zentrale Methodenlehre, Europa Universität - Flensburg Lagemaße Übung M O D U S, M E D I A N, M I T T E L W E R T, M O D A L K L A S S E, M E D I A N, K L A S S E, I N T E R P O L A T I O N D E R M E D I A N, K L A S S E M I T T E Zentrale Methodenlehre, Europa

Mehr

Mathematische Statistik. Zur Notation

Mathematische Statistik. Zur Notation Mathematische Statistik dient dazu, anhand von Stichproben Informationen zu gewinnen. Während die Wahrscheinlichkeitsrechnung Prognosen über das Eintreten zufälliger (zukünftiger) Ereignisse macht, werden

Mehr

Bitte am PC mit Windows anmelden!

Bitte am PC mit Windows anmelden! Einführung in SPSS Plan für heute: Grundlagen/ Vorwissen für SPSS Vergleich der Übungsaufgaben Einführung in SPSS http://weknowmemes.com/generator/uploads/generated/g1374774654830726655.jpg Standardnormalverteilung

Mehr

Stochastik Deskriptive Statistik

Stochastik Deskriptive Statistik Stochastik Deskriptive Statistik 3 % 3 8% % % % 99 997 998 999 3 7 8 % 99 997 998 999 3 7 8 8 8 99 997 998 999 3 7 8 99 99 998 8 8 Typ A % Typ B % 998 Typ C % 99 3 Diese Diagramme stellen weitgehend dieselben

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Dr. Jochen Köhler 26.02.2008 1 Warum Statistik und Wahrscheinlichkeits rechnung im Ingenieurwesen? Zusammenfassung der letzten Vorlesung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Mehr

Tabelle 1: Altersverteilung der Patienten (n = 42) in Jahren

Tabelle 1: Altersverteilung der Patienten (n = 42) in Jahren 3. Ergebnisse Die 42 Patienten (w= 16, m= 26) hatten ein Durchschnittsalter von 53,5 Jahren mit einem Minimum von und einem Maximum von 79 Jahren. Die 3 Patientengruppen zeigten hinsichtlich Alters- und

Mehr

Maße der zentralen Tendenz

Maße der zentralen Tendenz UStatistische Kennwerte Sagen uns tabellarische und graphische Darstellungen etwas über die Verteilung der einzelnen Werte einer Stichprobe, so handelt es sich bei statistischen Kennwerten um eine Kennzahl,

Mehr

Seminar am Bildungswerk des VDV

Seminar am Bildungswerk des VDV Seminar am 21.11.2006 Bildungswerk des VDV Referent: Dr. Peter Lemannczick Statistische Grundgrößen EXCEL Funktionen Beispiele auf den Seiten Minimum Min Funktion MAX, MIN etc. Maximum Max Funktion MAX,

Mehr

Fachrechnen für Tierpfleger

Fachrechnen für Tierpfleger Z.B.: Fachrechnen für Tierpfleger A10. Statistik 10.1 Allgemeines Was ist Statistik? 1. Daten sammeln: Durch Umfragen, Zählung, Messung,... 2. Daten präsentieren: Tabellen, Grafiken 3. Daten beschreiben/charakterisieren:

Mehr

1. Tutorial. Online-Tutorium-Statistik von T.B.

1. Tutorial. Online-Tutorium-Statistik von T.B. Online-Tutorium-Statistik von T.B. 1 Grundbegriffe I Gegenstand einer statistischen Untersuchung sind bestimmte Objekte (z.b. Personen, Unternehmen) bei denen man sich für gewisse Eigenschaften (z.b. Geschlecht,

Mehr

Statistische Kennzahlen für die Lage

Statistische Kennzahlen für die Lage Statistische Kennzahlen für die Lage technische universität ach der passenden grafischen Darstellung der Werte eines Merkmals auf der Gesamtheit der Beobachtungen interessieren jetzt geschickte algebraische

Mehr

Klausurlösungen Statistik

Klausurlösungen Statistik Klausurlösungen Statistik Kurs 4060 Grundlagen der Statistik - Version vom 0.0.07 Wichtige Hinweise Liebe Studierende, Vielen Dank für den Erwerb dieser Klausurlösungen zum Kurs 4060 Grundlagen der Statistik

Mehr

WS 1.1 Aufgabenstellung: Lösung:

WS 1.1 Aufgabenstellung: Lösung: WS 1.1 Werte aus tabellarischen und elementaren grafischen Darstellungen ablesen (bzw. zusammengesetzte Werte ermitteln) und im jeweiligen Kontext angemessen interpretieren können Anmerkung: (un-)geordnete

Mehr

Kennwerte zur Charakterisierung von Datenreihen. Mittelwerte

Kennwerte zur Charakterisierung von Datenreihen. Mittelwerte Kennwerte zur Charakterisierung von Datenreihen Um die häufig großen Datenmengen von Stichproben übersichtlich zu machen, lassen sich Kennwerte berechnen, welche diese Daten repräsentieren und charakterisieren.

Mehr

Übungsaufgabe Parameter und Verteilungsschätzung

Übungsaufgabe Parameter und Verteilungsschätzung Übungsaufgabe Parameter und Verteilungsschätzung Prof. Dr. rer. nat. Lüders Datum: 21.01.2019 Autor: Marius Schulte Matr.-Nr.: 10049060 FH Südwestfalen Aufgabenstellung Analysiert werden sollen die Verteilungen

Mehr

Einführung in die Theorie der Messfehler

Einführung in die Theorie der Messfehler Einführung in die Theorie der Messfehler Ziel der Vorlesung: Die Studentinnen/Studenten sollen die Grundlagen der Theorie der Messfehler sowie den Unterschied zwischen Ausgleichsrechnung und statistischer

Mehr