Diese Schulchronik entstand vorwiegend anhand des digitalisierten Archivs der Schule, das vorrangig aus Pressemitteilungen besteht. Es erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit und kann gerne durch geeignete Rückmeldung an die Schule ergänzt werden.
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– hypergeometrische Verteilung – was genau heißt dabei zweiseitig? • Hardy-Weinberg-Gleichgewicht 11
3 29∑ 18 13 17 48 O-E: befallen 8. 9 -3. 1 -5. 7 0 nicht befallen -8. 9 3. 7 0∑ 0 0 0 0 (genauer: 8. 875− 3. 145833− 5. 729167 = 0) X2 = ∑ i (Oi − Ei) 2 Ei = 29. Übungen wahrscheinlichkeitsrechnung klasse 7. 5544 • Wenn die Zeilen- und Spaltensummen gegeben sind, bestimmen bereits 2 Werte in der Tabelle alle anderen Werte • ⇒ df=2 für Kontingenztafeln mit zwei Zeilen und drei Spalten. • Allgemein gilt für n Zeilen und m Spalten: df = (n− 1) · (m− 1) 5 0 5 10 15 20 25 30 0. 0 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 densitiy of chi square distribution with df=2 x dc hi sq (x, d f = 2) > M <- matrix(c(16, 2, 2, 11, 1, 16), nrow=2) > M [, 1] [, 2] [, 3] [1, ] 16 2 1 [2, ] 2 11 16 > (M) Pearson's Chi-squared test data: M X-squared = 29. 5544, df = 2, p-value = 3. 823e-07 Ergebnis: Die Daten zeigen einen signifikanten Zusammenhang zwischen der Anzahl der Kuhstärling- Eier in einem Oropendola-Nest und dem Befall durch Dassenfliegenlarven (p < 10−6, χ2-Test, df=2). Der p-Wert basiert wieder auf einer Approximation durch die χ2-Verteilung. Faustregel: Die χ2-Approximation ist akzeptabel, wenn alle Erwartungswerte Ei ≥ 5 erfüllen.
will man nur testen, ob die erste Stichprobe signifikant größer ist. will man nur testen, ob die erste Stichprobe signifikant kleiner ist. einseitiger Test Chi-Quadrat-Verteilung Chi-Quadrat-Verteilung Seien X1, X2,..., Xn n unabhängige standardnormalverteilte Zufallsvariablen, so ist Y = ∑ i X 2 i Chi-Quadrat-verteilt mit n Freiheitsgraden. EY = n Var Y = 2n Chi-Quadrat-Verteilung Dichte der Chi-Quadrat-Verteilung 0 2 4 6 8 10 12 0. 05 0. 10 0. 15 0. 20 0. 25 Chi−Quadrat Verteilung mit df=3 D ic ht e p Wert Chi-Quadrat-Verteilung Chi-Quadrat-Test Gegeben Abweichungen zwischen Daten und eine Verteilung oder zwischen zwei Verteilungen. Übungen wahrscheinlichkeitsrechnung klasse 7.8. Wir messen die Abweichungen durch die X 2-Statistic: X 2 = ∑ i (Oi − Ei) 2 Ei wobei Ei = erwartet Anzahl in Klasse i und Oi = beobachtete (engl. observed) Anzahl in Klasse i. Falls die Nullhypothese gilt und die Erwartungswerte Ei nicht zu klein sind (Faustregel: sie sollten alle ≥ 5 sein), ist X 2 ungefähr χ2-verteilt. Die χ2-Verteilung hängt ab von der Anzahl der Freiheitsgrade df.
Wie man die Wahrscheinlichkeit berechnet, weißt du ja. Diese Antwort melden Link geantwortet 20. 2022 um 21:53 cauchy Selbstständig, Punkte: 21. 87K Ich kenne mich da nicht wirklich aus, hab versucht etwas nachzulesen. Hab das Buch auch nicht zur Verfügung und weiß nicht, was die Grundlage (Lehrveranstaltung) dieser Aufgabe für Dich ist. Mir geht in der Lösung durcheinander, dass mit der selben Formel einmal eine Anzahl keys ausgerechnet, und ein anderes Mal eine Wahrscheinlichkeit, was ja grundverschiedene Zahlen sind. Übungen wahrscheinlichkeitsrechnung klasse 7.9. Es gibt im Internet die komplette Lehrveranstaltung von Christof Paar dazu als video, die relevante Vorlesung hier ist im Abschnitt brute force (ab Min. 58:30) leitet er diese Formel her, mit Beispiel. Auch da verstehe ich aber nicht, wieso aus einer Anzahl plötzlich eine Wahrscheinlichkeit wird. VIelleicht hilft es Dir trotzdem. mikn Lehrer/Professor, Punkte: 23. 76K
F-Verteilung Dichte der F-Verteilung 0 1 2 3 4 0. 4 0. 5 0. 6 0. 7 F Verteilung mit 3, 20 Freiheitsgraden x D ic ht e 95% Quantil F-Verteilung F -Test Xij = j-te Beobachtung in der i-ten Gruppe, j = 1,..., ni, Modellannahme: Xij = µi + εij. E[εij] = 0, Var[εij] = σ2 SSinnerh = I∑ i=1 ni∑ j=1 (Xij − X i·) 2 Quadratsumme innerhalb d. Gruppen, n − I Freiheitsgrade SSzw = I∑ i=1 ni(X i· − X ··)2 Quadratsumme zwischen d. Wobei Ei = erwartet Anzahl in Klasse i und Oi = beobachtete (engl. observed) Anzahl in Kla - Docsity. Gruppen, I − 1 Freiheitsgrade F = SSzw/(I − 1) SSinnerh/(n − I) Unter der Hypothese H0: µ1 = · · · = µI ("alle µi sind gleich") ist F Fisher-verteilt mit I − 1 und n − I Freiheitsgraden (unabhängig vom tatsächlichen gemeinsamen Wert der µi). F -Test: Wir lehnen H0 zum Signifikanzniveau α ab, wenn F ≥ qα, wobei qα das (1− α)-Quantil der Fisher-Verteilung mit I − 1 und n − I Freiheitsgraden ist.