Und wie genau? beim Pfeiffer haben wir das im PS nur zur hälfte gemacht...Zitat:
Zitat von Ravers_Nature
Druckbare Version
Und wie genau? beim Pfeiffer haben wir das im PS nur zur hälfte gemacht...Zitat:
Zitat von Ravers_Nature
bei 3.a.
werden zuerst 100 fische gezogen u. markiert
und beim zweiten stichproben... kontrolliert wie viele von den 100 markiert sind=?
verstehe ich das richtig?
E(X = "markiert") = 0.1, da 100 von 1000 Fischen markiert sind.
Diese "Markierten" sind die "kranken Fische" aus dem PS.
Jetzt sollte ihr es lösen können ;-)
clear
set obs 1000
generate fisch = uniform()
generate markiert = 1*(fisch<=0.1)
summarize markiert
set obs 10000
gen anzahlmarkiert=0
forvalues i = 1 2 to 100 {
replace anzahlmarkiert = anzahlmarkiert+1*(uniform()<=0.1)
}
generate anteilmarkiert = anzmarkiert/100
summarize anteilmarkiert
müsste die Beobachtungen nicht 100 sein? das es insgesamt 1000 fische sind hast du ja schon mit 0.1 indirekt bestimmt?
ja, aber in der Schleife müsste forvalues i = 1 2 to 10000 stehen, da 10.000 Beobachtungen gefragt sind, daher auch immer die Mittelwerte von 1,2,3,...,10000 gefragt sind.Zitat:
Zitat von hd25
Hätte eine Frage zu Beispiel 2a:
Annahme:
pi = Sportler ist gedopt
1-pi = Sportler ist nicht gedopt
P(Antwort Ja|kein Dopingsünder) = P(X=1|Y=0) = (1-pi)*(1/6)
P(Antwort Nein|kein Dopingsünder) = P(X=0|Y=0) = (1-pi)*(5/6)
P(Antwort Ja|Dopingsünder) = P(X=1|Y=1) = 1
P(Antwort Nein|Dopingsünder) = P(X=0|Y=1) = 0
daraus ergibt sich folgende Gelichung für P(Antwort Ja):
P(Antwort Ja) = P(X=1|Y=0)*P(Y=0)+P(X=1|Y=1)*P(Y=1)
P(Antwort Ja) = ((1-pi)*(1/6))*(1-pi)+1*pi
P(Antwort Ja) = 1/6+4pi/6+pi²/6
stimmt ihr dem zu bzw. ist das die gesuchte Wahrscheinlichkeitsfunktion??
wenn ja - wie berechnet man dann Erwartungswert und Varianz? :?:
.....Zitat:
Zitat von ibo42
E(x)= E(P(X=1))= 1/6 * (1-pi) + 5/6 pi =1/6 - 1/6 pi +5/6 pi = 1/6 + 4/6 piZitat:
Zitat von ibo42
Falsch, weil nur E(X) und Var(X) von Sportler antwortet mit "ja" gefragt ist, daher P(X="JA") = 1 * 1/6 + pi * 5/6 = E(X) ... so und nicht anders ;-)
Für Var(X) siehe Skriptum Woche 8 Seiten 113-117.
wie kann man bei aufgabe 1 die wohnungen mit baujahr kleiner als 1946 bearbeiten???
mit dem Befehl: drop if bjahr > 1946Zitat:
Zitat von juliette
also bei Aufgabe 2 erhalte ich den Erwartungswert E(x)=5/6 pi+1*1/6 bei dem bin ich mir ziemlich sicher aber die Varianz!?
da erhalte ich (1/6 + 5/6 pi)*(1 - 1/6 - 5/6 pi)...kann das stimmen?
...und wie wird denn der erwartungstreue Schätzer bestimmtb da hab ich null durchblick!!!:?: :?: :?:
lg
Schau mal im Skript Grundlagen der induktiven Statistik nach. Du findest ein vorgerechnetes Beispiel auf der Seite 111 bis 118.Zitat:
Zitat von csag9289
Hallo Statistik-Freunde ;)
kennt sich jemand bei Aufgabe 3 b aus???
wir kommen anfach nit weiter!!
weiß wer wie man bei aufgabe 1 c) das regressionsmodell interpretieren soll?
An ibo42 und Ravers Nature - Frage:
Wir kommen jetzt auf 3 Lösungen bei diesem Beispiel:
1/6*(1+4pi)
oder
1*1/6+5/6pi
oder
1/6+4pi/6+pi²/6
Kann jemand von euch ganz sicher sagen welche der Lösungen richtig ist?
Danke
ich hab das problem, dass ich bei der 3b immer den fehler " { required " bekomme. weiß wer worans liegt? schaut im prinzip so ähnlich aus wie bereits hier im forum gepostet.
danke
kann mir jemand bei der 3. weiterhelfen??
clear
set obs 1000
generate fisch = uniform()
generate markiert = 1*(fisch<=0.1)
summarize markiert
set obs 10000
gen anzahlmarkiert=0
forvalues i = 1 2 to 10000 {
replace anzahlmarkiert = anzahlmarkiert+1*(uniform()<=0.1)
}
generate anteilmarkiert = anzmarkiert/100
summarize anteilmarkiert
[/quote]
ist das die antwort auf frage 3 a und 3 b??
ist das die antwort auf frage 3 a und 3 b??[/quote]Zitat:
Zitat von top25
nein ich glube mittlerweile es ist unsinn aufgabe3 auf das kranke fische beispiel vom proseminar hinzubasteln das einzig das hier nüztlich ist, ist die forvalues schleife!
also bei set obs muss 100 hin.
Zwar sind 1000 Fische im Teich! Wir beobachten aber nur 100
Zitat:
Zitat von raikkas
da freu ich mich schon wie viele diesen fehler machen :-D
grundgesamtheit : 1000
markierte/kranke fische: <=0.1
:cool: lang rules
Also wie soll ich das verstehen? meinst du jetzt 1000 sei richtig?
Weil ich das so verstehe für a):
- wir haben 100 von 1000 fischen markiert und jetzt schmeissen wir sie wieder rein
- jetzt ziehen wir wieder 100 (set obs 100) und nun schauen wir wieviele davon markiert (<=0.1) sind
-da kommen dann so meistent werte um die 0.10 (10 markierte Fische) raus auch oft größere oder kleinere
für b)
wiederholt man diesen vorgang nun 10000 mal (mit dem forvalues ding) kommen ziemlich genaue werte raus also 0.1000234 zum beisbiel
für c)
erhöht man einfach die beobachtungen auf 200 (set obs 200)
hallo!
kann uns wer bei der interpretation vom regressionsmodell (aufgabe 1 c und d) helfen?
danke!
lg
"Das in der Vorlesung besprochene Verfahren"..
Ähm.. Was genau meint der Kerl da?
und bei der a) werden die 2. Fische nochmal markeirt?! Ich glaube nicht...
Fische werden gezogen, angemalt, rein geworfen.
Beim 2. Mal wird gezählt wieviele angemalte man wieder gefangen hat.. oder nich?
PS: An Hr. lang: DAS ist keine Ergebnisbesprechung. Nur besteht ein wenig Aufklärungsbedarf bzgl. der Angabe... so..
Hey Leute!
Wie viel zählt die Proseminarnote eigentlich für die Gesamtklausur?
:D
Hallo!
Ich hab ein Frage bzgl. aufgabe 2:
..sind wir mit unseren kenntnissen überhaupt soweit diese aufgabe mit stata zu lösen?! ...wir haben das beispiel rechnerisch auf einem zettel gelöst inkl. interpretation..
Aber wie gesag: Nicht in stata !
Wie macht ihr das?
Solltet ihr nicht bei Aufgabe 3b und 3c jeweils mit "set obs 10000" anfangen???
Es sind ja schließlich 10 000 Beobachtungen die man machen muss...
Das müssen wir nicht mit Stata machen. Wie sieht denn eure rechnerische Lösung aus?Zitat:
Zitat von walcha1908
Hallo Zusammen!
In unserer Gruppe ist das 3. Gruppenmitglied abgesprungen und will uns die 1. Aufgabe nicht geben. Mein Kollege und ich stehen momentan da ziemlich an, da wir auch nicht mehr die Dateien bearbeiten können, da wir auf unseren PCs kein Stata haben. Kann vielleicht jemand uns hier weiterhelfen? Wir werden uns sicher bei der jeweiligen Gruppe revanchieren.
Schreibt uns doch bitte eine Mail an amuibk@gmx.ch
Herzlichen Dank!
-- heißen tut das verteilungsverfahren: bernoulli verfahren glaub ein unterverfahren der binominalverteilung wenn ich richtig liegeZitat:
Zitat von tuelle