Woher weißt'n du das jetzt schon? Die Punkte von der 2.Klausur wissen wir doch noch gar nicht...
EDIT: Haha, habs grad gesehn. Die Punkte sind ja schon da.
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Woher weißt'n du das jetzt schon? Die Punkte von der 2.Klausur wissen wir doch noch gar nicht...
EDIT: Haha, habs grad gesehn. Die Punkte sind ja schon da.
;-) aber ich finds gut, dass ihr die Beispiele postet, so kann ich mich selbst nochmal testen ;)
Wo sind denn die Punkte??? In welchem PS seid ihr denn, wenn ich fragen darf? ��
ich bräuchte noch einen richtigen von den 2 übrigen für die bessere note... und ich habe 0 ahnung bei den H0 H1 Hypothesen...also wenn jemand was weiß wär ich super dankbar!
beim Aichmüller!Zitat:
Zitat von kröte08
Poste mal die AufgabeZitat:
Zitat von audiojones91
Aha o.k.... Fies die vom razen sind noch nicht drin, und ich muß diesen blöden test also noch machen!!!!:-(
Nummer 1:
Ein Reifenhersteller behauptet, dass seine neuen Reifen eine Haltbarkeit von 10000 km bei einer Standardabweichung von 1200 km aufweisen. Es kann angenommen werden, dass die Haltbarkeit der Reifen normalverteilt ist. Zur Überprüfung greift der Produktionsleiter 14 Reifen heraus, und stellt eine durchschnittliche Haltbarkeit unter Belastung von 7837 km fest. Prüfen Sie zum Signifikanzniveau von 1%, ob die durchschnittliche Haltbarkeit der Reifen von 10000 km verschieden ist. Verwenden Sie die folgende Tabelle der p-Quantile der Standardnormalverteilung zur Bearbeitung der Aufgabe:
p 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0.95 1.6546 1.6646 1.6747 1.6849 1.6954 1.7060 0.96 1.7624 1.7744 1.7866 1.7991 1.8119 1.8250 0.97 1.8957 1.9110 1.9268 1.9431 1.9600 1.9774 0.98 2.0749 2.0969 2.1201 2.1444 2.1701 2.1973 0.99 2.3656 2.4089 2.4573 2.5121 2.5758 2.6521
H0: μ≤10000 gegen H1: μ>10000. Der Wert der Teststatistik beträgt −6.74, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ=10000 gegen H1: μ≠10000. Der Wert der Teststatistik beträgt −25.24, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ=10000 gegen H1: μ≠10000. Der Wert der Teststatistik beträgt −6.74, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ=10000 gegen H1: μ≠10000. Der Wert der Teststatistik beträgt −6.74, H0 wird daher beibehalten.
H0: μ≤10000 gegen H1: μ>10000. Der Wert der Teststatistik beträgt −25.24, H0 wird daher abgelehnt.
Nummer 2:
Aufgabe
Grundsätzlich geht Peter davon aus, dass eine 1-Euro-Münze fair ist. Da er jedoch bereits des Öfteren beim Kopf-oder-Zahl Spiel gegen eine Freundin mit ihrer „Glücksmünze“ verloren hat, beginnt er zu zweifeln, ob „Kopf“ tatsächlich mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.5 eintritt. Er beschließt, einen Test basierend auf Konfidenzintervallen zu einem Signifikanzniveau von 0.1 durchzuführen. Peter wirft die Münze 200-mal, wobei er 96-mal Kopf und 104-mal Zahl wirft. Verwenden Sie die folgende Tabelle der p-Quantile der Standardnormalverteilung zur Bearbeitung der Aufgabe:
p 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.6 0.279 0.305 0.332 0.358 0.385 0.412 0.7 0.553 0.583 0.613 0.643 0.674 0.706 0.8 0.878 0.915 0.954 0.994 1.036 1.080 0.9 1.341 1.405 1.476 1.555 1.645 1.751
Welche der folgenden Aussagen ist richtig?
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4108,0.5492], H0 wird beibehalten.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.389,0.571], H0 wird beibehalten.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4219,0.5381], H0 wird beibehalten.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.389,0.571], H0 wird abgelehnt.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4219,0.5381], H0 wird abgelehnt.
hejhej... ehm da muss man den Betrag nehmen wa? also muss man sich das negative Vorzeichen wegdenken oder?!!
haette da auch noch eine frage zu den punkten von der 2.klausur. sind bei den punkten beide klausuren beinthaltet oder nur die punkte von der 2.klausur? weiss das jemand?
Bei Leistungsnachweise steht doch erste 1.PS Klausur und darunter 2.PS Klausur. Das erklärt sich doch, sind getrennt voneinander!
Aufgabe 1)Zitat:
Zitat von audiojones91
H0: μ=10000 gegen H1: μ≠10000. Der Wert der Teststatistik beträgt −6.74, H0 wird daher abgelehnt.
Aufgabe 2:
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4219,0.5381], H0 wird beibehalten.
Wow vielen Dank, das probiere ich mal. Sicher ja? :P
bei mir hat diese Antwort gestimmt.Zitat:
Zitat von audiojones91
Wie berechne ich das??? Mit der Formel von Kapitel 4.4 Folie 24/63???Zitat:
Zitat von Aussie08
kannst du bitte deinen Rechenweg zu diesen beiden Aufgaben posten? ich häng und komm leider nicht mehr weiter. Danke!
Super, vielen Dank. Haben beide gestimmt!!
Aufgabe 2 hab ich gelöst anhand Folie 16 Kapitel 4
jemand ne idee zu meinen aufgaben? wär um hilfe dankbar
Grundsätzlich geht Peter davon aus, dass eine 1-Euro-Münze fair ist. Da er jedoch bereits des Öfteren beim Kopf-oder-Zahl Spiel gegen eine Freundin mit ihrer „Glücksmünze“ verloren hat, beginnt er zu zweifeln, ob „Kopf“ tatsächlich mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.5 eintritt. Er beschließt, einen Test basierend auf Konfidenzintervallen zu einem Signifikanzniveau von 0.1 durchzuführen. Peter wirft die Münze 1000-mal, wobei er 503-mal Kopf und 497-mal Zahl wirft. Verwenden Sie die folgende Tabelle der p-Quantile der Standardnormalverteilung zur Bearbeitung der Aufgabe:
0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.4 -0.253 -0.228 -0.202 -0.176 -0.151 -0.126 0.5 0.000 0.025 0.050 0.075 0.100 0.126 0.6 0.253 0.279 0.305 0.332 0.358 0.385 0.7 0.524 0.553 0.583 0.613 0.643 0.674 0.8 0.842 0.878 0.915 0.954 0.994 1.036 0.9 1.282 1.341 1.405 1.476 1.555 1.645
Welche der folgenden Aussagen ist richtig?
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4623,0.5437], H0 wird beibehalten.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.477,0.529], H0 wird abgelehnt.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.472,0.534], H0 wird beibehalten.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4623,0.5437], H0 wird abgelehnt.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.477,0.529], H0 wird beibehalten.
Ein Reifenhersteller behauptet, dass seine neuen Reifen eine Haltbarkeit von 30000 km bei einer Standardabweichung von 5700 km aufweisen. Es kann angenommen werden, dass die Haltbarkeit der Reifen normalverteilt ist. Zur Überprüfung greift der Produktionsleiter 11 Reifen heraus, und stellt eine durchschnittliche Haltbarkeit unter Belastung von 35411 km fest. Prüfen Sie zum Signifikanzniveau von 1%, ob die durchschnittliche Haltbarkeit der Reifen von 30000 km verschieden ist. Verwenden Sie die folgende Tabelle der p-Quantile der Standardnormalverteilung zur Bearbeitung der Aufgabe:
0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 0.009 0.96 1.7991 1.8119 1.8250 1.8384 1.8522 1.8663 0.97 1.9431 1.9600 1.9774 1.9954 2.0141 2.0335 0.98 2.1444 2.1701 2.1973 2.2262 2.2571 2.2904 0.99 2.5121 2.5758 2.6521 2.7478 2.8782 3.0902
H0: μ≤30000 gegen H1: μ>30000. Der Wert der Teststatistik beträgt 3.15, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ=30000 gegen H1: μ≠30000. Der Wert der Teststatistik beträgt 3.15, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ=30000 gegen H1: μ≠30000. Der Wert der Teststatistik beträgt 10.44, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ=30000 gegen H1: μ≠30000. Der Wert der Teststatistik beträgt 3.15, H0 wird daher beibehalten.
H0: μ≤30000 gegen H1: μ>30000. Der Wert der Teststatistik beträgt 10.44, H0 wird daher abgelehnt.
Aufgabe
Grundsätzlich geht Peter davon aus, dass eine 1-Euro-Münze fair ist. Da er jedoch bereits des Öfteren beim Kopf-oder-Zahl Spiel gegen eine Freundin mit ihrer „Glücksmünze“ verloren hat, beginnt er zu zweifeln, ob „Kopf“ tatsächlich mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.5 eintritt. Er beschließt, einen Test basierend auf Konfidenzintervallen zu einem Signifikanzniveau von 0.05 durchzuführen. Peter wirft die Münze 1000-mal, wobei er 407-mal Kopf und 593-mal Zahl wirft. Verwenden Sie die folgende Tabelle der p-Quantile der Standardnormalverteilung zur Bearbeitung der Aufgabe:
p 0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 0.009 0.94 1.5893 1.5982 1.6072 1.6164 1.6258 1.6352 0.95 1.6849 1.6954 1.7060 1.7169 1.7279 1.7392 0.96 1.7991 1.8119 1.8250 1.8384 1.8522 1.8663 0.97 1.9431 1.9600 1.9774 1.9954 2.0141 2.0335 0.98 2.1444 2.1701 2.1973 2.2262 2.2571 2.2904
Welche der folgenden Aussagen ist richtig?
Lösung
Die beobachtetete Wahrscheinlichkeit πˆ für Kopf in 1000 Würfen beträgt πˆ=0.407 . Die wahre Wahrscheinlichkeit einer fairen Münze sei π=0.5. Es soll nun H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5 getestet werden. Das Konfidenzintervall für πˆ=0.407 beträgt KI= πˆ−z1−α∕2⋅√nπˆ(1−πˆ),πˆ+z1−α∕2⋅√nπˆ(1−πˆ) ,
wobei z1−α∕2 das 1−α∕2-Quantil der Standardnormalverteilung ist. Zu einem Signifikanzniveau von 0.05 ergibt sich also folgendes Konfidenzintervall: KI = = = [0.407−z0.975⋅√10000.407(1−0.407),0.407+z0.975⋅√100 00.407(1−0.407)] [0.407−1.96⋅√10000.407(1−0.407),0.407+1.96⋅√10000.4 07(1−0.407)] [0.3766,0.4374]
Die Nullhypothese H0: π=0.5 wird abgelehnt, da π=0.5 nicht in dem 95%-Konfidenzintervall liegt.
Können andere ihre Lösungen bitte auch noch posten, danke! :)
Zitat:
Zitat von waukmaster
Das Reifenbeispiel würde mich auch interessieren...
http://de.wikibooks.org/wiki/Mathema...lationsanalyse alles sehr gut erklärt mit beispiele!
Aufgabe
Gegeben sei
∑ni=1xi ∑ni=1yi ∑ni=1xiyi ∑ni=1xi2 ∑ni=1yi2 n -2.28 -4.82 33.40 16.45 67.96 16
Berechnen Sie die empirische Kovarianz zwischen den Variablen X und Y.
1.17
2.18
0.00
2.04
he i hab di ganze zeit schon versucht die Aufgabe auszurechnen aber i krieg einfach nicht des richtige ergebnis ?? kann ma bitte jmd helfen?
(1/n-1)*XiYi - ((n/n-1)*(Xi/n)*(Yi/n))
Zitat:
Ein Reifenhersteller behauptet, dass seine neuen Reifen eine Haltbarkeit von 10000 km bei einer Standardabweichung von 2300 km aufweisen. Es kann angenommen werden, dass die Haltbarkeit der Reifen normalverteilt ist. Zur Überprüfung greift der Produktionsleiter 16 Reifen heraus, und stellt eine durchschnittliche Haltbarkeit unter Belastung von 7892 km fest. Prüfen Sie zum Signifikanzniveau von 10%, ob die durchschnittliche Haltbarkeit der Reifen von 10000 km verschieden ist. Verwenden Sie die folgende Tabelle der p-Quantile der Standardnormalverteilung zur Bearbeitung der Aufgabe:
p 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.5 0.000 0.025 0.050 0.075 0.100 0.126 0.6 0.253 0.279 0.305 0.332 0.358 0.385 0.7 0.524 0.553 0.583 0.613 0.643 0.674 0.8 0.842 0.878 0.915 0.954 0.994 1.036 0.9 1.282 1.341 1.405 1.476 1.555 1.645
H0: μ≤10000 gegen H1: μ>10000. Der Wert der Teststatistik beträgt −14.66, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ=10000 gegen H1: μ≠10000. Der Wert der Teststatistik beträgt −3.67, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ=10000 gegen H1: μ≠10000. Der Wert der Teststatistik beträgt −3.67, H0 wird daher beibehalten.
H0: μ=10000 gegen H1: μ≠10000. Der Wert der Teststatistik beträgt −14.66, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ≤10000 gegen H1: μ>10000. Der Wert der Teststatistik beträgt −3.67, H0 wird daher abgelehnt.
laut wikipedia ist die teststatistik
eingesetzt also T=((7892-10000)/2300)*16^0.5=-3,667
also weiß ich schonmal, dass die teststatistik -3,67 beträgt.
ich vermute nun, dass H0 = 10000km ist und ich H0 ablehnen soll. ist das richtig?
aber was genau sagt mir das und woher weiß ich das?
ok, alles klar.
skript kapitel 4 folie 35/63
also nun schauen, ob der absolute wert der teststatistik größer ist als der wert der normalverteilung und in diesem fall H0 ablehnen.
in meinem fall:
|-3.667| > z (1-0.1/2)
z (1-01/2) aus der standardnormalverteilung = 1.645
3.667 > 1.645 => H0 ablehnen.
Grundsätzlich geht Peter davon aus, dass eine 1-Euro-Münze fair ist. Da er jedoch bereits des Öfteren beim Kopf-oder-Zahl Spiel gegen eine Freundin mit ihrer „Glücksmünze“ verloren hat, beginnt er zu zweifeln, ob „Kopf“ tatsächlich mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.5 eintritt. Er beschließt, einen Test basierend auf Konfidenzintervallen zu einem Signifikanzniveau von 0.01 durchzuführen. Peter wirft die Münze 200-mal, wobei er 105-mal Kopf und 95-mal Zahl wirft. Verwenden Sie die folgende Tabelle der p-Quantile der Standardnormalverteilung zur Bearbeitung der Aufgabe:
p 0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 0.009 0.94 1.5893 1.5982 1.6072 1.6164 1.6258 1.6352 0.95 1.6849 1.6954 1.7060 1.7169 1.7279 1.7392 0.96 1.7991 1.8119 1.8250 1.8384 1.8522 1.8663 0.97 1.9431 1.9600 1.9774 1.9954 2.0141 2.0335 0.98 2.1444 2.1701 2.1973 2.2262 2.2571 2.2904 0.99 2.5121 2.5758 2.6521 2.7478 2.8782 3.0902
Welche der folgenden Aussagen ist richtig?
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4669,0.5831], H0 wird beibehalten.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4669,0.5831], H0 wird abgelehnt.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.434,0.616], H0 wird abgelehnt.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4558,0.5942], H0 wird beibehalten.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.434,0.616], H0 wird beibehalten.
Aufgabe
Der vorliegende fiktive Datensatz enthält Daten von 150 Firmen aus dem Metallsektor. Die Variablen im Datensatz sind: der Gewinn [in Millionen Euro], die Exportquote, die angibt, wieviel Prozent der Fertigprodukte ins Ausland exportiert werden [Angabe in Prozent] und die Größe der Firmen. Bei der Größe wird erhoben, ob es sich bei den Firmen um Firmen mit unter 50 Mitarbeitern (klein), 50-1000 Mitarbeitern (mittel) oder über 1000 Mitarbeitern (groß) handelt. Eine lineare Regression mit dem Gewinn als abhängige Variable und der Exportquote sowie der Größe als unabhängige Variablen liefert den folgenden STATA Output, wobei die Größe durch Dummyvariablen ersetzt wurde. Die Dummyvariable klein nimmt den Wert 1 an, wenn es sich um eine ’kleine’ Firma handelt, ansonsten den Wert 0. Analog die Dummyvariable mittel.
Source SS df MS Number of obs = 150 Model 18671.9431 3 6223.98103 F(3, 146) = 47.464 Residual 19144.9661 146 131.129904 Prob > F = 0.0000 Total 37816.9092 149 253.804759 R-squared = 0.4937 Adj R-squared = 0.4833 Root MSE = 11.451
gewinn Coef. Std. Err. t P > | t | _cons 1011.767 2.994134 337.9 0.000 1005.850 1017.684 quote 0.364446 0.042963 8.482 0.000 0.279535 0.449356 klein -16.37770 2.018927 -8.112 0.000 -20.36780 -12.38760 mittel -4.990893 1.907617 -2.616 0.009 -8.761004 -1.220782
Welche der folgenden Aussagen ist richtig? Nehmen Sie ein Signifikanzniveau von 5 % an.
Steigt der Gewinn um eine Million Euro, so erhöht sich ceteris paribus die Exportquote im Mittel um ca. 0.364 Prozentpunkte.
Kleine Unternehmen machen im Schnitt um ca. 16 Millionen Euro weniger Gewinn als große Unternehmen (ceteris paribus).
Mit dem Regressionsmodell können 0.4937 % der Streuung des Gewinns erklärt werden.
Es gibt im Schnitt keinen signifikanten Unterschied im Gewinn zwischen kleinen und großen Unternehmen.
Da die 0 nicht im 95 %-Konfidenzintervall der Konstanten liegt, darf die Konstante nicht interpretiert werden.
ist Antwort 5 richtig? bei 2 und 3 bin ich mir zu 100% sicher das sie stimmen
Was hält ihr von der 5. Antwortmöglichkeit? Tom007, hast du es schon ausprobiert?
Zitat:
Zitat von tom007
hey leute vielleicht kann mir da jemand helfen. ich weiß dass es entweder H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird beibehalten. oder
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird abgelehnt. ist
woher weiß ich ob es beibehalten oder abgelehnt wird. im skript blick ich des nich ganz. wäre super wenn des einer weiß
AufgabeGrundsätzlich geht Peter davon aus, dass eine 1-Euro-Münze fair ist. Da er jedoch bereits des Öfteren beim Kopf-oder-Zahl Spiel gegen eine Freundin mit ihrer „Glücksmünze“ verloren hat, beginnt er zu zweifeln, ob „Kopf“ tatsächlich mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.5 eintritt. Er beschließt, einen Test basierend auf Konfidenzintervallen zu einem Signifikanzniveau von 0.01 durchzuführen. Peter wirft die Münze 1000-mal, wobei er 510-mal Kopf und 490-mal Zahl wirft. Verwenden Sie die folgende Tabelle der p-Quantile der Standardnormalverteilung zur Bearbeitung der Aufgabe:
0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0.96 1.7624 1.7744 1.7866 1.7991 1.8119 1.8250 0.97 1.8957 1.9110 1.9268 1.9431 1.9600 1.9774 0.98 2.0749 2.0969 2.1201 2.1444 2.1701 2.1973 0.99 2.3656 2.4089 2.4573 2.5121 2.5758 2.6521
Welche der folgenden Aussagen ist richtig?
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.479,0.541], H0 wird abgelehnt.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird beibehalten.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.484,0.536], H0 wird beibehalten.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.479,0.541], H0 wird beibehalten.
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird abgelehnt.
Wie komm ich auf das konfidenzintervall???Zitat:
Zitat von Softgitarre
0.510-(2.5758*sqrt(0.510*(1-0.510)/1000)) = 0.46928 usw....
Wie kommst du auf 2.5758? und was bedeutet usw - was muss ich denn danach noch machen?
Zitat:
Zitat von Softgitarre
was ist das sqrt ?
Der vorliegende fiktive Datensatz enthält Daten von 150 Firmen aus dem Metallsektor. Die Variablen im Datensatz sind: der Gewinn [in Millionen Euro], die Exportquote, die angibt, wieviel Prozent der Fertigprodukte ins Ausland exportiert werden [Angabe in Prozent] und die Größe der Firmen. Bei der Größe wird erhoben, ob es sich bei den Firmen um Firmen mit unter 50 Mitarbeitern (klein), 50-1000 Mitarbeitern (mittel) oder über 1000 Mitarbeitern (groß) handelt. Eine lineare Regression mit dem Gewinn als abhängige Variable und der Exportquote sowie der Größe als unabhängige Variablen liefert den folgenden STATA Output, wobei die Größe durch Dummyvariablen ersetzt wurde. Die Dummyvariable klein nimmt den Wert 1 an, wenn es sich um eine ’kleine’ Firma handelt, ansonsten den Wert 0. Analog die Dummyvariable mittel.Zitat:
Zitat von julchen19_92
Source SS df MS Number of obs = 150 Model 18671.9431 3 6223.98103 F(3, 146) = 47.464 Residual 19144.9661 146 131.129904 Prob > F = 0.0000 Total 37816.9092 149 253.804759 R-squared = 0.4937 Adj R-squared = 0.4833 Root MSE = 11.451
gewinn Coef. Std. Err. t P > | t | _cons 1011.767 2.994134 337.9 0.000 1005.850 1017.684 quote 0.364446 0.042963 8.482 0.000 0.279535 0.449356 klein -16.37770 2.018927 -8.112 0.000 -20.36780 -12.38760 mittel -4.990893 1.907617 -2.616 0.009 -8.761004 -1.220782
Welche der folgenden Aussagen ist richtig? Nehmen Sie ein Signifikanzniveau von 5 % an.Min Anzahl Antwort(en) 0
Max Anzahl Antwort(en) 5
Korrekte Antwort
https://lms.uibk.ac.at/olat/raw/2012.../check_off.png Steigt der Gewinn um eine Million Euro, so erhöht sich ceteris paribus die Exportquote im Mittel um ca. 0.364 Prozentpunkte.
https://lms.uibk.ac.at/olat/raw/2012...i/check_on.png Kleine Unternehmen machen im Schnitt um ca. 16 Millionen Euro weniger Gewinn als große Unternehmen (ceteris paribus).
https://lms.uibk.ac.at/olat/raw/2012.../check_off.png Mit dem Regressionsmodell können 0.4937 % der Streuung des Gewinns erklärt werden.
https://lms.uibk.ac.at/olat/raw/2012.../check_off.png Es gibt im Schnitt keinen signifikanten Unterschied im Gewinn zwischen kleinen und großen Unternehmen.
https://lms.uibk.ac.at/olat/raw/2012.../check_off.png Da die 0 nicht im 95 %-Konfidenzintervall der Konstanten liegt, darf die Konstante nicht interpretiert werden.
Ihre Antwort
https://lms.uibk.ac.at/olat/raw/2012.../check_off.png Steigt der Gewinn um eine Million Euro, so erhöht sich ceteris paribus die Exportquote im Mittel um ca. 0.364 Prozentpunkte.
https://lms.uibk.ac.at/olat/raw/2012...i/check_on.png Kleine Unternehmen machen im Schnitt um ca. 16 Millionen Euro weniger Gewinn als große Unternehmen (ceteris paribus).
https://lms.uibk.ac.at/olat/raw/2012...i/check_on.png Mit dem Regressionsmodell können 0.4937 % der Streuung des Gewinns erklärt werden.
https://lms.uibk.ac.at/olat/raw/2012.../check_off.png Es gibt im Schnitt keinen signifikanten Unterschied im Gewinn zwischen kleinen und großen Unternehmen.
https://lms.uibk.ac.at/olat/raw/2012.../check_off.png Da die 0 nicht im 95 %-Konfidenzintervall der Konstanten liegt, darf die Konstante nicht interpretiert werden.
Weist du was das sqrt ist? die 2.5758 bekommst su aus der tabelle bei 0.99 und 0.005
Wisst ihr, wie das Beispiel mit der zugehören Regressionsgeraden funktioniert? :(
sqrt ist die wurzel ausZitat:
Zitat von Nicole.
bei mir funktioniert die gleichung nicht....is die sicher richtig? 0.510-(2.5758*sqrt(0.510*(1-0.510)/1000)) = 0.46928 usw
Die 2,5758 werden aus der Tabelle abgelesen, nochmal allgemein: z_1-alpha/2. Nehmen wir an man hat ein Signifikanzniveau von 5%, dann rechnet man 1-0,05/2 = 0,975. Dann schaut man in der Tabelle nach welcher Wert das ist. Und je nachdem ob es ein einseitiger Test (wenn <=/>=) oder ein zweiseitiger Test (=) kann man dann den Annahme- und Ablehnungsbereich festlegen, am besten mit einer Skizze.Zitat:
Zitat von julchen19_92
Und jetzt zum Konfidenzintervall: dafür brauchst du auch diesen z Wert, in diesem Fall 2,5758. Und damit du die Ober- und Untergrenze bekommst musst du einmal den Term + und einmal - nehmen --> 0.510-(2.5758*sqrt(0.510*(1-0.510)/1000)) = 0.46928
0.510+(2.5758*sqrt(0.510*(1-0.510)/1000)) = 0.55071
Hey, also ich löse die Aufgabe so:Zitat:
Zitat von Softgitarre
Annahme H0 und H1 wie oben, mit = 0,5 und ungleich 0,5
Z = (0,510-0,5) / (sqr (0,510*0,490)) * sqr 1000 = 0,69154 (vgl. Folien Kapitel 4/34)
Der Annahme-bzw. Ablehnebereich ist definiert mit z_1-alpha/2 --> 1-0,01*2 = 0,995 --> z = 2,5758
Nachdem dieser Münzwurf ein zweiseitiger Test ist, halbierst du 2,5758 --> 1,2879
Damit ist dein Ablehnebreich <-1,2879 und >1,2879 und dein Annahmebreich <1,2879<1,2879
--> Beibehalten der H0