glaub kapitel 4 müsstest sie findenZitat:
Zitat von Daniela S.
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glaub kapitel 4 müsstest sie findenZitat:
Zitat von Daniela S.
kann mir vlt. jemand bei dieser aufgabe helfen: weiß überhaupt nit wie tun
Ein Pharmakonzern hat ein neues Medikament gegen Zahnschmerzen auf den Markt gebracht. Der Hersteller verspricht eine durchschnittliche Wartezeit von 25 Minuten bei einer Standardabweichung von 11 Minuten bis die Wirkung des Medikaments eintritt. Es kann angenommen werden, dass die Zeit bis zum Eintreten der Wirkung annähernd normalverteilt ist. Medizinstudenten möchten diese Vorgabe des Herstellers überprüfen und ermitteln in einer Stichprobe von 18 Patienten, die sich erst kürzlich einer Zahnoperation unterzogen haben, eine durchschnittliche Wartezeit von 34.5 Minuten bis zum Eintreten der Wirkung. Wie lautet das Konfidenzintervall für den Erwartungswert zum Niveau 99%?
Hey Hilde du Statistik-Genie :D,
kannst du mir vlt. auch bei etwas helfen? Verstehe die ersten beiden Aufgaben nicht, bzw. bei dem was ich rechne kommen viel zu hohe Zahlen raus.
Der folgende Regressionsoutput zeigt den linearen Zusammenhang zwischen Preis und Lage von Wohnungen in einer amerikanischen Großstadt. Bei den Variablen "Bezirk2" bis "Bezirk5" handelt es sich um binäre Variablen. Variable "Bezirk2" nimmt beispielsweise den Wert 1 an, wenn sich die Wohnung in Region 2 befindet und sonst beträgt sie 0. Pankratius wohnt mit seiner Frau in einer Wohnung in Region 5. Seine beiden Söhne Bonifatius und Servatius wohnen in Region 1 bzw. 3. Die Miete bezahlt ihnen ihr Vater. Da Bonifatius und Servatius jetzt mit ihrem VWL Studium beginnen, übersiedelt jeder von ihnen in eine Wohnung in Region 4. Um wieviel muss Pankratius ab jetzt im Schnitt mehr Miete zahlen (dimensionslos und auf 2 Dezimalstellen genau)?
Source | SS df MS Number of obs = 105
-------------+------------------------------ F( 4, 100) = 1.52
Model | 13262.8468 4 3315.71171 Prob > F = 0.2008
Residual | 217504.735 100 2175.04735 R-squared = 0.0575
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.0198
Total | 230767.582 104 2218.91906 Root MSE = 46.637
------------------------------------------------------------------------------
Preis | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Bezirk2 | 30.53667 15.92971 1.92 0.058 -1.067417 62.14075
Bezirk3 | 31.87867 15.23171 2.09 0.039 1.659385 62.09795
Bezirk4 | 20.01425 14.83256 1.35 0.180 -9.41312 49.44163
Bezirk5 | 34.48667 16.76137 2.06 0.042 1.232585 67.74076
_cons | 196.9133 12.04173 16.35 0.000 173.0229 220.8038
------------------------------------------------------------------------------
Kannst mir vlt. sagen wie mans rechnet? Vielen Dank im Vorraus! ;)
Danke:DZitat:
Zitat von Steffix
Zitat:
Zitat von csak7649
rechnest einfach: 0.7777777778-2.5758*Wurzel aus(0.7777777778*(1-0.7777777778 )/180) = 0.6979604112 , deine obere grenze ist demnach 0.698, deine untere grenze genau die selbe formel nur 0.7777777778+2.5758*Wurzel aus(0.7777777778*(1-0.7777777778 )/180)= 0.8575951443
also: [0.698;0.858]
@gogomoi
bei angabe steht preis in 1000 euro angeben!
@ Dominik M.
hey könntest du mir vl von diesem bsp den rechenweg erklären...ich komm einfach nicht drauf
Die Versicherungsgesellschaft LebeLang hat festgestellt, dass Versicherungsnehmer pro Jahr durchschnittlich 565 Euro bei einer Standardabweichung von 45 Euro an Prämien einzahlen. Es kann angenommen werden, dass die Höhe der Prämien normalverteilt ist. Um festzustellen, ob sich die Höhe der Prämien inzwischen verändert hat, ermitteln die Mitarbeiter in einer Stichprobe von 27 Versicherungsnehmern eine durchschnittliche Prämie von 619 Euro. Wie lautet das Konfidenzintervall für den Erwartungswert zum Niveau 99%?
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
[596.69; 641.31]
[598.85; 639.15]
[597.53; 640.47]
[601.20; 636.80]
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
woah vielen danke, könnt ich dazu vllt noch eine erklärung oder formel haben??? des wär super ;-)Zitat:
Zitat von Dominik M.
@ATR tut mir leid aber bei dem Bsp.häng ich selbst...aber ich glaub du musst die binären Variablen mit 0 multiplizieren....aber ich weiß es auch nicht genau
Zitat:
Zitat von Daniela S.
ok ist ne andere formel: xquer - alpha * standardab./ wurzel aus n
xquer = 619
alpha errechnet sich durch 1-(0.01/2) = 0.995 damit schaust du in der wkeitstabelle im ecampus unter folien auf seite 3. da stehen die wkeiten bei deinen 27 beobachtungen = 2.7707
dann einfach einsetzen
Zitat:
Zitat von ATR
hab genau dieselbe aufgabe und bei mir kommt 8,14983 raus
schau mal ein bissl durch die seiten, hab den rechenweg und erklärung schonmal geposted :)Zitat:
Zitat von csak7649
ok dann dankeZitat:
Zitat von Dominik M.
bitte HILFE!
Der Trainer der österreichischen Skilanglaufnationalmannschaft ist überzeugt davon, dass abseits eines natürlichen Talents der Erfolg seiner Athleten vom Training abhängig ist. Die absolvierten Trainingseinheiten der einzelnen Langläufer sind genau erfasst. Der Trainer stellt Ihnen eine Stichprobe von 6 zufällig ausgewählten Athleten zur Verfügung:
Wieviele Weltcuppunkte kann ein Athlet mit durchschnittlich 40 Trainingseinheiten pro Woche erwarten? Runden Sie das Ergebnis auf 1 Dezimalstelle!
Source | SS df MS Number of obs = 6
-------------+------------------------------ F( 1, 4) = 13.58
Model | 705942.899 1 705942.899 Prob > F = 0.0211
Residual | 208007.101 4 52001.7753 R-squared = 0.7724
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.7155
Total | 913950 5 182790 Root MSE = 228.04
------------------------------------------------------------------------------
var1 | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
var2 | 34.27739 9.303194 3.68 0.021 8.447585 60.1072
_cons | -270.4993 257.7337 -1.05 0.353 -986.0829 445.0843
------------------------------------------------------------------------------
wie hast du gerechnet?Zitat:
Zitat von csak7649
Hi Hilde!Zitat:
Zitat von Hilde
Ich hab's mir jetzt mal angeschaut.
Ich glaub, dass man da die Variable mit 1 halten muss, die man hat - alle anderen Steigungen kannst du vergessen (weil mit 0 multipliziert). Dann ist nur mehr die Subtraktion vom vorherigen Wert (alte Whg) mit dem neuen Wert (neue Whg) durchzuführen...
Was meinst du dazu?
Zitat:
Zitat von mh
hmmmm ja also meinst du wenn ich zB lage 1,2 3 und 4 brauche muss ich dann beta0+bezirk 2*0+bezirk 3 + bezirk 4 oder? ich häng da total
hab erst 196.9133+ 34.48667*1 + 31.87867*1 + 1.lage mal null also null= 263.27864Zitat:
Zitat von Hilde
und dann die neue lage also:
196.9133+ 34.48667*1 + 20.01425*2= 271.42847
und dann hab ich das 2.ergebniss vom ersten abgezogen und erhalte 8.14983
keine ahnung ob das richtig ist...
Ein Werkstück soll eine bestimmte Dicke haben. Um die Qualität zu kontrollieren wird die Dicke von 10 zufällig ausgewählte Werkstücken aufgezeichnet.
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
x10
10.83
11.01
9.79
9.98
10.91
9.99
10.87
11.02
9.71
9.62
Bestimmen Sie den Schätzer der Varianz der Dicke der Werkstücke (dimensionslos und auf 3 Dezimalstellen runden!
hat jemand eine ahnung wie das zu lösen is????
Der folgende Regressionsoutput zeigt den linearen Zusammenhang zwischen Preis und Lage von Wohnungen in einer amerikanischen Großstadt. Bei der Variable "Bezirk5" handelt es sich um eine Dummyvariable. Sie nimmt den Wert 1 an, wenn sich die Wohnung in Region 5 befindet und sonst beträgt sie 0. Wieviel kostet eine Wohnung in Region 5 erwartungsgemäß (dimensionslos und auf 2 Dezimalstellen genau)?
Source | SS df MS Number of obs = 105
-------------+------------------------------ F( 1, 103) = 0.90
Model | 2001.48819 1 2001.48819 Prob > F = 0.3447
Residual | 228766.094 103 2221.03004 R-squared = 0.0087
-------------+------------------------------ Adj R-squared = -0.0010
Total | 230767.582 104 2218.91906 Root MSE = 47.128
------------------------------------------------------------------------------
Preis | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Bezirk5 | 12.14832 12.79726 0.95 0.345 -13.23202 37.52866
_cons | 219.2517 4.995537 43.89 0.000 209.3442 229.1592
Kann mir da wer helfen bitte?
Danke
------------------------------------------------------------------------------
Wäre das 219.2517-12.14832 ?
ok hört sich ganz gut an:) danke
glaubst dass das passen kann???Zitat:
Zitat von Hilde
Kann mir bitte jemand helfen? Der Rechenweg ist sicher ganz simpel, aber ich komm nicht drauf:
Um den Murmeltierbestand besser kontrollieren zu können, muss man wissen, wie viele Murmeltiere sich in einem bestimmten Gebiet befinden. Dazu wird eine Zufallsstichprobe von 30 Murmeltiere markiert und wieder freigelassen. Bei einer zweiten Stichprobe werden 60 Murmeltiere gefangen. Von diesen 60 Murmeltieren waren 9 markiert.
Bestimmen Sie eine Schätzung der Murmeltiere, die sich insgesamt in diesem Gebiet befinden (auf ganze Zahlen runden)?
naja ich wüsste nicht, wie man das anders macht...aber ich hab ein Problem bei mir steht, dass er noch eine Wohnung in lage1 und er zahl 75% der Miete, ich check nicht von was die 75% von beta0 oder?
Ich würde das so rechnen, ja.Zitat:
Zitat von Hilde
Denkst du nicht, dass das so passt?
ja aber das mit den 75% irritiert mich so, weil ich kann nicht von 0 75% rechnen, das ist ja total unlogisch:???::???::???:
Zitat:
Zitat von csak7649
Zitat:
Zitat von Hilde
würd schon annehmen von beta null weil von der lage 1 würd sichs ja kaum bringen, keine ahnung, die null find ich sehr verwirrend
ok vielen dank hat mir sehr geholfen!
Die Versicherungsgesellschaft LebeLang hat festgestellt, dass Versicherungsnehmer pro Jahr durchschnittlich 565 Euro bei einer Standardabweichung von 45 Euro an Prämien einzahlen. Es kann angenommen werden, dass die Höhe der Prämien normalverteilt ist. Um festzustellen, ob sich die Höhe der Prämien inzwischen verändert hat, ermitteln die Mitarbeiter in einer Stichprobe von 27 Versicherungsnehmern eine durchschnittliche Prämie von 619 Euro. Wie lautet das Konfidenzintervall für den Erwartungswert zum Niveau 99%?
[596.69; 641.31]
[598.85; 639.15]
[597.53; 640.47]
[601.20; 636.80]
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
Der Durchmesser der Kugellager (in cm) ist laut Produktionsleiter normalverteilt mit µ=0.730 und σ²=0.08². Um die Genauigkeit der Maschine nach vielen Jahren im Dauereinsatz zu überprüfen, entnimmt der Produktionsleiter eine Stichprobe von 17 Kugellagern und stellt einen durchschnittlichen Durchmesser von 0.675 cm fest. Wie lautet das Konfidenzintervall für den Erwartungswert zum Niveau 90%?
[0.643; 0.707]
[0.650; 0.700]
[0.658; 0.692]
[0.625; 0.725]
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
Nein, die 75% werden sich auf die Steigung der jeweiligen Wohnung beziehen, oder?Zitat:
Zitat von Hilde
Also auf "Beta(strich)1" oder so...?
Ein Leuchtmittelhersteller verfügt über eine vollautomatische Anlage zur Produktion von Glühbirnen. Ein gewisser Teil π der hergestellten Glühbirnen ist jedoch unbrauchbar. Um ein Konfidenzintervall für π angeben zu können, wird eine Zufallsstichprobe im Umfang von 282 Glühbirnen gezogen. 17 der gezogenen Glühbirnen funktionieren nicht.
Wie lautet das 99%-Konfidenzintervall für π (dimensionslos, auf 3 Dezimalstellen runden)?
[0.033 ; 0.148]
[0.060 ; 0.061]
[0.037 ; 0.084]
[0.024 ; 0.097]
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
hmmm das verstehe ich nicht:sad:
Zitat:
Zitat von csak2691
Hat keiner eine Ahnung wie ich das berechnen kann? Bitte!!
Jo hört sich ganz plausibel an, vielen Dank! :DZitat:
Zitat von csak7649
ich glaub (60*30)/9Zitat:
Zitat von csak2691
Ein Werkstück soll eine bestimmte Dicke haben. Um die Qualität zu kontrollieren wird die Dicke von 10 zufällig ausgewählte Werkstücken aufgezeichnet.
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
x10
10.83
11.01
9.79
9.98
10.91
9.99
10.87
11.02
9.71
9.62
Bestimmen Sie den Schätzer der Varianz der Dicke der Werkstücke (dimensionslos und auf 3 Dezimalstellen runden!
bitteeee hilfe, ich komm da absolut nicht weiter
dieses Beispiel wurde jetzt schon 100mal erklärt aber noch einmal:
das Artithmetische Mitteln ausrechnen und dann jedes einzelne X-arithmetisches Mittel und dann quadrieren und dann die summe daraus multipliziert mit 1/(n-1)
Ein Werkstück soll eine bestimmte Dicke haben. Um die Qualität zu kontrollieren wird die Dicke von 10 zufällig ausgewählte Werkstücken aufgezeichnet.
Bestimmen Sie einen Schätzer für die durchschnittliche Dicke der Werkstücke (auf 2 Dezimalstellen genau)
Werte :
x1 = 10.83 x2=11.01 x3=9.79 x4=9.98 x5=10.91 x6=9.99 x7=10.87 x8=11.02 x9=9.71 x10=9.62
Kann mir da jemand die Formel zu sagen bitte?
dankeschön!!Zitat:
Zitat von Hilde
Frage zum Konfidenzintervall: Was ist der Unterschied zw. 90 u. 99% Konfidenzintervall? Muss ich beim 90ger mein Ergebnis * 0.9 rechnen?! :???:
kann mir bitte wer bei den 2 beispielen helfen?
Frage 1
Der folgende Regressionsoutput beschreibt den Zusammenhang zwischen Wohnungspreisen einer amerikanischen Großstadt und sämtlichen erklärenden Variablen. Wie groß ist ceteris paribus der erwartete Preisunterschied zweier Wohnungen, von denen die eine in Region 1 und die andere in Region 2 liegt (dimensionslos und auf 2 Dezimalstellen genau)?
Source | SS df MS Number of obs = 105
-------------+------------------------------ F( 10, 94) = 11.76
Model | 128249.949 10 12824.9949 Prob > F = 0.0000
Residual | 102517.633 94 1090.61312 R-squared = 0.5558
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.5085
Total | 230767.582 104 2218.91906 Root MSE = 33.024
------------------------------------------------------------------------------
Preis | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Schlafzimmer | 8.132448 2.6397 3.08 0.003 2.891261 13.37363
Groesze | .0385587 .0146308 2.64 0.010 .0095089 .0676086
Pool | -16.77762 7.14947 -2.35 0.021 -30.97306 -2.582184
Entfernung | -1.189907 .7431693 -1.60 0.113 -2.665487 .2856732
Garage | 35.65161 7.660133 4.65 0.000 20.44224 50.86098
Bad | 17.41034 9.751718 1.79 0.077 -1.951919 36.77261
Bezirk2 | 10.34673 12.22277 0.85 0.399 -13.92186 34.61532
Bezirk3 | 13.09065 11.31395 1.16 0.250 -9.373468 35.55477
Bezirk4 | -6.49699 11.09365 -0.59 0.560 -28.52369 15.52971
Bezirk5 | 4.062966 12.58333 0.32 0.747 -20.92153 29.04746
_cons | 63.68109 40.33808 1.58 0.118 -16.41112 143.7733
------------------------------------------------------------------------------
Variablenerklärung:
Preis...Verkaufspreis in 1000€
Schlafzimmer...Anzahl an Schlafzimmern
Groesze...Wohnungsgröße in Quadratfuß
Pool...1=nein, 0=ja
Entfernung...Entfernung vom Stadtzentrum
Garage...1=ja, 0=nein
Bad...Anzahl an Badezimmern
Bezirk2...1=ja, 0=nein
Bezirk3...1=ja, 0=nein
Bezirk4...1=ja, 0=nein
Bezirk5...1=ja, 0=nein
Frage 2:
Der folgende Regressionsoutput beschreibt den Zusammenhang zwischen Wohnungspreisen einer amerikanischen Großstadt und sämtlichen erklärenden Variablen. Wie groß ist ceteris paribus der erwartete Preisunterschied zweier Wohnungen, von denen die eine in Region 2 und die andere in Region 4 liegt (dimensionslos und auf 2 Dezimalstellen genau)?
Source | SS df MS Number of obs = 105
-------------+------------------------------ F( 10, 94) = 11.76
Model | 128249.949 10 12824.9949 Prob > F = 0.0000
Residual | 102517.633 94 1090.61312 R-squared = 0.5558
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.5085
Total | 230767.582 104 2218.91906 Root MSE = 33.024
------------------------------------------------------------------------------
Preis | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Schlafzimmer | 8.132448 2.6397 3.08 0.003 2.891261 13.37363
Groesze | .0385587 .0146308 2.64 0.010 .0095089 .0676086
Pool | -16.77762 7.14947 -2.35 0.021 -30.97306 -2.582184
Entfernung | -1.189907 .7431693 -1.60 0.113 -2.665487 .2856732
Garage | 35.65161 7.660133 4.65 0.000 20.44224 50.86098
Bad | 17.41034 9.751718 1.79 0.077 -1.951919 36.77261
Bezirk2 | 10.34673 12.22277 0.85 0.399 -13.92186 34.61532
Bezirk3 | 13.09065 11.31395 1.16 0.250 -9.373468 35.55477
Bezirk4 | -6.49699 11.09365 -0.59 0.560 -28.52369 15.52971
Bezirk5 | 4.062966 12.58333 0.32 0.747 -20.92153 29.04746
_cons | 63.68109 40.33808 1.58 0.118 -16.41112 143.7733
------------------------------------------------------------------------------
Variablenerklärung:
Preis...Verkaufspreis in 1000€
Schlafzimmer...Anzahl an Schlafzimmern
Groesze...Wohnungsgröße in Quadratfuß
Pool...1=nein, 0=ja
Entfernung...Entfernung vom Stadtzentrum
Garage...1=ja, 0=nein
Bad...Anzahl an Badezimmern
Bezirk2...1=ja, 0=nein
Bezirk3...1=ja, 0=nein
Bezirk4...1=ja, 0=nein
Bezirk5...1=ja, 0=nein
zB: bei 90% Intervall: 1-(0.10+2)= 0.95 dann invnormal(0.95) und das ist dann dein z1-alpha
Poste bitte nochmal deine Angabe!Zitat:
Zitat von Hilde
Der folgende Regressionsoutput zeigt den linearen Zusammenhang zwischen Preis und Lage
von Wohnungen in einer amerikanischen Großstadt. Bei den Variablen "Bezirk2" bis "Bezirk5"
handelt es sich um binäre Variablen. Variable "Bezirk2" nimmt beispielsweise den Wert 1 an,
wenn sich die Wohnung in Region 2 befindet und sonst beträgt sie 0. Pankratius wohnt mit
seiner Frau Sophie und seiner Tochter Sopherl in einer Wohnung in Region 5. Seine beiden
Söhne Bonifatius und Servatius wohnen in Region 1 bzw. 3. Die Miete bezahlt ihnen ihr Vater.
Da Bonifatius und Servatius jetzt mit ihrem VWL Studium beginnen, übersiedelt jeder von ihnen
in eine Wohnung in Region 4. Da Sopherl gerade erfolgreich die Matura gemeistert hat,
bekommt sie von ihrem Vater Pankratius eine Wohnung in Region 2. Aufgrund von
unüberbrückbaren Meinungsverschiedenheiten zwischen Pankratius und Sophie trennen sich
die beiden nach langjähriger Ehe. Das Gericht entscheidet, dass Pankratius für 75% der
Wohnungsmiete von Sophie aufkommen muss. Sophie findet eine Wohnung in Region 1. Um
wieviel muss Pankratius ab jetzt im Schnitt mehr Miete zahlen
Preis | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Bezirk2 | 30.53667 15.92971 1.92 0.058 -1.067417 62.14075
Bezirk3 | 31.87867 15.23171 2.09 0.039 1.659385 62.09795
Bezirk4 | 20.01425 14.83256 1.35 0.180 -9.41312 49.44163
Bezirk5 | 34.48667 16.76137 2.06 0.042 1.232585 67.74076
_cons | 196.9133 12.04173 16.35 0.000 173.0229 220.8038
Danke. Und bei 99 % dann 1-(0.01+2), oder?Zitat:
Zitat von Hilde
sorry hab mich vertippt nicht +2 sonder dividiert durch 2Zitat:
Zitat von ATR
hey alle.. =)Zitat:
Zitat von Dominik M.
wie komm ich bei diesem beispiel auf 2.9208?
danke im vorraus.
Hab ich auch gerade entdeckt :DZitat:
Zitat von Hilde
Also 99 % dann mit 0.01 gelle
Zitat:
Zitat von Hilde
Puh, gar nicht so easy....aber jetzt versteh ich überhaupt erst das Problem. :-)
Ja, also da hast du ja (weil ja Bezirk 1 afaik hier die Referenz ist) nur die Konstante....und davon halt 75%, die er insgesamt mehr zahlt. Alles andere bleibt ja gleich und würde sich ohnehin aufrechnen, wenn man das anschreibt und subtrahiert.
Also würde ich da meinen, dass 147.684975 die korrekte Lösung ist.
Wie würdest du denn ein Ergebnis (habe das bei so einer Abweichung von Stahlrohren) von 0.1988 auf die vierte Kommastelle gerundet ausweisen?
Da hab ich ja keine 5. Kommastelle und weiß demnach auch nicht, wie das zu runden ist.... :-(