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Thema: Lösungen FP April 2013

  1. #11
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    ich hab mir das so gedacht: sagen wir 3 terme. dann haben wir die möglichkeiten zum kombinieren 12, 13, und 23. sind also 3 cov. laut der formel (3(3-1))/2=3. oder bei 4 wie du das beispielt hast 12, 13, 14, 23, 24, 34. sind dann 6.

    hmm...jetzt weis ich auch nicht was hier dann richtig ist. deine behaupt dass nur die doppelten "n" gezählt werden stimmt...jetzt ist nur die frage ob man die restlichen mitzählt!

  2. #12
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    was sagst du zu (i) und (iii)? hat herr professor lawrence dazu etwas in der vorlesung gesagt?

    lg

  3. #13
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    aber da wird dann ja die diagonale nicht mit einberechnet und das sind doch auch mögliche kombinationen oder nicht?

    zu (i) und (iii) hab ich leider auch noch nix gutes gefunden... auch im internet nicht wirklich

  4. #14
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    laut wikipedia müsstest du recht haben ^^ da sind in der formel alle cov drinnen auch von z. B. 11

  5. #15
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    das weiß ich eben nicht. wenn dies zutrifft hast du natürlich recht weil die covarianz mit sich selbst wäre ja die varianz und somit kein covarianz term

  6. #16
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    falls so eine aufgabe kommt schreibe ich beide varianten...

    was hast du bei RM1? a haben wir ja besprochen!

    b) da habe ich immer bis zum korrelationskoeffizienten gerechnet weil ich mit der kovarianz alleine nichts anfangen kann.

    Cov(A,B) war dann -0.338 und Cov(A,B´) = 0

    welche schlüsse kann man daraus dann ziehen? Cov(A,B) hat negative Korrelation d. h. große Werte korrelieren eher mit kleinen Werten und umgekehrt. Cov(A, B´) ist null also es wurde kein Zusammenhang festgestellt.

    aber das würde ich nicht als "general lesson" durchgehen lassen.

  7. #17
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    erstmal muss ich fragen wie du mit der kovarianz den korrelationkoeffizienten ausrechnest? ich hab nämlich die -8 einfach als negativen zusammenhang beschrieben und 0 dass sie eben keinen zusammenhang haben.

    bei der "general lesson" hab ich mir einerseits überlegt dass ich die tabelle aufzeichne um zu zeigen wie der zusammenhang besteht weil da ja "draw" steht. ansonsten würde ich eben die grundsachen der korrelation schreiben. +1 positiver zusammenhang, -1 negativer, 0 kein zusammenhang. und dass die kovarianz nur für lineare zusammenhänge anwendbar ist. ansonsten fällt mir auch nicht mehr dazu ein.

  8. #18
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    korrelationskoeffizient ist einfach (Cov(X,Y))/ standardabweichung(x) *standardabweichung( y) . aber bei Cov(A, B) habe ich nicht -8 sondern -6,4. ich habe diese ergebnisse auch mittels rechner im internet überprüft.

  9. #19
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    achso da taucht jetzt die nächste frage auf... du hast -32/4 wegen n-1. ich habe durch n geteilt...es war nur so dass ich auf verschiedenen seiten jeweils andere angaben gefunden haben. auf unseren unterlagen steht n-1!

  10. #20
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    ah ich hab bei meiner formel /n-1 weil das einer so im youtube gemacht hat. wenn ich /n verwende krieg ich auch 6.4 heraus. das mit der correlation hab ich auch verstanden. findest du meine antwort noch zu wenig für "general lesson"?

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