Statistik Grundlagen

Was versteht man unter deskriptiver Statistik?

• Analyse von Daten durch statistische Modelle

• Beschreibung von Daten durch statistische Kennzahlen und grafische Darstellungen, ohne Schlussfolgerungen zu ziehen.

• Einschätzung von Datenqualität durch Experten

• Vorhersage zukünftiger Ereignisse basierend auf historischen Daten

Was ist der Unterschied zwischen Inferenzstatistik und deskriptiver Statistik?

• Inferenzstatistik verwendet qualitative Daten, deskriptive Statistik quantitative Daten.

• Deskriptive Statistik analysiert Daten, Inferenzstatistik interpretiert Daten.

• Deskriptive Statistik beschreibt Daten, Inferenzstatistik zieht Schlussfolgerungen über eine Population.

• Inferenzstatistik beschreibt Daten, deskriptive Statistik zieht Schlussfolgerungen über eine Population.

Nennen Sie drei Wahrscheinlichkeitsverteilungen und deren Eigenschaften.

• Uniform Distribution

• Normal Distribution, Binomial Distribution, Poisson Distribution

• Lognormal Distribution

• Exponential Distribution

Was ist der Zusammenhang zwischen Korrelation und Regression?

• Korrelation beschreibt den funktionalen Zusammenhang zwischen zwei Variablen.

• Korrelation misst den Grad des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen, während Regression den funktionalen Zusammenhang zwischen ihnen beschreibt.

• Korrelation und Regression sind unabhängige statistische Konzepte.

• Regression misst den Grad des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen.

Erklären Sie den Begriff Hypothesentest.

• Ein Experiment zur Überprüfung von Hypothesen ohne statistische Grundlage

• Ein statistisches Verfahren zur Entscheidungsfindung über Hypothesen basierend auf Stichproben.

• Ein Prozess zur Erstellung von Hypothesen ohne empirische Daten

• Ein mathematisches Verfahren zur Berechnung von Durchschnittswerten

Was versteht man unter Stichproben in der Statistik?

• Zufällig ausgewählte Personen in einer Studie

• Teilmengen einer Gesamtheit, die zur Untersuchung herangezogen werden und repräsentativ sein sollen.

• Die gesamte Population, die untersucht wird

• Die Ergebnisse einer Umfrage

Wie berechnet man den Mittelwert einer Stichprobe?

• Total number of values - Sum of all values

• Sum of all values / Total number of values

• Total number of values / Sum of all values

• Sum of all values * Total number of values

Was ist die Standardabweichung und wie wird sie berechnet?

• Die Standardabweichung wird berechnet, indem man die Quadratwurzel der Varianz nimmt.

• Die Standardabweichung wird berechnet, indem man die Wurzel der Summe der Quadrate der Abweichungen nimmt.

• Die Standardabweichung wird berechnet, indem man den Durchschnitt der Werte nimmt.

• Die Standardabweichung wird berechnet, indem man die Varianz quadriert.

Was ist der Unterschied zwischen Parametrischen und Nicht-parametrischen Tests?

• Parametric tests are based on ranks or medians of the data, while non-parametric tests assume a specific distribution.

• Parametric tests do not require assumptions about the underlying distribution, while non-parametric tests estimate parameters from the sample.

• Parametric tests assume a specific distribution for the data and estimate parameters from the sample, while non-parametric tests make assumptions about the underlying distribution.

• Parametric tests assume a specific distribution for the data and estimate parameters from the sample, while non-parametric tests do not make assumptions about the underlying distribution and are based on the ranks or medians of the data.

Was ist der p-Wert und welche Rolle spielt er bei Hypothesentests?

• Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, unter der Nullhypothese ein Ergebnis so extrem wie das beobachtete oder noch extremer zu erhalten. Er spielt eine wichtige Rolle bei Hypothesentests, da er es ermöglicht, zu entscheiden, ob ein Ergebnis statistisch signifikant ist oder nicht.

• Der p-Wert gibt an, wie sicher die Nullhypothese wahr ist.

• Der p-Wert ist immer gleich 0,05.

• Der p-Wert wird nur verwendet, wenn die Stichprobe groß genug ist.