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Question

Diskretes Merkmal

Answer 1

Endlich viele oder höchstens abzählbar unendlich viele Ausprägungen besitzt Nominal und ordinalskalierte Merkmale sind stets diskret Einwohnerzahl, Lottozahlen , Steuerklasse,Geschlecht

Answer 2

Überabzählbar viele Ausprägungen, in einem bestimmten Bereich können unendlich viele Werte angenommen werden ( nachkommastellen) Bsp: Gewicht , Einkommen , Größe , Lebensdauer

Answer 3

Kann als Abbildung von einer Menge Merkmalsausprägungen in eine andere Menge Merkmalsausprägungen angesehen werden. Ordnungseigenschaften der Skala bleiben erhalten.

Answer 4

Wird bei jedem Wert der alten Skala genau ein Wert der neuen Skala zugeordnet

Answer 5

Rangordnung der Skalenwerte bleibt erhalten

Answer 6

Nutzen lineare Funktionen der Form ( y = a + bx ) Das Verhältnis der Abstände zwischen den Skalenwerten bleibt erhalten

Answer 7

Jede zulässige skalentransformation muss eineindeutig sein Jede zulässige Transformation einer ordinalskala muss mind. Streng monoton sein Jede zulässige Transformation einer metrischen Skala muss linear sein

Answer 8

Klassierend von Merkmalsausprägungen stellt einer Zusammenfassung Beobachter Merkmalsausprägungen zu einer Klasse dar, vorgegebene Ordnung bleibt erhalten. Es sollten disjunkte Klassen mit möglichst gleicher breite gewählt werden Disjunkt: Mengen ohne gemeinsames Element

Answer 9

Bei n Merkmalswerten sollte die Anzahl der Klassen( Wurzel aus n ) nicht überschreiten Der Übersichthalber nicht mehr als 20 Klassen

Answer 10

Untere Klassengrenze der j-geb klasse wird angegeben mit ( x*j-1 Obere Klassengrenze ( x*j ) Gesamtzahl der Klassen mit ( m ) ( x*j-1 , x*j ]

Answer 11

1. Enthält sowohl a als auch b 2. enthält das a nicht , jedoch das b Rest ist analog

Answer 12

Delta (x*j) = x*j - x*j-1 Die klassenbreite Delta x*j der j-rein klasse ist als Differenz zweier aufeinanderfolgender klassengrenzen definiert .

Answer 13

Die Klassenmitte x*j wird mit x*j = ( x*j-1 + x*j ) / 2 Angegeben.

Answer 14

Ist die erste oder letzte der geordneten Klassen, wenn keine untere bzw. obere Klassengrenze vorhanden ist

Answer 15

hj = h(xj) Anzahl der Beobachtungswerte, die diese Ausprägung aufweisen.

Answer 16

fj = f(xj) = hj / n Anteil der der Häufigkeit einer merkmalsausprägung xj an der Gesamtzahl der Beobachtungswerte

Answer 17

Ist eine Zuordnung, die zu jeder vorhandenen merkmalsausprägung oder merkmalsklasse angibt, wie häufig diese vorkommt

Answer 18

Univariate Häufigkeitsverteilung Statistische Reihe, deren Beobachtungen aus nur einem Merkmal bestehen ( eindimensional ) Schulabschluss

Answer 19

Multivariate Häufigkeitsverteilung Mehrere Merkmale gleichzeitig betrachtet Schulabschluss und Geschlecht

Answer 20

Diagramme sollten als Ergänzung zur Tabelle dienen, sie nicht ersetzen.

Answer 21

Stab-/Säulendiagramm Balkendiagramm Kreisdiagramm Linien-/kurvendiagramm

Answer 22

Liegen ungleiche klassenbreiten vor, so gibt die Höhe der Rechtecke keine Auskunft über die klassenhäufigkeiten, welche proportional zur Fläche der Rechtecke sind. Die Angabe der rechteckhöhe rhj der Klasse j hängt davon ab, ob man absolute oder relative Häufigkeit verwendet Relativ rhj= fj / bj Absolut rhj= hj / bj - histogramm kann falsch interpretiert werden wenn Klassen unterschiedlich Breit sind

Answer 23

Metrische Merkmale werden zwischen stetig und diskret unterschieden Diskretes Merkmal kann wie ein ordinales Merkmal dargestellt werden Häufigkeitsverteilungen Stetiger Merkmale werden mittels Histogramme veranschaulicht, zuvor muss klassenbildung erfolgen

Answer 24

Die summenhäufigkeit einer merkmalsausprägung oder einer oberen Klassengrenze eines wenigstens ordinal messbaren merkmals ist die zugeordnete Häufigkeit aller Beobachtungswerte, die diese merkmalsausprägung bzw. diese Klassengrenze nicht überschreiten

Answer 25

Hj = H ( xj ) = E ( j' =1, j ) hj' E= summenzeichen

Answer 26

Fj= F (xj) = Hj / n = E ( j' = 1, j) fj'

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