Wop Flashcards

(45 cards)

1
Q

Was ist ein Zufallsvorgang? Gib ein Beispiel.

A

Ein Vorgang mit unvorhersehbarem Ausgang, z. B. Würfeln.

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2
Q

Wie unterscheiden sich Ergebnis, Ereignis und Ergebnismenge?

A

Ein Ergebnis ist ein möglicher Ausgang, ein Ereignis ist eine Menge von Ergebnissen, Ergebnismenge = alle möglichen Ergebnisse.

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3
Q

Wie berechnet man eine Laplace-Wahrscheinlichkeit?

A

P(E) = Anzahl günstiger Ergebnisse / Anzahl möglicher Ergebnisse.

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4
Q

Was bedeutet bedingte Wahrscheinlichkeit? Gib ein Beispiel mit Formel.

A

Wahrscheinlichkeit unter Bedingung B: P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B).

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5
Q

Was ist Unabhängigkeit zweier Ereignisse? Wie überprüft man das rechnerisch?

A

Wenn P(A ∩ B) = P(A)·P(B), dann sind A und B unabhängig.

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6
Q

Was ist eine Zufallsvariable? Was ist der Unterschied zwischen diskret und stetig?

A

ZV ordnet jedem Ergebnis eine Zahl zu. Diskret: abzählbar; stetig: über Intervall.

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7
Q

Was ist die Verteilungsfunktion einer Zufallsvariablen?

A

F(x) = P(X ≤ x), also kumulierte Wahrscheinlichkeit.

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8
Q

Wann verwendet man eine Binomialverteilung? Was sind die Parameter?

A

Bei n unabhängigen Versuchen mit Erfolgswahrscheinlichkeit p. Parameter: n, p.

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9
Q

Was ist der Unterschied zwischen Binomial- und Hypergeometrischer Verteilung?

A

Hypergeometrisch: ohne Zurücklegen, Binomial: mit Zurücklegen.

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10
Q

Wann ist die Poissonverteilung eine gute Approximation?

A

Wenn n groß und p klein ist, λ = np bleibt konstant.

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11
Q

Was ist eine Gleichverteilung? Wie sieht ihre Dichtefunktion aus?

A

Wahrscheinlichkeit gleich verteilt über Intervall, Dichte ist konstant.

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12
Q

Wie funktioniert die Exponentialverteilung? In welchem Kontext wird sie verwendet?

A

Modelliert Wartezeiten bei konstantem Ereignisfluss, z. B. Lebensdauer.

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13
Q

Was sind die Eigenschaften der Normalverteilung? Warum ist sie so wichtig?

A

Symmetrisch, glockenförmig, durch Mittelwert und Varianz bestimmt; zentrale Rolle durch Grenzwertsatz.

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14
Q

Erkläre den Unterschied zwischen Wahrscheinlichkeitsfunktion und Dichtefunktion.

A

Diskret: Wahrscheinlichkeitsfunktion P(X = x), stetig: Dichtefunktion f(x).

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15
Q

Wie erkennt man, ob eine Verteilung diskret oder stetig ist?

A

Diskret: einzelne Werte, stetig: Werte aus Intervall.

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16
Q

Was ist der Unterschied zwischen Erwartungswert, Median und Modus?

A

Erwartungswert: Durchschnitt, Median: Mitte, Modus: häufigster Wert.

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17
Q

Wie berechnet man die Varianz und was sagt sie aus?

A

Var(X) = E[(X − E(X))²], misst Streuung um den Mittelwert.

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18
Q

Was ist die Standardabweichung? Wie hängt sie mit der Varianz zusammen?

A

Wurzel der Varianz, gleiche Einheit wie Daten.

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19
Q

Was ist Kovarianz? Wann ist sie positiv/negativ?

A

Misst gemeinsame Streuung: positiv = gleichgerichtet, negativ = gegenläufig.

20
Q

Was ist Korrelation? Wie unterscheidet sie sich von Kovarianz?

A

Normierte Kovarianz zwischen -1 und 1, einheitsunabhängig.

21
Q

Wie sieht die Verteilung zweier Zufallsvariablen aus (gemeinsame Verteilung)?

A

Gibt Wahrscheinlichkeiten für alle Wertekombinationen an.

22
Q

Was sagt das Gesetz der großen Zahlen aus?

A

Mit wachsendem n nähert sich Stichprobenmittel dem Erwartungswert.

23
Q

Erkläre den zentralen Grenzwertsatz mit einem Beispiel.

A

Summe vieler unabhängiger ZVen ist näherungsweise normalverteilt.

24
Q

Was ist der Unterschied zwischen Merkmal, Merkmalsträger und Stichprobe?

A

Merkmal: Eigenschaft, Träger: Beobachtungseinheit, Stichprobe: Auswahl aus Population.

25
Was ist eine Stichprobenfunktion? Welche Beispiele kennst du?
Funktion auf Stichprobe, z. B. Mittelwert, Varianz.
26
Was ist die Likelihood-Funktion?
Funktion der Parameter bei fixierter Stichprobe; Maß für Plausibilität.
27
Wann verwendet man die t-Verteilung statt der Normalverteilung?
Wenn σ unbekannt und n klein ist.
28
Wie funktioniert die χ²-Verteilung und wann wird sie verwendet?
Für Streuungstests und Anpassungstests, basiert auf quadrierten Normalverteilungen.
29
Was bedeutet Erwartungstreue, Konsistenz und Effizienz eines Schätzers?
Erwartungstreu: E(θ̂) = θ; Konsistent: konvergiert gegen θ; Effizient: kleinste Varianz.
30
Was ist der Unterschied zwischen Punktschätzung und Intervallschätzung?
Punkt: einzelner Wert, Intervall: Bereich mit Vertrauensniveau.
31
Wie funktioniert das Maximum-Likelihood-Prinzip?
Wähle Parameter, die Likelihood maximieren.
32
Was ist eine Bayes-Schätzung?
Verwendet Vorwissen (Prior) + Daten (Likelihood) zur Schätzung.
33
Wie berechnet man ein Konfidenzintervall für den Mittelwert bei bekanntem σ?
x̄ ± z·(σ/√n), z aus Standardnormalverteilung.
34
Was ändert sich, wenn σ unbekannt ist?
Verwende t-Verteilung statt z-Verteilung.
35
Wie berechnet man ein Intervall für beliebige Verteilungen mit großen Stichproben?
CLT → Normalapproximation, Konfidenzintervall wie bei Normalverteilung.
36
Was ist die Grundidee eines Signifikanztests?
Hypothese durch Daten ablehnen oder nicht.
37
Was sind Nullhypothese und Alternativhypothese?
H0: Annahme, H1: Gegenteil, was geprüft wird.
38
Wann verwendet man den Binomialtest? Wie ist er aufgebaut?
Bei dichotomen Daten und kleinem n, exakte Binomialverteilung.
39
Wann ist der t-Test angebracht? Was prüft man damit?
Vergleich von Mittelwerten bei unbekannter Varianz.
40
Wie funktioniert der χ²-Anpassungstest?
Vergleich beobachteter und erwarteter Häufigkeiten.
41
Was ist der Unterschied zwischen Einstichproben- und Zweistichproben-Test?
Eine vs. zwei Stichproben zum Vergleich.
42
Wie funktioniert ein Kontingenztest?
Prüft Unabhängigkeit in Kreuztabellen.
43
Was ist ein Korrelationstest?
Testet ob lineare Beziehung zwischen zwei Variablen besteht.
44
Wie sieht ein Baumdiagramm aus? Was kann man damit berechnen?
Verzweigungsschema zur Darstellung von Wahrscheinlichkeiten.
45
Was zeigt eine Dichtefunktion graphisch?
Höhe gibt relative Wahrscheinlichkeit an, Fläche unter Kurve = 1.