Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Modus & Standardabweichung
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Maße der zentralen Tendenz und der Streuung zur Beschreibung eines Datensatzes.
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1 / 10Deskriptive Statistik
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- 1Deskriptive StatistikDer Prozess des Zusammenfassens und Beschreibens von Merkmalen einer Datensammlung, ohne Rückschlüsse auf eine Population zu ziehen
- 2Was unterscheidet deskriptive von inferenzieller Statistik?Deskriptive Statistik fasst eine Stichprobe zusammen; inferenzielle Statistik nutzt Daten, um etwas über die repräsentierte Population zu lernen
- 3Maße der zentralen TendenzStatistiken, die die "Mitte" oder den typischen Wert eines Datensatzes beschreiben (Mittelwert, Median, Modus)
- 4Streuungsmaße (Variabilität)Statistiken, die die Streuung der Datenwerte beschreiben (Spannweite, Varianz, Standardabweichung, Interquartilsabstand)
- 5Arithmetisches MittelDie Summe aller Werte geteilt durch die Anzahl der Werte: x̄ = (Σx)/n
- 6MedianDer mittlere Wert, wenn die Daten der Größe nach geordnet sind; 50 % der Werte liegen darunter und 50 % darüber
- 7ModusDer am häufigsten vorkommende Wert in einem Datensatz
- 8Geometrisches MittelDie n-te Wurzel des Produkts von n Werten: GM = (x₁ · x₂ · ... · xₙ)^(1/n), nützlich für Wachstumsraten
- 9Harmonisches MittelHM = n / (Σ(1/xᵢ)), nützlich zur Mittelung von Raten wie Geschwindigkeit
- 10Beziehung AM ≥ GM ≥ HMFür nichtnegative reelle Zahlen gilt: arithmetisches Mittel ≥ geometrisches Mittel ≥ harmonisches Mittel (Gleichheit gilt, wenn alle Werte gleich sind)
- 11SpannweiteDie Differenz zwischen Maximum und Minimum: Spannweite = Max − Min
- 12VarianzDer Durchschnitt der quadrierten Abweichungen vom Mittelwert: σ² = Σ(x − μ)² / N (Population) bzw. s² = Σ(x − x̄)² / (n−1) (Stichprobe)
- 13StandardabweichungDie Quadratwurzel der Varianz: σ = √(Varianz), misst die Streuung in denselben Einheiten wie die Daten
- 14Formel der Populationsstandardabweichungσ = √[Σ(x − μ)² / N], wobei μ der Populationsmittelwert und N die Populationsgröße ist
- 15Formel der Stichprobenstandardabweichungs = √[Σ(x − x̄)² / (n−1)], mit der Bessel-Korrektur (n−1) für eine unverzerrte Schätzung
- 16Warum wird bei der Stichprobenstandardabweichung (n−1) statt n verwendet?Die Bessel-Korrektur liefert eine unverzerrte Schätzung der Populationsvarianz aus einer Stichprobe
- 1768-95-99,7-Regel (empirische Regel)Für Normalverteilungen: ~68 % innerhalb von 1σ, ~95 % innerhalb von 2σ, ~99,7 % innerhalb von 3σ um den Mittelwert
- 18Was zeigt eine hohe Standardabweichung an?Die Datenpunkte sind weit vom Mittelwert entfernt gestreut; hohe Variabilität
- 19Was zeigt eine niedrige Standardabweichung an?Die Datenpunkte liegen eng um den Mittelwert gruppiert; geringe Variabilität
- 20QuartileWerte, die die Daten in vier gleiche Teile unterteilen: Q1 (25. Perzentil), Q2 (Median), Q3 (75. Perzentil)
- 21Interquartilsabstand (IQR)IQR = Q3 − Q1, die Spannweite der mittleren 50 % der Daten, robust gegenüber Ausreißern
- 22PerzentilEin Wert, unter dem ein bestimmter Prozentsatz der Beobachtungen liegt (z. B. 90. Perzentil = 90 % darunter)
- 23SchiefeEin Maß für die Asymmetrie einer Verteilung; positiv (rechtsschief) oder negativ (linksschief)
- 24Kurtosis (Wölbung)Ein Maß für die "Schwere der Ränder" oder die Schärfe des Gipfels einer Verteilung
- 25Univariate AnalyseBeschreibung der Verteilung einer einzelnen Variablen (zentrale Tendenz, Streuung, Form)
- 26Bivariate AnalyseBeschreibung der Beziehung zwischen zwei Variablen (Korrelation, Streudiagramme, Kreuztabellen)
- 27HistogrammEine grafische Darstellung der Verteilung numerischer Daten mittels Klassen/Balken
- 28Boxplot (Box-Whisker-Diagramm)Eine grafische Darstellung, die Median, Quartile und Ausreißer eines Datensatzes zeigt
- 29Stängel-Blatt-DiagrammEine visuelle Darstellung, die die Verteilung zeigt und dabei die einzelnen Datenwerte erhält
- 30StreudiagrammEin Diagramm, das die Beziehung zwischen zwei Variablen als Punkte im 2D-Raum darstellt
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