Statistik

Der tipping Datensatz wird oft analysiert. Das Verhältnis von Trinkgeld (tip) und Rechnungsbetrag (total_bill) steht dabei im Vordergrund einer lineare Regressionsanalyse. So auch hier. Wir wollen die einzelnen Angaben von R dabei in den Fokus rücken und einmal Hinterfragen, was wir bei der Ausgabe von R eigentlich genau sehen, woher es kommt und wie man es interpretieren kann.

*WORK IN PROGRESS Dieser Eintrag ist noch nicht fertig und wird in der Zukunft erweitert! Konfidenzintervalle Definition von Konfidenzintervallen1 Für unabhängig identisch verteilte Zufallsvariablen \(X_1,\dotsc, X_n\) mit unbekanntem reellen Verteilungsparameter \(\vartheta\) kann unter bestimmten Umständen zwei Stichprobenfunktionen \(U\) und \(V\) angeben, so dass

Stub!

Das zentrale Schwankungsintervall sagt etwas über die Präzision der Lageschätzung eines Parameters (zum Beispiel eines Mittelwertes) aus. Das Schwankungsintervall schließt einen Bereich um den wahren Wert des Parameters in der Grundgesamtheit ein, der – vereinfacht gesprochen – mit einer zuvor festgelegten Sicherheitswahrscheinlichkeit den aus der Stichprobe geschätzten Parameter enthält.

Im Laufe der Zeit sammeln sich bei mir mehr und mehr Links zu anderen Seiten an, die ich irgendwie speichern will aber nicht ernsthaft sortieren möchte. So ist diese Sammlung hier entstanden:

“Was hat das eigentlich mit den Quartilen, Quantilen und so weiter auf sich?” Diese Frage kommt ab und zu in Vorlesungen zur Statistik vor. Dabei ist die Antwort recht einfach.

Der Zentrale Grenzwertsatz der Statistik bei identischer Verteilung. Zentraler Grenzwertsatz Seien \(X_1, X_2, ..., X_n\) unabhängige und identisch verteilte Zufallsvariablen mit bekanntem Erwartungswert \(E(X_i) = \mu\) und bekannter Varianz \(Var(X_i)=\sigma^2\).

Vortrag zur Einführung in R für Studierende

Wenn das do(oft)* in Mosaic einfach zu langsam ist, dann hilft vielleicht diese (quasi)-drop-in-replacements um mal schnell die Nullverteilungen zu simulieren.