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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science International Business Studies

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science International Business Studies

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Statistics - Cheatsheet
Statistics - Cheatsheet Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellungen Definition: Beschreibt die Verteilung von Datenpunkten in einem Datensatz und deren graphische Darstellung zur Visualisierung von Trends und Mustern. Details: Häufigkeitstabellen zeigen die Anzahl der Vorkommen jedes Wertes oder Intervalls. Relative Häufigkeit: \( P(x) = \frac{n_x}{N} \) Kumulierte Häufigkeit: \( K(x) = \s...

Statistics - Cheatsheet

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Statistics - Exam
Statistics - Exam Aufgabe 1) In einem internationalen Unternehmen sollen die Verkaufsdaten für verschiedene Produkte innerhalb eines Jahres analysiert werden. Die Produktverkaufsdaten sind in einer CSV-Datei gespeichert, und Du wirst die Daten nutzen, um Häufigkeitsverteilungen zu erstellen und grafische Darstellungen zu generieren. Die Daten umfassen die Anzahl der verkauften Einheiten für die Pr...

Statistics - Exam

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Was zeigt eine Häufigkeitstabelle in der Statistik?

Wie berechnet man die relative Häufigkeit in einem Datensatz?

Welches Diagramm visualisiert die Verteilung einer Stichprobe mittels Quartilen?

Was ist ein Konfidenzintervall?

Welche Formel wird verwendet, wenn \(\sigma\) unbekannt ist?

Was repräsentiert \(t_{\alpha/2, n-1}\)?

Was besagt das Gesetz der großen Zahlen?

Wie lautet die Formel für das schwache Gesetz der großen Zahlen?

Welche zwei Hauptarten des Gesetzes der großen Zahlen gibt es?

Was versteht man unter 'Multiple lineare Regression'?

Für was steht das Symbol \(y\) im Modell der multiplen linearen Regression?

Wie werden die Regressionskoeffizienten \( \beta \)s geschätzt?

Wann sollte man einen t-Test anstelle eines z-Tests verwenden?

Was ist die Formel für den t-Wert?

Welches Signifikanzniveau wird normalerweise für Hypothesentests verwendet?

Was ist die bedingte Wahrscheinlichkeit?

Wann sind zwei Ereignisse unabhängig?

Wie kann man prüfen, ob zwei Ereignisse unabhängig sind?

Was ist das Signifikanzniveau (\(\alpha\))?

Welche typischen Werte gibt es für das Signifikanzniveau (\(\alpha\))?

Wie wird entschieden, ob die Nullhypothese (\(H_0\)) abgelehnt wird?

Was ist eine Intervallschätzung?

Wie wird das Konfidenzintervall eines Mittelwerts berechnet?

Wann wird die t-Verteilung für die Berechnung eines Konfidenzintervalls verwendet?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Statistics an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik umfasst die Methoden zur Beschreibung und Darstellung von Daten. Es werden grundlegende Konzepte und Techniken eingeführt, um Daten verständlich und informativ aufzubereiten.

  • Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellungen
  • Maße der zentralen Tendenz: Mittelwert, Median, Modus
  • Streuungsmaße: Varianz, Standardabweichung, Spannweite
  • Boxplots und Quartile
  • Datenbereinigung und -vorverarbeitung
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Induktive Statistik

Induktive Statistik befasst sich mit der Ziehung von Schlussfolgerungen aus Stichproben auf die Grundgesamtheit. Hierbei kommen verschiedene statistische Tests und Schätzmethoden zum Einsatz.

  • Punktschätzung und Intervallschätzung
  • Konfidenzintervalle
  • Fehler 1. und 2. Art
  • Signifikanzniveaus und p-Werte
  • Hypothesentests und Testverfahren
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Wahrscheinlichkeitstheorie

Wahrscheinlichkeitstheorie bildet die Grundlage für viele statistische Methoden und hilft, Unsicherheiten in Entscheidungen zu quantifizieren. Es werden grundlegende Prinzipien und Konzepte der Wahrscheinlichkeit vermittelt.

  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeit
  • Zufallsvariablen und Verteilungsfunktionen
  • Gesetz der großen Zahlen
  • Zentraler Grenzwertsatz
  • Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit
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Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse dient der Untersuchung von Beziehungen zwischen Variablen. Es werden einfache und multiple lineare Modellierungen behandelt, um Zusammenhänge zu identifizieren und zu quantifizieren.

  • Einfache lineare Regression
  • Multiple lineare Regression
  • Koeffizientenschätzung und Interpretation
  • Modellvalidierung und Diagnostik
  • Anwendung von Regressionsmodellen in der Praxis
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Hypothesentests und Varianzanalyse

Hypothesentests und Varianzanalyse sind wesentliche Werkzeuge der inferentiellen Statistik. Sie ermöglichen es, Annahmen über Populationen zu überprüfen und Unterschiede zwischen Gruppen zu analysieren.

  • Formulierung und Testen von Hypothesen
  • t-Tests und z-Tests
  • Ein- und zweifaktorielle ANOVA
  • Interaktionen und Haupteffekte
  • Post-hoc-Tests und Multiple Testverfahren
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Statistik an der Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung Statistik ist ein zentraler Bestandteil des Studiengangs International Business Studies an der Universität Erlangen-Nürnberg. Ziel des Kurses ist es, grundlegende statistische Methoden zu vermitteln und deren Anwendung in der Wirtschaftswissenschaft zu demonstrieren. Die Lehrveranstaltung bietet eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis und eignet sich daher sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung setzt sich zusammen aus Vorträgen, Übungen, Gruppenarbeiten und Tutorien. Es gibt eine Kombination von theoretischen und praktischen Abschnitten, wobei grundlegende statistische Methoden und deren Anwendung in der Wirtschaftswissenschaft vermittelt werden.

Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters. Zusätzlich gibt es regelmäßige Übungsaufgaben, die zur Vorbereitung auf die Abschlussprüfung dienen.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird üblicherweise im Wintersemester angeboten, aber auch im Sommersemester.

Curriculum-Highlights: Deskriptive Statistik, Induktive Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Regressionsanalyse, Hypothesentests, Varianzanalyse

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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