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

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science International Economic Studies

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Statistics - Cheatsheet
Statistics - Cheatsheet Histogramme und Boxplots zur Datenvisualisierung Definition: Histogramme und Boxplots sind wichtige Werkzeuge zur Datenvisualisierung; sie geben Einblicke in die Verteilung und Streuung der Daten. Details: Histogramme: Grafische Darstellung der Häufigkeitsverteilung numerischer Daten durch Balken Boxplots: Visualisierung der Streuung von Daten durch Darstellung der Quartile...

Statistics - Cheatsheet

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Statistics - Exam
Statistics - Exam Aufgabe 1) Angenommen, Du arbeitest als Datenanalyst für ein internationales Wirtschaftsunternehmen und hast einen Datensatz mit den monatlichen Umsätzen (in Tausend Euro) für das letzte Jahr. Die Werte sind wie folgt: 56, 78, 45, 92, 67, 89, 75, 82, 61, 94, 88, 79 Verwende diese Informationen, um Histogramme und Boxplots zu erstellen und zu analysieren. a) 1. Erstellung eines Hi...

Statistics - Exam

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Was ist ein Histogramm?

Was stellen die Quartile in einem Boxplot dar?

Was visualisieren Boxplots insbesondere?

Was ist ein Konfidenzintervall?

Welche Formel wird für das Konfidenzintervall verwendet?

Wie beeinflusst das Konfidenzniveau das Konfidenzintervall?

Was prüft ein Hypothesentest in der Statistik?

Wann sollte die Nullhypothese abgelehnt werden?

Was stellt den Status quo in einem Hypothesentest dar?

Was versteht man unter linearer Regression?

Was versteht man unter Multikollinearität?

Wofür wird die F-Statistik verwendet?

Was gibt der Regressionskoeffizient (\(β\)) an?

Wie wird das Bestimmtheitsmaß (\(R²\)) berechnet?

Was misst das Bestimmtheitsmaß (\(R²\))?

Welche Eigenschaften hat die Normalverteilung?

Formel zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit bei einer Binomialverteilung

Wann wird die Poissonverteilung verwendet?

Was prüft die Varianzanalyse (ANOVA)?

Wie lautet die Nullhypothese (H0) in der ANOVA?

Welches Verhältnis beschreibt die F-Statistik in der ANOVA?

Was ist die Definition der Varianz?

Wie wird die Standardabweichung für eine Population berechnet?

Welche Aussage trifft auf eine geringe Standardabweichung zu?

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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 beschäftigt sich mit Methoden zur Sammlung, Darstellung und Auswertung von Daten, um diese in übersichtlicher Form zu präsentieren.

  • Datenvisualisierungstechniken, wie Histogramme und Boxplots
  • Maßzahlen zur Lage, wie Mittelwert und Median
  • Streuungsmaße, wie Standardabweichung und Varianz
  • Häufigkeitsverteilungen und deren graphische Darstellung
  • Zentraltendenz und Dispersionsmaße
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Induktive Statistik

Die induktive Statistik verwendet Stichprobeninformationen, um auf die Grundgesamtheit zu schließen und beinhaltet Hypothesentests und Konfidenzintervalle.

  • Grundbegriffe der Stichprobentheorie
  • Konfidenzintervalle und deren Berechnung
  • Hypothesentests und deren Durchführung
  • Schätzverfahren, wie Maximum-Likelihood-Schätzung
  • Signifikanzniveau und p-Wert
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Regressionsanalyse

Regressionsanalyse untersucht Beziehungen zwischen Variablen und ermöglicht die Modellierung und Vorhersage von Abhängigkeiten.

  • Lineare Regression und deren Anwendung
  • Regressionskoeffizienten und deren Interpretation
  • Bestimmtheitsmaß (R²) und Anpassungsgüte
  • Multiple lineare Regression
  • Diagnose von Regressionsmodellen und Identifikation von Ausreißern
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Wahrscheinlichkeitstheorie und -rechnung

Wahrscheinlichkeitstheorie bildet die mathematische Grundlage der Statistik und behandelt die Modellierung und Analyse zufälliger Ereignisse.

  • Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeit, wie Ereignisse und Wahrscheinlichkeitsräume
  • Wahrscheinlichkeitsgesetze und axiomatische Definition
  • Wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen, wie Binomial- und Normalverteilung
  • Gesetze der großen Zahlen und zentrale Grenzwertsätze
  • Berechnung von Wahrscheinlichkeiten und deren Anwendung in der Statistik
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Schließende Statistik und Varianzanalyse

Schließende Statistik und Varianzanalyse beschäftigen sich mit der Analyse und Interpretation von Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

  • Grundlagen der schließenden Statistik und deren Methoden
  • Varianzanalyse (ANOVA) und deren Anwendung
  • Vergleich von Mittelwerten mehrerer Gruppen
  • Identifikation von signifikanten Unterschieden und Interaktionen
  • Post-hoc-Tests zur genaueren Untersuchung signifikanter Effekte
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Statistics an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Statistics' ist ein essenzieller Bestandteil des Studiengangs International Economic Studies an der Universität Erlangen-Nürnberg. Sie vermittelt grundlegende Kenntnisse in der Statistik, die sowohl theoretische als auch praktische Aspekte umfassen. Die Vorlesung wird durch begleitende Übungen ergänzt, in denen Du das Gelernte praxisnah anwenden kannst und so eine umfassende statistische Ausbildung erhältst.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Studienleistungen: Die Überprüfung des Wissens erfolgt typischerweise durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Die Vorlesung Statistik wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Deskriptive Statistik, Induktive Statistik, Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitstheorie, Schließende Statistik, Varianzanalyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung

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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