Log out Zur App
Zur App

Lerninhalte finden

Features

Entdecke

Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Statistik II

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

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Psychologie

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

So erstellst du deine eigenen Lernmaterialien in Sekunden

  • Lade dein Vorlesungsskript hoch
  • Bekomme eine individuelle Zusammenfassung und Karteikarten
  • Starte mit dem Lernen

Lade dein Skript hoch!

Zieh es hierher und lade es hoch! 🔥

Jetzt hochladen

Die beliebtesten Lernunterlagen deiner Kommilitonen

Jetzt hochladen
Statistik II - Cheatsheet
Statistik II - Cheatsheet Grundbegriffe der Statistik: Mittelwert, Median, Modus Definition: Grundlegende Kenngrößen zur Beschreibung der zentralen Tendenz einer Datenverteilung. Details: Mittelwert (arithmetisches Mittel): Summe aller Werte geteilt durch die Anzahl der Werte. Formel: \( \bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i \) Median: Wert, der die Daten in zwei gleich große Hälften teilt. Bei...

Statistik II - Cheatsheet

Zugreifen
Statistik II - Exam
Statistik II - Exam Aufgabe 1) Ein Forscher führt eine Studie über das Schlafverhalten von Studierenden durch. Dabei sammelt er die Schlafdauer von 10 Teilnehmern in Stunden: 8 6 7 5 6 8 10 7 6 9 Basierend auf diesen Daten sollen nun verschiedene zentrale Tendenzen berechnet werden. a) Berechne den arithmetischen Mittelwert der Schlafdauer der Teilnehmer. Zeige alle Berechnungsschritte. Lösung: Um...

Statistik II - Exam

Zugreifen

Bereit für die Klausur? Teste jetzt dein Wissen!

Was ist der Mittelwert (arithmetisches Mittel)?

Was ist der Median?

Was ist der Modus?

Was ist das Ziel einer linearen Regression?

Welche Bedingungen müssen für eine lineare Regression erfüllt sein?

Wie lautet die Modellgleichung der linearen Regression?

Was ist der Erwartungswert?

Wie berechnet man die Varianz?

Was beschreibt ein Moment in der Statistik?

Was besagt das Gesetz der großen Zahlen (GLGZ)?

Wie sieht die Formel für das Gesetz der großen Zahlen (GLGZ) aus?

Was bedeutet der Zentrale Grenzwertsatz (ZGWZ)?

Was geben Konfidenzintervalle an?

Wie errechnet man ein 95%-Konfidenzintervall?

Welche Faktoren beeinflussen die Breite eines Konfidenzintervalls?

Was ist das Ziel der Methode der kleinsten Quadrate in der Parameterestimierung?

Wie lautet die Schätzfunktion für die Regressionsparameter bei der Methode der kleinsten Quadrate?

Wie berechnet sich die Varianz der Residuen?

Welche Software-Tools werden für Datenvisualisierung im Kurs 'Statistik II' verwendet?

Welche Visualisierungen können mit SPSS, R oder Python erstellt werden?

Welcher Basisbefehl wird in R für die Datenvisualisierung verwendet?

Weiter
In App öffnen

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

01
01

Deskriptive Statistik

In diesem Abschnitt geht es darum, grundlegende statistische Methoden und Techniken zur Beschreibung von Daten zu erlernen.

  • Grundbegriffe der Statistik: Mittelwert, Median, Modus
  • Maße der Variabilität: Varianz, Standardabweichung, Spannweite
  • Darstellung von Daten: Histogramme, Streudiagramme, Boxplots
  • Verteilungstypen: Normalverteilung, Binomialverteilung
  • Zusammenfassung und Interpretation der Daten
Karteikarten generieren
02
02

Induktive Statistik

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Techniken und Methoden der schließenden Statistik, um Hypothesen zu testen und Inferenzschlüsse zu ziehen.

  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Konfidenzintervalle und ihre Berechnung
  • Hypothesentests: Nullhypothese vs. Alternativhypothese
  • Signifikanzniveau und Fehlerarten
  • Anwendungen von z-Tests, t-Tests und Chi-Quadrat-Tests
Karteikarten generieren
03
03

Regressionsanalyse

In diesem Abschnitt wird die Regressionsanalyse besprochen, die zur Modellierung und Analyse von Beziehungen zwischen Variablen verwendet wird.

  • Einführung in die lineare Regression
  • Modellannahmen und deren Überprüfung
  • Parameterestimierung mit der Methode der kleinsten Quadrate
  • Bewertung der Anpassungsgüte: R-Quadrat, Standardfehler
  • Mehrfache Regression und Interaktionen
Karteikarten generieren
04
04

Wahrscheinlichkeitstheorie

Eine eingehende Betrachtung der theoretischen Grundlagen, die für die induktive Statistik unerlässlich sind.

  • Grundlagen der Kombinatorik: Permutationen und Kombinationen
  • Diskrete und kontinuierliche Zufallsvariablen
  • Wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen: Binomialverteilung, Normalverteilung
  • Gesetz der großen Zahlen und Zentraler Grenzwertsatz
  • Erwartungswert, Varianz und Momente
Karteikarten generieren
05
05

Datenvisualisierung

Hier lernst Du Methoden und Tools zur effektiven Darstellung und Kommunikation von Daten.

  • Grundsätze der guten Datenvisualisierung
  • Erstellung von Diagrammen und Graphen
  • Verwendung von Software-Tools wie SPSS, R oder Python für Datenvisualisierung
  • Interaktive Visualisierungen und Dashboards
  • Visualisierung mehrdimensionaler Daten
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Statistik II an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Das Fach Statistik II ist ein essentieller Bestandteil des Psychologiestudiums an der Universität Erlangen-Nürnberg. Diese Vorlesung ist darauf ausgelegt, Dir fortgeschrittene Kenntnisse in der statistischen Analyse zu vermitteln, die für die psychologische Forschung unabdingbar sind. Die Lehrveranstaltung bietet eine fundierte Einführung sowohl in die deskriptive als auch in die induktive Statistik, wobei auch die Regressionsanalyse behandelt wird. Du hast die Möglichkeit, theoretisches Wissen direkt anzuwenden und praktische Fähigkeiten zu erwerben.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung ist in wöchentliche Sitzungen unterteilt, jede Sitzung dauert 1,5 Stunden.

Studienleistungen: Am Ende der Vorlesung findet eine schriftliche Prüfung statt.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Deskriptive Statistik, Induktive Statistik, Regressionsanalyse.

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.

Nutzung von StudySmarter:

Nutzung von StudySmarter:

  • Erstelle Lernpläne und Zusammenfassungen
  • Erstelle Karteikarten, um dich optimal auf deine Prüfung vorzubereiten
  • Kreiere deine personalisierte Lernerfahrung mit StudySmarters AI-Tools
Kostenfrei loslegen

Stelle deinen Kommilitonen Fragen und bekomme Antworten

Melde dich an, um der Diskussion beizutreten
Kostenlos anmelden

Sie haben bereits ein Konto? Login

Entdecke andere Kurse im Bachelor of Science Psychologie

Allgemeine Psychologie I Kurs ansehen
Allgemeine Psychologie II Kurs ansehen
Arbeits- und Organisationspsychologie Kurs ansehen
Berufsqualifizierende Tätigkeit I Kurs ansehen
Biologische Psychologie Kurs ansehen
Differentielle und Persönlichkeitspsychologie Kurs ansehen
Einführung in die Psychologie Kurs ansehen
Entwicklungspsychologie Kurs ansehen
Ergänzungsbereich (ohne Praktikum) Kurs ansehen
Forschungsorientiertes Praktikum I a Kurs ansehen

Lerne jederzeit. Lerne überall. Auf allen Geräten.

Kostenfrei loslegen