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statistik [2013/07/17 15:59] – [Begriffe: Mittelwert, Varianz, Standardabweichung] sarinastatistik [2013/07/17 16:01] sarina
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 Bei der Standardabweichung gibt es verschiedene Varianten, diese zu berechnen, abhängig davon, welche Abweichung von welchem Wert man bestimmen will. Bei der Standardabweichung gibt es verschiedene Varianten, diese zu berechnen, abhängig davon, welche Abweichung von welchem Wert man bestimmen will.
-  * $\sigma_N=\sqrt{\frac{1}{N}\sum\limits_i^N \left(w_i - \overline w\right)^2}$\\ Standardabweichung der Einzelwerte - gibt an, wie stark die einzelnen Messwerte streuen. Verdoppelt man die Anzahl der Werte ändert sich die Standardabweichung nicht. +  * $\sigma_N=\sqrt{\frac{1}{N}\sum\limits_i^N \left(w_i - \overline w\right)^2}$\\ Standardabweichung der Einzelwerte - gibt an, wie stark die einzelnen Messwerte streuen. Verdoppelt man die Anzahl der Werte ändert sich die Standardabweichung nicht.\\ Beispiel: $\sigma_N\{1,2,3,4,5,6\}=1,708$, $\sigma_N\{1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,5,6\}=1,708$, EXCEL: STABW.N
   * $\sigma_{N-1}=\sqrt{\frac{1}{N-1}\sum\limits_i^N \left(w_i - \overline w\right)^2} = \sqrt{\frac{N}{N-1}}\sigma_N>\sigma_N$\\ Standardabweichung der Gruppe (Stichprobe). Diese Standardabweichung ist um einen "Sicherheitsfaktor" größer als die Standardabweichung der Einzelwerte, da wegen der begrenzten Anzahl der Messwerte $N$ die tatsächliche Streuung nicht ermittelt werden kann. Diese Standardabweichung wird kleiner, je mehr Werte in der Gruppe enthalten sind. Wenn $N$ sehr groß wird, unterscheiden sich $\sigma_N$ und $\sigma_{N-1}$ kaum noch, die Stichprobe geht in eine Grundgesamtheit über. Das $N-1$ kann auch so interpretiert werden, dass ein Freiheitsgrad bereits für die Bildung des Mittelwerts aufgebraucht ist.   * $\sigma_{N-1}=\sqrt{\frac{1}{N-1}\sum\limits_i^N \left(w_i - \overline w\right)^2} = \sqrt{\frac{N}{N-1}}\sigma_N>\sigma_N$\\ Standardabweichung der Gruppe (Stichprobe). Diese Standardabweichung ist um einen "Sicherheitsfaktor" größer als die Standardabweichung der Einzelwerte, da wegen der begrenzten Anzahl der Messwerte $N$ die tatsächliche Streuung nicht ermittelt werden kann. Diese Standardabweichung wird kleiner, je mehr Werte in der Gruppe enthalten sind. Wenn $N$ sehr groß wird, unterscheiden sich $\sigma_N$ und $\sigma_{N-1}$ kaum noch, die Stichprobe geht in eine Grundgesamtheit über. Das $N-1$ kann auch so interpretiert werden, dass ein Freiheitsgrad bereits für die Bildung des Mittelwerts aufgebraucht ist.
-  * $\sigma_{N-2}=\sqrt{\frac{1}{N-2}\sum\limits_i^N \left(w_i - \overline w\right)^2}$\\ Analog, wenn beriets zwei Freiheitsgrade aufgebraucht sind, beispielsweise wenn die Streuung nicht in Bezug auf einen Mittelwert, sondern auf eine Gerade berechnet wird.+  * $\sigma_{N-2}=\sqrt{\frac{1}{N-2}\sum\limits_i^N \left(w_i - \overline w\right)^2}$\\ Analog, wenn beriets zwei Freiheitsgrade aufgebraucht sind, beispielsweise wenn die Streuung nicht in Bezug auf einen Mittelwert, sondern auf eine Gerade berechnet wird.\\ Beispiel: $\sigma_{N-1}\{1,2,3,4,5,6\}=1,871$, $\sigma_{N-1}\{1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,5,6\}=1,784$, EXCEL: STABW.S
  
 Die **Standardabweichung des Mittelwerts**, auch mittlerer quadratischer Fehler genannt, Die **Standardabweichung des Mittelwerts**, auch mittlerer quadratischer Fehler genannt,
statistik.txt · Last modified: 2019/02/23 16:34 by 127.0.0.1

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