Formules Excel Bedrijfsstatistiek
|
|
|
- Jacobus ten Hart
- 8 jaren geleden
- Aantal bezoeken:
Transcriptie
1 Formules Excel Bedrijfsstatistiek Hoofdstuk 2 Data en hun voorstelling AANTAL.ALS vb: AANTAL.ALS(A1 :B6,H1) Telt hoeveel keer (frequentie) de waarde die in H1 zit in A1:B6 voorkomt. Vooral bedoeld voor kwalitatieve variabelen. (p.14) SOM vb: SOM(A1:A6) Telt alle waarden op van A1:A6. (p.14) INTERVAL vb: INTERVAL(H1:H75,A1:A6) Telt aantal steekproefwaarnemingen (frequentie) in H1:H75 dat in het gekozen interval A1:A6 ligt. Met in A1:A6 de boven grenzen van de klassen en H1:H75 de plaats waar de ruwe data zich bevindt. Vooral bedoeld voor (continue) kwantitatieve variabelen, kan niet gebruikt worden voor kwalitatieve data. (p.19) Hoofdstuk 3 Beschrijvende kengetallen van steekproefgegevens Kengetallen van centrale ligging GEMIDDELDE vb: GEMIDDELDE(A1:A6) Berekent het gemiddelde. (p.32) MEDIAAN vb: MEDIAAN(A1:A6) Berekent de mediaan. (p.32) MODUS vb: MODUS(A1:A6) Berekent de modus. (p.32) Maatstaven van relatieve ligging PERCENTIEL vb: PERCENTIEL(A1:A6,q/100) De q de percentiel, met q=0,1,2,,99,100. (p.34) KWARTIEL vb : KWARTIEL(A1:A6,q) Het q de kwartiel, met q=1,2,3. (p.34) MAX vb : MAX(A1:A6)
2 Grootste steekproefwaarde. (p.34) MIN vb : MIN(A1:A6) Kleinste steekproefwaarde. (p.34) GROOTSTE vb: GROOTSTE(A1:A6,q) De q de grootste waarneming in de steekproef, met q=1,2,,n. (p.34) KLEINSTE vb: KLEINSTE(A1:A6,q) De q de kleinste waarneming in de steekproef, met q=1,2, n. (p.34) Maatstaven van spreiding VAR vb: VAR(A1:A6) Steekproefvariantie s². (p.39) STDEV vb: STDEV(A1:A6) Steefproefstandaarddeviatie s. (p.39) VARP vb: VARP(A1:A6) populatievariantie σ² (de data wordt verondersteld een volledige populatie te zijn, er wordt gedeeld door het aantal waarnemingen). (p.39) STDEVP vb: STDEVP(A1:A6) populatiestandaarddeviatie σ. (p.39) GEM.DEVIATIE vb: GEM.DEVIATIE(A1:A6) Gemiddelde absolutie afwijking (GAA) (p.39) VARIATIEBREEDTE = MAX (A1:A6) MIN(A1:A6) (p.39) INTERKWARTIELBREEDTE = KWARTIEL(A1:A6,3) KWARTIEL(A1:A6,1) (p.39) GEMIDDELDE GEKWADRATEERDE AFWIJKING = DEV.KWAD(A1:A6)/10 (p.39) VARIATIECOËFFICIËNT = STDEV(A1:A6)/GEMIDDELDE(A1:A6) (p.39)
3 Maatstaven van scheefheid SCHEEFHEID vb: SCHEEFHEID(A1:A6) Berekent een functie van de scheefheidscoëfficiënt m 3 /s³. (p.41) Transformatie en standaardisatie van gegevens NORMALISEREN Standaardiseert gegevens. (p.42) Covariantie en correlatie COVARIANTIE vb: COVARIANTIE(A1:A6,B1:B6) Berekent de populatiecovariantie tussen 2 variabelen (dus *1/N). Indien men covariantie van de steekproef wenst te berekenen, dan moet men de populatiecovariantie vermenigvuldigen met N/(N-1). (p.49) CORRELATIE vb: CORRELATIE(A1:A6,B1:B6) Berekent de correlatie tussen 2 variabelen Alternatief: PEARSON(A1:A6,B1:B6) (p.49) Hoofdstuk 4 Kansrekening ASELECT vb: ASELECT() Genereert een lukraak getal tussen 0 en 1. (p.67) HORIZ.ZOEKEN vb: HORIZ.ZOEKEN(A1,E1:J2,2) Hoofdstuk 7 Belangrijke discrete variabelen BINOMIALE.VERD - vb: BINOMIALE.VERD(5,20,0.25,0) Binomiale kansverdeling p x (x; n, π) voor bijvoorbeeld n=20, π =0,25 en x*=5. (p.117) - vb: BINOMIALE.VERD(5,20,0.25,1) Cumulatieve verdelingsfunctie px; n,π voor bijvoorbeeld n=20, π=0,25 en x*=5. (p.117) CRIT.BINOM vb: CRIT.BINOM(20,0.25,0.5) De kleinste waarde x* zodanig dat px; n,παvoor bijvoorbeeld n=20, π=0,25 en α=0,5. (p.117)
4 POISSON - vb: POISSON(x, λ, 0) Poisson kansverdeling px(x; λ). (p.125) - vb : POISSON(x, λ, 1) Poisson verdelingsfunctie FX(x)=P(Xx). (p.125) NEG.BINOM.VERD - vb: NEG.BINOM.VERD(x-1,1, π) Geometrische kansverdeling p X (x). (p.126) - vb: NEG.BINOM.VERD(x-r, r, π) Kansverdeling p X (x) voor een negatief binomiale verdeling of Pascal verdeling met r keer successen. (p.128) Hoofdstuk 8 Belangrijke continue kansvariabelen EXPON.VERD - vb: EXPON.VERD(x, λ, 0) Exponentiële dichtheid. (p.133) - vb: EXPON.VERD(x, λ, 1) Exponentiële verdelingsfunctie. (p.133) Hoofdstuk 9 De normale dichtheid NORM.VERD - vb: NORM.VERD(x, µ, σ, 0) Normale dichtheid f X (x). (p.147) - vb: NORM.VERD(x, µ, σ, 1) Normale verdelingsfunctie F X (x)=p(xx). (p.147) NORM.INV vb: NORM.INV(ASELECT(), µ, σ) Genereert een normaal verdeelde kansvariabele met verwachte waarde µ en standaarddeviatie σ. (p.147) STAND.NORM.VERD vb: STAND.NORM.VERD(z) Standaardnormale verdelingsfunctie F X (x)=p(xx). (p.147) STAND.NORM.INV vb: STAND.NORM.INV(ASELECT()) Genereert een standaardnormaal verdeelde kansvariabele. (p.147) Hoofdstuk 16 Betrouwbaarheidsinterval voor een populatiegemiddelde µ T.VERD - vb: T.VERD(x, v, 1) Geeft de kans rechts van x of P(T v > x). (p.223) - vb: T.VERD(x, v, 2)
5 Geeft 2*P(T v > x). (p.223) T.INV vb: T.INV(2α, v) Geeft t(α, v). (p.223) Hoofdstuk 18 Inferenties voor variantie en proportie CHI.KWADRAAT vb: CHI.KWADRAAT(x, k) Geeft de kans rechts van x of P(X χ²( α, k) = α met k = aantal vrijheidsgraden. (p.250) CHI.KWADRAAT.INV vb: CHI.KWADRAAT.INV(α,k) Geeft χ²( α, k). (p.250) Hoofdstuk 19 Vergelijken van twee populaties of processen T.TOETS - vb: T.TOETS(bereik 1, bereik 2, 1 of 2, 1 of 2 of 3) Berekent de p-waarde voor het verschil in onafhankelijke populatiegemiddelden waarbij de populatievarianties: ofwel niet gekend zijn, maar gelijk ondersteld worden (laatste argument = 2) ofwel niet gekend zijn en niet gelijk ondersteld worden (laatste argument=3). Wanneer de populatiegemiddelden gepaarde waarnemingen zijn (dus niet meer onafhankelijk), dan is het laatste argument = 1. Het voorlaatste argument verwijst naar eenzijdig testen (=1) of tweezijdig testen (=2). (p ) F.VERDELING vb: F.VERDELING( x, k, l) Geeft de kans α rechts van x in een F-dichtheid of P(F k,l F(α,k,l) met parameters k en l. (p.255) F.INVERSE vb: F.INVERSE(α,k,l) Geeft de waarde van de F-verdeelde kansvariabele F(α,k,l) met parameters k en l en kans α in de rechterstaart. (p.255) F.TOETS vb: F.TOETS(bereik 1, bereik2) Berekent voor een vergelijking (F-verdeeld) de p-waarde van varianties van een tweezijdige test. Bij toepassing van een eenzijdige test kan deze functie worden gebruikt mits het resultaat te delen door 2. (p.276) Hoofdstuk 20 Inferenties voor multinomiale processen CHI.TOETS vb: CHI.TOETS(A1:A4,B1:B4) Berekent de p-waarde p B = P[ > S B (x 1,x 2,..,x k )] voor A1:A4 waargenomen frequenties x 1,x 2,x 3,x 4 en B1:B4 verwachte frequenties E1,E2,E3,E4. (p.285)
Inleiding Applicatie Software - Statgraphics. Beschrijvende Statistiek
Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Beschrijvende Statistiek OPDRACHT OVER BESCHRIJVENDE STATISTIEK Beleggen Door een erfenis heeft een vriend van u onverwacht de beschikking over een klein kapitaaltje
Data analyse Inleiding statistiek
Data analyse Inleiding statistiek 1 Doel Beheersen van elementaire statistische technieken Toepassen van deze technieken op aardwetenschappelijke data 2 1 Leerstof Boek: : Introductory Statistics, door
Inleiding Applicatie Software - Statgraphics
Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Beschrijvende Statistiek /k 1/35 OPDRACHT OVER BESCHRIJVENDE STATISTIEK Beleggen Door een erfenis heeft een vriend van u onverwacht de beschikking over een
Statistiek I Samenvatting. Prof. dr. Carette
Statistiek I Samenvatting Prof. dr. Carette Opleiding: bachelor of science in de Handelswetenschappen Academiejaar 2016 2017 Inhoudsopgave Hoofdstuk 1: Statistiek, gegevens en statistisch denken... 3 De
Inhoudsopgave. Deel I Schatters en toetsen 1
Inhoudsopgave Deel I Schatters en toetsen 1 1 Hetschattenvanpopulatieparameters.................. 3 1.1 Inleiding:schatterversusschatting................. 3 1.2 Hetschattenvaneengemiddelde..................
Inhoud. 1 Inleiding tot de beschrijvende statistiek Maatstaven voor ligging en spreiding Kansrekening 99
Inhoud 1 Inleiding tot de beschrijvende statistiek 13 1.1 Een eerste verkenning 14 1.2 Frequentieverdelingen 22 1.3 Grafische voorstellingen 30 1.4 Diverse diagrammen 35 1.5 Stamdiagram, histogram en frequentiepolygoon
Examen Statistiek I Feedback
Examen Statistiek I Feedback Bij elke vraag is alternatief A correct. Bij de trekking van een persoon uit een populatie beschouwt men de gebeurtenissen A (met bril), B (hooggeschoold) en C (mannelijk).
Oefenvragen bij Statistics for Business and Economics van Newbold
Oefenvragen bij Statistics for Business and Economics van Newbold Hoofdstuk 1 1. Wat is het verschil tussen populatie en sample? De populatie is de complete set van items waar de onderzoeker in geïnteresseerd
Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen
Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen 5.1 Gemiddelde, variantie, standaardafwijking: De variantie is als het ware de gemiddelde gekwadrateerde afwijking van het gemiddelde. Hoe groter de variantie
4 Domein STATISTIEK - versie 1.2
USolv-IT - Boomstructuur DOMEIN STATISTIEK - versie 1.2 - c Copyrighted 42 4 Domein STATISTIEK - versie 1.2 (Op initiatief van USolv-IT werd deze boomstructuur mede in overleg met het Universitair Centrum
Statistiek 2 deel A 30 minuten over statistisch toetsen
Statistiek 2 deel A 30 minuten over statistisch toetsen R.J. Baars, MSc Kruytgebouw N710 r.j.baars@uu.nl februari 2014 Opbouw van statistiek Statistiek 1 (periode 2: vandaag) Dit college + zelfstudie +
Hoofdstuk 3 : Numerieke beschrijving van data. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent
Hoofdstuk 3 : Numerieke beschrijving van data Marnix Van Daele MarnixVanDaele@UGentbe Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Numerieke beschrijving van data p 1/31 Beschrijvende
werkcollege 6 - D&P9: Estimation Using a Single Sample
cursus 9 mei 2012 werkcollege 6 - D&P9: Estimation Using a Single Sample van frequentie naar dichtheid we bepalen frequenties van meetwaarden plot in histogram delen door totaal aantal meetwaarden > fracties
Kanstheorie, -rekenen en bekende verdelingen
Kanstheorie, -rekenen en bekende verdelingen 1 Rekenregels kansrekenen Kans van de zekere gebeurtenis: P () = P (U) = 1 Kans van de onmogelijke gebeurtenis: P (;) = 0 Complementregel: P (A c ) = 1 P (A)
. Dan geldt P(B) = a. 1 4. d. 3 8
Tentamen Statistische methoden 4052STAMEY juli 203, 9:00 2:00 Studienummers: Vult u alstublieft op het meerkeuzevragenformulier uw Delftse studienummer in (tbv automatische verwerking); en op het open
Les 1: Waarschijnlijkheidrekening
Les 1: Waarschijnlijkheidrekening A Men neemt een steekproef van 1000 appelen. Deze worden ingedeeld volgens gewicht en volgens symptomen van een bepaalde schimmel: geen, mild, gematigd of ernstig. Het
Schriftelijk examen statistiek, data-analyse en informatica. Maandag 29 mei 1995
Schriftelijk examen statistiek, data-analyse en informatica Maandag 29 mei 1995 Tweede jaar kandidaat arts + Tweede jaar kandidaat in de biomedische wetenschappen Naam: Voornaam: Vraa Kengetal g Blad 1
ECTS-fiche. 1. Identificatie
ECTS-fiche Opzet van de ECTS-fiche is om een uitgebreid overzicht te krijgen van de invulling en opbouw van de module. Er bestaat slechts één ECTS-fiche voor elke module. 1. Identificatie Opleiding Graduaat
Samenvatting Statistiek
Samenvatting Statistiek De hoofdstukken 1 t/m 3 gaan over kansrekening: het uitrekenen van kansen in een volledig gespecifeerd model, waarin de parameters bekend zijn en de kans op een gebeurtenis gevraagd
Kansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 7 Dinsdag 11 Oktober 1 / 33 2 Statistiek Vandaag: Populatie en steekproef Maten Standaardscores Normale verdeling Stochast en populatie Experimenten herhalen 2 / 33 3
Kwantitatieve methoden. Samenvatting met verwijzing naar Excel functies
Kwantitatieve methoden Samenvatting met verwijzing naar Excel functies I. Inleiding Statistiek is een gebied in de wiskunde dat zich bezighoudt met het samenvatten, beschrijven en analyseren van (grote
Deel I : beschrijvende statistiek
HOOFDSTUK 1 TYPISCHE FOUTEN BIJ STATISTIEK Foute gegevens Fouten in berekening kans Foute interpretatie resultaten Statistiek : de wetenschap van het leren uit data & van het meten, controleren en communiceren
CVO PANTA RHEI - Schoonmeersstraat 26 9000 GENT 09 335 22 22. Soorten stochastische variabelen (discrete versus continue)
identificatie opleiding Marketing modulenaam Statistiek code module A12 goedkeuring door aantal lestijden 80 studiepunten datum goedkeuring structuurschema / volgtijdelijkheid link: inhoud link leerplan:
Vertaling van enkele termen uit de kansrekening en statistiek alternative hypothesis alternatieve hypothese approximate methods benaderende methoden asymptotic variance asymptotische variantie asymptotically
Statistiek, gegevens en een kritische houding
Statistiek Hoofdstuk 1. Statistiek, gegevens en een kritische houding 1.1. Statistiek 1.2. De wetenschap statistiek de wetenschap van gegevens verzamelen evalueren (classificeren, samenvatten, organiseren,
Hoofdstuk 6 Twee populaties: parametrische toetsen
Hoofdstuk 6 Twee populaties: parametrische toetsen 6.1 De t-toets voor het verschil tussen twee gemiddelden: In veel onderzoekssituaties zijn we vooral in de verschillen tussen twee populaties geïnteresseerd.
Verklarende Statistiek: Toetsen. Zat ik nou in dat kritische gebied of niet?
Verklarende Statistiek: Toetsen Zat ik nou in dat kritische gebied of niet? Toetsen, Overzicht Nulhypothese - Alternatieve hypothese (voorbeeld: toets voor p = p o in binomiale steekproef) Betrouwbaarheid
+ ( 1 4 )2 σ 2 X σ2. 36 σ2 terwijl V ar[x] = 11. Aangezien V ar[x] het kleinst is, is dit rekenkundig gemiddelde de meest efficiënte schatter.
![+ ( 1 4 )2 σ 2 X σ2. 36 σ2 terwijl V ar[x] = 11. Aangezien V ar[x] het kleinst is, is dit rekenkundig gemiddelde de meest efficiënte schatter.](/thumbs/48/24456561.jpg "+ ( 1 4 )2 σ 2 X σ2. 36 σ2 terwijl V ar[x] = 11. Aangezien V ar[x] het kleinst is, is dit rekenkundig gemiddelde de meest efficiënte schatter.")
STATISTIEK OPLOSSINGEN OEFENZITTINGEN 5 en 6 c D. Keppens 2004 5 1 (a) Zij µ de verwachtingswaarde van X. We moeten aantonen dat E[M i ] = µ voor i = 1, 2, 3 om te kunnen spreken van zuivere schatters.
Data analyse Inleiding statistiek
Data analyse Inleiding statistiek 1 Terugblik - Inductieve statistiek Afleiden van eigenschappen van een populatie op basis van een beperkt aantal metingen (steekproef) Kennis gemaakt met kans & kansverdelingen»
DEEL 3 INDUCTIEVE STATISTIEK INLEIDING TOT DE INDUCTIEVE STATISTIEK 11.2 DE GROOTSTE AANNEMELIJKHEID - METHODE
DEEL 3 INDUCTIEVE STATISTIEK INHOUD H 10: INLEIDING TOT DE INDUCTIEVE STATISTIEK H 11: PUNTSCHATTING 11.1 ALGEMEEN 11.1.1 Definities 11.1.2 Eigenschappen 11.2 DE GROOTSTE AANNEMELIJKHEID - METHODE 11.3
Kansrekening en statistiek wi2105in deel 2 16 april 2010, uur
Kansrekening en statistiek wi205in deel 2 6 april 200, 4.00 6.00 uur Bij dit examen is het gebruik van een (evt. grafische) rekenmachine toegestaan. Tevens krijgt u een formuleblad uitgereikt na afloop
5.0 Voorkennis. Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram:
5.0 Voorkennis Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram: De lengte van de staven komt overeen met de hoeveelheid; De staven staan meestal los van
Statistiek. Beschrijvend statistiek
Statistiek Beschrijvend statistiek Verzameling van gegevens en beschrijvingen Populatie, steekproef Populatie = o de gehele groep ondervragen o parameter is een kerngetal Steekproef = o een onderdeel van
Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 3. Recap 2. Recap 1. Recap Centrale limietstelling T-verdeling Toetsen van hypotheses
Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 3 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Recap Centrale limietstelling
Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 2. Basisbegrippen. Theoretische kansverdelingen
Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 2 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Theoretische kansverdelingen
Introductie tot de statistiek
Introductie tot de statistiek Hogeschool Gent 04/05/2010 Inhoudsopgave 1 Basisbegrippen en beschrijvende statistiek 8 1.1 Onderzoek............................ 8 1.1.1 Data........................... 8
Medische Statistiek Kansrekening
Medische Statistiek Kansrekening Medisch statistiek- kansrekening Hoorcollege 1 Uitkomstenruimte vaststellen Ook wel S of E. Bij dobbelsteen: E= {1,2,3,4,5,6} Een eindige uitkomstenreeks Bij het gooien
Hoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies
Hoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies 7.1 Het gemiddelde van een populatie Standaarddeviatie van de populatie en de steekproef In het vorige deel is bij de significantietoets uitgegaan
Statistiek: Spreiding en dispersie 6/12/2013. dr. Brenda Casteleyn
Statistiek: Spreiding en dispersie 6/12/2013 dr. Brenda Casteleyn dr. Brenda Casteleyn www.keu6.be Page 2 1. Theorie Met spreiding willen we in één getal uitdrukken hoe verspreid de gegevens zijn: in hoeveel
Onderzoeksmethodiek LE: 2
Onderzoeksmethodiek LE: 2 3 Parameters en grootheden 3.1 Parameters Wat is een parameter? Een karakteristieke grootheid van een populatie Gem. gewicht van een 34-jarige man 3.2 Steekproefgrootheden Wat
Hoofdstuk 5: Steekproevendistributies
Hoofdstuk 5: Steekproevendistributies Inleiding Statistische gevolgtrekkingen worden gebruikt om conclusies over een populatie of proces te trekken op basis van data. Deze data wordt samengevat door middel
Tentamen Kansrekening en Statistiek (2WS04), woensdag 30 juni 2010, van 9.00 12.00 uur.
Technische Universiteit Eindhoven Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Kansrekening en Statistiek (WS4), woensdag 3 juni, van 9.. uur. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen van de
Inleidende begrippen over foutentheorie
Hoofdstuk 1 Inleidende begrippen over foutentheorie Doelstellingen 1. leren omgaan met fouten op een meting 2. kennis van statistische basisbegrippen 3. meetgegevens verwerken en interpreteren (in Excell)
Feedback proefexamen Statistiek I 2009 2010
Feedback proefexamen Statistiek I 2009 2010 Het correcte antwoord wordt aangeduid door een sterretje. 1 Een steekproef van 400 personen bestaat uit 270 mannen en 130 vrouwen. Een derde van de mannen is
Populatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst.
Statistiek I Werkcollege 1 Populatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst. Steekproef: Gedeelte van de populatie dat feitelijk wordt onderzocht om informatie te vergaren. Eenheden:
6.1 Beschouw de populatie die wordt beschreven door onderstaande kansverdeling.
Opgaven hoofdstuk 6 I Learning the Mechanics 6.1 Beschouw de populatie die wordt beschreven door onderstaande kansverdeling. De random variabele x wordt tweemaal waargenomen. Ga na dat, indien de waarnemingen
SPSS Introductiecursus. Sanne Hoeks Mattie Lenzen
SPSS Introductiecursus Sanne Hoeks Mattie Lenzen Statistiek, waarom? Doel van het onderzoek om nieuwe feiten van de werkelijkheid vast te stellen door middel van systematisch onderzoek en empirische verzamelen
Beschrijvend statistiek
1 Beschrijvend statistiek 1. In een school werd het intelligentiequotiënt gemeten van de leerlingen van het zesde jaar (zie tabel). De getallen werden afgerond tot op de eenheid. De berekeningen mogen
Kansrekening en statistiek WI2105IN deel I 4 november 2011, uur
Kansrekening en statistiek WI05IN deel I 4 november 0, 4.00 7.00 uur Bij dit examen is het gebruik van een (evt. grafische) rekenmachine toegestaan. Een formuleblad wordt uitgereikt. Meerkeuzevragen Toelichting:
Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA
Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA 12.1 Eenweg analyse van variantie Eenweg en tweeweg ANOVA Wanneer we verschillende populaties of behandelingen met elkaar vergelijken, dan zal er binnen de data altijd sprake
We illustreren deze werkwijze opnieuw a.h.v. de steekproef van de geboortegewichten
Hoofdstuk 8 Betrouwbaarheidsintervallen In het vorige hoofdstuk lieten we zien hoe het mogelijk is om over een ongekende karakteristiek van een populatie hypothesen te formuleren. Een andere manier van
Redactieraad statistiek, statistiek taxonomie en itemconstructie procedures
Redactieraad statistiek, statistiek taxonomie en itemconstructie procedures Bert Esmeijer, Dirk Tempelaar, Emile van Berkum, Adriaan Kalwij,Jan Renaud, & Maarten Boerlijst Deliverable 3.3 Inleiding Op
Examen Statistiek I Januari 2010 Feedback
Examen Statistiek I Januari 2010 Feedback Correcte alternatieven worden door een sterretje aangeduid. 1 Een steekproef van 400 personen bestaat uit 270 mannen en 130 vrouwen. Twee derden van de mannen
HOOFDSTUK VI NIET-PARAMETRISCHE (VERDELINGSVRIJE) STATISTIEK
HOOFDSTUK VI NIET-PARAMETRISCHE (VERDELINGSVRIJE) STATISTIEK 1 1. INLEIDING Parametrische statistiek: Normale Verdeling Niet-parametrische statistiek: Verdelingsvrij Keuze tussen de twee benaderingen I.
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Kansrekening (2WS2), Vrijdag 24 januari 24, om 9:-2:. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen van de opgaven
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Kansrekening en Statistiek (2S27), dinsdag 14 juni 25, 9. - 12. uur. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamenopgaven Statistiek (2DD71) op xx-xx-xxxx, xx.00-xx.00 uur.
VOORAF: Hieronder staat een aantal opgaven over de stof. Veel meer dan op het tentamen zelf gevraagd zullen worden. Op het tentamen zullen in totaal 20 onderdelen gevraagd worden. TECHNISCHE UNIVERSITEIT
Toegepaste Statistiek, Week 3 1
Toegepaste Statistiek, Week 3 1 In Week 2 hebben we toetsingstheorie besproken mbt een kwantitatieve (ordinale) variabele G, en met name over zijn populatiegemiddelde E(G). Er waren twee gevallen: Er is
HOOFDSTUK IV TOETSEN VAN STATISTISCHE HYPOTHESEN
HOOFDSTUK IV TOETSEN VAN STATISTISCHE HYPOTHESEN 4.1 PARAMETERTOESTEN 1 A. Toetsen van het gemiddelde Beschouw een steekproef X 1, X,, X n van n onafhankelijke N(µ, σ) verdeelde kansveranderlijken Men
College 4 Inspecteren van Data: Verdelingen
College Inspecteren van Data: Verdelingen Inleiding M&T 01 013 Hemmo Smit Overzicht van deze cursus 1. Grondprincipes van de wetenschap. Observeren en meten 3. Interne consistentie; Beschrijvend onderzoek.
Toegepaste Statistiek, Week 6 1
Toegepaste Statistiek, Week 6 1 Eén ordinale en één nominale variabele Nominale variabele met TWEE categorieën, 1 en 2 Ordinale variabele normaal verdeeld binnen iedere categorie? Variantie in beide categorieën
HOOFDSTUK 7: STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN VOOR DISTRIBUTIES
HOOFDSTUK 7: STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN VOOR DISTRIBUTIES 7.1 Het gemiddelde van een populatie Standaarddeviatie van de populatie en de steekproef In het vorige deel is bij de significantietoets uitgegaan
Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek. Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015
Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015 Centrale tendentie Centrale tendentie wordt meestal afgemeten aan twee maten: Mediaan: de middelste waarneming, 50%
Statistiek: Vorm van de verdeling 1/4/2014. dr. Brenda Casteleyn
Statistiek: Vorm van de verdeling /4/204 . Theorie Enkel de theorie die nodig is voor de oefeningen is hierin opgenomen. Scheefheid of asymmetrie Indien de meetwaarden links van de mediaan meer spreiding
4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1]
![4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1]](/thumbs/62/48052723.jpg "4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1]")
4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1] Relatief frequentiepolygoon van de lengte van mannen in 1968 1 4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1] In dit plaatje is een frequentiepolygoon getekend.
Hoofdstuk 10: Regressie
Hoofdstuk 10: Regressie Inleiding In dit deel zal uitgelegd worden hoe we statistische berekeningen kunnen maken als sprake is van één kwantitatieve responsvariabele en één kwantitatieve verklarende variabele.
Levende Statistiek. Een module voor Wiskunde D VWO. Jacob van Eeghen en Liesbeth de Wreede
Levende Statistiek Een module voor Wiskunde D VWO Jacob van Eeghen en Liesbeth de Wreede Jacob van Eeghen en Liesbeth de Wreede, Leiden 2010 ctwo, Utrecht 2010 Dit lesmateriaal kan gebruikt worden voor
DH19 Bedrijfsstatistiek MC, 2e Bach Hir, Juni 2009
Naam:... Voornaam:... DH19 Bedrijfsstatistiek MC, 2e Bach Hir, Juni 2009 Slechts één van de vier alternatieven is juist. Kruis het bolletje aan vóór het juiste antwoord. Indien je een meerkeuzevraag verkeerd
5.0 Voorkennis. Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram:
5.0 Voorkennis Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram: De lengte van de staven komt overeen met de hoeveelheid; De staven staan meestal los van
Hoeveel condities zijn er (ga er vanuit dat het design fully crossed is)?
Vraag 1. Welk design bevat geen random assignment: a) Een design gebaseerd op matching b) Een design gebaseerd op blocking c) Een factorial design d) Elk van de hierboven genoemde designs Vraag 2. In een
Kansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 14 Donderdag 28 Oktober 1 / 37 2 Statistiek Indeling: Hypothese toetsen Schatten 2 / 37 Vragen 61 Amerikanen werd gevraagd hoeveel % van de tijd zij liegen. Het gevonden
Cursus Statistiek Hoofdstuk 4. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 4: Verwachtingen. Definitie (Verwachting van discrete stochast) Voorbeeld (1)
Cursus Statistiek Hoofdstuk 4 Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 4: Verwachtingen Cursusjaar 29 Peter de Waal Departement Informatica Inhoud Verwachtingen Variantie Momenten en Momentengenererende functie
Normale Verdeling Inleiding
Normale Verdeling Inleiding Wisnet-hbo update maart 2010 1 De Normale verdeling De Normale Verdeling beschrijft het gedrag van een continue kansvariabele x. Om kansen te berekenen, moet de dichtheidsfunctie
Samenvattingen 5HAVO Wiskunde A.
Samenvattingen 5HAVO Wiskunde A. Boek 1 H7, Boek 2 H7&8 Martin@CH.TUdelft.NL Boek 2: H7. Verbanden (Recht) Evenredig Verband ( 1) Omgekeerd Evenredig Verband ( 1) Hyperbolisch Verband ( 2) Machtsverband
7.1 Toets voor het gemiddelde van een normale verdeling
Hoofdstuk 7 Toetsen van hypothesen Toetsen van hypothesen is, o.a. in de medische en chemische wereld, een veel gebruikte statistische techniek. Het wordt vaak gebruikt om een gevestigde norm eventueel
Les 1: Waarschijnlijkheidrekening
Les 1: Waarschijnlijkheidrekening A Men neemt een steekproef van 1000 appelen. Deze worden ingedeeld volgens gewicht en volgens symptomen van een bepaalde schimmel: geen, mild, gematigd of ernstig. Het
Toetsende Statistiek, Week 2. Van Steekproef naar Populatie: De Steekproevenverdeling
Toetsende Statistiek, Week 2. Van Steekproef naar Populatie: De Steekproevenverdeling Moore, McCabe & Craig: 3.3 Toward Statistical Inference From Probability to Inference 5.1 Sampling Distributions for
Havo A deel 1 H2 Statistiek - Samenvatting
Havo A deel 1 H2 Statistiek - Samenvatting Begrip 1. Staafdiagram Schetsje: zo ziet het er uit 2. Lijndiagram = polygoon 3. Cirkeldiagram = sectordidagram 4. Beeldiagram = pictogram 5. Stapeldiagram 6.
Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen
Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen 8.1 Non-parametrische toetsen: deze toetsen zijn toetsen waarbij de aannamen van normaliteit en intervalniveau niet nodig zijn. De aannamen zijn
c Voorbeeldvragen, Methoden & Technieken, Universiteit Leiden TS: versie 1 1 van 6
c Voorbeeldvragen, Methoden & Technieken, Universiteit Leiden TS: versie 1 1 van 6 1. Iemand kiest geblinddoekt 4 paaseitjes uit een mand met oneindig veel paaseitjes. De helft is melkchocolade, de andere
Statistiek voor A.I.
Statistiek voor A.I. College 13 Donderdag 25 Oktober 1 / 28 2 Deductieve statistiek Orthodoxe statistiek 2 / 28 3 / 28 Jullie - onderzoek Tobias, Lody, Swen en Sander Links: Aantal broers/zussen van het
Uitgebreide inhoudsopgave: Werken met ken- en stuurgetallen DEEL I WAT ZIJN KEN- EN STUURGETALLEN?
DEEL I WAT ZIJN KEN- EN STUURGETALLEN? 1. Inleiding...3 2. Waarom is kwantificering noodzakelijk?...6 3. Ken- en stuurgetallen als instrument van personeelsmanagers...7 4. Enkele begripsomschrijvingen...10
8.1 Centrum- en spreidingsmaten [1]
![8.1 Centrum- en spreidingsmaten [1]](/thumbs/39/19316324.jpg "8.1 Centrum- en spreidingsmaten [1]")
8.1 Centrum- en spreidingsmaten [1] Gegeven zijn de volgende 10 waarnemingsgetallen: 1, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 8, 8, 9 Het gemiddelde is: De mediaan is het middelste waarnemingsgetal als de getallen naar grootte
c. 1 (3/5) 2 d. 2 5 en P(AB) > P(DE) c. P(AB) = 1 en P(AB) = P(DE) b. P(AB) = 1 5 en P(AB) = P(DE) d. P(AB) = 1 en P(AB) = P(DE) f.
Tentamen Statistische methoden 4052STAMEY 12 juli 2012, 9:00 12:00 Studienummers: Vult u alstublieft op het meerkeuzevragenformulier uw Delftse studienummer in; en op het open vragen formulier graag beide,
Hoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen
Hoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen 3.1 Schatten: Er moet een verbinding worden gelegd tussen de steekproefgrootheden en populatieparameters, willen we op basis van de een iets kunnen zeggen over de ander.
Elementaire Statistiek
Elementaire Statistiek Elementaire Statistiek J. van Soest VSSD VSSD Zevende druk 1992, 1994, 1997 Eerste druk 1972 Uitegegeven door: VSSD Leeghwaterstraat 42 2628 CA Delft, The Netherlands tel. +31 15
toetsende statistiek deze week: wat hebben we al geleerd? Frank Busing, Universiteit Leiden
toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week 2: de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week 4: het toetsen van gemiddelden: de t-toets Moore, McCabe, and Craig.
KANSREKENEN EN VERDELINGEN REEKS 1
KANSREKENEN EN VERDELINGEN REEKS 1 Moeilijkere oefeningen zijn aangegeven met een gevarendriehoek Niet elke regel met R-code zal je kunnen/moeten gebruiken Versie 18/07/2019 1. Verdelingsfunctie Het aantal
Kansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 11 Dinsdag 25 Oktober 1 / 27 2 Statistiek Vandaag: Hypothese toetsen Schatten 2 / 27 Schatten 3 / 27 Vragen: liegen 61 Amerikanen werd gevraagd hoeveel % van de tijd
Tentamen Mathematische Statistiek (2WS05), dinsdag 3 november 2009, van uur.
Technische Universiteit Eindhoven Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Mathematische Statistiek (2WS05), dinsdag 3 november 2009, van 4.00 7.00 uur. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen
Kruis per vraag slechts één vakje aan op het antwoordformulier.
Toets Stroom 1.2 Methoden en Statistiek tul, MLW 7 april 2006 Deze toets bestaat uit 25 vierkeuzevragen. Kruis per vraag slechts één vakje aan op het antwoordformulier. Vraag goed beantwoord dan punt voor
EXAMEN : Basisbegrippen statistiek. Examen 16 januari 2015
EXAMEN : Basisbegrippen statistiek Examen 16 januari 2015 Oplossingen 1 Vraag 1 a) Leg in max. 3 lijnen uit wat een dichtheidsfunctie is en illustreer met 3 duidelijk verschillende voorbeelden. Een (kans)
Toetsen van hypothesen
Les 4 Toetsen van hypothesen We hebben tot nu toe enigszins algemeen naar grootheden van populaties gekeken en bediscussieerd hoe we deze grootheden uit steekproeven kunnen schatten. Vaak hebben we echter
Q-Q plots, goodness-of-fit toetsen, machtstransformaties
II.1 Q-Q plots, goodness-of-fit toetsen, machtstransformaties 2.1 Inleiding In de kansrekening en statistiek zijn enkele standaard-kansmodellen die vaak gehanteerd worden om een kansexperiment te beschrijven.
bijspijkercursus wiskunde voor psychologiestudenten bijeenkomst 6 statistiek/gegevensverwerking los materiaal, niet uit boek [PW]
![bijspijkercursus wiskunde voor psychologiestudenten bijeenkomst 6 statistiek/gegevensverwerking los materiaal, niet uit boek [PW]](/thumbs/59/42794830.jpg "bijspijkercursus wiskunde voor psychologiestudenten bijeenkomst 6 statistiek/gegevensverwerking los materiaal, niet uit boek [PW]")
bijspijkercursus wiskunde voor psychologiestudenten bijeenkomst statistiek/gegevensverwerking los materiaal, niet uit boek [PW] procenten percentage: bv: van de 0 kinderen hadden er 7: hoeveel procent
WISKUNDE 5 PERIODEN. DATUM : 5 juni 2008 ( s morgens) Niet-programmeerbare, niet-grafische rekenmachine
EUROPEES BACCALAUREAAT 2008 WISKUNDE 5 PERIODEN DATUM : 5 juni 2008 ( s morgens) DUUR VAN HET EXAMEN : 4 uur (240 minuten) TOEGESTANE HULPMIDDELEN Formuleboekje voor de Europese scholen Niet-programmeerbare,
Vraag 1. Welk design bevat geen random assignment:
Vraag 1. Welk design bevat geen random assignment: a) Een design gebaseerd op matching b) Een design gebaseerd op blocking c) Een factorial design d) Elk van de hierboven genoemde designs ch14 p.375 Vraag
Voorbeeld 1: kansverdeling discrete stochast discrete kansverdeling
12.0 Voorkennis Voorbeeld 1: Yvette pakt vier knikkers uit een vaas waar er 20 inzitten. 9 van de knikkers zijn rood en 11 van de knikkers zijn blauw. X = het aantal rode knikkers dat Yvette pakt. Er zijn
Verwachtingswaarde, Variantie en Standaarddeviatie
Verwachtingswaarde, Variantie en Standaarddeviatie Wisnet-hbo Verwachtingswaarde update maart 200 De verwachtingswaarde van een kansvariabele is een soort gemiddelde waarde. Deze wordt aangeduid met E(k)
Statistiek. Beschrijvende Statistiek Hoofdstuk 1 1.1, 1.2, 1.5, 1.6 lezen 1.3, 1.4 Les 1 Hoofdstuk 2 2.1, 2.3, 2.5 Les 2
INHOUDSOPGAVE Leswijzer...3 Beschrijvende Statistiek...3 Kansberekening...3 Inductieve statistiek, inferentiele statistiek...3 Hoofdstuk...3. Drie deelgebieden...3. Frequentieverdeling....3. Frequentieverdeling....4.5