lehrkraefte:ks:ffstat17:start

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lehrkraefte:ks:ffstat17:start [2018/06/15 13:12]
Simon Knaus 		lehrkraefte:ks:ffstat17:start [2021/03/25 23:03] (current)
Simon Knaus
Line 9: Line 9:
 Ziele der Lektion: Ziele der Lektion:
   * Einführung Freifach   * Einführung Freifach
-  * Unterlagen kennenlernen+  * Unterlagen erstellen: Eigenes Dossier anlegen
   * Geräte und Tools kennenlernen   * Geräte und Tools kennenlernen
   * Erste Berechnungen anstellen   * Erste Berechnungen anstellen
-==== Lektion 02/03 ====+ 
 +=== Auftrag === 
 +  * Einführungsvideo schauen. 
 +  * Mittlerer Verkaufspreis (Durchschnitt) aller Autos berechnen 
 +  * Mittlerer Verkaufspreis aller weissen Autos berechnen 
 +  * Anzahl grüne Autos berechnen 
 +  * Welches Modell ist am teuersten? 
 +  * Welche Farbe oder Energieeffizienz ist am günstigsten? Ist das für alle Modelle und Farben oder Energieeffizienz identisch? 
 +==== Lektion 02/03a ====
 Ziele der Lektion Ziele der Lektion
   * {{lehrkraefte:ks:ffstat17:dossier_v0.1.pdf|Unterlagen}} durcharbeiten.   * {{lehrkraefte:ks:ffstat17:dossier_v0.1.pdf|Unterlagen}} durcharbeiten.
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 Geogebra kann mit Hilfe von Ansicht -> Tabelle -> Daten eingeben -> Analyse einer Variable -> Boxplot Boxplot-Grafiken erstellen. In Excel ist es auch möglich, allerdings etwas mühsamer. Geogebra kann mit Hilfe von Ansicht -> Tabelle -> Daten eingeben -> Analyse einer Variable -> Boxplot Boxplot-Grafiken erstellen. In Excel ist es auch möglich, allerdings etwas mühsamer.
 === Boxplot der Preise nach Modell === === Boxplot der Preise nach Modell ===
-{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:box_preis_model.png?direct&600 |}} +{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:box_preis_model.png?direct |}} 
-{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:histograms.png?direct&600 |}}+{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:histograms.png?direct |}}
 === Interpretation Boxplot === === Interpretation Boxplot ===
-{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:enereff.png?direct&600 |}}+{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:enereff.png?direct |}}
  
  
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 Zeichnet man nun die Punkte $(\text{Kumulierte relative Anzahl},\text{Kumulierte relative Einkommenssumme})=(x,y)$ und verindet diese, erhält man die **Lorenzkurve**: Zeichnet man nun die Punkte $(\text{Kumulierte relative Anzahl},\text{Kumulierte relative Einkommenssumme})=(x,y)$ und verindet diese, erhält man die **Lorenzkurve**:
-{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:l06_lorenzkurve.png?direct&400 |}}+{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:l06_lorenzkurve.png?direct |}}
 Würden alle gleich viel verdienen, lägen die Punkte auf der Winkelhalbierenden. Würden alle gleich viel verdienen, lägen die Punkte auf der Winkelhalbierenden.
  
 Als Mass der Ungleichverteilung verwendet nun die Fläche, welche die Lorenzkurve mit der Winkelhalbierenden einschliesst. Diese Fläche nennt man auch **Gini--Koeffizient** Als Mass der Ungleichverteilung verwendet nun die Fläche, welche die Lorenzkurve mit der Winkelhalbierenden einschliesst. Diese Fläche nennt man auch **Gini--Koeffizient**
  
-{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:theorem_lorenzkurve_13.12._pm-600x490_1_.jpg?direct&400 |Gini-Koeffizient. Quelle: https://www.fuw.ch/wp-content/uploads/2015/01/}}+{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:theorem_lorenzkurve_13.12._pm-600x490_1_.jpg?direct |Gini-Koeffizient. Quelle: https://www.fuw.ch/wp-content/uploads/2015/01/}}
  
 Als Beispiel für die Lorenzkurve wiederum die 5 BMW Modelle und ihre Preise. Achtung: Es handelt sich dabei nicht um ein Einkommen! Als Beispiel für die Lorenzkurve wiederum die 5 BMW Modelle und ihre Preise. Achtung: Es handelt sich dabei nicht um ein Einkommen!
-{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:lorenz_bmw.png?direct&400 |}}+{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:lorenz_bmw.png?direct |}}
  
 Die Lorenzkurve macht im Allgemeinen nur Sinn für Merkmale, mit positiven Werten (Preis, Einkommen, etc.) Die Lorenzkurve macht im Allgemeinen nur Sinn für Merkmale, mit positiven Werten (Preis, Einkommen, etc.)
Line 413: Line 421:
 === Lösungen === === Lösungen ===
  
-{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:regbmw01.png?direct&400 |}}+{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:regbmw01.png?direct |}}
  
-{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:regbmw02.png?direct&400 |}}+{{ :lehrkraefte:ks:ffstat17:regbmw02.png?direct |}}
 Berechnet man für die normalen Preise (nicht $\log$) die Regressiongerade, erhält man: Berechnet man für die normalen Preise (nicht $\log$) die Regressiongerade, erhält man:
   * x1:  $y = -0.3029\cdot x+47132$    * x1:  $y = -0.3029\cdot x+47132$ 
Line 604: Line 612:
   * Jede/r kann einen $t$-Test rechnen   * Jede/r kann einen $t$-Test rechnen
   * Jede/r hat für sich ein Mini-Projekt gewählt, welches er/sie über die nächsten beiden Male bearbeitet.   * Jede/r hat für sich ein Mini-Projekt gewählt, welches er/sie über die nächsten beiden Male bearbeitet.
 +
  
 === Auträge === === Auträge ===
 +  * [[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSev6QfriaoW5ng4L6LCrRtMQdnH9dI9gnmlqYAAwnFk0dhczw/viewform?usp=sf_link|Feedbackbogen]] ausfüllen 
   * Theorie unten durcharbeiten   * Theorie unten durcharbeiten
-  * IQ-Daten+  * {{lehrkraefte:ks:ffstat17:daten_ttest.xlsx|IQ-Daten}}
     * Erstelle ein Histogramm für die vier Fälle     * Erstelle ein Histogramm für die vier Fälle
     * Berechne jeweils den Mittelwert und die Varianz für die vier Fälle     * Berechne jeweils den Mittelwert und die Varianz für die vier Fälle
Line 613: Line 623:
   * Unterscheidet sich der Preis von schwarz-metallisierten (schwarz mt) und weissen X5er BMWs signifikant?   * Unterscheidet sich der Preis von schwarz-metallisierten (schwarz mt) und weissen X5er BMWs signifikant?
   * Projekt auswählen / kreieren   * Projekt auswählen / kreieren
 +=== Mögliche Projektfragen === 
 +  * Welche Farbe hat den höchsten Wiederverkaufswert? 
 +  * Bei welchem Modell ist der Zusammenhang zwischen gefahrenen Kilometern und Preis am stärksten? 
 +  * Welches ist die beliebeste Farbe? Ist die Modellabhängig? 
 +  * Kann von Hubraum auf die Energieeffizient geschlossen werden? 
 +  * Haben geschaltete Autos einen tieferen/höheren Verbrauch als Automatik Autos? Bei allen Modellen? 
 +  * Bestimme ein einfaches Modell um den Preis eines beliebigen Occassionsauto zu bestimmen.
  
 === Theorie === === Theorie ===
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 Bei der <<tea tasting lady>> war die Fragestellung, ob sie in Tat und Wahrheit bennenen konnte, ob denn nun die Milch vor dem Tee in der Tasse war oder umgekehrt. Statistisch hat sich das wie folgt formulieren lassen Bei der <<tea tasting lady>> war die Fragestellung, ob sie in Tat und Wahrheit bennenen konnte, ob denn nun die Milch vor dem Tee in der Tasse war oder umgekehrt. Statistisch hat sich das wie folgt formulieren lassen
   * $H_0$: $p=0.5$ (heisst: die Lady kann es nicht, ihr Erfolg ist zufällig)   * $H_0$: $p=0.5$ (heisst: die Lady kann es nicht, ihr Erfolg ist zufällig)
  • lehrkraefte/ks/ffstat17/start.1529061139.txt.gz
  • Last modified: 2018/06/15 13:12
  • by Simon Knaus