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--- lehrkraefte:ks:ffstat2223 [2023/06/21 20:52]
Simon Knaus
+++ lehrkraefte:ks:ffstat2223 [2024/03/08 13:21]
Simon Knaus [Lektion 04]
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+==== Lektion 13 ====
+=== Ziele ===
+  * Fragebogen ist ausgewertet
+=== Aufträge ===
+  * Jede:r wählt sich eine Frage resp. Fragestellung, wertet diese aus und stellt sie den anderen vor.
+   * Erste Runde: Welche Fragen interessieren?
+   * Zweite Runde: Wie kann ich diese beantworten?]
+   * Bitte eure Analysen [[https://bldsg-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/simon_knaus_ksbg_ch/Eu_V3twDFDpOkiXhUsTYhGYBN5cm2JDP0njLNYF18cJ8qQ|hier hochladen]] und die anderen ebenfalls [[https://bldsg-my.sharepoint.com/:f:/r/personal/simon_knaus_ksbg_ch/Documents/streammovies/ffstat/analysen?csf=1&web=1&e=yOgJKt|dort]] anschauen.
+Orientiert euch für die Aufträge auch am [[lehrkraefte:ks:ffstat2223#begriffe|Glossar]] unten.
 ==== Lektion 12 ====
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   * Jede/r kann die Begriffe <<Modellwelt>> (Wahrscheinlichkeit, theoretisch) und <<Beobachtete Welt>> (Statistik, beobachtet) einordnen und umgangssprachlich erklären
   * Jede/r kann den Begriff <<Binomialverteilung>> umgangssprachlich erklären und die theoretische Wahrscheinlichkeit berechnen, dass ein gewisses Phänomen eine bestimmte Anzahl mal auftritt
-  * Optional: Jede/r kann den Begriff <<Normalverteilung>> (siehe oben) umgangssprachlich erklären
+  * Fragen zum Freifach: https://forms.office.com/e/AG8wmRmfqh
 === Autrag ===
-  * Den Fragebogen einmal als Proband ausfüllen: [[https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=vUGvXYwzEUOxsOEpmInDS12XSwf-80xHjgGMQjpEmz9UQVU1TURWMFpIUVlINzFHT0cyNVU3NEFCViQlQCNjPTEu|Link]] zur Probandensicht
+  * Den Fragebogen einmal als Proband ausfüllen: [[https://forms.office.com/e/QwyGXe2SqW|Link]] zur Probandensicht
-  * Ggf. den Fragenbogen anpassen. [[https://forms.office.com/Pages/ShareFormPage.aspx?id=vUGvXYwzEUOxsOEpmInDS12XSwf-80xHjgGMQjpEmz9UQVU1TURWMFpIUVlINzFHT0cyNVU3NEFCViQlQCNjPTEu&sharetoken=QpyAKCywk8Zxv7tPgGki|Link zum Duplizieren]] des Fragenbogens.
+  * Ggf. den Fragenbogen anpassen. [[https://forms.office.com/Pages/DesignPageV2.aspx?subpage=design&FormId=vUGvXYwzEUOxsOEpmInDS12XSwf-80xHjgGMQjpEmz9UQlpKUTRRMFVYQUxCWEg3RlVXQlYxWkZPSiQlQCNjPTEu&Token=2f7a48a96d444f249203b49b80320843|Link zum Editieren]] des Fragenbogens.
   * Dem Lehrer zuhören und anschliessend die Wandtafel fotografieren.
   * Experimente (Statistik) versus Theorie (Wahrscheinlichkeit)
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     * Berechne mit Excel die theoretischen Wahrscheinlichkeiten für eine Binomialverteilung (drei Münzen, $0$, $1$, $2$, $3$ mal Zahl) und vergleiche diese Werte mit dem Histogramm aus der vorigen Aufgabe
     * Jemand hat 100 mal eine Münze geworfen. Wie gross ist die theoretische Wahrscheinlichkeit, dass man genau 67 mal Kopf beobachtet? Nimm an, dass die Münze ausgeglichen ist.
-    * Schau dir das  das [[https://www.youtube.com/watch?v=lgs7d5saFFc| Video]] zur <<Tea Tasting Lady>> an. Überlege dir, welche <<Fehlentscheide>> enstehen können.
+    * Schau dir  das [[https://www.youtube.com/watch?v=lgs7d5saFFc| Video]] zur <<Tea Tasting Lady>> an. Überlege dir, welche <<Fehlentscheide>> enstehen können.
  <hidden Histogramm> Die Zufallsvariable $X$ <<Anzahl Zahl>> kann die Werte $0$, $1$, $2$ und $3$ annehmen. Es geht jetz also darum (siehe Blätter), die relative Häufigkeit $h(x)=\frac{n_x}{n}$ zu berechnen und die Werte aufzuzeichnen
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   * Kapitel 7 insb. Kapitel 7.1
 <hidden R-Code>
-<file code>
+<code code>
-#Daten sind aus Excel in die Zwischenablage kopiert.
+# cardata <- read.table(readClipboard(),header = T,sep=';')
-bmw <- read.table(file("clipboard"),sep="\t",header = T)
+head(cardata)
-library(ggplot2)
+unique(cardata$model)
-library(plyr)
+x5 <- cardata$model == "x5"
-ggplot(bmw,aes(x=preis))+geom_histogram()+facet_wrap(~model)+xlab("Preis")+ylab("Anzahl")
+x5  #ein Vektor mit TRUE and FALSE
-names(bmw)
+x5preise <- cardata$preis[x5]
-ddply(bmw,.(model),summarise,median(preis))
+mean(x5preise)
-ddply(bmw,.(model),summarise,mean(preis))
+median(x5preise)
-ddply(bmw,.(model),summarise,sd(preis))
+sd(x5preise)
-ddply(bmw,.(model,zylinder),summarise,mean(preis))
+quantile(x5preise, 0.25) #25% Quantil
-#oder
+quantile(x5preise, c(0.25, 0.75)) #25% Quantil und 75% Quantil
-tapply(bmw$preis,bmw$model,median)
-tapply(bmw$preis,bmw$model,mean)
+library(plyr)  # Zusatzpaket 'plyr' laden (vorgänig mit install.packages('plyr') installieren)
-tapply(bmw$preis,bmw$model,sd)
+head(cardata)  # Erste Zeilen anzeigen
-tapply(bmw$preis,bmw$model,var)
+`?`(ddply  # Hilfe zu ddply
-tapply((bmw$preis,bmw$model,quantile,probs=0.25)
+)
-tapply((bmw$preis,bmw$model,quantile,probs=0.75)
+ddply(cardata, .(model), summarise, preis = mean(preis))  # Mittelwert des Preises nach Modell anzeigen
-tapply((bmw$preis,bmw$model,quantile,probs=0.75)-tapply((bmw$preis,bmw$model,quantile,probs=0.25)
+ddply(cardata, .(model), summarise, preis = median(preis))  # Median des Preises nach Modell anzeigen
-#gibt das gleiche wie
+ddply(cardata, .(model, zylinder), summarise, preis = mean(preis))  # Mittelwert des Preises nach Modell und Anzahl Zylinder anzeigen
-tapply(bmw$preis,bmw$model,IQR)
+</code>
-mean(bmw$preis[bmw$model=="x1"])
-</file>
 </hidden>
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 [[https://web.microsoftstream.com/video/f3892b11-1d93-48d7-b59a-e9e8b0a890ee|Einführung Pivot]]
 <code R  ddplystattpivot.R>
-library(plyr) #Zusatzpaket 'plyr' laden (vorgänig mit install.packages("plyr") installieren)
+setwd("Pfad zum Arbeitsverzeichnis angeben")
-head(cardata) #Erste Zeilen anzeigen
+cardata <- read.csv2("bmw_data.csv")
-?ddply #Hilfe zu ddply
-ddply(cardata,.(model),summarise,preis=mean(preis)) #Mittelwert des Preises nach Modell anzeigen
+# install.packages("plyr") # installiert Paket
-ddply(cardata,.(model),summarise,preis=median(preis)) #Median des Preises nach Modell anzeigen
-ddply(cardata,.(model,zylinder),summarise,preis=mean(preis)) #Mittelwert des Preises nach Modell und Anzahl Zylinder anzeigen
+library(plyr)
+# Daten laden
+cardata <- read.csv2("bmw_data.csv")
+library(plyr) # Zusatzpaket 'plyr' laden (vorgänig mit install.packages("plyr") installieren)
+head(cardata) # Erste Zeilen anzeigen
+?ddply # Hilfe zu ddply
+ddply(cardata, .(model), summarise, preis = mean(preis)) # Mittelwert des Preises nach Modell anzeigen
+ddply(cardata, .(model), summarise, preis = median(preis)) # Median des Preises nach Modell anzeigen
+ddply(cardata, .(model, zylinder), summarise, preis = mean(preis)) # Mittelwert des Preises nach Modell und Anzahl Zylinder anzeigen
 </code>
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 |Standardisieren | Zentrierung und Streckung eines Merkmals zu $Z=\frac{X-\mu}{\sigma}$. Es ist dann $\mu_Z=0$ und $\sigma_Z=1$||''scale(...)''|
 |Z-Score | Siehe Standardisieren|||
-<!--
 |Signifikanz | Prozentzahl welche den Fehler erster Art (eines Tests) beschränkt. | | |
 |Test| Eine statistische Entscheidungsregel, welche überprüft, ob ein Resultat zufällig ist oder nicht. | | |
@@ Line 735: / Line 755: @@
 |Alternativhypothese| Eine Hypothese, die zutrifft, wenn die Nullhypothese nicht zutrifft.| | |
 |$p$-Wert | Auch Überschreitungswahrscheinlichkeit oder Signifikanzwert. Wahrscheinlichkeit mit derer ein Fehler erster Art begangen wird.| | |
--->
 </sortable>