lehrkraefte:ks:ffstat2223

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revision Previous revision
Next revision 		Previous revision
lehrkraefte:ks:ffstat2223 [2023/06/22 12:30]
Simon Knaus 		lehrkraefte:ks:ffstat2223 [2024/03/22 15:28] (current)
Simon Knaus
Line 1: Line 1:
 +==== 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 ==== ==== Lektion 12 ====
  
Line 6: Line 20:
   * Jede/r kann die Begriffe <<Modellwelt>> (Wahrscheinlichkeit, theoretisch) und <<Beobachtete Welt>> (Statistik, beobachtet) einordnen und umgangssprachlich erklären   * 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   * 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 === === Autrag ===
Line 501: Line 515:
 === Anwendungen Boxplot === === Anwendungen Boxplot ===
 Löhne in der Stadt Zürich Löhne in der Stadt Zürich
-      *  {{https://www.stadt-zuerich.ch/content/dam/stzh/prd/Deutsch/Statistik/Themen/Wirtschaft/2015-11-12_Statistik-um-12_Loehne-in-der-Stadt-Zuerich.pdf|Lohnreport der Stadt Zürich}} Herunterladen. +      *  {{lehrkraefte:ks:2015-11-12_statistik-um-12_loehne-in-der-stadt-zuerich1.pdf|Lohnreport der Stadt Zürich}} Herunterladen. 
       * Insb. Seiten 13 bis 15: Überrascht diese Verteilung?       * Insb. Seiten 13 bis 15: Überrascht diese Verteilung?
       * Welche Grafiken / Methoden sind aus dem Freifach bekannt?       * Welche Grafiken / Methoden sind aus dem Freifach bekannt?
-      * Gibt es irgeneine Graphik im Lohnreport, welche nicht klar ist?+      * Gibt es irgendeine Graphik im Lohnreport, welche nicht klar ist?
       * Wie würde der Lohnreport der Stadt St. Gallen aussehen?       * Wie würde der Lohnreport der Stadt St. Gallen aussehen?
 ==== Lektion 04 ==== ==== Lektion 04 ====
Line 556: Line 570:
   * Kapitel 7 insb. Kapitel 7.1   * Kapitel 7 insb. Kapitel 7.1
 <hidden R-Code> <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> </hidden>
  
Line 648: Line 660:
 [[https://web.microsoftstream.com/video/f3892b11-1d93-48d7-b59a-e9e8b0a890ee|Einführung Pivot]] [[https://web.microsoftstream.com/video/f3892b11-1d93-48d7-b59a-e9e8b0a890ee|Einführung Pivot]]
 <code R  ddplystattpivot.R> <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> </code>
  
Line 729: Line 750:
 |Standardisieren | Zentrierung und Streckung eines Merkmals zu $Z=\frac{X-\mu}{\sigma}$. Es ist dann $\mu_Z=0$ und $\sigma_Z=1$||''scale(...)''| |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||| |Z-Score | Siehe Standardisieren|||
-<!-- 
 |Signifikanz | Prozentzahl welche den Fehler erster Art (eines Tests) beschränkt. | | | |Signifikanz | Prozentzahl welche den Fehler erster Art (eines Tests) beschränkt. | | |
 |Test| Eine statistische Entscheidungsregel, welche überprüft, ob ein Resultat zufällig ist oder nicht. | | | |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.| | | |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.| | | |$p$-Wert | Auch Überschreitungswahrscheinlichkeit oder Signifikanzwert. Wahrscheinlichkeit mit derer ein Fehler erster Art begangen wird.| | |
---> 
 </sortable> </sortable>
  
  • lehrkraefte/ks/ffstat2223.1687429850.txt.gz
  • Last modified: 2023/06/22 12:30
  • by Simon Knaus