Produkt zum Begriff Binomialverteilung:
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WEDO Lagertextstempel aus Kunststoff, Text: BETRAG DANKEND ERHALTEN. Mit ergonomischen Griff, Abdruckbreite ca. 45 mm.
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Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Statistik unterrichten (Riemer, Wolfgang)
Statistik unterrichten , Ein innovativer Stochastikunterricht mit authentischen Fallbeispielen Ein Stochastikunterricht nach klassischem Muster ist linear aufgebaut: zuerst beschreibende Statistik, dann Wahrscheinlichkeitsrechnung, zum Abschluss beurteilende Statistik. Ein solcher Aufbau strebt nach formaler Exaktheit und Systematik. Aber verkennt er nicht die Neugierde und den Lebensweltbezug der Schüler:innen als treibende Kraft des Lernens? Statistik unterrichten ist eine erfrischend innovative Didaktik der Stochastik. Funktionierende Schulpraxis steht im Vordergrund, solide reflektierte Theorie dahinter. Auf der Grundlage eines umfassenden Wahrscheinlichkeitsbegriffs werden beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Kerngedanken beurteilender Statistik von Anfang an spiralcurricular miteinander vernetzt. Dies gelingt - handlungsorientiert - durch spannende und schulalltagstaugliche Fallbeispiele, in deren Zentrum Kinder und Jugendliche mit ihren Alltagsintuitionen und ihrem Interesse an realistischen Fragen stehen. Ziel ist ein nachhaltiger, kognitiv aktivierender Unterricht: Begriffe werden über konkrete Inhalte gebildet, als sinnstiftend erlebt und Zusammenhänge entdeckt. Ohne großen organisatorischen Aufwand lassen sich alle Experimente in einer Schulstunde ?vor Ort? realisieren. Das Buch ist modular aufgebaut, Kapitel lassen sich unabhängig voneinander lesen und werden durch wenige Paradigmen zusammengehalten: Pflege einen passenden Wahrscheinlichkeitsbegriff. Trenne Modell und Realität messerscharf und konsequent. Untersuche Zufallsschwankungen statt sie wegzuwünschen. Stelle authentische Probleme ins Zentrum. Nutze den ?didaktischen Dreisatz? Spekulieren-Experimentieren-Reflektieren. Der Band richtet sich an Referendarinnen und Referendare sowie Mathematik-Lehrkräfte beider Sekundarstufen, die spannende und erkenntnisreiche Unterrichtsstunden gestalten möchten, an die sich die Schüler:innen auch lange nach der Schulzeit mit Vergnügen erinnern. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20231107, Produktform: Kartoniert, Autoren: Riemer, Wolfgang, Seitenzahl/Blattzahl: 144, Keyword: Beurteilende Statistik; Experimentieren; Glücksrad auf der schiefen Ebene; Grundvorstellungen; Hypothesen; Konfidenzintervall; Normalverteilung; Problemlösen; Riemerwürfel; Signifikanztest; Stochastik; Testgrößen; Wahrscheinlichkeit; kognitive Aktivierung, Fachschema: Mathematik / Didaktik, Methodik~Statistik~Pädagogik / Schule, Fachkategorie: Schule und Lernen, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I~Für die Sekundarstufe, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Schulen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlagsbuchhandlung, Länge: 225, Breite: 158, Höhe: 11, Gewicht: 354, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0250, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
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Was ist binomialverteilung?
Was ist binomialverteilung? Die Binomialverteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, die verwendet wird, um die Anzahl der Erfolge in einer festgelegten Anzahl von unabhängigen Versuchen mit nur zwei möglichen Ergebnissen (Erfolg oder Misserfolg) zu modellieren. Sie wird oft angewendet, wenn man die Wahrscheinlichkeit berechnen möchte, dass ein bestimmtes Ereignis in einer Serie von Versuchen eintritt. Die Verteilung basiert auf den Parametern n (Anzahl der Versuche) und p (Erfolgswahrscheinlichkeit pro Versuch). Die Wahrscheinlichkeit, dass k Erfolge in n Versuchen auftreten, kann mithilfe der Binomialverteilung berechnet werden.
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Wann benutzt man die Binomialverteilung und wann benutzt man die kumulierte Binomialverteilung?
Die Binomialverteilung wird verwendet, wenn man die Wahrscheinlichkeit berechnen möchte, dass eine bestimmte Anzahl von Erfolgen in einer festgelegten Anzahl von unabhängigen Versuchen auftritt. Die kumulierte Binomialverteilung wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass höchstens oder mindestens eine bestimmte Anzahl von Erfolgen in einer festgelegten Anzahl von Versuchen auftritt.
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Ist das eine Binomialverteilung?
Um festzustellen, ob es sich um eine Binomialverteilung handelt, müssen bestimmte Kriterien erfüllt sein. Dazu gehören eine feste Anzahl von unabhängigen Versuchen, bei denen jedes Ergebnis entweder Erfolg oder Misserfolg ist, eine konstante Erfolgswahrscheinlichkeit und eine diskrete Anzahl von Erfolgen. Wenn diese Kriterien erfüllt sind, handelt es sich um eine Binomialverteilung.
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Was ist die binomialverteilung?
Die Binomialverteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, die in der Statistik verwendet wird, um die Anzahl der Erfolge in einer festgelegten Anzahl von unabhängigen Versuchen zu modellieren. Sie basiert auf zwei Parametern: der Wahrscheinlichkeit eines Erfolgs bei jedem Versuch und der Anzahl der Versuche. Die Verteilung ist diskret und beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Anzahl von Erfolgen in den Versuchen auftritt. Die Binomialverteilung wird oft verwendet, um zufällige Ereignisse zu modellieren, bei denen nur zwei mögliche Ergebnisse auftreten können, wie zum Beispiel Erfolg oder Misserfolg, Ja oder Nein. Sie ist eine der grundlegenden Verteilungen in der Statistik und wird häufig in verschiedenen Bereichen wie der Qualitätskontrolle, der Medizin, der Wirtschaft und der Biologie angewendet.
Ähnliche Suchbegriffe für Binomialverteilung:
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Behr, Andreas: Grundwissen Induktive Statistik
Grundwissen Induktive Statistik , Die Induktive Statistik bietet in der Praxis zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, u. a. Schätzfunktionen, Hypothesentests und Stichproben aus realen Gesamtheiten. Auf kompakte Art und Weise stellt diese 2., überarbeitete und erweiterte Auflage die Grundkenntnisse der Induktiven Statistik vor: Sie vermittelt die relevanten Begriffe, Methoden und Probleme. Zudem zeigt der Band auf, in welchem Kontext die Induktive Statistik in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Anwendung findet. Ein Formelteil, Aufgaben mit Lösungen sowie neue Musterklausuren helfen dabei, das Gelernte schnell zu vertiefen. Kurzum: Der ideale Einstieg in das Thema für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Schuldenzucker, Ulrike: Prüfungstraining Induktive Statistik
Prüfungstraining Induktive Statistik , Alle notwendigen Grundlagen der induktiven Statistik für Wirtschaftswissenschaftler:innen: Zufallsexperiment und Wahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeitsgesetze, Unabhängigkeit von Ereignissen Diskrete Zufallsvariablen Binomialverteilung, geometrische, hypergeometrische und Poisson-Verteilung Stetige Zufallsvariablen Gleichverteilung, Exponential- und Normalverteilung Statistische Schätz- und Testverfahren Erwartungswerte und Vertrauensintervall Unabhängigkeitstests Didaktisch durchdacht und an den Prüfungsanforderungen ausgerichtet, lassen sich die individuell benötigten Lernbausteine auswählen. Dazu gehören: Repetitorium des prüfungsrelevanten Stoffes Anwendungsaufgaben zu jedem Thema plus Lösungen Musterklausuren inklusive ausführlicher Lösungen Formelsammlung Ideal für die Prüfungsvorbereitung und zur schnellen Wiederholung mathematischer Themen in höheren Semestern. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Schuldenzucker, Ulrike: Prüfungstraining Deskriptive Statistik
Prüfungstraining Deskriptive Statistik , Alle notwendigen Grundlagen der deskriptiven Statistik für Wirtschaftswissenschaftler:innen: Statistische Einheiten, Messbarkeitseigenschaften, Eindimensionale Datenreihen, Verteilungsfunktionen, Lageparameter und Streuungsmaße, Zweidimensionale Datenreihen, Korrelations- und Regressionsrechnung, Zeitreihenanalyse, Konzentrationsmessung, Verhältnis- und Indexzahlen. Didaktisch durchdacht und an den Prüfungsanforderungen ausgerichtet, lassen sich die individuell benötigten Lernbausteine auswählen. Dazu gehören: Repetitorium des prüfungsrelevanten Stoffes Anwendungsaufgaben zu jedem Thema plus Lösungen Musterklausuren inklusive ausführlicher Lösungen Formelsammlung Ideal für die Prüfungsvorbereitung und zur schnellen Wiederholung mathematischer Themen in höheren Semestern. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Grundwissen Deskriptive Statistik (Behr, Andreas)
Grundwissen Deskriptive Statistik , Mit R-Code! Kenntnisse der Deskriptiven Statistik gehören für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften zum wichtigen Handwerkszeug. Auf kompakte Art und Weise stellt diese 3., überarbeitete und erweiterte Auflage die relevanten Fachtermini vor und vermittelt das Wichtigste zur Verteilung, Kerndichteschätzung, zu Maßzahlen sowie zur Korrelations- und Regressionsrechnung. Auch auf Konzentrationsmessung sowie Preis- und Mengenindizes geht sie ein. Übungen mit Lösungen, neue Musterklausuren und ein Formelteil unterstützen das Lernen. Kurzum: Der ideale Einstieg in das Thema für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3. überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20230925, Produktform: Kartoniert, Autoren: Behr, Andreas, Edition: REV, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 276, Abbildungen: 43 schwarz-weiße Abbildungen, Keyword: Bedingte Häufigkeiten; Berliner Verfahren; Betriebswirtschaftslehre; Census; Deskriptive Statistik; Empirie; Euklidische Norm; Formelsammlung; Hirschman-Herfindahl-Koeffizient; Histogramme; Häufigkeitsverteilung; Indexziffern; Indizes; Kerndichteschätzung; Kernfunktionen; Kettenindizes; Klausuren; Konzentrationsmessung; Korrelation; Lagemaße; Lehrbuch; Lorenzkurve; Lösungen; Maßzahlen; Mengenindex; Messziffernmittelung; Mischeffekt; Niveaueffekt; PSID; Politikwissenschaft; Preisindex; Prüfungen; R-Code; Regression; Regressionsrechnung; Rosenbluth-Koeffizient; Saisonbereinigung; Schiefemaße; Sozialwissenschaften; Soziologie; Stabdiagramme; Statistik; Statistikklausuren, Fachschema: Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Ökonometrie~Statistik / Deskriptive Statistik~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik, Fachkategorie: Betriebswirtschaftslehre, allgemein, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: ger, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 182, Breite: 119, Höhe: 19, Gewicht: 296, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: 2001066, Vorgänger EAN: 9783825253219 9783825248253, eBook EAN: 9783838561752, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 1537540
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Warum Binomialkoeffizient bei binomialverteilung?
Der Binomialkoeffizient wird bei der Binomialverteilung verwendet, da er die Anzahl der Möglichkeiten angibt, wie man k Elemente aus einer Menge von n Elementen auswählen kann. In der Binomialverteilung geht es darum, die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass bei einer bestimmten Anzahl von Versuchen mit jeweils zwei möglichen Ergebnissen (Erfolg oder Misserfolg) eine bestimmte Anzahl von Erfolgen eintritt. Der Binomialkoeffizient hilft dabei, die Anzahl der möglichen Kombinationen zu bestimmen, in denen diese Erfolge auftreten können. Somit ist der Binomialkoeffizient ein wichtiger Bestandteil der Berechnung der Wahrscheinlichkeit in der Binomialverteilung.
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Wann benutzt man binomialverteilung?
Die Binomialverteilung wird verwendet, wenn wir die Wahrscheinlichkeit berechnen möchten, dass ein bestimmtes Ereignis in einer festgelegten Anzahl von unabhängigen Versuchen eintritt. Sie wird angewendet, wenn jedes Experiment nur zwei mögliche Ergebnisse hat, zum Beispiel Erfolg oder Misserfolg. Die Binomialverteilung wird oft in der Statistik verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Erfolgen in einer bestimmten Anzahl von Versuchen zu berechnen, wie z.B. die Anzahl der Köpfe beim Münzwurf oder die Anzahl der Treffer beim Schießen auf ein Ziel. In der Praxis wird die Binomialverteilung häufig verwendet, um Entscheidungen zu treffen, Prognosen zu erstellen oder Hypothesen zu testen.
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Ist binomialverteilung Mit zurücklegen?
Ist Binomialverteilung mit Zurücklegen? Ja, die Binomialverteilung wird verwendet, wenn wir eine diskrete Zufallsvariable haben, die die Anzahl der Erfolge in einer festen Anzahl von unabhängigen Versuchen zählt. Diese Versuche müssen mit Zurücklegen durchgeführt werden, was bedeutet, dass das Ergebnis eines Versuchs das Ergebnis des nächsten Versuchs nicht beeinflusst. Die Wahrscheinlichkeit für Erfolg und Misserfolg bleibt konstant für jeden Versuch. In der Binomialverteilung wird die Anzahl der Erfolge in einer bestimmten Anzahl von Versuchen betrachtet, wobei die Wahrscheinlichkeit für Erfolg und Misserfolg bekannt ist.
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Wie funktioniert die Binomialverteilung?
Die Binomialverteilung beschreibt die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten einer bestimmten Anzahl von Erfolgen in einer festgelegten Anzahl von unabhängigen Versuchen. Sie wird verwendet, wenn es nur zwei mögliche Ergebnisse gibt (Erfolg oder Misserfolg) und die Wahrscheinlichkeit für Erfolg bei jedem Versuch konstant ist. Die Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Anzahl von Erfolgen wird mit Hilfe der Binomialkoeffizienten berechnet.
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