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37 Beziehungen: Binomialverteilung, Bootstrapping-Verfahren, Empirische Varianz, Erwartungstreue, Exponentialverteilung, Fehlerbalken, Gleichung von Bienaymé, Grundgesamtheit, GUM (Norm), Jackknife-Methode, Klassisches lineares Modell der Normalregression, Konfidenzintervall, Kritischer Wert (Statistik), Likelihood-Funktion, Lineare Einfachregression, Maximum-Likelihood-Methode, Messunsicherheit, Mittelwert, Normalverteilung, Pinte, Poisson-Verteilung, Quadratwurzel, Quantil (Wahrscheinlichkeitstheorie), Schätzfehler, Schätzfunktion, Standardfehler der Regression, Standardfehler des Regressionskoeffizienten, Störgröße und Residuum, Stichprobenfunktion, Stichprobenmittel, Streuungsmaß (Statistik), Studentsche t-Verteilung, Test, Teststatistik, Trennschärfe eines Tests, Unabhängig und identisch verteilte Zufallsvariablen, Varianz (Stochastik).
Binomialverteilung
Wahrscheinlichkeitsfunktion der Binomialverteilung für n.
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Bootstrapping-Verfahren
Das Bootstrapping-Verfahren oder Bootstrap-Verfahren (selten: Münchhausenmethode) ist in der Statistik eine Methode des Resampling.
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Empirische Varianz
Die empirische VarianzHenze 2013: S. 31ff, auch StichprobenvarianzBehrends 2013: S. 274f (veraltet: empirisches Streuungsquadrat) oder einfach nur kurz Varianz genannt, ist ein Maß für die Streuung von konkreten (empirisch erhobenen) Werten einer Stichprobe.
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Erwartungstreue
Erwartungstreue (oft auch Unverzerrtheit) bezeichnet in der mathematischen Statistik eine Eigenschaft einer Schätzfunktion (kurz: eines Schätzers).
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Exponentialverteilung
Dichte der Exponentialverteilung mit verschiedenen Werten für λ Die Exponentialverteilung (auch negative Exponentialverteilung) ist eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung über der Menge der nicht-negativen reellen Zahlen, die durch eine Exponentialfunktion gegeben ist.
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Fehlerbalken
Fehlerbalken werden bei der grafischen Darstellung von numerischen Daten eingesetzt und dienen dazu, die auf systematischen oder statistischen Fehlern beruhenden möglichen Abweichungen der Messwerte vom tatsächlichen Wert der betrachteten Messgröße zu visualisieren.
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Gleichung von Bienaymé
Die Gleichung von Bienaymé, Bienaymé-Gleichung oder Formel von Bienaymé ist eine Gleichung aus der Stochastik.
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Grundgesamtheit
Die Grundgesamtheit (auch Population, statistische Masse, Kollektiv oder Gesamterhebungsumfang) ist ein Begriff der Statistik.
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GUM (Norm)
GUM ist die Abkürzung für den 1993 veröffentlichten und zuletzt 2008 überarbeiteten ISO/BIPM-Leitfaden Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement.
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Jackknife-Methode
Die Jackknife-Methode (englisch ‚Taschenmesser‘) ist in der Statistik eine Methode des Resampling.
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Klassisches lineares Modell der Normalregression
In der Statistik wird als Klassische Normalregression eine Regression bezeichnet, die zusätzlich zu den Gauß-Markov-Annahmen die Annahme der Normalverteiltheit der Störgrößen beinhaltet.
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Konfidenzintervall
normalverteilten Grundgesamtheit. Davon überdecken 94 Intervalle den exakten Erwartungswert μ.
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Kritischer Wert (Statistik)
Ein kritischer Wert ist in der Testtheorie derjenige Schwellenwert, der den Ablehnbereich (synonym: kritischer Bereich) vom Nicht-Ablehnungsbereich trennt.
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Likelihood-Funktion
Die Likelihood-Funktion (oft einfach nur Likelihood), gelegentlich auch Plausibilitätsfunktion oder Mutmaßlichkeitsfunktion genannt, ist eine spezielle reellwertige Funktion in der mathematischen Statistik, die aus einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion oder einer Zähldichte gewonnen wird, indem man einen Parameter der Dichte als Variable behandelt.
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Lineare Einfachregression
bestmöglich durch die „Punktwolke“ der Messung gelegt wurde. In der Statistik ist die lineare Einfachregression, auch einfache lineare Regression (kurz: ELR), selten univariate lineare Regression genannt, ein regressionsanalytisches Verfahren und ein Spezialfall der linearen Regression.
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Maximum-Likelihood-Methode
Die Maximum-Likelihood-Methode, kurz ML-Methode, auch Maximum-Likelihood-Schätzung (maximum likelihood für größte Plausibilität, daher auch Methode der größten Plausibilität), Methode der maximalen Mutmaßlichkeit, Größte-Dichte-Methode oder Methode der größten Dichte bezeichnet in der Statistik ein parametrisches Schätzverfahren.
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Messunsicherheit
Zu einem Messergebnis als Näherungswert für den wahren Wert einer Messgröße soll immer die Angabe einer Messunsicherheit gehören.
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Mittelwert
Ein Mittelwert (kurz auch nur Mittel; anderes Wort Durchschnitt) ist eine Zahl, die aus gegebenen Zahlen nach einer bestimmten Rechenvorschrift ermittelt wird.
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Normalverteilung
Die Normal- oder Gauß-Verteilung (nach Carl Friedrich Gauß) ist in der Stochastik ein wichtiger Typ stetiger Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
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Pinte
Traditionelles Pint-Glas „№ 1545“ aus Warwickshire Modernes Pint-Glas Die Pinte bzw.
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Poisson-Verteilung
Wahrscheinlichkeitsfunktion der Poisson-Verteilung für die Erwartungswerte \lambda.
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Quadratwurzel
Graph der Quadratwurzelfunktion y.
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Quantil (Wahrscheinlichkeitstheorie)
Freiheitsgraden (schiefe Verteilung). Den jeweiligen Wahrscheinlichkeiten werden ihre Quantile zugeordnet; die Fläche unter der abgebildeten Dichte von minus unendlich bis zum Quantil ist der jeweilige Wert. Ein Quantil ist ein Lagemaß in der Statistik für Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder gleichwertig für Zufallsvariablen.
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Schätzfehler
In der Statistik bezeichnet der Schätzfehler die Abweichung einer Schätzfunktion \hat vom unbekannten Parameter der Grundgesamtheit \vartheta.
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Schätzfunktion
Eine Schätzfunktion, auch Schätzstatistik oder kurz Schätzer, dient in der mathematischen Statistik dazu, aufgrund von vorhandenen empirischen Daten einer Stichprobe einen Schätzwert zu ermitteln und dadurch Informationen über unbekannte Parameter einer Grundgesamtheit zu erhalten.
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Standardfehler der Regression
Der (geschätzte) Standardfehler der Regression ((estimated) standard error of regression, kurz: SER), auch Standardschätzfehler, Standardfehler der Schätzung (standard error of the estimate), oder Quadratwurzel des mittleren quadratischen Fehlers (Root Mean Squared Error, kurz RMSE) ist in der Statistik und dort insbesondere in der Regressionsanalyse Maß für die Genauigkeit der Regression.
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Standardfehler des Regressionskoeffizienten
In der Statistik ist der Standardfehler des Regressionskoeffizienten ein Maß für die Variabilität des Schätzers für den Regressionskoeffizienten.
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Störgröße und Residuum
Theoretische wahre Gerade y und geschätzte Regressionsgerade \hat y. Das Residuum \hat \varepsilon_i ist die Differenz zwischen dem Messwert y_i und Schätzwert \haty_i. In der Statistik sind Störgröße und Residuum zwei eng verwandte Konzepte.
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Stichprobenfunktion
In der Statistik fasst eine Stichprobenfunktion, auch Stichprobenstatistik oder schlicht Statistik, Informationen aus einer Stichprobe in spezifischer Form als Funktion zusammen.
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Stichprobenmittel
Das Stichprobenmittel, auch als Stichprobenmittelwert, arithmetischer Mittelwert oder arithmetisches Mittel bezeichnet, ist eine spezielle Schätzfunktion in der mathematischen Statistik.
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Streuungsmaß (Statistik)
Streuungsmaße, auch Dispersionsmaße (dispersio „Zerstreuung“, von dispergere „verteilen, ausbreiten, zerstreuen“) oder Streuungsparameter genannt, fassen in der deskriptiven Statistik verschiedene Maßzahlen zusammen, die die Streubreite von Beobachtungswerten beziehungsweise einer Häufigkeitsverteilung um einen geeigneten Lageparameter herum beschreiben.
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Studentsche t-Verteilung
Dichten von t-verteilten Zufallsgrößen Die studentsche t-Verteilung (auch Student-t-Verteilung oder kurz t-Verteilung) ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, die 1908 von William Sealy Gosset entwickelt und nach seinem Pseudonym Student benannt wurde.
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Test
Ein Test ist ein methodischer Versuch, mit dem festgestellt werden soll, ob Eigenschaften oder Leistung einer Sache, einer Person oder einer Hypothese den Erwartungen entsprechen.
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Teststatistik
Eine Teststatistik, auch Prüfgröße, Testgröße, Testprüfgröße oder Prüffunktion genannt, ist eine spezielle reellwertige Funktion in der Testtheorie, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik.
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Trennschärfe eines Tests
Trennschärfe eines Tests beschreibt die Entscheidungsfähigkeit eines statistischen Tests.
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Unabhängig und identisch verteilte Zufallsvariablen
Unabhängig und identisch verteilte Zufallsvariablen sind eine zentrale Konstruktion der Stochastik und eine wichtige Voraussetzung vieler mathematischer Sätze der Statistik.
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Varianz (Stochastik)
normalverteilter Zufallsvariablen X (rot) und Y (grün) mit gleichem Erwartungswert \mu_X.
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