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By Karl C Mosler; Friedrich Schmid

ISBN-10: 3540374582

ISBN-13: 9783540374589

ISBN-10: 3540374590

ISBN-13: 9783540374596

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Das geometrische Mittel wird vor allem bei der Berechnung von durchschnittlichen Wachstumsfaktoren and Wachstumsraten (siehe Kapitel 4) angewandt . 3 . METRISCH SKALIERTE DATEN 41 Beispiel : Das geometrische Mittel von xl = 0, 6, ist x2 = 0, 7 and x3 = 0, 65 xG = ( 0, 6 . 0, 7 • 0, 65) 3 = 0, 6487 . Berechnet man fur these Zahlen auch das arithmetische and das harmonische Mittel, so sieht man, dass x H = 0, 6474 < TG = 0, 6487 < x Tatsachlich kann man beweisen, dass immer = 0, 65 . < xG < x xH gilt .

X~ durch einen endlichen Wert zu ersetzen, damit die empirische Dichte auch in diesen beiden Klassen definiert ist . In vielen Anwendungen ist xl = 0 eine naturliche untere Grenze, wohingegen die Wahl von x °j sehr viel schwieriger zu begrunden ist . 1ragt man die empirischen Dichten ale waagerechte Linien uber den Klassen ab and zeichnet an den Sprungstellen senkrechte Hilfslinien, so entsteht emn Histogramm . Im obigen Beispiel „Studierende" wurde fir die Klasse K5 die Zahl 1500 ale kiinstliche Obergrenze gesetzt .

Xn} . h . keine Lagemafle im Sinne der obigen Definition sind . zahlen sinnvolle „mittlere Werte" dar . 3 Streuungsmessung Eine zweite Aufgabe der beschreibenden Statistik ist die Streuungsmessung . Sie besteht darin, zu beschreiben, wie weit die Daten auf der Merkmalsachse voneinander entfernt liegen oder um ein geeignet definiertes Zentrum der Daten streuen . Seien x1 i x2, . . , x n metrische Daten wie bisher . 3. METRISCH SKALIERTE DATEN 43 Um anzuzeigen, class Daten des Merkmals X zugrunde liegen, schreibt man auch s x and sx fur die Varianz bzw .

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Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik ; mit 2 Tabellen/ Karl Mosler ; Friedrich Schmid by Karl C Mosler; Friedrich Schmid


by Jason
4.1

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