auf Seite 61 der KE 2 gibt es eine Formel für die Varianz ohne Klammer, kann mir jemand sagen, wie diese Umstellung funktioniert. Wenn ich versuche es rechnerisch nachzuvollziehen, scheitere ich irgendwie an den Quadraten.
Umwandlung der beiden Varianzformen
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Comments
Klara
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View profileAlso, ist ein bischen kompliziert das hier im Forum zu erklären...
Zuerst wird das Quadrat unter der Summe mit der binomischen Formel aufgelöst, dann das Summenzeichen hinneingezogen, so dass Du drei Summenzeichen hast. Die erste Summe bleibt wie sie ist, die zweite und dritte werden zusammengefasst und ergeben x(quer)^2, dabei die Definition für der Erwartungswert beachten und die Tatsache, dass noch ein 1/n vor den Summenzeichen steht.
Ansonsten sollte das in jedem guten Statistikbuch stehen.
VerLenk
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View profileAlso mit der Definition des Erwartungswertes kann ich nix anfangen, im Glossar steht, dass der auch erst in KE7(noch nicht zugesendet) eingeführt wird. Eben die Zusammenfassung der zweiten und dritten Summe mithilfe 1/n ist immer noch konstant schleierhaft für mich.
gsi-man
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View profilealso ich kann die Umforumg dieser beiden Formeln auch in keinster Weise nachvollziehen. Wäre super, wenn mir da mal jemand auf die Sprünge helfen könnte :confused::confused::confused
Hundehuette
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View profileEs funktioniert.
Aber es ist zu aufwändig, es hier zu posten. Nehmt es einfach so hin.
Ritschi
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View profile[tex] \tilde s^2 =\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{m} (x_j-\bar x)^2 h(x_j)[/tex]
[tex] \tilde s^2 =\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar x)^2 [/tex]
[tex] \tilde s^2 =\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i^2 - 2\cdot (\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}x_i )\cdot \frac {1}{n} \cdot n \cdot \bar x +\bar x^2) [/tex]
[tex] \tilde s^2 =\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i^2 - 2\cdot \bar x \cdot \bar x +\bar x^2[/tex]
[tex] \tilde s^2 =\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i^2 - 2\cdot \bar x^2+\bar x^2 [/tex]
[tex] \tilde s^2 =\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i^2 - \bar x^2 [/tex]
[tex] \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i = \frac{1}{n} \sum_{j=1}^{m} x_j \cdot h(x_j)[/tex]
[tex] \tilde s^2 = \frac{1}{n} \sum_{j=1}^{m} x_j^2 \cdot h(x_j) - \bar x^2[/tex]
Ritschi
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View profileZumindest hättest du darauf hinweisen können, dass die Herleitung in KE 7 kurz vorm Tschebyscheff in Erwartungswertschreibweise steht
Hundehuette
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View profileWarum denn?
Weiß ich, was in KE 7 steht?
Ritschi
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View profile:D Na hoffentlich bis zur Klausur
Hundehuette
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View profileWozu? Ich muss nur die Klausuraufgaben lösen können :rolleyes:
Und deswegen mache ich mir keine Sorgen
gsi-man
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View profilenochmal,
vielen Dank für eure Hilfe!
Hab's jetzt geschnaggelt