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Übungen zu Geostatistik 1
Deskriptive Statistik
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<- erster Schritt der Datenanalyse:
<- Überblick der Werteverteilung der Variablen
(Empirische Häufigkeitsverteilung)
- Beschreibung der Stichprobe(n-Häufigkeitsverteilung)
<- Ermittlung deskriptiver Maßzahlen
(Mittelungsmaße, Variationsmaße, Formparameter)
<- Graphische Darstellung der empirischen Verteilung
(Balkendiagramm, Histogramm, ...)
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-> Prozeduren:
(1) Häufigkeiten
(2) Deskriptive Statistiken
(3) Explorative Datenanalyse
(4) Kreuztabellen (Häufigkeiten für Variablenkombinationen)
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-> Prozeduren:
(1) Häufigkeiten
(2) Deskriptive Statistiken
teils redundante Funktionen !
(3) Explorative Datenanalyse
(4) Kreuztabellen (Häufigkeiten für Variablenkombinationen)
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-> Prozeduren:
(1) Häufigkeiten
- Häufigkeitsauszählungen
- Verteilungskennwerte
- Visualisierungen
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-> Prozeduren:
(2) Deskriptive Statistiken
Besonderheit:
- z-Transformation von Variablen
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-> Prozeduren:
(3) Explorative Datenanalyse
- vielseitigste Prozedur zur deskriptiven Statistik
- getrennte Analysen für Gruppen von Fällen
<- Gruppierungsvariable
- zusätzliche univariate Statistiken (Konfidenzintervalle, M-Schätzer, ...)
- verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten (Boxplots,
Stem and Leaf-Plots, Histogramme, Normalverteilungsplots)
- Testverfahren: Anpassungstests (Lilliefors-Test), Varianzhomogenität
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-> Prozeduren:
(4) Kreuztabellen (Häufigkeiten für Variablenkombinationen)
- Häufigkeitsauszählungen für mehrere Variablen und deren
Kombinationen
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Graphische Darstellung der Häufigkeitsverteilung:
Darstellungsmöglichkeiten
Histogramm
(1) Histogrammplot
25
Häufigkeit
20
15
10
Schätzung der Klassenanzahl K
in Abhängigkeit vom SP-Umfang:
z.B.
Sturges (1926)
K = 1 + 3.32 lg n
5
Mean = -0,7254
Std. Dev. = 2,85491
N = 216
0
-6,00
-3,00
Januar
0,00
3,00
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Graphische Darstellung der Häufigkeitsverteilung:
Darstellungsmöglichkeiten
(2) Stem and Leaf Plot
Januar Stem-and-Leaf Plot
Frequency
Stem &
3.00 Extremes
4.00
-7 .
4.00
-6 .
6.00
-5 .
16.00
-4 .
14.00
-3 .
18.00
-2 .
24.00
-1 .
33.00
-0 .
32.00
0 .
23.00
1 .
24.00
2 .
9.00
3 .
5.00
4 .
1.00
5 .
Stem width:
Each leaf:
Leaf
(=<-8.1)
0237
3568
003445
0012223345788888
00222234477788
000012234444456788
000011122344445555567789
000011222233344555566777888889999
00011233444445566666777777888899
00011112334555666778899
000000123445566667788899
222455678
12466
0
1.00
1 case(s)
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Graphische Darstellung der Häufigkeitsverteilung:
Darstellungsmöglichkeiten
6,00
(3) Box-Plot
Größter Wert, der nicht als
Ausreisser klassifiziert wird
3,00
75%-Perzentil
0,00
Median (50%-Perzentil)
25%-Perzentil
-3,00
Ausreißer: Ausreißer sind Werte, deren Abstand vom
25%-Perzentil nach unten bzw. vom 75%-Perzentil
nach oben zwischen dem 1,5fachen und dem 3fachen
der Boxhöhe liegt. Die Boxhöhe gibt den Abstand
zwischen dem 25%- und dem 75%-Perzentil wieder.
Extreme Werte: Der Abstand extremer Werte von
dem 25%- oder dem 75%-Perzentil beträgt mehr als
das Dreifache der Boxhöhe.
-6,00
Kleinster Wert, der nicht als
Ausreisser klassifiziert wird
-9,00
Ausreisserwerte (u.
Fallnummer)
1
Januar
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Deskriptive Maßzahlen:
(1) Mittelungsmaße
- Arithmetischer Mittelwert
- Modus (Modalwert, Gipfelwert)
- Median (Zentralwert)
- Quantile (Lokalisationsmaße)
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Deskriptive Maßzahlen:
(2) Variationsmaße
- Variationsbreite (Spannweite, ...)
- Varianz
s2 =
b=amax −amin
1
 2
ai − a
∑
n−1
- Standardabweichung
s=

1
2
a
−
a

∑ i
n−1
s
s
v= 100
a

a

- Variationskoeffizient / prozentuale Standardabweichung
v=
- Quartilabstände IQR=Qu3−Qu1
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Deskriptive Maßzahlen:
(3) Formparameter
- Schiefe
a
 −Mod
Sf =
s
- Exzeß (Wölbung, Kurtosis)
Qu3−Qu1
Ex=
2De9−De1 
(Schönwiese 1992)
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