Resume

Samenvatting - H5

0 fois vendu

Cours
Statistiek 1 (H002067A)

Établissement
Universiteit Gent (UGent)

Dit is een samenvatting van H7 van de cursus van statistiek 1 uit de 1e bachelor psychologie. Samen met de bijhorende samenvatting haalde ik een 13 voor dit vak.

[Montrer plus]

Aperçu 2 sur 5 pages

Voir l'exemple

Publié le 21 mars 2021
Nombre de pages 5
Écrit en 2020/2021
Type Resume

psychologie
statistiek
statistiek 1
hoofdstuk 5
universiteit gent
samenvatting

€7,49

Ajouter au panier

Enregistrer

Garantie de satisfaction à 100%
Disponible immédiatement après paiement
En ligne et en PDF
Tu n'es attaché à rien

H5: De populatie en verdelingsfuncties
Verdelingsfunctie discrete variabelen

1. Algemeen

- Een populatie kan beschreven worden a.d.h.v. een verdelingsfunctie. Deze kunnen we zien
als de tegenhangers van de frequentieverdeling
- Discrete variabelen kunnen een eindig aantal waarden aannemen  p
- Aantal elementen in de populatie oneindig  n

2. De kansverdeling

- Tegenhanger van de relatieve frequentieverdeling, maar nu gedefinieerd voor de populatie

fi
P ( X =xi ) =lim
n →∞ n
- De kansverdeling van een discrete variabele X is een tabel met in 1 kolom de waarden x i en
de 2e kolom de overeenkomstige kansen P ( X =xi )
- Kan op analoge wijze als de relatieve frequentieverdeling grafisch worden voorgesteld

3. De cumulatieve verdelingsfunctie

- Tegenhanger van de cumulatieve relatieve frequentie. Men spreekt kortweg ook over de
verdelingsfunctie
- De cumulatieve verdelingsfunctie F X ( x ) geeft de kans dat de waarde van een variabele X
kleiner dan of gelijk is aan x

F X ( x )=P(X ≤ x)

- Kan op analoge wijze als de cumulatieve frequentieverdeling grafisch worden voorgesteld

Verdelingsfunctie continue variabelen

1. Algemeen

- Een continue variabele kan in theorie oneindig veel verschillende waarden aannemen. Dit
impliceert dat de kans P ( X=x ) =0 voor elke waarde x

2. De cumulatieve verdelingsfunctie

- Er zijn wel degelijk kansen die ≠ 0, een voorbeeld hiervan is de cumulatieve verdelingsfunctie
- De cumulatieve verdelingsfunctie F X ( x ) geeft de kans dat de waarde van een variabele X
kleiner dan of gelijk is aan x

F X ( x )=P(X ≤ x)

- Visuele voorstelling is continu in plaats van trapsgewijs voor discrete variabelen

, - Bij continue variabelen maakt het niet uit of we ¿ of ≤ gebruiken omdat P ( X=x ) =0

3. De dichtheidsfunctie (=kansdichtheid)

- Afgeleide van de verdelingsfunctie ( gn leerstof)
- De dichtheidsfunctie kan je zien als een geïdealiseerd histogram, v.d. gegevens v.d. populatie,
waarbij de klassenbreedte oneindig klein is  wordt gebruikt om kansen te visualiseren
- Door de dichtheidsfunctie te integreren ( gn leerstof) kunnen we kansen berekenen van de vorm:

P=x 1 ≤ X ≤ x 2

- Deze kans bereken we door het arceren van oppervlaktes en er geldt dat:

P=x 1 ≤ X ≤ x 2=P ( x2 ≤ X )−P ( x 1 ≤ X ) =F X ( x2 ) −F X ( x1 )

3 eigenschappen van de dichtheidsfunctie:

- De dichtheidsfunctie is een positieve functie: F X ( x ) ≥ 0. De x-waarden mogen negatief zijn, maar
de alle y-waarden moeten positief zijn.
- De volledige oppervlakte onder de dichtheidsfunctie = 0
- P ( X > x )=1−P ( X ≤ x )

Populatieparameters discrete variabelen

1. Populatiegemiddelde (= verwachtingswaarde) E ( X ) =μ X

- Het gemiddelde van een discrete variabele in een populatie wordt gegeven door:
p
E ( X ) =∑ P(X =x i) xi E ( a ) =a
i=1

- Voor continue variabelen is P ( X=x ) =0, bijgevolg moeten we integreren ( gn leerstof)

2
2. Populatievariantie V ( X )=σ X en standaarddeviatie σ X

- De variantie en standaarddeviatie v.e. discrete variabele in een populatie w gegeven door:
p
2
V ( X )=∑ P ( X =xi ) ( xi −E( X ) ) σ X =√ V (X )
i=1
- Voor continue variabelen moeten we de som vervangen door een integraal en de
kansverdeling door de dichtheidsfunctie ( gn leerstof)
- Het optellen van een constante bij een variabele heeft geen invloed op de variantie, het
vermenigvuldigen van een variabele met een constante heeft wel een invloed op de variantie 
nuttig voor de stellingen op het formularium

V ( a ) =O

Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:

Qualité garantie par les avis des clients

Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.

L’achat facile et rapide

Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.

Focus sur l’essentiel

Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.

Foire aux questions

Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?

Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.

Garantie de remboursement : comment ça marche ?

Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.

Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?

Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur lenkaleenknegt. Stuvia facilite les paiements au vendeur.

Est-ce que j'aurai un abonnement?

Non, vous n'achetez ce résumé que pour €7,49. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.

Peut-on faire confiance à Stuvia ?

4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)

75814 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours

Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 15 ans

Commencez à vendre!

Récemment vu par vous

Dissertation ·

(1)