Datensatz


Visualisierung für eine Variable

Visualisierung für zwei Variablen

Kleinste Quadrate

Die Methode der kleinsten Quadrate minimiert die Summe der quadrierten Fehler.

Wahrscheinlichkeiten Binomial-Test

Wir untersuchen, ob die Häufigkeitsverteilung einer nominalskalierten, dichotomen Variable einer angenommenen Verteilung entspricht.

            

Binomial-Test

Wir untersuchen, ob die Häufigkeitsverteilung einer nominalskalierten, dichotomen Variable einer angenommenen Verteilung entspricht.

            

t-Test

Wir untersuchen, ob das beobachtete arithmetische Mittel einem angenommenen theoretischen Wert entspricht.

            

Wahrscheinlichkeiten t-Test

Wir untersuchen, ob das beobachtete arithmetische Mittel einem angenommenen theoretischen Wert entspricht.

            

            

Zentraler Grenzwertsatz

Hier: Annäherung der Binomialverteilung an die Normalverteilung.

Wir berechnen die Wahrscheinlichkeit, dass eine Binomialverteilte Zufallsvariable (n,p) Werte in [a,b] an nimmt auf exakte und normal-genäherte Weise.

            

Gesetz der grossen Zahlen

Hier: Anteil in einem Münzwurfexperiment.

Je häufiger ein Münzwurfsexperiment unter gleichen Bedingungen wiederholt wird, desto mehr nähert sich die relative Häufigkeit des Zufallsergebnisses an den theoretischen Erwartungswert an.

Variabilität des arithmetischen Mittels

Bei mehrfachem Ziehen einer Stichprobe aus einer gegebenen Verteilung variert das arithmetische Mittel.

Die Unsicherheit hängt von der Stichprobengrösse ab.

Impressum

Ziel und Zweck dieser Sammlung von Applets ist ein Framework/Konzept, das einheitliche und leicht benutzbare Tools für 'Deskriptive Statistik', 'Induktive Statistik' und 'Zufallsexperimente' liefert. Dieses Framework haben wir von Grund auf selber programmiert (basierend auf R und Shiny) und haben uns genau überlegt, welche Elemente für einen Gymnasialuntericht angebracht sind.

Obwohl wir viel Zeit investiert haben, können wir leider keine 100% Garantie für fehlerfreie Funktionalität bieten.

Aktuelle Versionen sind über einen GIT Server verfügbar. Zugang zu diesem bitte über 'reinhard dot furrer at math dot uzh dot ch' beantragen.

Projektgruppe 'Shiny-Gymi'

Die Mitglieder der Projektgruppe 'Shiny-Gymi' am Institut für Mathematik der Universität Zürich sind

Prof. Dr. Reinhard Furrer
Prof. Dr. Reinhard Furrer

Craig Wang
Craig Wang - Student im Masterprogramm Statistik ETHZ

Roman Flury
Roman Flury - Student im Masterprogramm Biostatistik UZH

Grosses Danke auch an die IT Gruppe des IMath!


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