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Auswertung univariater Datenmengen - deskriptiv

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Lineare Eigenschaft des arithmetischen Mittel<br />

-Beispiel -<br />

Beispiel: Wäre das Gewicht aller erfassten Personen in Pfund statt in Kilogramm<br />

angegeben, würde sich das arithmetische Mittel entsprechend verdoppeln. Das<br />

arithmetische Mittel ist äquivariant gegenüber dieser Transformation.<br />

Gewicht<br />

200<br />

175<br />

150<br />

125<br />

100<br />

75<br />

50<br />

25<br />

0<br />

Lisa<br />

Anna<br />

Prof. Kück / R. Bernitz / Dr. Ricabal<br />

Lehrstuhl Statistik<br />

Lineare Transformation<br />

Andje<br />

Marie<br />

Dörte<br />

Sven<br />

Uwe<br />

Kai<br />

Jan<br />

Nils<br />

Kilogramm<br />

Pfund<br />

Lage- und Streuungsparameter II<br />

Mittelwert aus<br />

transformierten Daten<br />

Y=2X (Gewicht in Pfund)<br />

µ y<br />

= 130<br />

Mittelwert aus<br />

ursprünglichen Daten<br />

X (Gewicht in kg)<br />

µ x<br />

= 65<br />

µ = 2 ⋅<br />

y<br />

µ x<br />

11<br />

Aggregierbarkeit des arithmetischen Mittels<br />

Seien T 1 , T 2 , …, T k k Teilgesamtheiten jeweils mit<br />

N 1 , N 2 , …, N k Merkmalsträgern. Seien µ 1 , µ 2 , …, µ k<br />

die entsprechenden arithmetischen Mittel in der<br />

Teilgesamtheiten. Für das arithmetische Mittel µ der<br />

Grundgesamtheit G gilt:<br />

µ k<br />

N k<br />

µ 2<br />

µ 1 N 2<br />

N 1<br />

N1<br />

N<br />

2<br />

µ = ⋅ µ<br />

1+<br />

⋅ µ<br />

2<br />

+ L+<br />

N N<br />

N<br />

k<br />

N<br />

⋅ µ<br />

k<br />

=<br />

k<br />

∑<br />

i=<br />

1<br />

N<br />

i<br />

N<br />

⋅µ<br />

i<br />

mit<br />

N = N L+<br />

1+<br />

N<br />

2<br />

+ N<br />

k<br />

Prof. Kück / R. Bernitz / Dr. Ricabal<br />

Lehrstuhl Statistik<br />

Lage- und Streuungsparameter II<br />

12<br />

6

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