100% de satisfacción garantizada Inmediatamente disponible después del pago Tanto en línea como en PDF No estas atado a nada 4.2 TrustPilot
logo-home
Resumen

Goede samenvatting voor semester 2 van Statistiek 1

Puntuación
-
Vendido
-
Páginas
38
Subido en
26-05-2023
Escrito en
2022/2023

Samenvattingen met eigen notities ter verduidelijking, enkele verdelingen en afbeeldingen en al de inhoud van de slides

Institución
Grado











Ups! No podemos cargar tu documento ahora. Inténtalo de nuevo o contacta con soporte.

Escuela, estudio y materia

Institución
Estudio
Grado

Información del documento

Subido en
26 de mayo de 2023
Número de páginas
38
Escrito en
2022/2023
Tipo
Resumen

Temas

Vista previa del contenido

Statistiek semester 2
Inhoudsopgave
1 Basisbegrippen kansberekening (H8)....................................................................................................................... 3
1.1 De taal van de kans = basisbegrippen.........................................................................................................................3
1.1.1 Intermezzo: symbolen uit de verzamelingenleer.................................................................................................3
1.2 De kansdefinitie...........................................................................................................................................................4
1.3 Axiomatische kansregels.............................................................................................................................................5

2 Stochasten, verwachtingswaarde en variantie (H9).................................................................................................. 7
2.1 Verwachte waarde van een stochast..........................................................................................................................7
2.2 Variantie van een stochast..........................................................................................................................................7
2.2.1 Lineair getransformeerde stochasten..................................................................................................................8
2.3 Simultane kansverdelingen..........................................................................................................................................8
2.3.1 Som van stochasten: verwachtingswaarde en variantie/standaardafwijking.....................................................9
2.3.2 Product van stochasten: verwachtingswaarde en variantie/standaardafwijking...............................................9
2.4 Conditionele/voorwaardelijke kansverdelingen........................................................................................................10

3 Binomiale verdeling (H10)...................................................................................................................................... 11
3.1 De verjaardagsparadox.............................................................................................................................................11
3.2 De binomiaalverdeling...............................................................................................................................................12
3.2.1 Kenmerken en algemene formule.....................................................................................................................12
3.2.2 Gebruik van tabellen..........................................................................................................................................13
3.2.3 Lottospel.............................................................................................................................................................13
3.2.4 Verwachtingswaarde en variantie van een binomiaal verdeelde stochast.......................................................14
3.3 Hypergeometische verdeling.....................................................................................................................................15

4 De normale verdeling (H11)................................................................................................................................... 16
4.1 Introductie.................................................................................................................................................................16
4.2 Eigenschappen van de normale verdeling en normale dichtheidsfunctie.................................................................16
4.3 De standaardnormale verdeling................................................................................................................................17
4.3.1 Standaardiseren en z-scores..............................................................................................................................17
4.4 Kansdichtheden opzoeken.........................................................................................................................................18
4.4.1 Twee soorten vragen over normale verdeling...................................................................................................18
4.5 Chebychev voor de normale verdeling.......................................................................................................................18
4.6 Normaliteitstoetsing..................................................................................................................................................19
4.6.1 Chi².....................................................................................................................................................................19
4.6.2 QQ-plot...............................................................................................................................................................20
4.7 De continuïteitscorrectie............................................................................................................................................20

5 Normale benadering van binominale verdeling...................................................................................................... 22
5.1 Rodedraadprobleem..................................................................................................................................................22
5.1.1 Centrale limietstelling........................................................................................................................................22

6 Schatten................................................................................................................................................................ 24

, 6.1 Steekproefproporties.................................................................................................................................................24
6.1.1 Rodedraadprobleem 2.0....................................................................................................................................24
6.1.2 Rodedraadprobleem 3.0....................................................................................................................................25
6.2 Puntschatting van de populatieproportie (p)............................................................................................................25
6.2.1 Zuivere puntschatting........................................................................................................................................26
6.2.2 Efficiënte puntschatting.....................................................................................................................................26
6.2.3 Puntschatting voor p..........................................................................................................................................27
6.3 Intervalschatting van de populatieproportie (p).......................................................................................................27
6.4 De eindigheidscorrectie.............................................................................................................................................29
6.5 Punt- en intervalschatting van het populatiegemiddelde ()......................................................................................29
6.5.1 Puntschatting voor µ..........................................................................................................................................30
6.5.2 Intervalschatting voor........................................................................................................................................30
6.5.3 T-verdeling.........................................................................................................................................................30
6.5.4 Stappenplan betrouwheidsinterval gemiddelde...............................................................................................31

7 Hypothesetoetsing................................................................................................................................................ 32
7.1.1 Stap 1: H0 en Ha bepalen....................................................................................................................................32
7.1.2 Stap 2: Toetsingsgrootheid en verdeling...........................................................................................................32
7.1.3 Stap 3: Verwerpingsgebied................................................................................................................................33
7.1.4 Stap 4: Situeren toetsingsgrootheid – kritieke waarde.....................................................................................33
7.1.5 Stap 5: Conclusie................................................................................................................................................33
7.2 Hypothesetoetsen van proporties..............................................................................................................................33
7.2.1 Voorbeeld (gaat over proporties ).....................................................................................................................34
7.3 Hypothesetoetsen voor gemiddelden........................................................................................................................35
7.4 Toetsen van gemiddelden met onbekende σ.............................................................................................................36
7.5 Type 1-fout en Type 2-fout........................................................................................................................................36
7.5.1 Type 1-fout.........................................................................................................................................................37
7.5.2 Type 2-fout.........................................................................................................................................................37
7.5.3 Back to the future..............................................................................................................................................37

,1 Basisbegrippen kansberekening (H8)
Het belang van kansrekenen kan handig zijn om spelletjes te winnen en om uitspraken te doen over
een populatie op basis van een steekproef

Dit semster spreken we over inferentiële statistiek: Op basis van steekproefgegevens uitspraken
doen over de populatie.

1.1 De taal van de kans = basisbegrippen
• Een stochastisch proces is een proces waarvan uitkomst onzeker is (gooien met dobbelsteen)
o Synoniem: ‘kansexperiment’
o <-> Een deterministisch proces is een proces waarvan de uitkomst vastligt

• Een toevalsgebeuren (gebeurtenis) is een specifieke (groep van) uitkomst(en) van een
stochastisch proces
o Vb een 1 gooien met de dobbelsteen

• Een elementair toevalsgebeuren behelst één uitkomst
o bv. Toevalsgebeuren A (‘het gooien van een 1 met een eerlijke dobbelsteen’) = {1}
o 1 mogelijke uitkomst

• Uitkomstenruimte S is de verzameling van alle mogelijke elementaire toevalsgebeurens
o S={1, 2, 3, 4, 5, 6} of S={k, m} -> kop of munt

• Een samengesteld toevalsgebeuren heeft betrekking op meerdere elementaire
toevalsgebeurens
o bv. Gebeurtenis B (‘het gooien van een even getal met een eerlijke dobbelsteen’) =
{2, 4, 6}

1.1.1 Intermezzo: symbolen uit de verzamelingenleer
= Een verzameling is een geheel van objecten, die aan bepaalde voorwaarden moeten voldoen om
tot de verzameling te behoren.
 Notatie: A = {s, t, a, i, e, k} -> verzameling van letters in statistiek

 De unie (u) van twee verzamelingen A en B bestaat uit alle elementen die in A of B zitten
 A∪B
 Voorbeeld: A = {1, 2} en B = {oneven}. A ∪ B = 1 & 2

 De doorsnede van twee verzamelingen A en B bestaat uit alle elementen die in A en B zitten
 A∩ B
 Voorbeeld: A = {1, 2} en B = {oneven}; A ∩B = 1

 A is een deelverzameling van B wanneer ze een deel van de elementen van B bevat
 A⊂B
 Voorbeeld: A = {1, 2} en B = {1, 2, 3, 4, 5, 6}

,  Disjuncte verzamelingen zijn verzamelingen die geen gemeenschappelijke
elementen bevatten
 A∩ B = ∅ (dus de doorsnede = leeg, ze zijn disjunt)
 Voorbeeld: A = {1} en B = {2, 4, 6}

 Het verschil van twee verzamelingen A en B is de verzameling van alle elementen van A die niet
in B zitten
 A\B
 Voorbeeld: A = {1, 2, 3, 4, 5, 6} en B = {2, 4, 6}; A ¿B = ?

Basisbegrippen kansberekening:
- Elk toevalsgebeuren A (elementair of samengesteld) is een deelverzameling uit de
uitkomstenruimte S
- De elementaire toevalsgebeurens in uitkomstenruimte S zijn disjunct: ze overlappen niet
- Uitkomstenruimte S is exhaustief: het bevat alle mogelijke elementaire toevalsgebeurens
- Het complement van toevalsgebeuren A omvat alle elementaire toevalsgebeurens in de
uitkomstenruimte S die niet gelijk zijn aan A
• Ac of A = S \ A
• Voorbeeld: A = {1}, dan A = {2, 3, 4, 5, 6}
• Dus complement is dan allesbehalve 1 gooien

De machtsverzameling M(S) is de verzameling van alle mogelijke deelverzamelingen van
uitkomstenruimte S
• Voorbeeld: S = {1, 2, 3}
• Hoeveel deelverzamelingen zijn er mogelijk?
• Met 0 elementen: ∅
• Met 1 element: {1}, {2}, {3}
• Met 2 elementen:{1, 2}, {2, 3}, {1, 3}
• Met 3 elementen: {1, 2, 3}
•  Als #S = n  #M(S) = 2n

Als uitkomstenruimte bestaat uit n elementen, is het aantal mogelijke machtverzameilingen, 2 tot
de nde

1.2 De kansdefinitie
= Een kans P(G) is de waarschijnlijkheid dat de gebeurtenis G zal optreden, uitgedrukt in een getal
tussen 0 en 1 (0 gebeurd nooit, 1 gebeurd sws)
› P staat voor probability
› Voorbeeld: P({2 gooien met eerlijke dobbelsteen}) = 1 op 6

P is een functie die met elke gebeurtenis G een reëel getal P(G) tussen 0 en 1 associeert

1. Subjectieve kansdefinitie (Gokkans)
Bijvoorbeeld `de kans om de lotto te winnen is erg klein’
= Vaak gebaseerd op ervaring, vaag
 Wordt vaak gebruikt in het dagelijkse leven
$7.84
Accede al documento completo:

100% de satisfacción garantizada
Inmediatamente disponible después del pago
Tanto en línea como en PDF
No estas atado a nada

Conoce al vendedor

Seller avatar
Los indicadores de reputación están sujetos a la cantidad de artículos vendidos por una tarifa y las reseñas que ha recibido por esos documentos. Hay tres niveles: Bronce, Plata y Oro. Cuanto mayor reputación, más podrás confiar en la calidad del trabajo del vendedor.
morgane2004 Universiteit Antwerpen
Seguir Necesitas iniciar sesión para seguir a otros usuarios o asignaturas
Vendido
33
Miembro desde
2 año
Número de seguidores
13
Documentos
16
Última venta
3 días hace

2.7

3 reseñas

5
0
4
0
3
2
2
1
1
0

Recientemente visto por ti

Por qué los estudiantes eligen Stuvia

Creado por compañeros estudiantes, verificado por reseñas

Calidad en la que puedes confiar: escrito por estudiantes que aprobaron y evaluado por otros que han usado estos resúmenes.

¿No estás satisfecho? Elige otro documento

¡No te preocupes! Puedes elegir directamente otro documento que se ajuste mejor a lo que buscas.

Paga como quieras, empieza a estudiar al instante

Sin suscripción, sin compromisos. Paga como estés acostumbrado con tarjeta de crédito y descarga tu documento PDF inmediatamente.

Student with book image

“Comprado, descargado y aprobado. Así de fácil puede ser.”

Alisha Student

Preguntas frecuentes