100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached 4.2 TrustPilot
logo-home
Summary

Samenvatting Beschrijvende statistiek en kansreken 2022

Rating
-
Sold
9
Pages
63
Uploaded on
19-05-2022
Written in
2021/2022

Dit is een samenvatting van het boek 'Beschrijvende statistiek en kansrekenen' geschreven door Peter Goos. Daarnaast is de samenvatting ook gebasseerd op de hoorcolleges van Heidi Arnouts. In deze samenvatting vind je de theorie terug, met bijna alle uitgewerkte bewijzen. Let op de delen die niet te kennen waren voor het examen in 2022, zal je niet terug vinden in deze samenvatting. Met deze samenvatting en vele oefeningen haalde ik 15/20 voor dit vak in eerste zit.

Show more Read less
Institution
Course

















Whoops! We can’t load your doc right now. Try again or contact support.

Written for

Institution
Study
Course

Document information

Uploaded on
May 19, 2022
Number of pages
63
Written in
2021/2022
Type
Summary

Subjects

Content preview

Beschrijvende statistiek en kansrekenen Dr. Heidi Arnouts



Inhoud
H1: Wat is statistiek ? .............................................................................................................................. 5
1.1 Waarom statistiek ?....................................................................................................................... 5
1.2 Definitie van statistiek ................................................................................................................... 5
1.3 Voorbeeld ...................................................................................................................................... 5
1.4 Onderwerp van de statistiek ......................................................................................................... 5
1.5 Kansrekening ................................................................................................................................. 5
H2: Data en hun voorstelling ................................................................................................................... 6
2.1 Soorten gegevens en meetschalen ............................................................................................... 6
2.1.1 Categorische of kwalitatieve variabelen ................................................................................ 6
2.1.2 Kwantitatieve variabelen........................................................................................................ 6
2.1.3 Hiërarchie van meetschalen ................................................................................................... 7
2.2 De datamatrix of gegevensmatrix ................................................................................................. 7
2.3 Voorstellen van univariate kwalitatieve variabelen ...................................................................... 7
2.4 Voorstellen van univariate kwantitatieve variabelen ................................................................... 8
2.4.1 Stam- en bladdiagram ............................................................................................................ 8
2.4.2 Naalddiagram voor univariate discrete kwantitatieve variabelen ......................................... 8
2.4.3 Histogrammen en frequentiepolygonen voor continue variabelen ...................................... 8
2.4.4 Empirische cumulatieve verdelingsfunctie............................................................................. 9
2.5 Het voorstellen van bivariate variabelen ...................................................................................... 9
H3: Beschrijvende statistieken van steekproefgegevens ...................................................................... 11
3.1 Kengetallen van centrale ligging of locatie.................................................................................. 12
3.1.1 Mediaan................................................................................................................................ 12
3.1.2 Modus ................................................................................................................................... 12
3.1.3 Rekenkundig gemiddelde ..................................................................................................... 12
3.1.4 Meetkundig of geometrisch gemiddelde ............................................................................. 13
3.2 Maatstaven van relatieve ligging................................................................................................. 13
3.2.1 Ordestatistiek, kwartiel, percentiel, deciel .......................................................................... 13
3.2.2 Kwartielen ............................................................................................................................ 13
3.3 Kengetallen van spreiding ........................................................................................................... 14
3.3.1 Spreidingsbreedte ................................................................................................................ 14
3.3.2 Interkwartielbreedte ............................................................................................................ 14
3.3.3 Gemiddelde absolute afwijking ............................................................................................ 14
3.3.4 Variantie ............................................................................................................................... 14
3.3.5 Standaarddeviatie ................................................................................................................ 15

Pagina 1 van 63

,Beschrijvende statistiek en kansrekenen Dr. Heidi Arnouts


3.3.6 Variatiecoëfficiënt ................................................................................................................ 15
3.3.7 Spreidingsindices voor nominale en ordinale variabelen .................................................... 15
3.4 Kengetallen van scheefheid......................................................................................................... 16
3.5 Gepiektheid of kurtosis (NIET)..................................................................................................... 16
3.6 Transformatie en standaardisatie van gegevens ........................................................................ 16
3.7 Boxplot ........................................................................................................................................ 17
3.8 Bivariate variabelen ..................................................................................................................... 17
3.8.1 Covariantie ........................................................................................................................... 17
3.8.2 Populatiecovariantie ............................................................................................................ 18
3.8.3 Correlatie .............................................................................................................................. 18
3.8.3 Rangcorrelatie ...................................................................................................................... 19
H4: Kansrekenen ................................................................................................................................... 20
4.1 Kansexperimenten....................................................................................................................... 20
4.2 Definitie van kans ........................................................................................................................ 21
4.3 Rekenregels ................................................................................................................................. 22
4.4 Voorwaardelijke kans .................................................................................................................. 22
4.5 Onafhankelijk en afhankelijke gebeurtenissen ........................................................................... 23
4.6 Totale kans en regel van Bayes ................................................................................................... 23
Stelling van de totale kans............................................................................................................. 23
Kansregel van Bayes ...................................................................................................................... 23
Welke kansregel gebruiken ? ........................................................................................................ 24
H5: Bijkomende aspecten van kansrekening ........................................................................................ 24
H6: Univariate kansvariabelen .............................................................................................................. 25
6.1 Kansvariabelen en verdelingsfunctie .......................................................................................... 25
6.2 Discrete kansvariabelen en kansverdelingen .............................................................................. 26
6.3 Continue kansvariabelen en kansdichtheid ................................................................................ 26
6.4 Functie van kansvariabelen ......................................................................................................... 27
6.4.1 Functies van een discrete kansvariabele .............................................................................. 27
6.4.2 Functies van een continue kansvariabele ............................................................................ 28
H7: Kengetallen van populaties en processen ...................................................................................... 30
7.1 Verwachte waarde van een kansvariabele.................................................................................. 30
7.2 Verwachte waarde van een functie met een kansvariabele ....................................................... 30
7.3 Speciale gevallen ......................................................................................................................... 31
7.4 Variantie en standaarddeviatie van een kansvariabele .............................................................. 32
7.5 Andere kengetallen ..................................................................................................................... 33
Mediaan γ0,5 ................................................................................................................................ 33

Pagina 2 van 63

,Beschrijvende statistiek en kansrekenen Dr. Heidi Arnouts


(100 x p)-de percentiel γp ............................................................................................................. 34
Momenten ..................................................................................................................................... 34
7.6 Momentgenererende functie ...................................................................................................... 34
H8: Belangrijke discreten kansverdeling ............................................................................................... 36
8.1 De uniforme verdeling................................................................................................................. 36
8.2 De Bernoulli-verdeling ................................................................................................................. 37
8.3 Binomiale verdeling ..................................................................................................................... 37
8.3.1 Kansverdeling ....................................................................................................................... 37
8.3.2 Verwachte waarde en variantie ........................................................................................... 38
8.4 De hypergeometrische verdeling ................................................................................................ 38
8.5 De Poisson-verdeling ................................................................................................................... 39
8.6 Geometrische verdeling .............................................................................................................. 39
8.7 Negatief binomiale verdeling ...................................................................................................... 40
Omzetting van kansen ........................................................................................................................... 41
H9: Belangrijke continue kansdichtheden............................................................................................. 42
Opmerking ......................................................................................................................................... 42
9.1 De continue uniforme dichtheid ................................................................................................. 42
9.2 De exponentiële dichtheid .......................................................................................................... 43
9.2.1 Definitie en kengetallen ....................................................................................................... 43
9.2.2 Enkele interessante eigenschappen ..................................................................................... 45
9.3 Gamma dichtheid ........................................................................................................................ 46
9.4 De Weibull-dichtheid ................................................................................................................... 47
9.5 De beta dichtheid ........................................................................................................................ 47
H10: De normaalverdeling .................................................................................................................... 48
Algemeen........................................................................................................................................... 48
10.1 De dichtheid .............................................................................................................................. 48
10.2 Berekenen van kansen voor normaal verdeelde variabelen..................................................... 49
10.2.1 Standaardnormaal verdeelde variabelen ........................................................................... 49
10.2.2 Normaal verdeelde variabelen ........................................................................................... 49
10.3 Lognormale kansdichtheid ........................................................................................................ 50
H 11: Multivariate kansvariabelen ........................................................................................................ 52
11.1 Inleidende begrippen ................................................................................................................ 52
11.2 Gezamelijke (discrete) kansverdeling........................................................................................ 52
11.3 Marginale of onvoorwaardelijke kansverdeling ........................................................................ 52
11.4 Voorwaardelijke (discrete) kansverdeling ................................................................................. 53
H12: Functies van meerdere kansvariabelen ........................................................................................ 54

Pagina 3 van 63

,Beschrijvende statistiek en kansrekenen Dr. Heidi Arnouts


12.1 Een functie van meerdere kansvariabelen ................................................................................ 54
12.2 Verwachte waarde van functies van meerdere kansvariabelen ............................................... 54
12.3 Voorwaardelijke verwachte waarden ....................................................................................... 54
12.4 Kansverdeling van functies van kasnvariabelen ........................................................................ 54
12.5 Functies van onafhankelijke Poisson, normaal en lognormaal verdeelde kansvariabelen....... 54
H13: Covariantie, correlatie, variantie van lineaire functie .................................................................. 56
13.1 Covariantie en correlatie ........................................................................................................... 56
13.2 Variantie van een lineaire functie van 2 kansvariabelen .......................................................... 57
13.3 Variantie van een lineaire functie van meer dan twee kansvariabelen .................................... 58
13.4 Variantie van een lineaire combinatie van onafhankelijke kansvariabelen .............................. 58
13.5 Lineaire combinatie van normaal verdeelde kansvariabelen ................................................... 58
13.6 Bivariate en multivariate normale kansdichtheid ..................................................................... 59
Grafisch.......................................................................................................................................... 59
Marginale kansdichtheid ............................................................................................................... 61
Voorwaardelijke kansdichtheid ..................................................................................................... 61
H14: De centrale limietstelling .............................................................................................................. 62
14.1 Kansdichtheid van het steekproefgemiddelde uit een normaal verdeelde populatie ............. 62
14.2 Kansverdeling of -dichtheid van het steekproefgemiddelde uit een niet-normaal verdeelde
populatie ........................................................................................................................................... 62
14.2.1 Centrale limietstelling ........................................................................................................ 63




Pagina 4 van 63

,Beschrijvende statistiek en kansrekenen Dr. Heidi Arnouts


H1: Wat is statistiek ?

1.1 Waarom statistiek ?
 Iedereen wordt vroeg of laat wel eens met de analyse van gegevens geconfronteerd

1.2 Definitie van statistiek
 Geheel van methodologieën voor het verzamelen, voorstellen, analyseren en interpreteren
van date of gegevens
o Algemene hulpwetenschap

1.3 Voorbeeld
 Grootwarenhuizen verzamelen op basis van de klantenkaarten massa’s gegevens. Zaken die
meestal geregistreerd worden:
o gespendeerde bedrag per winkelbeurt
o aantal gekochte artikelen Ï welke artikelen werden gekocht (voeding, kleding, ...)
o betalingswijze (contant, debetkaart, kredietkaart, maaltijdcheque)
 Gigantische hoeveelheid informatie wordt dan geanalyseerd
o voorbeeld op maat gemaakte reclamefolders

1.4 Onderwerp van de statistiek
 Populatie van objecten of elementen
o Groep waarvoor de resultaten van een onderzoek gelden
▪ Vb. klanten van een grootwarenhuis
 Gegevens: geregistreerde eigenschappen of karakteristiek → variabelen (waarin je
geïnteresseerd bent)
o Vb. gespendeerde bedrag, aantal gekochte artikelen, betalingswijze …
 Steekproef: slechts een deel van de objecten wordt bestudeerd
o De antwoorden worden veralgemeend (inferentie) naar de populatie => zwakke plek
van statistiek

1.5 Kansrekening
 Bestudeerd processen of experimenten waarbij de uitkomst onzeker is




Pagina 5 van 63

,Beschrijvende statistiek en kansrekenen Dr. Heidi Arnouts


H2: Data en hun voorstelling

2.1 Soorten gegevens en meetschalen
 Variabelen worden ingedeeld naargelang hun meetniveau afhankelijk van de schaal waarop
ze worden gemeten
 Gegevens worden verzameld over meerdere eigenschappen of variabelen

2.1.1 Categorische of kwalitatieve variabelen
NOMINALE VARIABELEN
 Elementen van steekproef/populatie worden in klasse of categorie geplaatst
o Vb. geslacht, gemeente, opleidingsniveau …
 Soms cijfercodes
o Vb. man = 0, vrouw = 1, Postnummers van gemeenten
o Cijfercodes impliceren geen volgorde: rekenkundige bewerkingen zijn zinloos
▪ Behalve absolute (aantallen) en relatieve frequenties (percentages)

ORDINALE VARIABELEN
 Nominale variabelen waarbij er een ordening is tussen de klassen of categorieën
o Vb. aantal Michelinsterren van een restaurant
o Vb. antwoord op enquêtes: '1: eens', '2: noch eens, noch oneens', '3: oneens'
 Rekenkundige bewerkingen zijn zinloos
o Behalve absolute en relatieve frequenties (percentages)

2.1.2 Kwantitatieve variabelen
 Worden uitgedrukt in een aantal vaste meeteenheden
o Vb. lengte, gewicht, aantal verkochte producten, temperatuur, duurtijd …
 Bijna alle rekenkundige bewerkingen zijn zinvol

INTERVALSCHAAL
 Geen natuurlijk nulpunt => geen natuurlijke onder grens
o Vb. temperatuur tijd afgelezen op een klok
 Verschil tussen 2u en 4u = verschil tussen 21u en 23u
 Verhoudingen houden geen steek
o Vb. 4u is niet dubbel zo laat als 2u

RATIOSCHAAL
 Wel absoluut nulpunt
o Vb. lengte, gewicht …
 Verhoudingen zijn wel zinvol
o 2 meter is dubbel zolang als 1 cm

DISCRETE VERSUS CONTINUE VARIABELEN
 Discreet: kan slechts een eindig of oneindig aftelbaar aantal verschillende variabelen
aannemen
o Vb. aantal passagiers op lijnvlucht
 Continu: kan een continuüm van waarden aannemen
o Vb. lengte, body mass index …

Pagina 6 van 63

,Beschrijvende statistiek en kansrekenen Dr. Heidi Arnouts


2.1.3 Hiërarchie van meetschalen
 Variabelen gemeten op ratioschaal zijn meest informatief
 Gegevens gemeten op een hogere schaal kunnen worden omgezet in gegevens op eens
lagere schaal, maar niet omgekeerd!
 Statistische methoden voor lagere meetschalen kunnen gebruikt worden voor hogere
meetschalen, maar niet omgekeerd!
 Meest informatieve meetschaal:
ratioschaal → intervalschaal →
ordinale → nominale

2.2 De datamatrix of gegevensmatrix
 Rijen: elementen of waarnemingen
van de steekproef
 Kolommen: de verschillende gemeten
variabelen
 Een rij => observatievector




2.3 Voorstellen van univariate kwalitatieve variabelen
 Univariate => één variabele
 Frequenties = het aantal elementen van de steekproef die tot de klasse behoren
 Relatieve frequenties = de verhouding van de klassefrequentie tot het totaal aantal
waarnemingen/observaties in de steekproef




 Staafdiagram




Pagina 7 van 63

,Beschrijvende statistiek en kansrekenen Dr. Heidi Arnouts


 Paretodiagram = indien de klassen worden herschikt volgens dalende frequentie, en
vervolgens de frequenties cumulatief worden voorgeteld (aandacht wordt gevestigd op
klassen met hoogste frequentie)
 Cirkel-, sector- of taartdiagram




2.4 Voorstellen van univariate kwantitatieve variabelen
2.4.1 Stam- en bladdiagram
 Stam = getal voor de komma
 Blad = 1ste cijfer na da komma
 Goede voorstelling van kwantitatieve gegevens, geeft niet
enkel een beeld van de frequenties maar ook de individuele
waarnemingen

2.4.2 Naalddiagram voor univariate discrete kwantitatieve variabelen
 Geeft absolute of relatieve frequenties weer
 Discrete variabele met beperkte mogelijke uitkomsten (bv;
aantal passagiers die niet zijn komen opdagen)




2.4.3 Histogrammen en frequentiepolygonen voor continue variabelen
HISTORGRAM
 Grafisch voorstellen van frequenties of relatieve frequenties van een continue kwantitatieve
variabele
 Het interval waarin alle steekproefwaarden liggen wordt onderverdeeld in een aantal
deelintervallen
 Histogram met de relatieve frequentie:
o Hoogte is relatieve frequentie
o Som van de hoogtes = 1


Pagina 8 van 63

,Beschrijvende statistiek en kansrekenen Dr. Heidi Arnouts


FREQUENTIEPOLYGOON
 Middens van de toppen worden met elkaar verbonden in een lijnstuk

CONSTRUCTIE
 Nadeel van histogrammen en frequentiepolygonen => de vorm ervan hangt af van het aantal
klassen dat wordt gekozen

histogram frequentiepolygoon




2.4.4 Empirische cumulatieve verdelingsfunctie
 Zowel voor discrete als continue
kwantitatieve variabelen
 Kwartielen en mediaan makkelijk af te lezen

2.5 Het voorstellen van bivariate variabelen
 Bivariate => 2 variabelen
 Kruistabel: in principe bedoeld voor
nominale en ordinale gegevens, maar kan
ook voor kwantitatieve gegevens wanneer
deze in klasse worden opgedeeld
 Mozaïekplot
o Elke prijscategorie een eigen kleur
o Elk vlak komt overeen met cel in de kruistabel,
hoe groter de cel, hoe meer waarnemingen




Pagina 9 van 63

, Beschrijvende statistiek en kansrekenen Dr. Heidi Arnouts


 Meervoudig staafdiagram




 Puntenwolk
o Zie ik een stijgende (posi) of dalende (neg) rechte in




Pagina 10 van 63

Get to know the seller

Seller avatar
Reputation scores are based on the amount of documents a seller has sold for a fee and the reviews they have received for those documents. There are three levels: Bronze, Silver and Gold. The better the reputation, the more your can rely on the quality of the sellers work.
liesherreman Universiteit Antwerpen
Follow You need to be logged in order to follow users or courses
Sold
111
Member since
3 year
Number of followers
83
Documents
15
Last sold
1 week ago

3.2

10 reviews

5
0
4
5
3
3
2
1
1
1

Recently viewed by you

Why students choose Stuvia

Created by fellow students, verified by reviews

Quality you can trust: written by students who passed their tests and reviewed by others who've used these notes.

Didn't get what you expected? Choose another document

No worries! You can instantly pick a different document that better fits what you're looking for.

Pay as you like, start learning right away

No subscription, no commitments. Pay the way you're used to via credit card and download your PDF document instantly.

Student with book image

“Bought, downloaded, and aced it. It really can be that simple.”

Alisha Student

Frequently asked questions