Biomathematik für Mediziner: Begleittext zum by (auth.) PDF

By (auth.)

ISBN-10: 3540077421

ISBN-13: 9783540077428

ISBN-10: 3642663818

ISBN-13: 9783642663819

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3. 3 Hiiufigkeiten, empirische Verteilungsfunktion Die folgenden Uberlegungen werden fUr den Fall diskreter Merkmale und den Fall stetiger Merkmale mit klassierten Daten durchgefiihrt. Der Fall stetiger Merkmale mit unklassierten Daten wird hier nicht behandelt. 21 Auspragungen bei diskreten Merkmalen und Klassenmitten bei stetigen Merkmalen mit klassierten Daten wurden mit dem gleichen Symbol xi bezeichnet. Es ist n i die absolute Haufigkeit einer Auspragung xi bei einem diskreten Merkmal bzw.

S x bzw. s y sind die empirisch-en Standardabweichungen der Daten Y1'Y2' ... 'Yn; xl' x 2 ' ... ' xn bzw. 34). FUr den empiri- schen Korrelationskoeffizienten (1. 36) -1 :<;; r :<;; +1. Der Vergleich von (1. 33) und (1. 35) zeigt, daB der empirische Regressionskoeffizient und der empirische Korrelationskoeffizient das gleiche Vorzeichen haben. 1st der empirische Korrelationskoeffizient positiv, dann wachst wachsendem faUt Y mit x. 1st der empirische Korrelationskoeffizient negativ, dann Y mit wachsendem x (siehe Bild 11).

Es ist flir 0 (1. 20) Fn(x) H. * :5 x flir x{$ 1 < xi: 1 (i x Bei einem stetigen Merkmal mit klassierten Daten ist keit an der rechten Klassengrenze ar 1,2, ... ,k-1) Hi die relative Haufig- Um den Zuwachs innerhalb einer Klasse in erster Naherung zu erfassen, wird zwischen den Werten an den rechten Klassengrenzen linear interpoliert. In der graphischen Darstellung wird Hi liber der rechten Klassengrenze a. 1 durch Strecken verbunden. Dies ergibt einen aufgetragen. Die Punkte werden S t r e c ken z u g (siehe Bild 9).

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by Steven
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