Summary Managerial Statistics (Part One)

-
ISBN-13 9781408098707
272 Flashcards & Notes
1 Students
  • This summary

  • +380.000 other summaries

  • A unique study tool

  • A rehearsal system for this summary

  • Studycoaching with videos

Remember faster, study better. Scientifically proven.

This is the summary of the book "Managerial Statistics (Part One)". The author(s) of the book is/are Keller, G. The ISBN of the book is 9781408098707. This summary is written by students who study efficient with the Study Tool of Study Smart With Chris.

PREMIUM summaries are quality controlled, selected summaries prepared for you to help you achieve your study goals faster!

Summary - Managerial Statistics (Part One)

  • 1.1 College 1 - Introduction to statistics

  • What are 2 definitions of statistics?
    • Statistics is a way to get information from data
    • Collecting, analyzing and interpreting data…
      • in order to get insight into phenomena
      • to assist in decision making processes
  • What is the aim of statistics?
    Making statements about real world phenomena 
  • 1.1.1 Key statistical concepts

  • What is the definition of population in statistics?
    Set of all items of interest in a statistical problem
  • What is the definition of parameter in statistics?
    Descriptive measure (=beschrijvende waarde/maat) of population
  • What is the definition of sample in statistics?
    Set of data drawn from (=getrokken uitpopulation
  • What is the definition of statistic in statistics?
    Descriptive measure (=beschrijvende waarde) of sample (=steekproef)
  • In welke 2 typen kun je statistiek onderverdelen?
    Beschrijvende (descriptieve) en inferentiële statistiek
  • What is descriptive statistics?
    • Presenting and summarizing data in effective way (population and sample. Often sample)
    • tables and graphical tools  and numerical summary measures (Bv. Gemiddelde, mediaan etc.)
  • What is inferential statistics?
    • Drawing conclusions about population (parameters) based on sample (statistics)
    • uncertainty involved; probability theory used to measure reliability of statements
  • 1.1.2 Measurement level of variables

  • What is variable?
    Characteristic of interest to us
  • Which 2 types of variables do you have?
    Qualitative or quantitative variables
  • What are qualitative variables and which 2 categories do you have?
    Outcomes are categorical (=in categorieën)
    • Nominal: mutually exclusive (=wederzijds exclusief) categories, labeling (e.g. country of origin)
    • Ordinal (or ranked):  natural ordering (e.g. Zeer vies-vies-normaal-lekker-heel lekker: natuurlijke ordening, maar niet evengrote verschillen tussen de opties)
  • What are quantitative variables and which 2 categories do you have?
    Outcomes are numerical (=in getallen)
    • Interval: natural distance (e.g. shoe size)
    • Ratio:absolute zero (e.g. age)
    |In boek worden deze termen gecombineerd, op toets niet|
  • Bekijk de afbeelding goed.
    Interval: afstand is gelijk ?i.t.t.? Bv. Ordinal 
    Ratio: zit ook een verhouding in
  • 1.1.2.1 Quantative data

  • Hoe wordt data weer gegeven bij QUANTitative data?
    In een tabel en/of histogram
  • 1.1.2.1.1 Frequency tables and histograms

  • Which steps do you follow in order to draw a histogram?
    1. Collect data
    2. Prepare a frequency distribution
    3. Draw a histogram
  • Soms wordt er tijdens het oefenen bij statistiek Excel gebruikt, maar op het tentamen wordt Excel niet gebruikt!! Tentamen is alleen op papier, niks met computer.
  • Wat is een frequency distribution (=frequentie verdeling)?
    Een tabel waarbij de waarnemingen in niet overlappende intervallen/klassen worden ingedeeld  en van elke klasse het aantal observaties/frequenties wordt vermeld.
  • Hoe zijn de grenzen verdeelt bij een histogram?
    Bovengrens hoort bij klasse (vaak aangegeven met bin)Ondergrens hoort bij vorige klasse.
    (alleen 0 wordt bij de 1ste klasse meegenomen)
  • How do you calculate the class with?
    Class width = (largest observation-smallest observation) / amount of classes
  • Bekijk de afbeelding.
    Dit jaar hoef je niet zelf een frequentie verdeling te verzinnen.
    Bekijk de afbeelding.
Read the full summary
This summary. +380.000 other summaries. A unique study tool. A rehearsal system for this summary. Studycoaching with videos.

Latest added flashcards

What is conditional probability and how is it denoted?
  • The probability of an event when partial(=gedeeltelijkeknowledge about the outcome of an experiment is known, is called conditional probability 
  • We use the notation: P(A|B) = ‘the conditional probability that event A occurs, given that event B has occurred’ 
Bekijk het voorbeeld in de afbeelding en probeer het eerst zelf op te lossen.
Kijken of 600 (?of mu?) genoeg van de 650 ligt om de H0 te verlaten ofzo.
Bekijk het voorbeeld in de afbeelding en probeer het eerst zelf op te lossen.
Hij wil minimaal zien:
  1. Hypothese
  2. Toetsgrootheid
  3. stap 4,5,6, mag je samenvoegen (eventueel onmiddellijk in stap 7)
  4. conclusie
Bekijk het voorbeeld in de afbeelding en probeer het eerst zelf op te lossen.
klad
Z waarde in de richting van de alternatieve hypothese (H1), dus '<'.
What is third method to solve a two-tail test? And how does it work?

Methode van de betrouwbaarheidsinterval
Interval estimators can be used to test hypotheses:
  • Calculate the (1 – alfa)x100% CI estimator for μ
    • If μ0 is in the confidence interval, then do not reject H0
    • If μ0 is outside the confidence interval, then reject H0
NB See picture
Bekijk (nogmaals) goed de uitwerking van het voorbeeld middels the p-value approachKlad:dubbele 'staartkans'. Groter dan 2,4 en kleiner dan -2,4            typefout van hem, significance level 5% moet 4,56% zijn
Zie afbeelding.
Wat is de overeenkomst en wat het verschil in de stappen bij the rejection region method en de p-value method?
  • Stap 1 t/m 5 zijn hetzelfde
  • Stap 6&7:
    • Rejection region method: eerst verwerpingsgebied berekenen -> dan kijken naar uitkomst van het steekproef materiaal (xstreep) -> dat vergelijken met de grenzen van je verwerpingsgebied
    • P-value method: eerst naar steekproef materiaal kijken -> bepalen van het waargenomen significatieniveau -> vergelijken met gestelde significatieniveau
Werk het voorbeeld in de afbeelding eerst uit in je hoofd/papier volgens de rejection region method en ga dan naar het antwoord.
Zie afbeelding, grafische weergave op volgende fl.
Klad
hij heeft liever dat je z niveau gebruikt als je rejection region method gebruikt.

hij gebruikt nu even hele gekke alfa, omdat dat zo even beter uitkomt.

beslissingsregels opgezet, dan pas steekproefgemiddelde(observed value) opzetten. Zodat je bij het opzetten van de beslissingsregels niet beïnvloed wordt door uitkomst van xstreep.
Ga naar het antwoord.
Bekijk de grafische uitwerking van het voorbeeld van zojuist in de afbeelding.
Zie antwoord.
Bekijk goed de afbeelding  met de voorbeeldvraag welke hierna zal uitgewerkt middels de rejection region en p-value method.