Geen producten in de winkelwagen.
Samenvatting Toegepaste Statistiek 1 Erasmus
Samenvatting Toegepaste Statistiek 1 voor de studie Economie en Bedrijfseconomie op de Erasmus Universiteit Rotterdam EUR nodig? Hiermee wordt het tentamen een makkie!
“Een open boek toets, ik hoop dat ik alles kan vinden. Er is veel om te onthouden en als het een open boek toets is zal de stof vast wel lastig zijn. Had ik maar een goed overzicht van de stof in plaats van dat dikke boek.”
Herken jij je in bovenstaande zin? Dan hebben wij van Reken Maar Verslagen dé oplossing voor je.
Het vak toegepaste statistiek 1 (FEB11005) is een van de lastigste vakken in het eerste jaar van de bachelor Economie en Bedrijfseconomie aan de Erasmus Universiteit Rotterdam EUR, misschien heb je dit zelf al ondervonden. Onderwerpen als correlatie, binominale verdeling, t-toetsen en de waarschijnlijkheidstheorie worden over het algemeen als erg lastig ervaren door studenten. Wil je hier meteen mee aan de slag zodat je je tentamen toegepaste statistiek 1 aan de Erasmus Universiteit met een goed cijfer afgerond? Met een samenvatting voor het vak toegepaste statistiek 1 aan de Erasmus Universiteit Rotterdam (EUR) ga jij het gewoon halen! Lees hieronder verder wat je allemaal te wachten staat: we geven je alvast wat inside info.
Wil je hier nou meteen mee aan de slag om je tentamen Toegepaste Statistiek 1 aan de Erasmus Universiteit met een goed cijfer af te ronden? Klik dan hier om je samenvatting Toegepaste Statistiek 1 te bestellen!
Wil je nog meer weten over Toegepaste Statistiek 1 of een korte introductie krijgen in de onderwerpen binnen het vak? Lees dan hieronder verder wat je allemaal te wachten staat.
Samenvatting Toegepaste Statistiek 1 Erasmus Universiteit Rotterdam: basisconcepten
Statistiek is een vak wat je in bijna elke universitaire studie tegen zult komen. Om te kunnen controleren of het onderzoek dat je hebt gedaan daadwerkelijk nieuwe inzichten heeft gegeven, is statistiek immers nodig. Ook is statistiek een middel om data te analyseren en vervolgens verbanden te ontdekken in de gegevens die je hebt gebonden. Jullie zullen in blok 5 een onderzoek doen naar schaalvoordelen waarbij je een eigen database moet bouwen. Wanneer je deze database gemaakt hebt, moet je toetsen of de gestelde hypothese klopt en conclusies gaan trekken. Hier kan je verschillende statistische methodes voor gebruiken die je in dit vak geleerd zullen worden.
In de samenvatting toegepaste statistiek 1, die je hier kan bestellen, zullen deze verschillende statistische methoden worden toegelicht aan de hand van voorbeelden. Om je alvast op weg te helpen gaan we de volgende basisconcepten van de toegepaste statistiek met je doornemen:
· Kernbegrip 1: Correlatie
· Kernbegrip 2: Waarschijnlijkheidsmodellen
· Kernbegrip 3: One Sample t-test
· Kernbegrip 4: Binominale verdeling
· Kernbegrip 5: Power en fouten in toetsen
Samenvatting Toegepaste Statistiek 1 Erasmus Rotterdam – Kernbegrip 1: Correlatie
Correlatie is een belangrijk begrip binnen de statistiek. Tussen twee variabelen kan correlatie berekend worden. De uitkomst hiervan beschrijft hoe sterk en in welke richting de relatie tussen de twee variabelen loopt.
De correlatie ligt altijd tussen -1 en 1. Een correlatie is positief wanneer er sprake is van een positieve relatie tussen de variabelen (0 < 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑒 < 1) en negatief als het om een negatieve relatie gaat (−1 < 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑒 < 0). Een correlatie dicht bij het nulpunt geeft een minder sterke relatie weer dan een correlatie dicht bij -1 of 1. Een correlatie van -1 zou betekenen dat de twee variabelen perfect negatief gecorreleerd zijn. Hier is er dus sprake van een sterk negatieve relatie. Let erop dat een correlatie alleen lineaire relaties vangt en niet bestand is tegen outliers of kwadratische relaties.
Benieuwd naar enkele voorbeelden van hoe verschillende correlaties uitgebeeld worden in een scatterplot of weten hoe je de correlatie tussen twee variabelen berekent? Bestel dan de samenvatting toegepaste statistiek 1 Erasmus Rotterdam hier!
Samenvatting Toegepaste Statistiek 1 Erasmus Rotterdam – Kernbegrip 2: Waarschijnlijkheidsmodellen
Een waarschijnlijkheidsmodel (probability model) beschrijft de kansverdeling van een willekeurige gebeurtenis. Dit is gebaseerd op de steekproefruimte en de gebeurtenis zelf. Deze modellen worden veel gebruikt binnen de statistiek.
De steekproefruimte (sample space) zijn alle mogelijke uitkomsten van een gebeurtenis. Dit is makkelijk weer te geven door te kijken naar dobbelstenen. Stel, je gooit één dobbelsteen, dan zijn er zes verschillende uitkomsten, namelijk 1, 2, 3, 4, 5 of 6 ogen. Zodra je twee dobbelstenen gaat gooien, zijn er in één keer 36 verschillende mogelijkheden van uitkomsten (2 met 3 gooien is hierbij een andere uitkomst dan 3 met 2 gooien).
Een gebeurtenis (event) is een uitkomst of uitkomsten van de willekeurige gebeurtenis. Bij het gooien van één dobbelsteen zou dit bijvoorbeeld het gooien van 3 ogen kunnen zijn. Als je twee dobbelstenen gooit zou dit het gooien van 1 en 3 ogen kunnen zijn. Als we spreken van uitkomsten (meervoud) heb je het bijvoorbeeld over herhaaldelijk gooien.
Waarschijnlijkheid heeft een aantal standaard regels die de basis vormen van het rekenen met kansen. Op het tentamen wordt er van je verwacht dat je deze beheerst. Wat deze regels zijn en hoe het rekenen ermee in zijn werk gaat kan je vinden in deze samenvatting toegepaste statistiek Erasmus Rotterdam.
Samenvatting Toegepaste Statistiek 1 Erasmus Rotterdam – Kernbegrip 3: One-Sample t-test
T-toetsen is een onderwerp die je nog veel gaat tegenkomen in je studie. Hierom is het belangrijk om het goed door te hebben. Wanneer je de standaarddeviatie van een populatie niet weet is het nog steeds mogelijk om een schatting te maken van het gemiddelde van een populatie doormiddel van een t-verdeling. Deze verdeling gebruikt de standaarddeviatie van de steekproef, 𝑠, om een uitspraak te kunnen doen over de populatie. Deze t-statistic is pas valide wanneer de populatie normaal verdeeld is. Met de one-sample t-test doe je een uitspraak over één populatie of groep. De stappen die neemt om een bepaalde hypothese te testen met behulp van de t-test zijn het volgende:
Stap 1: Stel de hypothesen op.
Stap 2: Bereken de uitkomst van de test, de test statistiek.
Stap 3: Vind de bijbehorende t-waarde. (Tabel D)
Stap 4: Vergelijk stap 2 met stap 3 en trek je conclusie
Bestel snel deze samenvatting toegepaste statistiek om te beginnen met het oefenen met deze stappen!
Samenvatting Toegepaste Statistiek 1 Erasmus Rotterdam – Kernbegrip 4: Binominale verdeling
De binominale verdeling is één van de drie verdelingen die de kans op een uitkomst of meerdere uitkomsten kan geven. De andere zijn de uniforme- en poisson verdeling. Deze verdelingen kunnen heel handig zijn, maar zijn ook ingewikkeld om te begrijpen.
Bij de binominale verdeling krijg je maar twee opties waar je mee te maken kunt krijgen: een bepaalde actie is een succes of een mislukking. Of de actie een succes (of een mislukking) is, heeft een bepaalde kans. Deze kans geven we aan met 𝑝.
Een binomiale verdeling bestaat eigenlijk maar uit drie waarden waarmee je moet rekenen:
𝑛 Het aantal observaties
𝑝 De kans op een succes
𝑘 Het aantal keer dat je een succes wilt behalen
Het meest gebruikte voorbeeld van een binominale verdeling het opgooien van een muntstuk. Je kunt dan stellen dat het gooien van “kop” een succes is, en het gooien van “munt” een mislukking. Uiteraard is de kans op beide kanten 0,5. De kans op een succes is dan ook 𝑝 = 0,5. Een ander voorbeeld is het goed gokken van een multiple-choice vraag waarbij je geen flauw idee hebt wat het antwoord kan zijn. Wanneer er vier antwoord mogelijkheden zijn waarvan er maar één goed is, dan is je kans op succes 𝑝 = 0,25. Doe mee met de volgende voorbeeldopgave om te kijken of je de basis van de binominale verdeling doorhebt:
Stel, we vragen aan drie mensen op straat, Presnel, Karim en Nabil, of ze thuis een abonnement op de krant hebben. De kans dat iemand “ja” antwoordt (wat we beschouwen als een succes), is 40%. Wat is de kans dat precies twee mensen ja antwoorden?
Het antwoord op deze voorbeeldopgave is 0,288. Ben je benieuw hoe wij hier op gekomen zijn of wil je meer te weten komen over de drie verdelingen? Bestel dan de samenvatting toegepaste statistiek via deze link!
Samenvatting Toegepaste Statistiek 1 Erasmus Rotterdam – Kernbegrip 5: Power en fouten in toetsen
Bij statistische toetsen kunnen we eigenlijk nooit spreken van hard bewijs. Bij testen blijft het altijd een kans die een situatie aannemelijk maakt. We willen natuurlijk dat de toets die we uitvoeren zijn werk goed doet. We beoordelen een toets op het vermogen om te ontdekken of 𝐻0 onjuist is. Dit kunnen we doen aan de hand van de power van een toets. De power is de kans dat de test, bij een standaard significantieniveau van bijvoorbeeld 5%, de nulhypothese 𝐻0 verwerpt, wanneer de waarde van de alternatieve hypothese ook daadwerkelijk juist is. Kortom, de power van een toets geeft aan hoe goed een bepaalde test zijn werk doet.
Het berekenen van de power kan via het volgende stappenplan worden gedaan:
Stap 1: Stel de hypothesen op.
Stap 2: Zoek de kritieke waarde 𝒛 ∗ op in Tabel D.
Stap 3: Bereken de waarde 𝒙̅, die hoort bij de gevonden kritieke waarde.
Stap 4: Bereken nu de z-score opnieuw met de nieuwe waarde 𝝁.
Stap 5: Zet deze z-score om een P-waarde. Dit is je power.
Hoe je deze stappen precies uitvoert kan je vinden in de samenvatting toegepaste statistiek 1 Erasmus Rotterdam die je hier kunt bestellen.
Samenvatting Toegepaste Statistiek 1 Erasmus Rotterdam: Tentamenopbouw
Het vak Toegepaste Statistiek 1 is een 4 punts vak en het cijfer zal bestaan uit opdrachten tijdens de practica en het eindtentamen. Er zijn geen midterms. De opdrachten tijdens de practica mag je in een groep maken en wanneer je deze een klein beetje hebt voorbereid zijn ze niet al te moeilijk. Doe je best tijdens deze practica, aangezien je dan een bonus van 0,5 kan scoren op je eindcijfer!
Het eindtentamen bestaat uit 40 juist/onjuist vragen. Een correct antwoord levert twee punten op. Ook is het mogelijk een vraagteken in te vullen, dit levert één punt op. Om een voldoende te halen heb je minimaal 60 punten nodig.
Het is een open boek tentamen, je mag je boek dan ook gebruiken tijdens het tentamen. Verder kan je ook wat ruimte in je boek gebruiken om een kleine samenvatting erin te schrijven (met potlood). Dit kan veel tijd besparen voor met het opzoeken. Een grafische rekenmachine is niet toegestaan. Je zult dus een normale rekenmachine moeten gebruiken, zoals je gewend bent bij andere vakken van de studie Economie.
Het tentamen zal gaan over hoofdstukken 1 – 8 en hoofdstuk 10 van het boek, alle slides en overige stof behandeld tijdens de colleges.
Samenvatting Toegepaste Statistiek 1 Erasmus Rotterdam, alles wat je nodig hebt om te slagen
Zoals je hebt gelezen zijn er veel verschillende onderwerpen die geïntroduceerd worden in toegepaste statistiek 1. Het is belangrijk om de basis stof goed te beheersen, aangezien je deze ook nodig hebt voor toegepaste statistiek 2.
De samenvatting van Reken Maar biedt jou hierin een helpende hand. Bovenstaande onderwerpen en alle andere onderwerpen uit het vak worden besproken en nader toegelicht aan de hand van voorbeelden en oefenopgave.
Vind je Toegepaste Statistiek interessant? Wat kun je ermee worden?
Beroepen die statistiek gebruiken zijn heel divers. Hedendaags is statistiek een belangrijk middel voor bijvoorbeeld wetenschappelijk onderzoek, bedrijven of de overheid. Denk hierbij aan onderzoek doen naar trends voor het CBS, statistische onderzoek over demografische kenmerken of risicoanalyse. Voorbeelden van banen die veel met statistiek te maken hebben zijn:
· Analyticus
· Trendwatcher
· Doctoraat
· Consultant
· Makelaar
· Epidemioloog
· Laborant
· Onderzoeker
· Staticus
Omdat we uit ervaring spreken en weten wat het is om dit vak goed af te ronden hebben we alle nodige kennis en informatie om dit vak met succes af te ronden verzameld in een Samenvatting toegepaste statistiek 1 die specifiek en alleen voor studenten van de opleiding Economie en Bedrijfseconomie aan de Erasmus Universiteit Rotterdam is samengesteld.
