Benutzer:Peter Hager/Baustelle/Statistik

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Begriff (lö)

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fe 

https://de.wikipedia.org/wiki/Statistik Statistik „ist die Lehre von Methoden zum Umgang mit quantitativen Informationen“ (Daten).[1] Sie ist eine Möglichkeit, „eine systematische Verbindung zwischen Erfahrung (Empirie) und Theorie herzustellen“.[1] Unter Statistik versteht man die Zusammenfassung bestimmter Methoden zur Analyse empirischer Daten. Ein alter Ausdruck für „Statistik“ ist Sammelforschung.

Die Statistik wird als Hilfswissenschaft von allen empirischen Disziplinen und Naturwissenschaften verwendet, wie zum Beispiel der Medizin (Medizinische Statistik), der Psychologie (Psychometrie), der Politologie, der Soziologie, der Wirtschaftswissenschaft (Ökonometrie), der Biologie (Biostatistik), der Chemie (Chemometrie) und der Physik. Die Statistik stellt somit die theoretische Grundlage aller empirischen Forschung dar. Da die Menge an Daten in allen Disziplinen rasant zunimmt, gewinnt auch die Statistik und die aus ihr abgeleitete Analyse dieser Daten an Bedeutung. Andererseits ist die Statistik ein Teilgebiet der reinen Mathematik. Das Ziel der reinen mathematischen Statistik ist das Beweisen allgemeingültiger Aussagen mit den Methoden der reinen Mathematik. Sie bedient sich dabei der Erkenntnisse der mathematischen Grundlagendisziplinen Analysis und lineare Algebra.

https://de.wikipedia.org/wiki/%C3%96konometrie

https://de.wikipedia.org/wiki/Stochastik

Statistik

→ Hauptartikel: Statistik

Statistik ist eine auf der Wahrscheinlichkeitstheorie basierende Methodik zur Analyse quantitativer Daten. Dabei verbindet sie empirische Daten mit theoretischen Modellen. Man kann die Statistik unterteilen in die beschreibende Statistik (deskriptive Statistik) und die beurteilende Statistik (schließende Statistik).[21] In der beschreibenden Statistik sammelt man Daten über Zufallsgrößen, stellt die Verteilung von Häufigkeiten graphisch dar und charakterisiert sie durch Lage- und Streuungsmaße. Die Daten gewinnt man aus einer Stichprobe, die Auskunft über die Verteilung der untersuchten Merkmale in einer Grundgesamtheit geben soll. In der beurteilenden Statistik versucht man, aus den Daten einer Stichprobe Rückschlüsse über die Grundgesamtheit zu ziehen. Man erhält dabei Aussagen, die immer mit einer gewissen Unsicherheit behaftet sind. Diese Unsicherheit wird mit Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung abgeschätzt. Dieses Schätzen von Wahrscheinlichkeiten und das Testen von Hypothesen sind typische Aufgaben der beurteilenden Statistik.[22]

   Daten, Stichprobe, Grundgesamtheit, Häufigkeit (absolute, relative), Merkmal, Merkmalsausprägung
   Häufigkeitsverteilung, Stabdiagramm, Kreisdiagramm, Histogramm, Stamm-Blatt-Diagramm
   explorative Datenanalyse, Minimum, Quartil, Quantil, Median, Maximum, Boxplot
   arithmetisches Mittel, geometrischer Mittelwert, harmonisches Mittel, gewichtetes Mittel
   Stichprobenvarianz, Stichprobenstandardabweichung, Abweichung, Spannweite
   Hypothesentest, Testen nach Bayes, Schätzen

eigene Der Begriff bezeichnet:

• NN
• NN

Begriff bedeutet.

Bedeutung

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eigene

Wichtige Kenngrößen

• Weiterleitung:

Hauptartikel-> [[]]

• Synonyme: [[]]

siehe auch-> [[]]

fe 

https://de.wikipedia.org/wiki/Deskriptive_Statistik

Kenngrößen (statistische Kennwerte)

→ Hauptartikel: Parameter (Statistik)

Drei Arten von Kenngrößen sind hauptsächlich von Interesse:

• Lagemaße: als zentrale Tendenz einer Häufigkeitsverteilung. Aus der Lage der verschiedenen Werte für die zentrale Tendenz zueinander lassen sich Schiefe und Exzess einer Häufigkeitsverteilung bestimmen.
• Streuungsmaße: für die Variabilität (Streuung oder Dispersion) einer Häufigkeitsverteilung und
• Zusammenhangsmaße: für den Zusammenhang (auch: Korrelation) zweier Variablen.

Die Wahl der geeigneten Kenngrößen hängt vom Skalen- oder Messniveau der Daten und von der Robustheit der Kenngröße ab.

https://de.wikipedia.org/wiki/Parameter_(Statistik)

• Lageparameter
• Streuungsparameter
• Konzentrationsparameter
• Gestaltmaße bzw. -parameter

• Schiefe (Statistik)
• Wölbung (Statistik)

eigene

Ermittlung / Berechnung

fe 

Lageparameter

Hlf (Lage)

• Weiterleitung: Lageparameter

siehe auch-> Mittelwert, Median, Modalwert

 ev erg 

http://www.statistics4u.com/fundstat_germ/cc_measlocation.html

Man sollte beachten, dass der Mittelwert gegen Ausreißer empfindlich ist, hingegen Median und Quantile nicht. Der Median kann beinahe konstant bleiben, wenn bis zu 50 % der Daten verzerrt sind. Dieses Verhalten wird oft als die Robustheit eines Parameters bezeichnet. Sie können Experimente mit diesen drei Lagemaßen durchführen, indem sie das folgende interaktive Beispiel starten. zu Median

eigene Lageparameter geben Auskunft über die Ausprägung (Lage) einer Variablen.

• Zum einen die Mitte dh

• den Mittelwert
• den Median
• den Modalwert

• zum anderen die Extreme

• Minimum
• Maximum und
• Ausreißer

Ein wichtiger Lageparameter sind die

• Quantile

Lageparameter (Mittelwert) bestimmen die Ausprägung der Variablen.

;Mitte

Diese Werte berücksichtigen jedoch nur zT die Eintrittswahrscheinlichkeit. Um die Wahrscheinlichkeitsverteilung mitzuberücksichtigen muss man den

• Ertragswert ermitteln.

Berechnung

Mitte der Datenmenge

• Weiterleitung:

Hauptartikel-> Mittelwert, Median, Modus

• Synonyme: [[]]

siehe auch-> [[]]

fe 

eigene Um rechnen zu können müssen Daten konkretisiert werden, dazu orientiert man sich idR an der Mitte. Dazu bieten sich an:

• Mittelwerte insbesondere arithmetisches, geometrisches und harmonisches Mittel.
• Median
• Modalwert

erg Belastbarkeit

Berechnung

Extreme (Min/Max)

• Weiterleitung: ev Extremwert, Minimum, Maximum,

 (zT) ok 

Extremwerte sind das

• Minimum, das ist der kleinste und
• Maximum, als größter Wert.

Während diese in der Kurvendiskussion durch die erste Ableitung erfolgt, wird in der Unternehmensbewertung der größe oder kleinste Wert der Grundgesamtheit / Stichprobe gesucht (Excel-Funktion: MIN, MAX).

Excel

• Das Minimum wird in Excel mit der Funktion MIN() berechnet.

• Das Maximum wird in Excel mit der Funktion MAX() berechnet.

Literatur

Weblinks

• Extremwert bei Wikipedia, abgefragt 3.2.2024;
• Extremwert bei Gablers Wirtschaftslexikon, abgefragt 3.2.2024;
• Größtes und kleinstes Element bei Wikipedia, abgefragt 3.2.2024;

Ausreißer

• Weiterleitung: Ausreißer

 (zT) ok 

Ausreißer sind Extremwerte, die sich von den anderen Werten der Stichprobe abheben. Sie haben normalerweise beträchtlichen Einfluss auf die Berechnung statistischer Kenngrößen und Modelle (vgl. z.B. Hebeleffekt in der linearen Regression) und sollten in den meisten Fällen entfernt werden.

Die "Erwartung" wird meistens als Streuungsbereich um den Erwartungswert besser Mittelwert/Median herum definiert, in dem die meisten aller Messwerte zu liegen kommen, z. B. der Quartilsabstand Q75 – Q25. Werte, die weiter als das 1,5-Fache des Quartilsabstandes außerhalb dieses Intervalls liegen, werden (meist willkürlich) als Ausreißer bezeichnet.[1] Im Box-Plot werden besonders hohe Ausreißer gesondert dargestellt. Die robuste Statistik beschäftigt sich mit der Ausreißerproblematik. Auch im Data-Mining beschäftigt man sich mit der Erkennung von Ausreißern. Von Ausreißern zu unterscheiden sind einflussreiche Beobachtungen.

Ursache sind häufig Messfehler. Man behebt sie in dem man sie nicht ansetzt.

Berechnung

Es gibt verschiedene Ausreißertests (zB Ausreißertest nach Grubbs, man kann sie einfach über den Boxplot erkennen: Wenn sie außerhalb der Whisker liegen handelt es sich um Ausreißer. Ausreißer verzerren den Mittelwert und die [lineare Regression. wirklich zwei Ereignisse oder Ursache/Wirkung?

Der Median ist robust gegen Ausreißer.

Literatur

Weblinks

• Ausreißer bei Wikipedia, abgefragt 3.2.2024;
• Ausreißer bei Gablers Wirtschaftslexikon, abgefragt 3.2.2024;
• Ausreißer bei Grundlagen Statistik, abgefragt 3.2.2024;

Quantil

• Weiterleitung: Quantil, Quartil, Perzentil

 (zT) ok 

Ein Quantil ist ein Lagemaß, das in der Wahrscheinlichkeitsverteilung links die Wahrscheinlichkeit [math]p[/math] und rechts die Wahrscheinlichkeit [math]{1-p}[/math] angibt.

Spezielle Quantile sind:

• Median p = 50%
• Quartil: p = 25%, 50%, 75%, 100%
• Perzentil: Wahrscheinlichkeit steigt in Prozentschritten.

Quartil

Quartile teilen, wie der Name suggeriert, die zugrundeliegende Verteilung in vier Viertel.

• Unteres Quartil: p = 25%, Verwendung als untere Grenze der Probe;
• Mittleres Quartil: p = 50%, entspricht dem Median;
• Oberes Quartil: p = 75%, Verwendung als obere Grenze der Probe;

Der Abstand zwischen unterem und oberen Quantil wird als Interquartilsabstand bezeichnet und stellt ein wichtiges Streuungsmaß dar.

Perzentil

Als Perzentile werden die Quantile von 0 , 01 bis 0 , 99 in Schritten von 0,01 bezeichnet. Sie haben besonders Bedeutung für die Bandbreite der Unternehmensbewertung.

Excel Mit der Funktion QUARTIL() lassen sich diese berechnen.

Literatur

Weblinks

• Empirisches Quantil bei Wikipedia, abgefragt 3.2.2024;
• Quantil (Wahrscheinlichkeitstheorie) bei Wikipedia, abgefragt 3.2.2024;
• Quantil bei Grundlagen Statistik, abgefragt 3.2.2024;
• Quartil bei Gablers Wirtschaftslexikon, abgefragt 3.2.2024;
• Quartil bei Grundlagen Statistik, abgefragt 3.2.2024;

Darstellung (Box-Plot)

• Weiterleitung: Box-Plot

 erg 

https://de.wikipedia.org/wiki/Box-Plot

Zusammenfassung der Kennwerte

Der Vorteil eines Box-Plots besteht darin, dass gewisse Kennwerte einer Verteilung direkt aus der graphischen Darstellung abgelesen werden können.

Kennwert	Beschreibung	Lage im Box-Plot
Minimum	Kleinster Datenwert des Datensatzes	Ende eines Whiskers oder entferntester Ausreißer
Unteres Quartil	Die kleinsten 25 % der Datenwerte sind kleiner als dieser oder gleich diesem Kennwert	Beginn der Box
Median	Die kleinsten 50 % der Datenwerte sind kleiner als dieser oder gleich diesem Kennwert	Strich innerhalb der Box
Oberes Quartil	Die kleinsten 75 % der Datenwerte sind kleiner als dieser oder gleich diesem Kennwert	Ende der Box
Maximum	Größter Datenwert des Datensatzes	Ende eines Whiskers oder entferntester Ausreißer
Spannweite	Differenz zwischen Maximum und Minimum, also Größe des Wertebereiches	Länge des gesamten Box-Plots (inklusive Ausreißer)
Interquartilsabstand	Wertebereich, in dem sich die mittleren 50 % der Daten befinden. (Liegt zwischen dem 0,25- und dem 0,75-Quartil.)	Ausdehnung der Box

https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/box-plot-53780

http://www.statistics4u.com/fundstat_germ/cc_boxwhisk.html

eigene

Box-Plot; ex Wikimedia, erst. RobSeb

Box-Plots (Schachteldiagramme) (engl. box plots oder box and whisker plots), enthalten die wichtigsten Parameter einer univariaten Verteilung. Ein Box-Plot besteht aus Rechtecken, die den Interquartilsabstand (engl. inter quartile range, IQR) zeigen. Innerhalb dieser Box wird der Median als trennende Linie dargestellt. Zur Rechten und zur Linken der Box sind Linien (whiskers) Dieser kann in Excel nach einem fixen Betrag, oder einem Prozentsatz des Interquartilsabstandes festgelegt werden. In manchen Fällen wird der Mittelwert als +Zeichen dargestellt.

Manchmal werden auch Ausreißer und Extremwerte eingetragen.

Excel Eine Anleitung zur Erstellung eines Box-Plots findet sich bei Microsoft-Support, Stichwort Box-Plott, abgefragt 3.2.2024.

Literatur

Weblinks

• bei Wikipedia, abgefragt 3.2.2024;
• Box-Plot bei Gablers Wirtschaftslexikon, abgefragt 3.2.2024;
• Box-Plot bei Grundlagen Statistik, abgefragt 3.2.2024;

mm

• Weiterleitung:

Hauptartikel-> [[]]

• Synonyme: [[]]

siehe auch-> [[]]

fe 

eigene

Berechnung

NN

[math] {NN} = \frac{a}{b}[/math] lä Benutzer:Peter_Hager/Praktische_Hilfen#Mathematik

	Variable
=	Ergebnis

[math] {NN} [/math]

Variable

Literatur

Weblinks

• [

NN bei Wikipedia], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Gablers Wirtschaftslexikon], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Bundeszentrale für politische Bildung], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Grundlagen Statistik], abgefragt 3.2.2024;

Streuungsmaß

Hlf (Str)

• Weiterleitung: Streuungsmaß

Hauptartikel-> [[]]

• Synonyme: [[]]

siehe auch-> [[]]

fe 

https://de.wikipedia.org/wiki/Streuungsma%C3%9F_(Statistik) Streuungsmaße, auch Dispersionsmaße (lateinisch dispersio „Zerstreuung“, von dispergere „verteilen, ausbreiten, zerstreuen“) oder Streuungsparameter genannt, fassen in der deskriptiven Statistik verschiedene Maßzahlen zusammen, die die Streubreite von Beobachtungswerten beziehungsweise einer Häufigkeitsverteilung um einen geeigneten Lageparameter herum beschreiben. Die verschiedenen Berechnungsmethoden unterscheiden sich prinzipiell durch ihre Beeinflussbarkeit beziehungsweise Empfindlichkeit gegenüber Ausreißern.

   2.1 Streuung um das arithmetische Mittel
       2.1.1 Summe der Abweichungsquadrate
       2.1.2 Empirische Varianz
       2.1.3 Empirische Standardabweichung
       2.1.4 Variationskoeffizient
       2.1.5 Mittlere absolute Abweichung
   2.2 Streuung um den Median
       2.2.1 Quantilsabstand
       2.2.2 Interquartilsabstand
       2.2.3 Mittlere absolute Abweichung vom Median
       2.2.4 Median der absoluten Abweichungen vom Median
   2.3 Weitere Streuungsmaße
       2.3.1 Spannweite
       2.3.2 Geometrische Standardabweichung

https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/streuungsmass-45610

Ausführliche Definition im Online-Lexikon

in der Statistik zusammenfassende Bezeichnung für Maßzahlen zur Kennzeichnung der Streuung, bes. Varianz, Standardabweichung, durchschnittliche absolute Abweichung, Spannweite, mittlerer Quartilsabstand (absolute Streuungsmaße) und Variationskoeffizient (relatives Streuungsmaß).

Bei theoretischen Verteilungen wird das Wort in analoger Bedeutung (Streuungsparameter) gebraucht.

http://www.statistics4u.com/fundstat_germ/cc_measvariation.html Werden über einen Prozess Daten gesammelt, ist es wichtig, nicht nur die Lage des Mittelwerts zu bestimmen, sondern auch die Streuung der Daten zu betrachten. Wird zum Beispiel das Resultat einer chemischen Analyse interpretiert, kann mehr Gewicht auf den erhaltenen Durchschnittswert gelegt werden, wenn bekannt ist, dass die Schwankung der gemessenen Werte der einzelnen Proben im Vergleich mit dem Mittelwert gering ist.

Im Allgemeinen ist die Streuung einer Verteilung, sowohl in absoluter als auch in relativer Hinsicht, ein gutes Maß für die Variabilität (und daher die Verlässlichkeit) der Daten. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, um Streuungen in den Daten auszudrücken:

   Varianz
   Standardabweichung
   Variationskoeffizient
   Interquartilsabstand 

eigene

Berechnung

NN

[math] {NN} = \frac{a}{b}[/math] lä Benutzer:Peter_Hager/Praktische_Hilfen#Mathematik

	Variable
=	Ergebnis

[math] {NN} [/math]

Variable

Literatur

Weblinks

• [

NN bei Wikipedia], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Gablers Wirtschaftslexikon], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Bundeszentrale für politische Bildung], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Grundlagen Statistik], abgefragt 3.2.2024;

Varianz

• Weiterleitung:

Hauptartikel-> [[]]

• Synonyme: [[]]

siehe auch-> [[]]

fe 

https://de.wikipedia.org/wiki/Varianz Die Varianz ist ein Begriff der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Sie ist ein Maß für die Streuung reeller Werte um einen Mittel-, bzw. Erwartungswert. Die Streuung um einen Erwartungswert stellt dabei die allgemeinere Betrachtungsweise dar. Die Streuung erfasster Werte um ihr arithmetisches Mittel ist dem gegenüber ein Spezialfall und wird hier als empirische Varianz bezeichnet.

Die Varianz kann auch als mittleres Abweichungsquadrat der Werte interpretiert werden.

Die Quadratwurzel aus der Varianz ist die Standardabweichung. Die Standardabweichung gehört ebenfalls zu den Streuungsmaßen. Die Varianz ist in weitergehenden Berechnungen oft praktischer als die Standardabweichung: So können beispielsweise Varianzbeiträge von mehreren unabhängigen Zufallseinflüssen einfach addiert werden. Umgekehrt lässt sich durch eine Varianzanalyse eine Gesamtvarianz oft auch in ihre Beiträge (Ursachen) zerlegen. Dennoch ist die Standardabweichung oft anschaulicher als die Varianz, da sie dieselbe Größenordnung hat wie die beobachteten Werte.

Die Bezeichnung Varianz leitet sich von lateinisch variantia „Verschiedenheit“ bzw. variare „[ver]ändern, verschieden sein“ ab.

https://de.wikipedia.org/wiki/Varianz_(Stochastik) Die Varianz (lateinisch variantia „Verschiedenheit“ bzw. variare „(ver)ändern, verschieden sein“) ist ein Maß für die Streuung einer Wahrscheinlichkeitsdichte um ihren Schwerpunkt. Mathematisch wird sie definiert als die mittlere quadratische Abweichung einer reellen Zufallsvariablen von ihrem Erwartungswert. Sie ist das zentrale Moment zweiter Ordnung einer Zufallsvariablen.

Die Varianz kann mit einem Varianzschätzer, z. B. der Stichprobenvarianz, bestimmt werden. Die Quadratwurzel der Varianz ist das als Standardabweichung bezeichnete wichtigste Streuungsmaß in der Stochastik.

Die Bezeichnung Varianz wurde vor allem von dem britischen Statistiker Ronald Fisher (1890–1962) geprägt. Weitere Wörter für die Varianz sind das veraltete Dispersion (lateinisch dispersio „Zerstreuung“ bzw. dispergere „verteilen, ausbreiten, zerstreuen“), das Streuungsquadrat oder die Streuung.

https://de.wikipedia.org/wiki/Empirische_Varianz Die empirische Varianz[1][2], auch Stichprobenvarianz[2][3] (veraltet: empirisches Streuungsquadrat) oder einfach nur kurz Varianz genannt, ist ein Maß für die Streuung von konkreten (empirisch erhobenen) Werten einer Stichprobe.

Bei der empirischen Varianz handelt sich um einen Begriff aus der beschreibenden (deskriptiven) Statistik für die Varianz. Sie gehört zu den Streuungsmaßen und beschreibt die mittlere quadratische Abweichung der einzelnen Werte vom empirischen Mittelwert. Sie entspricht damit dem „durchschnittlichen Abweichungsquadrat“.

Die Wurzel der empirischen Varianz ist die empirische Standardabweichung.[2] Die empirische Standardabweichung stellt das gebräuchlichste Streuungsmaß dar. Sie ist anschaulicher als die Varianz, da sie dieselbe Größenordnung hat wie die beobachteten Werte.

Die empirische Varianz ist jedoch in weitergehenden Berechnungen oft praktischer als die Standardabweichung: So können beispielsweise Varianzbeiträge von mehreren unabhängigen Zufallseinflüssen einfach addiert werden. Umgekehrt lässt sich durch eine Varianzanalyse eine Gesamtvarianz oft auch in ihre Beiträge (Ursachen) zerlegen.

eigene

Berechnung

NN

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	Variable
=	Ergebnis

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Variable

Literatur

Weblinks

• [

NN bei Wikipedia], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Gablers Wirtschaftslexikon], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Bundeszentrale für politische Bildung], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Grundlagen Statistik], abgefragt 3.2.2024;

mm

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Berechnung

NN

[math] {NN} = \frac{a}{b}[/math] lä Benutzer:Peter_Hager/Praktische_Hilfen#Mathematik

	Variable
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Literatur

Weblinks

• [

NN bei Wikipedia], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Gablers Wirtschaftslexikon], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Bundeszentrale für politische Bildung], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Grundlagen Statistik], abgefragt 3.2.2024;

mm

• Weiterleitung:

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• Synonyme: [[]]

siehe auch-> [[]]

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eigene

Berechnung

NN

[math] {NN} = \frac{a}{b}[/math] lä Benutzer:Peter_Hager/Praktische_Hilfen#Mathematik

	Variable
=	Ergebnis

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Literatur

Weblinks

• [

NN bei Wikipedia], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Gablers Wirtschaftslexikon], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Bundeszentrale für politische Bildung], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Grundlagen Statistik], abgefragt 3.2.2024;

Erwartungswert

• Weiterleitung:

Hauptartikel-> Erwartungswert

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Kruschwitz ua 58 Der Erwartungswert spiegelt den durchschnittlichen Wert der Ausprägungen einer Zufallsgröße wider. Das ist typischerweise jene Realisation, die mit der größten Wahrscheinlichkeit l).Uftritt. Daher pflegt man man bei der Unternehmensbewertung davon auszugehen, dass die zukünftige Rendite ihrem Erwartungswert entspricht.

Wie aber lässt sich dieser Erwartungswert bestimmen? __ Solange wir nur eine Stiehpf;;-b~ aus alle;-R.~ili~ationen der VerteÜwg'fs. kennen, bleibt uns der Erwartungswert grundsätzlich unbekannt. Wir können ihn bestenfalls schätzen. Hier hilft nun die Annahme weiter, dass die Renditen des zu bewertenden Unternehmens stationär sind. Unter dieser Bedingung können wir nämlich das arithmetische Mittel der beobachteten Renditen verwenden und mit einiger Gewissheit darauf vertrauen, dass dieses arithmetische Mittel einen brauchbaren Anhaltspunkt für den Erwartungswert der Renditen darstellt.79

Erwartungswert Der Erwartungswert ist die Summe aller möglichen Umweltzustände multipliziert mit deren Eintrittswahrscheinlichkeit. Er bezeichnet jenen Wert der bei einer großen Anzahl von Versuchen ergibt.[1] Erwartungswert bei Wikipedia, abgefragt am 12.6.2017, 'nicht mehr aktuell

https://de.wikipedia.org/wiki/Erwartungswert Der Erwartungswert (selten und doppeldeutig Mittelwert) ist ein Grundbegriff der Stochastik. Der Erwartungswert ist eine Kennzahl einer Zufallsvariablen. Bei einer engeren Definition ist der Erwartungswert einer Zufallsvariablen eine reelle Zahl und damit endlich; bei einer weiteren Definition sind für den Erwartungswert einer Zufallsvariablen auch die Werte ± ∞ {\displaystyle \pm \infty } zugelassen. Es gibt Zufallsvariablen, für die kein Erwartungswert definiert ist.

Hat eine Zufallsvariable einen endlichen Erwartungswert, so wird dieser häufig mit μ {\displaystyle \mu } abgekürzt; er beschreibt dann die Zahl, die die Zufallsvariable im Mittel annimmt. Er ergibt sich zum Beispiel bei unbegrenzter Wiederholung des zugrunde liegenden Experiments als Durchschnitt der Ergebnisse. Das Gesetz der großen Zahlen beschreibt, in welcher Form die Durchschnitte der Ergebnisse bei wachsender Anzahl der Experimente gegen den endlichen Erwartungswert streben, oder anders gesagt, wie die Stichprobenmittelwerte bei wachsendem Stichprobenumfang gegen den Erwartungswert konvergieren.

Ein endlicher Erwartungswert bestimmt die Lokalisation (Lage) der Verteilung der Zufallsvariablen und ist vergleichbar mit dem empirischen arithmetischen Mittel einer Häufigkeitsverteilung in der deskriptiven Statistik, jedoch mit einem wichtigen Unterschied: Der Erwartungswert ist der „wahre“ Mittelwert einer Zufallsvariablen (Mittelwert der Grundgesamtheit), während sich das arithmetische Mittel in der Regel nur auf eine Stichprobe von Werten bezieht (Stichprobenmittel). Eine neue Stichprobe wird einen unterschiedlichen arithmetischen Mittelwert liefern, jedoch bleibt der Erwartungswert μ {\displaystyle \mu } immer gleich. Siehe auch: Lageparameter (deskriptive Statistik)

Der Erwartungswert berechnet sich als nach der Wahrscheinlichkeit gewichtetes Mittel der Werte, die die Zufallsvariable annimmt. Er muss selbst jedoch nicht einer dieser Werte sein.

Weil der Erwartungswert einer Zufallsvariablen nur von deren Wahrscheinlichkeitsverteilung abhängt, wird auch vom Erwartungswert einer Wahrscheinlichkeitsverteilung gesprochen, ohne Bezug auf eine Zufallsvariable. Der endliche Erwartungswert einer Zufallsvariablen kann als Schwerpunkt der Wahrscheinlichkeitsmasse betrachtet werden und wird daher als ihr erstes Moment bezeichnet.

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Berechnung

NN

[math] {NN} = \frac{a}{b}[/math] lä Benutzer:Peter_Hager/Praktische_Hilfen#Mathematik

	Variable
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Variable

Literatur

Weblinks

• [

NN bei Wikipedia], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Gablers Wirtschaftslexikon], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Bundeszentrale für politische Bildung], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Grundlagen Statistik], abgefragt 3.2.2024;

NN

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• Synonyme: [[]]

siehe auch-> [[]]

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eigene

Berechnung

NN

[math] {NN} = \frac{a}{b}[/math] lä Benutzer:Peter_Hager/Praktische_Hilfen#Mathematik

	Variable
=	Ergebnis

[math] {NN} [/math]

Variable

Literatur

Weblinks https://de.wikipedia.org/wiki/Erwartungswert

• [

NN bei Wikipedia], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Gablers Wirtschaftslexikon], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Bundeszentrale für politische Bildung], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Grundlagen Statistik], abgefragt 3.2.2024;

Literatur

Fachliteratur

" *)mwN ausgeblendet finden sich weitere Literaturangaben

* Aschauer / Purtscher (2023), S. ;

• Bachl (2018), S. ;
• Drukarczyk / Schüler (2016), S. ;
• Fleischer / Hüttemann (2015), S. ;
• Ihlau / Duscha (2019), S. ;
• Mandl / Rabel (1997), S. ;
• WP-Handbuch II (2014), Rz. A ;
• WPH-Edition (2018), Rz. A ;

• Kruschwitz ua (2009), S. 56 ff;

Zu Lit Kruschwitz ua (2009): Kruschwitz ua, "Unternehmensbewertung für die Praxis", Schäffer-Poeschel 2009;

Unterlage(n)

Sortiert nach Dateiname

* Hager: Auffrischung mathematischer Grundkenntnisse, Basisseminar BFA, Datei:Mathematik-Auffrischung.pdf, Stand August 2023;

Folien

siehe auch -> Liste der verwendeten Literatur ev, Liste der verwendeten Abkürzungen und Symbole, Liste der verwendeten Formeln

Weblinks

• [

NN bei Wikipedia], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Gablers Wirtschaftslexikon], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Bundeszentrale für politische Bildung], abgefragt 3.2.2024;

• [

NN bei Grundlagen Statistik], abgefragt 3.2.2024;

Einzelnachweise

[[Kategorie:Mathematischer Begriff]]