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Mit dem F-Test ( F.TEST() ) wird geprüft, ob zwei Stichproben sich in ihrer Varianz zufällig
unterscheiden oder nicht. Auch hier ist wieder der Umweg über die F-Verteilung
( F.VERT() ) gangbar und bei manchen Fragestellungen notwendig.
Der Chi-Test ( CHIQU.TEST() ) schließlich dient der Überprüfung der Frage, ob eine Stich-
probe, mit der mehrere Werte erfasst sind, mit einer Grundgesamtheit übereinstimmt,
aus der für diese Werte Erwartungswahrscheinlichkeiten bekannt sind. Auch hier steht
zusätzlich die Verteilungsfunktion zur Verfügung.
16.6.6
Verteilungsfunktionen
Von Zufallsgrößen war oben schon die Rede. Es wurde die Frage gestellt, mit welcher
Wahrscheinlichkeit ein bestimmtes Ereignis auftritt. Für die Beantwortung dieser Frage
steht in Excel 2013 eine Anzahl von Funktionen zur Verfügung, die das sonst notwen-
dige Nachschlagen in umfangreichen Tabellenwerken ersparen können.
Gemäß der Unterscheidung in diskrete und stetige Zufallsgrößen lassen sich auch die
zugehörigen Verteilungen in diskrete und stetige unterscheiden. Hier kurz ein Überblick
mit einigen Hinweisen zur Anwendung:
Binomialverteilung BINOM.VERT() : Grundlage ist ein Ereignis, das jeweils mit einer
bestimmten Wahrscheinlichkeit eintreten kann oder auch nicht. Beispiele hierfür
sind Münzwürfe, Würfeln, Kartenziehen (wobei die Karte anschließend zurückge-
steckt werden muss); aber auch männlich/weiblich, berufstätig/nicht berufstätig
usw.
Hypergeometrische Verteilung HYPERGEOM.VERT() : Wird bei einem Beispiel wie Kar-
tenziehen die Karte nicht zurückgesteckt, ändert sich beim nächsten Versuch die
theoretische Wahrscheinlichkeit. In solchen Fällen wird die hypergeometrische Ver-
teilung benutzt.
Poisson-Verteilung POISSON.VERT() : Diese Verteilung wird normalerweise als Nähe-
rung für die Binomialverteilung bei sehr großen Zahlen und sehr kleinen Wahr-
scheinlichkeiten genommen. Da Excel 2013 aber genauso gut mit der Binomialver-
teilung rechnen kann, ist dieser Ausweg nicht unbedingt erforderlich.
Normalverteilung NORM.VERT() und NORM.S.VERT() : In all den Fällen, in denen einer
Zufallsvariablen eine Grundgesamtheit zugrunde liegt, die sehr groß ist (ab 1.000),
und in denen eine stetige Größe gemessen wird, können Sie davon ausgehen, dass
sie normalverteilt ist. Das ist in zahlreichen Beispielen der Fall, sodass die Normal-
verteilung im Prinzip die wichtigste der stetigen Verteilungen ist.
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