Kovarianz und Korrelationskoeffizient in der Statistik | Beispielaufgabe | wirtconomy

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Dieses Video behandelt die Kovarianz und Korrelationskoeffizient in der Statistik. Kovarianz undKorrelationskoeffizient werden mithilfe einer konkreten Anwendungsaufgabe erklärt. Es werden ebenfalls alle erforderlichen Zwischenschritte (Arithmetisches Mittel, Varianz und Standardabweichung) behandelt. wirtconomy
#StatistikMeistern
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Hintergrundmusik:
Where I am From - Topher Mohr and Alex Elena
I Wear Headphones - Silent Partner
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wirtconomy garantiert nicht die Richtigkeit des Videos. Das Video dient lediglich der Lernunterstützung.

Опубликовано:

7 сен 2024

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Комментарии : 92

@moethebigboss 4 года назад

In 8 Minuten mehr verstanden als in 4 Std. Vorlesung :D

@shorepeter1078 2 года назад

Einfach immer so

@Zarlobo 7 лет назад

Mein Prof. hat es nicht geschafft in all seinen Unterlagen ein einziges Beispiel für die Berechnung des Korrelationskoeffizienten aufzuzeigen. Trottel. Großes Dank Dir daher für die Erklärung!

@alonkv601 6 лет назад

Mar Zár i feel ya

@Misshoney20 5 лет назад

hahahaha, richtiger Trottel.

@SUPEROGRE5000 4 года назад

Das wird vorausgesetzt.

@fickjoe 7 лет назад

sehr langsam und alles ganz genau erklärt. Super Video, danke!

@wirtconomy 7 лет назад

Gerne doch :)

@noodlepointer 4 года назад

Bei der Formel für die Kovarianz müsste auf dem Summenzeichen ein n und kein i stehen, wenn ich mich nicht irre.

@isabellamastrangelo7195 4 года назад

Super ausführlich und verständlich erklärt, Dankeschön 🥰

@wirtconomy 4 года назад

Gerne ☺️

@Max-ip4oo 3 года назад

Kommt zwar jetzt sehr spät, aber super Video. Echt super simpel erklärt und cool mit dem Beispiel. Vielen Danke ; )

@wirtconomy 3 года назад

Dankeschön 😀

@missjulia4753 2 года назад

Dieses Video hat mir die Statistik Klausur gerettet, Danke 🙏

@norman_norman4941 Месяц назад

Super erklärt, sehr anschaulich, Dankeschön.

@wirtconomy Месяц назад

Danke :)

@everybodysdarling112 7 лет назад

Ihr rettet mich so!! Vielen Dank!!!! Einfach nur super erklärt

@wirtconomy 7 лет назад

Immer gerne :)

@ViKYKiND 7 лет назад

Sehr gut erklärt :') Nächste Woche schreibe ich Statistik & das habe ich jetzt auch verstanden :') Danke

@aqua7222 11 месяцев назад

Vielen Dank, Video hat mir sehr geholfen für meinen Master in Management! :D In meinem Bachelor hatten wir in Statistik keine Kovarianzen besprochen, im Master jetzt schon.

@Tobi16_ 2 года назад

Didaktische Fähigkeit und Stimme on point!

@miriammeyer9953 5 лет назад

Ein wirklich gutes Video. Ich finde die Formeln ziemlich umständlich; es gibt sie einfacher und weniger abschreckend. Alles andere ist klasse erklärt!

@wirtconomy 5 лет назад

Vielen Dank für das Feedback, das stimmt auf jeden Fall :)

@Undertakerboss 6 лет назад

OMG... das Leben kann so einfach sein... aber die Professoren sind leider unfähig es so schön zu erklären wei ihr! Ihr habt mein Abo verdient! ahha

@wirtconomy 6 лет назад

Vielen Dank!!

@S4Bier 4 года назад

Echt mega detailliert und sehr übersichtlich erklärt ! Das ist ein Abo wert!

@wirtconomy 4 года назад

Vielen vielen Dank! ☺️

@timmitterhuber2221 4 года назад

Vielen vielen Dank. Ihr seid meine Rettung! Super erklärt.

@wirtconomy 4 года назад

Danke!

@bekrimzeka8171 Год назад

sehr verständlich erklärt

@sirstinkalot9121 4 года назад

Jetzt hab ichs verstanden! Glaube ich zumindest... bis dann die Klausur geschrieben werden muss^^ aber sollte ich es nicht schaffen, trifft euch keine Schuld! Eher im Gegenteil, vielen Dank dafür Achso und mein Dozent ist genial, mit dem hat es nicht zu tun! (Hamjediers Hu-Berlin, bester Mann), ich bin einfach nur aus der Übung/zu doof um es auf Anhieb zu verstehen

@wirtconomy 4 года назад

Das freut mich zu hören, die Klausur wird sicher gut :) LG

@stinkepeet4133 7 лет назад

Kann es sein, dass das i auf dem Summensymbol bei der Kovarianz ein n sein soll? Ansonsten könnte man sich die Summe doch sparen, da sie immer nur ein Schritt summiert.

@ynguyen7906 7 лет назад

das glaub ich auch

@okaidiboy3275 3 года назад

Herbe gutes video!!! Props an euch habs direkt verstanden danke

@wirtconomy 3 года назад

Vielen Dank!

@georgiehenderson8750 6 лет назад

DANKE!!!!! Super erklärt!

@XxVash28 5 лет назад

Top erklärt. Mehr davon :)

@artemburgardt3286 4 года назад

Finde es zwar auch super wie du das erklärst, aber dieser 2200% Ultra-Zoom auf die Zahlen muss nicht unbedingt sein, das hätte mehr Übersicht, wenn man alle Zahlen im Blick hat. Aber meine Meinung. Ein Like hast du trotzdem. :)

@wirtconomy 4 года назад

Danke für dein Feedback :)

@JanStue 3 года назад

Sehr gutes Video!

@massivolleyballer 7 лет назад

best video. vielen herzlichen dank

@folcojakobsson5993 3 года назад

du weißt selber ganze scheiße die du hier in youtube postest juckt nichtmal dein mama also geh mit dein leine

@markuswerner7271 4 года назад

I oder n ist die Anzahl der Ausprägungen eines merkmals und xi die dazugehörigen Werte richtig?

@michellefriesen8156 7 месяцев назад

Super !

@kroko834 7 лет назад

Cx,y= 1/n-1 !!! Die Formel für die Kovarianz ist in meinem Skript anders dargestellt. ???

@Davido12236 6 лет назад

das ist dann für die Stichprobe n-1 = Stichprobe, nur n = Grundgesamtheit

@MrMoccachinoo 6 лет назад

Leider scheiden sich hier die Geister und manche Autoren bezeichnen (sehr zur Verwirrung der Studenten) die Stichprobenkovarianz als eigentliche Kovarianz. Somit findet man in einigen Büchern und demenstprechend auch Skripten die Kovarianz mit n-1 deffiniert..

@mareikeprzysucha9815 6 лет назад

Ich kann mich den beiden anderen Antworten nur anschließen. Für die Berechnung des Pearson-Korrelationskoeffizienten r ist es letzendlich aber egal, solange die Standardabweichungen von X und Y für die gleiche Menge (Stichprobe oder Grundgesamtheit) berechnet werden, da sich die Faktoren (1/n-1 bzw. 1/n) gegenseitig kürzen lassen.

@selinamarie3615 3 года назад

Ist es richtig dass man dann immer zwei gleichgroße Stichproben braucht?

@markuswerner7271 4 года назад

I ist die merkmalsausprägung oder und xi der wert der 1 Ausprägung oder?

@lizz3259 6 лет назад

super vielen dank :)

@wirtconomy 6 лет назад

Gerne!

@ich_mag_werbungwerbung4242 7 лет назад

Danke 👍🏻🙋🏼‍♂️

@wirtconomy 7 лет назад

Freut mich, dass ich helfen konnte :)

@hansgluck6630 7 лет назад

Hallo wirtconomy, kann Korrelationkoeffizient auch negative Werte annehmen? Wie wird er dann interpretiert? VG Hans

@kasra123 7 лет назад

Hans Glück Der Korrelationskoeffizient r kann von 1 bis -1 gehen. r = 0 würde bedeuten, dass es keinen Zusammenhang gibt. r > 0 bedeutet, dass der Zusammenhang positiv ist. Mit anderen Worten, kannst du folgende je/desto Sätze bilden: Je größer x, desto größer y. Negative Korrelation (r < 0) würde bedeuten: Je größer x, desto kleiner y. Es gibt also einen Zusammenhang, dieser ist aber negativ bzw. invers gekoppelt.

@lizz3259 6 лет назад

nein da es entweder ein zusammenhang gibt(größer 0) oder nicht (0)

@lizz3259 6 лет назад

die Korrelation allerdings kann zwischen -1 und 1 sein :) nicht zu verwechseln

@niclaskammler1006 2 года назад

Danke für das informative Video, vielleicht musst du nicht ganz so lange erklären wie in die Formeln eingesetzt wird. Dann bleibt der Inhalt knackige ;)

@wirtconomy 2 года назад

Danke für dein Feedback! Werden wir berücksichtigen

@keymason8452 7 лет назад

Herzlichen Dank! Abo

@wirtconomy 7 лет назад

Vielen Dank!

@orfeuszkdz3624 3 года назад

sehr gut, 15 Punkte

@wirtconomy 3 года назад

😬thx

@TheCooPeer 7 лет назад

Wie sieht das eigentlich aus, wenn die Daten klassiert sind? Habe ein n=50, x in 4 Gruppen und y in 5 Gruppen klassiert. Keine Ahnung, wie ich das jetzt rechnen soll

@hansgluck6630 7 лет назад

Hallo wirtconomy, nun aus Neigier eine simple Frage zu der Formel Kovarianz: Besteht einen Zusammenhang zwischen n und dem Index i? Sind sie identisch? VG Hans

@derfuchs7080 7 лет назад

Ja, sind mMn wertmäßig identisch

@mareikeprzysucha9815 6 лет назад

i läuft von 1 bis n, das ist der Zusammenhang.

@timondfrance6288 5 лет назад

Fehlt da nicht eine Wurzel beim Korrelationskoeffizient?

@pzeid48 5 лет назад

super video

@wirtconomy 5 лет назад

Vielen Dank!

@sarahhecimovic4256 5 лет назад

Ist die Kovarianz Vorraussetzung um den Korrelationskoeffizienten berechnen zu können, oder nur eine andere Möglichkeit? weil ich habe oft eine andere Formel zur Berechnung des Korrelationskoeffizienten gesehen und bin nun verwirrt, was dazu erforderlich ist...?!

@wirtconomy 5 лет назад

Der Korrelationskoeffizient normiert die Kovarianz, macht diese also aussagefähiger. Teilweise erfolgt die Berechnung auch nur in einer Formel. Liebe Grüße

@sarahhecimovic4256 5 лет назад

Wenn meine Aufgabe in der Schule also lautet: Machen Sie sich mit der Berechnung des Korrelationakoeffizienten vertraut, muss ich mich nicht mit der Kovarianz beschäftigen?

@wirtconomy 5 лет назад

Ja, würde ich definitiv empfehlen, da beides ja eng zusammenhängt

@sarahhecimovic4256 5 лет назад

Okay, vielen Dank

@wirtconomy 5 лет назад

Gerne :)

@hansgluck6630 7 лет назад

Hallo wirtconomy, was meinen Sie mit dem Begriff monotoner Zusammenhang? VG Hans

@fickjoe 7 лет назад

google doch einfach mal digga

@werbeemail5596 5 лет назад

@@fickjoe bitte Freundlich sein!

@dertypnebndir 4 года назад

An meiner Uni rechnen wir die Kovarianz mal 1/n-1, was ist jetzt richtig?

@wirtconomy 4 года назад

Orientiere dich am besten an deinen Uni-Inhalten. 1/n-1 wird häufig bei Stichproben genutzt. LG

@thomasgumbsch3319 2 года назад

Sekunde 21, summe bis n nicht bis i.

@mellomell87 3 года назад

Ich finde das video nicht sehr deutöich erklärt, da die tabelle, aus der die zahlen entnommen werden nur kurz eingeblendet werden und dann einfach mit den formeln weiter gerechnet wird. Somit wird alles für mich aus dem zusammenhang gerissen. Schade.

@wirtconomy 3 года назад

Danke für dein Feedback

@charityhenning8865 7 лет назад

super

@hansgluck6630 7 лет назад

Hallo wirtconomy, Könnte man auch eventuell den Korrelationskoeffizienten über den Ansatz quadratische Abweichingen bilden und zwar wie folgt: Sxy= Summe[(xi - x quer)*(yi - y quer)] Sxx= Summe[(xi - x quer)hoch 2] Syy=Summe[(yi - y quer)hoch 2] r= Sxy/Sxx*Syy ? VG Hans