1. Six Sigma: Statistische Tests – Diskrete Merkmale

Ereignisrate Poisson Modell: Zwei Stichproben von E-learning Institut Six Sigma

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Über den Vortrag

Der Vortrag „Ereignisrate Poisson Modell: Zwei Stichproben“ von E-learning Institut Six Sigma ist Bestandteil des Kurses „Six Sigma: Statistische Tests – Diskrete Merkmale“.

Quiz zum Vortrag

  1. IST-IST
  2. IST-IST-...-IST
  3. SOLL-IST
  4. IST-SOLL
  1. Ob die Ereignisraten zweier Stichproben voneinander abweichen
  2. Ob die Ereignisraten zweier Stichproben identische Merkmale/Attribute besitzen
  3. Ob die Ereignisraten zweier Grundgesamtheiten voneinander abweichen
  4. Ob die Ereignisraten zweier Grundgesamtheiten identisch sind
  1. Die Ereignisrate in mehreren Stichproben schätzen und sie mit einem Soll- oder Referenzwert vergleichen
  2. Es kann der Bereich von Werten berechnet werden, der wahrscheinlich die Differenz zwischen den Ereignisraten der Grundgesamtheit umfasst.
  3. Es kann der Bereich von Werten berechnet werden, die dem Erwartungswert nahekommen
  4. Die Ereignisrate einer Stichprobe, die für zukünftige Stichproben als Referenzwert gilt
  1. 0,05
  2. 0,10
  3. 0,01
  4. 0,001
  1. z-Test
  2. Chi-Quadrat Test
  3. t-Test
  4. F-Test
  1. Beide Stichproben müssen gleich groß sein
  2. Beide Stichproben dürfen maximal eine Differenz von 10 aufweisen
  3. Beide Stichproben dürfen maximal eine Differenz von 20 aufweisen
  4. Die Unterschiede der Stichprobengrößen spielen keine Rolle, solange sie groß genug sind.
  1. Konfidenzintervall
  2. Korrelationsanalyse
  3. Regressionsanalyse
  4. Chi-Quadrat Anpassungstest
  1. Tests auf die Anzahl der Fehler pro Einheit
  2. Tests auf die Anzahl fehlerhafter Einheiten
  3. Tests auf die Anzahl der Merkmale/Attribute der Grundgesamtheit
  4. Test auf die Abweichung von der Grundgesamtheit
  1. Die Differenz zwischen der Ereignisraten der Grundgesamtheit von zwei Stichproben ist ungleich der hypothetischen Differenz.
  2. Die Differenz zwischen der Ereignisraten der Grundgesamtheit von zwei Stichproben ist kleiner der hypothetischen Differenz.
  3. Die Differenz zwischen der Ereignisraten der Grundgesamtheit von zwei Stichproben ist größer der hypothetischen Differenz.
  4. Die Differenz zwischen der Ereignisraten der Grundgesamtheit von zwei Stichproben ist gleich der hypothetischen Differenz.
  1. ""x̄” und ""μ”
  2. ""x̄” und ""x̄”
  3. ""μ0” und ""μ1”
  4. ""x” und ""μ”
  1. IST-IST
  2. SOLL-IST
  3. IST-IST-...-IST
  4. SOLL-SOLL-...-SOLL
  1. Anteile sind nach Merkmalen paarweise verteilt.
  2. Anteile sind basierend auf historischen Werten gegeben.
  3. Anteile sind in Abhängigkeit eines Referenzwerts gegeben.
  4. Anteile sind paarweise verbunden.
  1. Der p-Wert ist unabhängig von der Nullhypothese.
  2. Wenn der p-Wert größer als der kritische Wert ist, lehnt man die Nullhypothese ab.
  3. Wenn der p-Wert kleiner als der kritische Wert ist, lehnt man die Nullhypothese ab.
  1. Sie ist ein Maß für die Abweichung zwischen der Verteilung zufälliger Daten und einer ausgewählten hypothetischen Verteilung.
  2. Sie ist ein Maß für die Abweichung zwischen der einer Verteilung geschätzter Daten und einer historischen Verteilung.
  3. Sie ist ein Maß für die Abweichung zwischen der Verteilung der vorliegenden Daten und einer erwarteten bzw. ausgewählten hypothetischen Verteilung.
  4. Sie ist ein Maß für die Abweichung zwischen der Verteilung der vorliegenden Daten und einer zufälligen Verteilung.
  1. p > α
  2. p < α
  3. p = α
  4. p = 0
  1. erwarteten Wert
  2. α
  3. p-Wert
  4. z-Wert

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Dozent des Vortrages Ereignisrate Poisson Modell: Zwei Stichproben

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