Statistik ist ein wichtiges Thema für einen Ingenieur, vielleicht sogar eines der wichtigsten, weil es für so viele Bereiche des täglichen Lebens. Als Ingenieur in Industrieökonomik an der Chalmers spricht die beiden Statistiken Kurse für die Lehre, die dann während des Master abgeschlossen werden kann.

Während der erste Kurs habe ich gelernt, unter anderem für die Durchführung der Datenerhebung, hypotesttest und Konfidenzintervalle berechnen. Im zweiten Gang, gingen wir durch lineare Regression, Χ 2-Test ("Chi-Quadrat-Test").

Ein interessantes Projekt, das wir berichteten war es, die Verteilung wieder Slicks zu untersuchen, dass Menschen mit zurück gekämmten Haar, schaut auf den Handel. Unsere Hypothese war, dass mehr als 15% ein Haarschnitt hatte. Wir testeten auch, wenn wir einen signifikanten Unterschied zwischen Chalmers und Handel könnten zu gründen, war unsere Hypothese, dass es einen Unterschied, dass mehr und wieder Slicks ging auf den Handel. Eine exakte Fisher-Test gemacht werden mussten, weil die Aktie wieder Slicks an der Chalmers war zu niedrig, um herkömmliche Hypothesentest im Vergleich verwendet werden.
Eine Schwierigkeit dieser Studie war es, Daten zu erheben, da dies muss völlig zufällig erfolgen. Unsere Schlussfolgerungen sind zum Teil auf der Annahme, dass die wieder Slicks sind nicht in der Gruppe, was natürlich ist fraglich, basieren. Definieren einer glatten Rückseite ist nicht einfach. Wir nutzten die folgende Vorlage:

"Eine glatte Rückseite ist eine männliche Frisur durch folgende Eigenschaften aus: i) die Haare müssen lang genug sein, sehr gut zu sein, um mit einem Kamm, aber nicht länger als schulterlang Option gestylt werden. ii) ihn zu beschleunigen, um zu sehen in einem gewissen Sinne nass, was bedeutet, dass es entweder Wasser, Haargel oder eine andere Substanz Fett enthält. iii) alle Haare gekämmt muss deutlich nach hinten. "

zur weiteren Verbesserung der Gültigkeit, berufen wir die gleiche Person, die die Bewertung vorgenommen. Wir schlossen daraus, dass wir die Hypothese, dass mehr als 15% zurück Slicks im Handel sind zu stärken. Allerdings gaben wir unsere zweite Hypothese. Mit einem p-Wert von weniger als 0.000004, könnten wir sagen, dass es mehr wieder Slicks auf Messen als Chalmers.

Die Ergebnisse zeigen die Macht der Statistik. Allerdings muss man darauf achten, dass alles richtig gemacht wird. Daten können nicht verzerrt oder Sammlung Fehlern, während alle Szenarien skizziert werden und angemessen sein.

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