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Improved indices. Added optional parameter for index to *term* macros.

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Jan Benda
2015-11-22 23:16:22 +01:00
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2
statistics/lecture/statistics-chapter.tex
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@@ -5,7 +5,7 @@
\lstset{inputpath=../code}
\graphicspath{{figures/}}
\setcounter{page}{67}
\setcounter{page}{69}
\setcounter{chapter}{3}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

12
statistics/lecture/statistics.tex
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@@ -43,8 +43,8 @@ nicht kleiner als der Median ist (\figref{medianfig}).
\newpage
\begin{exercise}{mymedian.m}{}
\tr{Write a function \code{mymedian} that computes the median of a vector.}
{Schreibe eine Funktion \code{mymedian}, die den Median eines Vektors zur\"uckgibt.}
\tr{Write a function \code{mymedian()} that computes the median of a vector.}
{Schreibe eine Funktion \code{mymedian()}, die den Median eines Vektors zur\"uckgibt.}
\end{exercise}
\matlab{} stellt die Funktion \code{median()} zur Berechnung des Medians bereit.
@@ -55,7 +55,7 @@ nicht kleiner als der Median ist (\figref{medianfig}).
returns a median above which are the same number of data than
below. In particular the script should test data vectors of
different length.} {Schreibe ein Skript, das testet ob die
\code{mymedian} Funktion wirklich die Zahl zur\"uckgibt, \"uber
\code{mymedian()} Funktion wirklich die Zahl zur\"uckgibt, \"uber
der genauso viele Datenwerte liegen wie darunter. Das Skript sollte
insbesondere verschieden lange Datenvektoren testen.}
\end{exercise}
@@ -126,8 +126,8 @@ Wahrscheinlichkeitsverteilung der Messwerte abzusch\"atzen.
\tr{Plot histograms from rolling the die 20, 100, 1000 times. Use
the plain hist(x) function, force 6 bins via hist( x, 6 ), and set
meaningfull bins positions.} {Plotte Histogramme von 20, 100, und
1000-mal w\"urfeln. Benutze \code{hist(x)}, erzwinge sechs Bins
mit \code{hist(x,6)}, oder setze selbst sinnvolle Bins. Normiere
1000-mal w\"urfeln. Benutze \code[hist()]{hist(x)}, erzwinge sechs Bins
mit \code[hist()]{hist(x,6)}, oder setze selbst sinnvolle Bins. Normiere
anschliessend das Histogram auf geeignete Weise.}
\end{exercise}
@@ -271,7 +271,7 @@ Korrelations\-koeffizient
(x-\langle x \rangle)(y-\langle y \rangle) \rangle}{\sqrt{\langle
(x-\langle x \rangle)^2} \rangle \sqrt{\langle (y-\langle y
\rangle)^2} \rangle} \]
quantifiziert einfache lineare Zusammenh\"ange \matlabfun{corr}. Der
quantifiziert einfache lineare Zusammenh\"ange \matlabfun{corr()}. Der
Korrelationskoeffizient ist die Covarianz normiert durch die
Standardabweichungen. Perfekt korrelierte Variablen ergeben einen
Korrelationskoeffizienten von $+1$, antikorrelierte Daten einen