improved bootstrap exercise
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0be859ff52
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9eb7fdf94a
@ -52,10 +52,10 @@ endobj
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<?adobe-xap-filters esc="CRLF"?>
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<x:xmpmeta xmlns:x='adobe:ns:meta/' x:xmptk='XMP toolkit 2.9.1-13, framework 1.6'>
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<rdf:RDF xmlns:rdf='http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#' xmlns:iX='http://ns.adobe.com/iX/1.0/'>
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<rdf:Description rdf:about='94827694-b0d9-11f0-0000-86f60cc553dd' xmlns:pdf='http://ns.adobe.com/pdf/1.3/' pdf:Producer='Artifex Ghostscript 8.54'/>
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<rdf:Description rdf:about='94827694-b0d9-11f0-0000-86f60cc553dd' xmlns:xap='http://ns.adobe.com/xap/1.0/' xap:ModifyDate='2015-10-22' xap:CreateDate='2015-10-22'><xap:CreatorTool>Artifex Ghostscript 8.54 PDF Writer</xap:CreatorTool></rdf:Description>
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<rdf:Description rdf:about='94827694-b0d9-11f0-0000-86f60cc553dd' xmlns:xapMM='http://ns.adobe.com/xap/1.0/mm/' xapMM:DocumentID='94827694-b0d9-11f0-0000-86f60cc553dd'/>
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<rdf:Description rdf:about='94827694-b0d9-11f0-0000-86f60cc553dd' xmlns:dc='http://purl.org/dc/elements/1.1/' dc:format='application/pdf'><dc:title><rdf:Alt><rdf:li xml:lang='x-default'>/tmp/tpd0b45dc9_ff5a_4aa8_90bd_50aa8e8237b6.ps</rdf:li></rdf:Alt></dc:title></rdf:Description>
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<rdf:Description rdf:about='525cf0ae-142c-11f2-0000-86f60cc553dd' xmlns:pdf='http://ns.adobe.com/pdf/1.3/' pdf:Producer='Artifex Ghostscript 8.54'/>
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<rdf:Description rdf:about='525cf0ae-142c-11f2-0000-86f60cc553dd' xmlns:xap='http://ns.adobe.com/xap/1.0/' xap:ModifyDate='2017-01-16' xap:CreateDate='2017-01-16'><xap:CreatorTool>Artifex Ghostscript 8.54 PDF Writer</xap:CreatorTool></rdf:Description>
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<rdf:Description rdf:about='525cf0ae-142c-11f2-0000-86f60cc553dd' xmlns:xapMM='http://ns.adobe.com/xap/1.0/mm/' xapMM:DocumentID='525cf0ae-142c-11f2-0000-86f60cc553dd'/>
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<rdf:Description rdf:about='525cf0ae-142c-11f2-0000-86f60cc553dd' xmlns:dc='http://purl.org/dc/elements/1.1/' dc:format='application/pdf'><dc:title><rdf:Alt><rdf:li xml:lang='x-default'>/tmp/tp6e6add58_0ada_4a6c_ba7e_63eeba1cbd7c.ps</rdf:li></rdf:Alt></dc:title></rdf:Description>
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</rdf:RDF>
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</x:xmpmeta>
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@ -65,10 +65,10 @@ endstream
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endobj
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2 0 obj
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<</Producer(Artifex Ghostscript 8.54)
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/CreationDate(D:20151022150138)
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/ModDate(D:20151022150138)
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/CreationDate(D:20170116181818)
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||||
/ModDate(D:20170116181818)
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||||
/Creator(MATLAB, The MathWorks, Inc. Version 8.3.0.532 \(R2014a\). Operating System: Linux 3.13.0-24-generic #47-Ubuntu SMP Fri May 2 23:30:00 UTC 2014 x86_64.)
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/Title(/tmp/tpd0b45dc9_ff5a_4aa8_90bd_50aa8e8237b6.ps)>>endobj
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/Title(/tmp/tp6e6add58_0ada_4a6c_ba7e_63eeba1cbd7c.ps)>>endobj
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xref
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0 12
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0000000000 65535 f
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@ -85,7 +85,7 @@ xref
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0000001375 00000 n
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trailer
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<< /Size 12 /Root 1 0 R /Info 2 0 R
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/ID [<8FE161FFCC6D1C11BAD3CE59BA0E3F32><8FE161FFCC6D1C11BAD3CE59BA0E3F32>]
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||||
/ID [<F0B160FA5B0C72A4E47D89F3F547B465><F0B160FA5B0C72A4E47D89F3F547B465>]
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||||
>>
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startxref
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3070
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Binary file not shown.
Binary file not shown.
@ -50,7 +50,7 @@ hold on;
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bar(b, h, 'facecolor', 'b');
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bar(b(b>=rq), h(b>=rq), 'facecolor', 'r');
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plot( [rd rd], [0 4], 'r', 'linewidth', 2 );
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xlim([-0.2 0.2])
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xlim([-0.25 0.25])
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xlabel('Correlation coefficient');
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ylabel('Probability density of H0');
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hold off;
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Binary file not shown.
@ -15,7 +15,7 @@
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\else
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\newcommand{\stitle}{}
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\fi
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\header{{\bfseries\large \"Ubung 3\stitle}}{{\bfseries\large Statistik}}{{\bfseries\large 21. Oktober, 2015}}
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||||
\header{{\bfseries\large \"Ubung\stitle}}{{\bfseries\large Bootstrap}}{{\bfseries\large 17. Januar, 2017}}
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||||
\firstpagefooter{Prof. Dr. Jan Benda}{Phone: 29 74573}{Email:
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||||
jan.benda@uni-tuebingen.de}
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\runningfooter{}{\thepage}{}
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||||
@ -84,10 +84,13 @@ jan.benda@uni-tuebingen.de}
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\input{instructions}
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\begin{questions}
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\question \qt{Bootstrap des Standardfehlers}
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Wir wollen den Standardfehler, die Standardabweichung des Mittelwerts,
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eines Datensatze mit Hilfe der Bootstrapmethode berechnen und mit der
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Formel ``Standardabweichung geteilt durch Wurzel aus $n$''
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vergleichen.
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\begin{parts}
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\part Lade von Ilias die Datei \code{thymusglandweights.dat} herunter.
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||||
Darin befindet sich ein Datensatz vom Gewicht der Thymus Dr\"use in 14-Tage alten
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||||
@ -112,8 +115,11 @@ jan.benda@uni-tuebingen.de}
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\end{solution}
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\continue
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\question \qt{Student t-Verteilung}
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Durch Standardabweichungen normierte Mittelwerte sind nicht Gaussverteilt,
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wenn beide aus Normalverteilten Daten abgesch\"atzt werden.
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Die Verteilung von $t=\bar x/(\sigma_x/\sqrt{m})$ folgt vielmehr
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der Student t-Verteilung.
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\begin{parts}
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\part Erzeuge 100000 normalverteilte Zufallszahlen.
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\part Ziehe daraus 1000 Stichproben vom Umfang $m=3$, 5, 10, oder 50.
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@ -123,6 +129,7 @@ dieser Mittelwerte.
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||||
\part Berechne ausserdem die Gr\"o{\ss}e $t=\bar x/(\sigma_x/\sqrt{m})$
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(Standardabweichung $\sigma_x$) und vergleiche diese mit der Normalverteilung mit Standardabweichung Eins. Ist $t$ normalverteilt, bzw. unter welchen Bedingungen ist $t$ normalverteilt?
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\end{parts}
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||||
\newsolutionpage
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\begin{solution}
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\lstinputlisting{tdistribution.m}
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\includegraphics[width=1\textwidth]{tdistribution-n03}\\
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@ -132,7 +139,10 @@ dieser Mittelwerte.
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\end{solution}
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\question \qt{Korrelationen}
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\continue
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\question \qt{Permutationstest}
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||||
Wir wollen die Signifikanz einer Korrelation durch einen
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Permutationstest bestimmen.
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\begin{parts}
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||||
\part Erzeuge 1000 korrelierte Zufallszahlen $x$, $y$ durch
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\begin{verbatim}
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@ -4,38 +4,3 @@
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||||
{\large Jan Grewe, Jan Benda}\\[-3ex]
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||||
Abteilung Neuroethologie \hfill --- \hfill Institut f\"ur Neurobiologie \hfill --- \hfill \includegraphics[width=0.28\textwidth]{UT_WBMW_Black_RGB} \\
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||||
\end{center}
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||||
\ifprintanswers%
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\else
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% Die folgenden Aufgaben dienen der Wiederholung, \"Ubung und
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% Selbstkontrolle und sollten eigenst\"andig bearbeitet und gel\"ost
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% werden. Die L\"osung soll in Form eines einzelnen Skriptes (m-files)
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||||
% im ILIAS hochgeladen werden. Jede Aufgabe sollte in einer eigenen
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||||
% ``Zelle'' gel\"ost sein. Die Zellen \textbf{m\"ussen} unabh\"angig
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% voneinander ausf\"uhrbar sein. Das Skript sollte nach dem Muster:
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% ``variablen\_datentypen\_\{nachname\}.m'' benannt werden
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||||
% (z.B. variablen\_datentypen\_mueller.m).
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\begin{itemize}
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\item \"Uberzeuge dich von jeder einzelnen Zeile deines Codes, dass
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sie auch wirklich das macht, was sie machen soll! Teste dies mit
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kleinen Beispielen direkt in der Kommandozeile.
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||||
\item Versuche die L\"osungen der Aufgaben m\"oglichst in
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sinnvolle kleine Funktionen herunterzubrechen.
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Sobald etwas \"ahnliches mehr als einmal berechnet werden soll,
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||||
lohnt es sich eine Funktion daraus zu schreiben!
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\item Teste rechenintensive \code{for} Schleifen, Vektoren, Matrizen
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||||
zuerst mit einer kleinen Anzahl von Wiederholungen oder kleiner
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||||
Gr\"o{\ss}e, und benutze erst am Ende, wenn alles \"uberpr\"uft
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||||
ist, eine gro{\ss}e Anzahl von Wiederholungen oder Elementen, um eine gute
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Statistik zu bekommen.
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\item Benutze die Hilfsfunktion von \code{matlab} (\code{help
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||||
commando} oder \code{doc commando}) und das Internet, um
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||||
herauszufinden, wie bestimmte \code{matlab} Funktionen zu verwenden
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||||
sind und was f\"ur M\"oglichkeiten sie bieten.
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||||
Auch zu inhaltlichen Konzepten bietet das Internet oft viele
|
||||
Antworten!
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||||
\end{itemize}
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||||
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||||
\fi
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Binary file not shown.
Binary file not shown.
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