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\chapter{\tr{Descriptive statistics}{Deskriptive Statistik}}
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%\section{Statistics of real-valued data}
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\begin{itemize}
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\item Location, central tendency
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\begin{itemize}
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\item arithmetic mean
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\item median
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\item mode
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\end{itemize}
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\item Spread, dispersion
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\begin{itemize}
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\item variance
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\item standard deviation
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\item interquartile range
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\item coefficient of variation
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\item minimum, maximum
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\end{itemize}
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\item Shape
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\begin{itemize}
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\item skewnees
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\item kurtosis
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\end{itemize}
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\item Dependence
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\begin{itemize}
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\item Pearson correlation coefficient
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\item Spearman's rank correlation coefficient
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\end{itemize}
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\end{itemize}
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\section{\tr{Median, quartile, etc.}{Median, Quartil, etc.}}
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\begin{figure}[t]
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\includegraphics[width=1\textwidth]{median}
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\caption{\label{medianfig} Median.}
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\end{figure}
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\begin{definition}[\tr{median}{Median}]
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\tr{Half of the observations $X=(x_1, x_2, \ldots, x_n)$ are
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larger than the median and half of them are smaller than the
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median.} {Der Median teilt eine Liste von Messwerten so in zwei
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H\"alften, dass die eine H\"alfte der Daten nicht gr\"o{\ss}er
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und die andere H\"alfte nicht kleiner als der Median ist.}
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\end{definition}
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\begin{exercise}{mymedian.m}{}
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\tr{Write a function that computes the median of a vector.}
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{Schreibe eine Funktion, die den Median eines Vektors zur\"uckgibt.}
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\end{exercise}
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\matlab{} stellt die Funktion \code{median()} zur Berechnung des Medians bereit.
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\begin{exercise}{checkmymedian.m}{}
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\tr{Write a script that tests whether your median function really
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returns a median above which are the same number of data than
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below. In particular the script should test data vectors of
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different length.} {Schreibe ein Skript, das testet ob die
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\code{mymedian} Funktion wirklich die Zahl zur\"uckgibt, \"uber
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der genauso viele Datenwerte liegen wie darunter. Das Skript sollte
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insbesondere verschieden lange Datenvektoren testen.}
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\end{exercise}
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\begin{figure}[t]
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\includegraphics[width=1\textwidth]{quartile}
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\caption{\label{quartilefig} Median und Quartile einer Normalverteilung.}
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\end{figure}
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% \begin{definition}[\tr{quartile}{Quartile}]
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% Die Quartile Q1, Q2 und Q3 unterteilen die Daten in vier gleich
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% gro{\ss}e Gruppen, die jeweils ein Viertel der Daten enthalten.
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% Das mittlere Quartil entspricht dem Median.
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% \end{definition}
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% \begin{exercise}{quartiles.m}{}
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% \tr{Write a function that computes the first, second, and third quartile of a vector.}
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% {Schreibe eine Funktion, die das erste, zweite und dritte Quartil als Vektor zur\"uckgibt.}
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% \end{exercise}
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\section{\tr{Histogram}{Histogramm}}
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Histogramme z\"ahlen die H\"aufigkeit $n_i$ des Auftretens von
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$N=\sum_{i=1}^M n_i$ Messwerten in $M$ Messbereichsklassen $i$ (Bins).
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Die Klassen unterteilen den Wertebereich meist in angrenzende und
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gleich gro{\ss}e Intervalle. Histogramme k\"onnen verwendet werden, um die
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Wahrscheinlichkeitsverteilung der Messwerte abzusch\"atzen.
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\begin{exercise}{rollthedie.m}{}
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\tr{Write a function that simulates rolling a die $n$ times.}
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{Schreibe eine Funktion, die das $n$-malige W\"urfeln mit einem W\"urfel simuliert.}
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\end{exercise}
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\begin{exercise}{diehistograms.m}{}
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\tr{Plot histograms from rolling the die 20, 100, 1000 times. Use
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the plain hist(x) function, force 6 bins via hist( x, 6 ), and set
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meaningfull bins positions.} {Plotte Histogramme von 20, 100, und
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1000-mal w\"urfeln. Benutze \code{hist(x)}, erzwinge sechs Bins
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mit \code{hist(x,6)}, oder setze selbst sinnvolle Bins. Normiere
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anschliessend das Histogram auf geeignete Weise.}
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\end{exercise}
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\begin{figure}[t]
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\includegraphics[width=1\textwidth]{diehistograms}
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\caption{\label{diehistogramsfig} \tr{Histograms of rolling a die
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100 or 500 times. Left: plain histograms counting the frequency
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of the six possible outcomes. Right: the same data normalized
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to their sum.}{Histogramme des Ergebnisses von 100 oder 500 mal
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W\"urfeln. Links: das absolute Histogramm z\"ahlt die Anzahl des
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Auftretens jeder Augenzahl. Rechts: Normiert auf die Summe des
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Histogramms werden die beiden Messungen untereinander als auch
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mit der theoretischen Verteilung $P=1/6$ vergleichbar.}}
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\end{figure}
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Bei ganzzahligen Messdaten (z.B. die Augenzahl eines W\"urfels)
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kann f\"ur jede auftretende Zahl eine Klasse definiert werden.
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Damit die H\"ohe der Histogrammbalken unabh\"angig von der Anzahl der Messwerte wird,
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normiert man das Histogram auf die Anzahl der Messwerte.
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Die H\"ohe der Histogrammbalken gibt dann die Wahrscheinlichkeit $P(x_i)$
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des Auftretens der Gr\"o{\ss}e $x_i$ in der $i$-ten Klasse an
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\[ P_i = \frac{n_i}{N} = \frac{n_i}{\sum_{i=1}^M n_i} \; . \]
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\section{\tr{Probability density function}{Wahrscheinlichkeitsdichte}}
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Meistens haben wir es jedoch mit reellen Messgr\"o{\ss}en zu tun.
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\begin{exercise}{gaussianbins.m}{}
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\tr{Draw 100 random data from a Gaussian distribution and plot
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histograms with different bin sizes of the data.} {Ziehe 100
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normalverteilte Zufallszahlen und erzeuge Histogramme mit
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unterschiedlichen Klassenbreiten. Was f\"allt auf?}
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\end{exercise}
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\begin{figure}[t]
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\includegraphics[width=1\textwidth]{pdfhistogram}
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\caption{\label{pdfhistogramfig} \tr{Histograms of normally
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distributed data with different bin sizes.}{Histogramme mit
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verschiednenen Klassenbreiten eines Datensatzes von
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normalverteilten Messwerten. Links: Die H\"ohe des absoluten
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Histogramms h\"angt von der Klassenbreite ab. Rechts: Bei auf
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das Integral normierten Histogrammen werden auch
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unterschiedliche Klassenbreiten untereinander vergleichbar und
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auch mit der theoretischen Wahrschinlichkeitsdichtefunktion
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(blau).}}
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\end{figure}
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Histogramme von reellen Messwerten m\"ussen auf das Integral 1
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normiert werden, so dass das Integral (nicht die Summe) \"uber das
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Histogramm eins ergibt --- denn die Wahrscheinlichkeit, dass
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irgendeiner der Messwerte auftritt mu{\ss} Eins sein. Das Integral ist
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die Fl\"ache des Histogramms. Diese setzt sich zusammen aus der
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Fl\"ache der einzelnen Histogrammbalken. Diese haben die H\"ohe $n_i$
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und die Breite $\Delta x$. Die Gesamtfl\"ache $A$ des Histogramms ist
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also
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\[ A = \sum_{i=1}^N ( n_i \cdot \Delta x ) = \Delta x \sum_{i=1}^N n_i \]
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und das normierte Histogramm hat die H\"ohe
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\[ p(x_i) = \frac{n_i}{\Delta x \sum_{i=1}^N n_i} \]
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Es muss also nicht nur durch die Summe, sondern auch durch die Breite $\Delta x$ der Klassen
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geteilt werden.
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$p(x_i)$ kann keine Wahrscheinlichkeit sein, da $p(x_i)$ nun eine
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Einheit hat --- das Inverse der Einheit der Messgr\"osse $x$. Man
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spricht von einer Wahrscheinlichkeitsdichte.
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\begin{figure}[t]
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\includegraphics[width=1\textwidth]{pdfprobabilities}
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\caption{\label{pdfprobabilitiesfig} Wahrscheinlichkeiten bei
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einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion.}
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\end{figure}
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\begin{exercise}{gaussianpdf.m}{gaussianpdf.out}
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\tr{Plot the Gaussian probability density}{Plotte die Gauss'sche Wahrscheinlichkeitsdichte }
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\[ p_g(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\]
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\tr{What does it mean?}{Was bedeutet die folgende Wahrscheinlichkeit?}
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\[ P(x_1 < x < x2) = \int\limits_{x_1}^{x_2} p(x) \, dx \]
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\tr{How large is}{Wie gro{\ss} ist}
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\[ \int\limits_{-\infty}^{+\infty} p(x) \, dx \; ?\]
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\tr{Why?}{Warum?}
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\end{exercise}
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\begin{exercise}{boxwhisker.m}{}
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\tr{Generate eine $40 \times 10$ matrix of random numbers and
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illustrate their distribution in a box-whicker plot
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(\code{boxplot()} function). How to interpret the plot?}
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{Erzeuge ein $40 \times 10$ Matrix
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von Zufallszahlen und illustriere ihre Verteilungen in einem
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Box-Whisker Plot (\code{boxplot()} Funktion, lies die Hilfe!). Wie ist der
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Box-Whisker Plot zu interpretieren? Was hat es mit den Ausreissern auf sich?
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Wie kann man erreichen, dass die Whisker den kleinsten und den gr\"o{\ss}ten
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Datenwert anzeigen? Warum sind die unterschiedlichen Box-Whiskers nicht alle gleich,
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obwohl sie aus der selben Verteilung gezogen worden sind?}
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\end{exercise}
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\begin{figure}[t]
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\includegraphics[width=1\textwidth]{boxwhisker}
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\caption{\label{boxwhiskerfig} Box-whisker plots illustrate distributions.}
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\end{figure}
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\section{\tr{Correlations}{Korrelationen}}
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\begin{figure}[t]
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\includegraphics[width=1\textwidth]{correlation}
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\caption{\label{correlationfig} Korrelationen zwischen zwei Datens\"atzen $x$ und $y$.}
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\end{figure}
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Bisher haben wir Eigenschaften einer einzelnen Me{\ss}gr\"o{\ss}e
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angeschaut. Bei mehreren Me{\ss}gr\"o{\ss}en, kann nach
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Abh\"angigkeiten zwischen den beiden Gr\"o{\ss}en gefragt werden. Der
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Korrelationskoeffizient
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\[ r_{x,y} = \frac{Cov(x,y)}{\sigma_x \sigma_y} = \frac{\langle
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(x-\langle x \rangle)(y-\langle y \rangle) \rangle}{\sqrt{\langle
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(x-\langle x \rangle)^2} \rangle \sqrt{\langle (y-\langle y
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\rangle)^2} \rangle} \] quantifiziert einfache lineare
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Zusammenh\"ange \matlabfun{corr}. Perfekt korrelierte Variablen ergeben einen
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Korrelationskoeffizienten von $+1$, antikorrelierte Daten einen
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Korrelationskoeffizienten von $-1$ und nicht korrelierte Daten einen
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Korrelationskoeffizienten nahe 0 (\figrefb{correlationfig}).
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\begin{figure}[t]
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\includegraphics[width=1\textwidth]{nonlincorrelation}
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\caption{\label{nonlincorrelationfig} Nichtlineare Zusammenh\"ange
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werden durch den Korrelationskoeffizienten nicht erfasst! Sowohl
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die quadratische Abh\"angigkeit (links) als auch eine
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Rauschkorrelation (rechts), bei der die Streuung der $y$-Werte von
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$x$ abh\"angen, ergeben Korrelationskeffizienten nahe Null.
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$\xi$ sind normalverteilte Zufallszahlen.}
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\end{figure}
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