Testtheorie (Vorlesung 6: ) Zusammenfassung: Matrizen

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Präsentation transkript:

Testtheorie (Vorlesung 6: 24.3.15) Zusammenfassung: Matrizen Matrizenrechnung: Varianz der Summe von Zufallsvariablen ent-spricht dem Ergebnis der Multiplikation: Excel: {=MMULT(Eins; MMULT(Sigma; TRANSPOSE(Eins)))}

Testtheorie (Vorlesung 6: 24.3.15) Zusammenfassung: Matrizen Varianz der Summe einer Linearkombi-nation von Zufallsvariablen entspricht dem Ergebnis der Multiplikation: Excel: {=MMULT(a; MMULT(Sigma; TRANSPOSE(a)))}

Testtheorie (Vorlesung 6: 24.3.15) Zusammenfassung: Matrizen Kovarianz der Summe zweier Linearkom-binationen von Zufallsvariablen entspricht dem Ergebnis der Multiplikation: Excel: {=MMULT(Eins; MMULT(Sigma; TRANSPOSE(b)))}

Testtheorie (Vorlesung 6: 24.3.15) Zusammenfassung: Matrizen Varianzen und Kovarianzen von k Linearkombinationen L1, L2, …, Lk:

Testtheorie (Vorlesung 6: 24.3.15) Zusammenfassung: Matrizen Varianzen und Kovarianzen von k Linearkombinationen L1, L2, …, Lk: Excel: {=MMULT(L; MMULT(Sigma; TRANSPOSE(L)))}

Testtheorie (Vorlesung 6: 24.3.15) Zusammenfassung: Matrizen Bsp.: Varianzen und Kovarianzen von 2 Linearkombinationen L1 und L2: Ergebnis:

Testtheorie (Vorlesung 6: 24.3.15) Exkurs: Kovarianzrechnung Zusammenfassung: Berechnung von Varianzen und Kovari-anzen von Linearkombinationen von Variablen, gegeben der Varianzen und Kovarianzen der Variablen. Reduktion von Gleichungen: Einsetzen von Gleichungen in Kovarianzoperatoren. Matrizenrechnung: Kovarianzmatrix. Berechnung von Linearkombinationen. Ende des Exkurses:

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