z-Wert, z-Standardisierung (z-Transformation), Standardnormalverteilung, z-Wert Tabelle

[@MSauer-bl4xu]

Das Beste Video was ich zu dem Thema gefunden habe! Ich habe endlich verstanden, was mein Professor da erzählt hat!

[@zDark78]

Danke, schon wesentlich klarer und verständlicher erklärt als diverse Videos oder Profs

[@datatab_de]

Vielen Dank für dein nettes Feedback! LG Mathias

[@timeth]

besonders profs…

[@jonnas294]

Bestes Video über das Thema!

[@GuidoDrEndl]

Sehr verständlich und klar. Vielen Dank für die Mühe.

[@drcookie5492]

extrem gut erklärt

[@daumel98]

Wunderbar erklärt. Danke!

[@datatab_de]

Vielen vielen Dank für dein nettes Feedback!!! LG Mathias

[@rd2124]

Voll gut erklärt, danke sehr!!

[@zolnate7913]

Vielen Dank❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️😭

[@ansgar9]

sehr gut erklärt. habs jetzt verstanden

[@Drunk_scientist201]

Pures Gold.

[@tobiashubacher9164]

👏 Danke!

[@datatab_de]

Ich bedanke mich für dein feedback! LG Mathias

[@MW-ye1vo]

Klasse

[@mma8238]

Mir ist nicht klar, warum och mit mü und sigma rechne. Das sind doch eigentlich Populationsparameter. Hier nehme ich die Werte doch aber aus der Stichprobe, so dass ich eigentlich von x quer und s ausgehen müsste?

[@nora9837]

Hey, ich hab es so verstanden :Ist die Stichprobe größer als 30 gilt der "zentrale Grenzwertsatz". Nach diesem ist es so, dass große Zahlen sich immer weiter ihrer "echten Wahrscheinlichkeit" (keine Ahnung ob das so heißt) annähern (z. B. Beim Münzwurf. Wirft man nur ein paar mal hat man unterschiedlich oft Kopf oder Zahl, wirft man aber sehr sehr oft geht's wieder Richtung 50/50). Dadurch, dass die Stichprobe größer als 30 ist geht man also davon aus, dass sie die Population gut wiederspiegelt und kann mit Mü und Sigma rechnen. Jeder der es besser weiß oder erklären kann darf mich gerne verbessern oder ergänzen 🌸