GitHub-Projekt-Wissenschaftliches-Arbeiten

Gruppe: 10

Gruppenmitglieder:

• Aufgabe 1: Danilo Leonel, Jonas Molsbeck
• Aufgabe 4: Fynn Oldenburg, Philipp Schulte-Loh, Dylan Wagner

Anforderungen

Inhalt

• Aufgabe 1: Simulation der Daten
• Aufgabe 2: csv-Datei der Daten
• Aufgabe 3:
  • Funktionen
  • Hilfsfunktionen
• Aufgabe 4: Analyse
  • Grafik
• Aufgabe 5 Diskussion

Verwendung des Repository

• Stellen Sie bitte sicher, dass die Hauptseite dieses Repository Ihre aktuelle working directory in R ist, damit die relativen Pfade funktionieren.

• Die Dokumentation der Funktionen wurde mit dem Paket docstring erstellt. Um die Hilfeseite aufzurufen, können Sie den Befehl docstring(function) ausführen.

Sample-Wahrscheinlichkeiten der Daten-Simulation

Im Folgenden sind die Wahrscheinlichkeiten aufgeführt, die wir für die samples bei der Simulation verwendet haben.

Alter

Alter von Person $i := \lfloor x_i \rfloor \ ,$ wobei $x_i \sim \mathcal{N}(25, 2), \ i = 1, ..., 100$

Studienfach

Studienfach	Wahrscheinlichkeit
Statistik	35 %
Data Science	35 %
Mathematik	10 %
Informatik	20 %

Interesse an Mathematik

	1	2	3	4	5	6	7
Statistik	1 %	5 %	9 %	15 %	20 %	30 %	20 %
Data Science	5 %	10 %	15 %	25 %	25 %	10 %	10 %
Mathematik	0 %	0 %	0 %	2 %	18 %	30 %	50 %
Informatik	5 %	5 %	20 %	20 %	30 %	10 %	10 %

Interesse an Programmieren

	1	2	3	4	5	6	7
Statistik	3 %	5 %	12 %	25 %	35 %	15 %	5 %
Data Science	1 %	2 %	5 %	10 %	30 %	32 %	20 %
Mathematik	5 %	5 %	20 %	30 %	20 %	15 %	5 %
Informatik	1 %	1 %	5 %	13 %	20 %	30 %	30 %

Mathe-LK

Sample-Wahrscheinlichkeiten für "ja"

	Basis-W'keit	Mathe-Interesse > 4	Prog.-Interesse > 4	max gesamt
Statistik	55 %	+ 10 %	+ 5 %	75 %
Data Science	50 %	+ 10 %	+ 5 %	65 %
Mathematik	70 %	+ 10 %	+ 5 %	85 %
Informatik	50 %	+ 10 %	+ 5 %	65 %

Entsprechend sind die Sample-Wahrscheinlichkeiten für "nein" die Gegenwahrscheinlichkeiten.