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Konzentrationsmessung > Relative Konzentration:

Concentration-Ratio

WebinarTerminankündigung:
 Am 19.01.2017 (ab 18:00 Uhr) findet unser nächstes Webinar statt.
Gratis-Webinar Statistik: Konfidenzintervalle und Testtheorie
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Das Konzentrationsmaß  Concentration-Ratio $\ CR_g $ ist sehr einfach zu bestimmen. Es gibt an, welchen Anteil der Merkmalssumme die $\ g $ größten Merkmalsträger auf sich vereinigen.
So ist in dem bekannten Beispiel
$\ CR_1 = {2.000 \over 8.000} = 0,25 $,
$\ CR_2 = {(2.000+1.700) \over 8.000} = 0,4625 $,
$\ CR_3 = {4.400 \over 8.000} = 0,55 $ usw.

Multiple-Choice
Betrachtet seien vier Studenten. Der erste hat ein Monatseinkommen von 500 €, der zweite von 1.000 €, der dritte von 2.000 € und der vierte von 1.500 €. Welche der folgenden Aussagen ist richtig?
0/0
Lösen

Hinweis:

Bitte kreuzen Sie die richtigen Aussagen an. Es können auch mehrere Aussagen richtig oder alle falsch sein. Nur wenn alle richtigen Aussagen angekreuzt und alle falschen Aussagen nicht angekreuzt wurden, ist die Aufgabe erfolgreich gelöst.

Kommentare zum Thema: Concentration-Ratio

  • Maren Nebeling schrieb am 27.11.2014 um 13:01 Uhr
    Hallo Jan, vielen Dank für den Hinweis. Ich habe die Übungsaufgabe nun korrigiert. Schöne Grüße
  • Jan Hockmann schrieb am 27.11.2014 um 11:13 Uhr
    Hallo, hier ist ein Fehler: CR3 = Summe der drei kleinsten(!) Einkommen = 500 + 1.000 + 1.500 = 4.500€
  • Maren Nebeling schrieb am 14.07.2014 um 15:56 Uhr
    Hallo Benedikt, vielen Dank für deine Frage. Die Konzentrationsrate zur Zahl g beschreibt, wie groß der Anteil der Merkmalssumme ist, der auf die g größten Merkmalsträger entfällt. Die Zahl g gibt also an, wieviele der größten Merkmalsträger man betrachtet. (Bei g=1 nur den Größten, bei g=2 die beiden Größten usw.) Daher liegt bei g=1 der größte Wert, nämlich 2.000€. Bei g=2 somit der zweithöchste (1.500€), usw. Da man diese Werte addiert liegt die Konzentrationsrate von CR3 bei: 2.000€ + 1.500€ + 1.000€ = 4.500€. Schöne Grüße.
  • Benedikt Boldt schrieb am 12.07.2014 um 17:41 Uhr
    Ich verstehe nicht wie man auf die 4500 aus der Lösung der Aufgabe kommt.
  • Maren Nebeling schrieb am 03.07.2014 um 10:01 Uhr
    Hallo Mario, vielen Dank für dein Feedback. Den Fehler in der Übungsaufgabe habe ich behoben. Wir bitten dies zu entschuldigen. Sobald wir einen Fehler bemerken oder darauf hingewiesen werden, beheben wir ihn natürlich auch sofort. Schöne Grüße.
  • Mario Below schrieb am 03.07.2014 um 00:15 Uhr
    Der mittlerweile 10. Rechtschreibfehler ist mir heute hier aufgefallen. In der Aufgabe heißt es als mögliche Lösung bei der 1500 Variante "Contrentration-Ratio". Dafür, dass als Lösung auf eine solche Aufgabe auch meistens nur eine richtige Schreibweise (und keine hier ebenfalls erwähnten Synonyme) akzeptiert wird (werden), ist das ziemlich lächerlich. Zwei, drei Fehler können immer mal vorkommen. Aber eine solche Anzahl zeugt nicht von großer Gewissenhaftigkeit.
  • Sebastian Mo schrieb am 24.01.2014 um 17:51 Uhr
    Bei CR2 hat sich leider ein kleiner Fehler eingeschlichen: es muss heißen (2.000+1.700)/8000.
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Autor: Daniel Lambert

Dieses Dokument Concentration-Ratio ist Teil eines interaktiven Online-Kurses zum Thema Deskriptive Statistik.

Dipl.-Math. Dipl.-Kfm. Daniel Lambert gibt seit vielen Jahren Kurse zur Prüfungsvorbereitung. Er unterrichtet stets orientiert an alten Prüfungen und weiß aus langjähriger Erfahrung, wie sich komplexe Sachverhalte am besten aufbereiten und vermitteln lassen. Daniel Lambert ist Repetitor aus Leidenschaft seit nunmehr 20 Jahren.
Vorstellung des Online-Kurses Deskriptive StatistikDeskriptive Statistik
Dieser Inhalt ist Bestandteil des Online-Kurses

Deskriptive Statistik

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  • Grundbegriffe der deskriptiven Statistik
    • Einleitung
      • Statistische Datenauswertung
      • Merkmal, Merkmalsausprägung und Merkmalsträger
    • Masse und Merkmal
      • Statistische Masse
      • Statistisches Merkmal
    • Skalierungen
      • Grundlagen Skalierung
      • Nominalskala
      • Ordinalskala
      • Metrische Skalen
      • Metrische Skalen - Intervallskala
      • Metrische Skalen - Verhältnisskala
      • Metrische Skalen - Absolutskala
      • Skalenniveau bestimmen
      • Aufgabe Skalierung
      • Lösung Aufgabe Skalierung
    • Skalentransformation
      • Grundlagen Skalentransformation
      • Skalentransformation auf der Nominalskala
      • Skalentransformation auf der Ordinalskala
      • Skalentransformation auf der Kardinalskala
    • Abzählbarkeit
      • Diskrete Merkmale
      • Stetige Merkmale
    • Quasistetige Merkmale und Klassierung
      • Gründe für quasistetige Merkmale
      • Quasistetige Merkmale
      • Klassierung
    • Selbstkontrollaufgabe zu den Grundbegriffen der deskriptiven Statistik
      • Aufgabe Merkmale
      • Lösung Aufgabe Merkmale
  • Häufigkeitsverteilungen
    • Unklassierte Daten und ihre Darstellung
      • Grundlagen der Häufigkeitsverteilung
      • Häufigkeiten
      • Absolute Häufigkeiten
      • Relative Häufigkeit
      • Graphische Darstellung
      • Stabdiagramm oder Säulendiagramm
      • Kreisdiagramm
    • Klassierte Daten und ihre Darstellung
      • Grundlagen Klassierung
      • Klassierung und ihre Darstellung
      • Histogramm
      • Aufgabe Histogramm
      • Lösung Aufgabe Histogramm
      • Häufigkeitspolygon
      • Regeln zur Klassenbildung in der Statistik
    • Empirische Verteilungsfunktion
      • Beispiel und Eigenschaften der Verteilungsfunktion
      • Beispielaufgabe empirische Verteilungsfunktion
    • Selbstkontrollaufgaben zu den Häufigkeitsverteilungen
      • Aufgabe Urliste und Median
      • Lösung Aufgabe Urliste und Median
  • Verteilungsmaße
    • Lagemaße
      • Modus
      • Fraktile
      • Median
      • Boxplot
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      • Unterschiedliche Streuungsmaße
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    • Einleitung
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    • Mehrdimensionale Verteilung - Einführung
    • Gemeinsame Verteilung
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    • Zusammenhangsmaße auf Nominal- und Ordinalskala
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      • Zusammenhangsmaße auf der Ordinalskala
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      • Übersicht Zusammenhangsmaße auf metrischen Skalen
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      • Korrelationskoeffizient von Fechner
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    "Perfekt erklärt, danke!!!"

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