Diese Hausarbeit im Fach Statistik & Datenerhebung thematisiert und wertet den Einfluss verschiedenster Kriterien auf den Benzinverbrauch von 398 verschiedenen Automodellen. Die Hausarbeit stützt sich auf die Forschung der Statlib Library - Carnegy Mellon University aus dem Jahre 1983.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Quelle der Daten &Einlesen der Datei
1.2 Erster Überblick der Daten
2 Datenüberblick
2.1 Variable MPG-Miles per Gallon
2.2 Variable Cylinders
2.3 Variable Displacement
2.4 Variable Horsepower
2.5 Variable Weight
2.6 Variable Acceleration
2.7 Variable Model.Year
2.8 Variable Origin
2.2 Variable Car.Name
3 Hypothesen & Analyse
3.1 Hypothese 1- Lineare Regression(Variable Horsepower&MPG)
3.2 Hypothese 2 -Inferenz eines kategorialen Anteilswertes(Variable Origin)
3.3 Hypothese 3 -Lineare Regression(Variablen Weight & MPG)
4 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, den Benzinverbrauch von Personenkraftfahrzeugen in der Einheit Miles per Gallon auf Basis eines historischen Datensatzes der Carnegie Mellon University aus dem Jahr 1983 zu analysieren und statistisch auszuwerten.
- Analyse des Benzinverbrauchs mittels explorativer statistischer Methoden.
- Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Fahrzeugmerkmalen wie Horsepower, Weight und dem MPG-Wert.
- Durchführung linearer Regressionsanalysen zur Identifikation von Einflussfaktoren.
- Prüfung statistischer Hypothesen zur Herkunft und Verteilung der Fahrzeugstichproben.
Auszug aus dem Buch
3.1 Hypothese 1- Lineare Regression(Variable Horsepower&MPG)
Grundsätzlich zeigt der Datensatz den Verbrauch von Fahrzeugen in „mpg“ an, sodass diese Variable als abhängige Variable fungiert. Um zu prüfen, ob die unabhängige Variable „horsepower“, also Pferdestärke, Einfluss auf den mpg-Wert hat, wird eine lineare Regression durchgeführt.
Somit wird folgende Hypothese aufgestellt: H0: Es gibt keinen linearen Zusammenhang zwischen der Variable „horsepower“ und dem erzielten mpg-Wert der 398 Stichproben. HA: Es gibt einen linearen Zusammenhang zwischen der Variable „horsepower“ und dem erzielten mpg-Wert der 398 Stichproben.
Zur Prüfung der der Hypothese wird eine lineare Regression durchgeführt. Um die Regressionsinformationen aufzuzeigen wird folgender Befehl benötigt.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Forschungsgrundlage und das Ziel der Arbeit ein, den Benzinverbrauch von 398 Fahrzeugen zu untersuchen und die Vorgehensweise zur Datenbeschaffung mittels R zu erläutern.
2 Datenüberblick: Hier werden die neun Variablen des Datensatzes detailliert beschrieben und ihre statistischen Kennzahlen sowie Verteilungen durch deskriptive Methoden visualisiert.
3 Hypothesen & Analyse: In diesem Hauptteil werden durch lineare Regression und statistische Testverfahren Hypothesen zum Einfluss von Motorleistung und Fahrzeuggewicht auf den Verbrauch sowie zur Herkunftsverteilung der Autos geprüft.
4 Fazit: Das Fazit fasst die wesentlichen statistischen Erkenntnisse zusammen und ordnet die Ergebnisse historisch in den Kontext der Ölpreiskrisen und moderner Anforderungen an die Automobilindustrie ein.
Schlüsselwörter
Statistik, Datenerhebung, R, Auto-MPG, Benzinverbrauch, lineare Regression, Korrelation, Horsepower, Fahrzeuggewicht, Stichprobe, Hypothesentest, Konfidenzintervall, Automobilindustrie, Datenanalyse, Miles per Gallon
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der statistischen Untersuchung des Benzinverbrauchs von Fahrzeugen anhand eines historischen Datensatzes aus dem Jahr 1983.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder sind die deskriptive Datenanalyse einzelner Fahrzeugvariablen und die inferenzstatistische Überprüfung von Zusammenhängen mittels Regressionsmodellen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Ziel ist es zu ermitteln, ob und wie Fahrzeugmerkmale wie Motorleistung und Gewicht den Benzinverbrauch in der Einheit Miles per Gallon beeinflussen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden explorative statistische Methoden (u.a. Boxplots, Histogramme) sowie die lineare Regressionsanalyse und Resamplingtechniken in R Studio angewendet.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil widmet sich der systematischen Prüfung von drei aufgestellten Nullhypothesen hinsichtlich verschiedener technischer Einflussfaktoren auf den Benzinverbrauch.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Charakterisierende Begriffe sind unter anderem Statistik, Datenerhebung, R, lineare Regression, Korrelation, Horsepower und Benzinverbrauch.
Warum wurde für die Analyse der Fahrzeug-Herkunft ein Resamplingverfahren genutzt?
Das Verfahren wurde gewählt, um zu prüfen, ob der Anteil amerikanischer Autos in der Stichprobe repräsentativ für die gesamte Population ist und um ein Konfidenzintervall für diesen Anteil zu bestimmen.
Welche Rolle spielt die Variable „Horsepower“ in der Analyse?
Die Variable „Horsepower“ fungiert als unabhängige Variable, deren Einfluss auf den MPG-Wert als abhängige Variable im Rahmen einer linearen Regression getestet wird.
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- Sasche Serafimovski (Autor), 2018, Auto-MPG. Einfluss verschiedenster Kriterien auf den Benzinverbrauch eines Autos, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/442592
