Die Statistik-Apps helfen bei der Visualisierung und Analyse statistischer Daten sowie erfasster Messwerte.

1Var-App

Mit der Applikation für die univariate, beschreibende Statistik (1Var-App) lassen sich auf einfache Weise statistische Daten graphisch aufbereiten oder mittels statistischer Kennzahlen charakterisieren.

In der Num-Ansicht werden die statistischen Daten in die Spalte D1 eingegeben. Wie im obigen Beispiel ersichtlich, können alternativ die Merkmalsausprägungen in die Spalte D1 und die zugehörigen Häufigkeiten in die Spalte D2 eingegeben werden.

In der Plot-Ansicht werden die Daten graphisch dargestellt. Es stehen u.a. folgende Diagramme zur Verfügung:

  • Histogramm
  • Boxplot
  • Liniendiagramm
  • Säulendiagramm
  • Pareto-Diagramm

Nach Antippen der Stats-Taste werden die statistischen Kennzahlen angezeigt:

  • Anzahl der Daten
  • Minimum, Maximum
  • Quantile, Median
  • Summe der Daten bzw. der Quadrate der Daten
  • Mittelwert
  • Standardabweichungen
  • Standardfehler

2Var-App

Mit der Applikation für die bivariate, beschreibende Statistik (2Var-App) können auf einfache Weise Korrelationen zwischen zwei Datensätzen analysiert werden.

In der Num-Ansicht werden die Ausprägungen zweier Merkmale in die Spalten C1 und C2 eingetragen.

Nach Antippen der Stats-Taste werden die statistischen Kennzahlen wie z. B. Anzahl der Daten, Kovarianzen, Korrelationskoeffizient oder Bestimmtheitsmaß angezeigt.

In der Sym-Ansicht wird das gewünschte Regressionsmodell ausgewählt (linear, quadratisch, kubisch, exponentiell, logarithmisch, etc.) und der dazugehörige Funktionsterm angezeigt.

In der Plot-Ansicht werden die Datenpunkte und der ausgewählte Regressionsgraph veranschaulicht.

Inferenz-App

Mit der Applikation für die schließende Statistik können sehr einfach für einen Parameter π, einen Parameter μ mit bekanntem bzw. unbekanntem σ sowie für die entsprechenden Mittelwertdifferenzen Konfidenzintervalle bestimmt und Hypothesentests durchgeführt werden (z-Test, t-Test).

Konfidenzintervall - Anwendungsbeispiel:
Mit einer Stichprobe (n = 16, Mittelwert 19, σ = 5, Konfidenzniveau 0,95) soll eine Intervallschätzung durchgeführt werden. Nach Eingabe der Ausgangswerte kann das Ergebnis graphisch bzw. numerisch ausgegeben werden.

Hypothesentest - Anwendungsbeispiel:
Mit einer Stichprobe (n = 16, Mittelwert 19, σ = 5, Nullhypothese μ < 20, Signifikanzniveau 0,05) soll ein Hypothesentest durchgeführt werden. Nach Eingabe der Ausgangswerte kann das Ergebnis graphisch bzw. numerisch ausgegeben werden.

Data Streamer-App

Mit Hilfe der Data Streamer-App können in Verbindung mit der Schnittstelle „HP StreamSmart“ sowie verschiedener Sensoren Messdaten aufgenommen und analysiert werden.

Für die Erfassung von Messwerten stehen über 50 Fourier-Sensoren aus den Bereichen Physik, Chemie und Biologie zur Verfügung. Damit ist es möglich, u.a. Entfernungen, Lichtintensitäten, Temperaturen, Lautstärken, Gasdruck, Gewicht, Strom, ph-Werte oder Magnetfelder zu messen. Die Fourier-Sensoren werden an die Schnittstelle „HP StreamSmart“ angeschlossen, die mittels USB-Kabel mit dem HP Prime verbunden wird. Die erfassten Daten werden in Echtzeit an den HP Prime übertragen und dort gespeichert. Die Daten können dann z. B. mit Hilfe der Statistik-Apps numerisch analysiert und grafisch aufbereitet werden. Mit der Kombination aus dem HP Prime, der Schnittstelle „HP StreamSmart“ und den Fourier-Sensoren steht praktisch ein mobiles Mini-Labor zur Verfügung, das den Forschergeist weckt sowie einen fächerübergreifenden und anschaulichen Unterricht ermöglicht.