Einheitenlos, Vergleichbarkeit unterschiedlicher Streuungen\\ \begin{equation}K=\sqrt{\frac{S\sp{2}\sb{x}}{\overline{x}^2}}= \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum\limits_{i=1}{n}(\frac{x_i}{\overline{x}}-1)^2} \end{equation}

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\begin{equation}z_i=\frac{x_i-\overline{x}}{S_x}\end{equation} \begin{equation}\overline{z}=\sum\limits_{i=1}{n}\frac{x_i-\overline{x}}{S_x}=0 \end{equation} \begin{equation}S_z=1\end{equation}

$ $\begin{align} F(x) &= \frac 1{\sigma \cdot \sqrt{2\pi}} \cdot \int_{-\infty}^x \mathrm e^{-\frac 12 \cdot \left( \frac{t-\mu}{\sigma}\right)^2} \mathrm dt\ &= \frac 1{\sigma \cdot \sqrt{2\pi}} \cdot \int_{\frac{-\infty-\mu}\sigma}^{\frac{x-\mu}\sigma} \mathrm e^{-\frac 12 u^2} \mathrm du \cdot \sigma\ &= \frac 1{\sqrt{2\pi}} \cdot \int_{-\infty}^{\frac{x-\mu}\sigma} \mathrm e^{-\frac 12 u^2} \mathrm du\ &= \Phi \left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right) \end{align}$ $

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Maßzahl für den Zusammenhang zweier statistischer Merkmale

\begin{equation} S\sb{xy}=\frac{1}{n-1} \sum\limits_{i=1}{n}[(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})] \end{equation}

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Maß für den Grad der linearen Abhängigkeit \begin{equation} r\sb{xy}=\frac{S\sb{xy}}{S_xS_y} \end{equation}

Korrelationsmatrix \begin{equation} \begin{matrix} & v_1 & v_2 & v_3 & v_4 \ v_1 & 1 & r\sb{v_1 v_2} & r\sb{v_1 v_3} & r\sb{v_1 v_4}\ v_2 & r\sb{v_2 v_1} & 1 & r\sb{v_2 v_3} &r\sb{v_2 v_4}\ v_3 & r\sb{v_3 v_1} & r\sb{v_3 v_2} & 1 & r\sb{v_3 v_4}\ v_4 & r\sb{v_4 v_2} & r\sb{v_4 v_3} & r\sb{v_2 v_4} & 1\ \end{matrix}\ \end{equation}

\begin{equation} r\sb{v_n v_m} = r\sb{v_m v_n} \end{equation}

\begin{equation} r\sb{v_n v_n} = 1 \end{equation}

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