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III. Induktive Statistik
1. Schätztheorie 1.1. Grundbegriffe, Stichproben 1.2. Maximum-Likelihood-Schätzer 1.3. Erwartungstreue Schätzer 1.4. Konfidenzintervalle 1.5. Spezialfall Binomial-Verteilung
2. Spezialfall Normalverteilung 2.1. Student- und Chi-Quadrat-Verteilung 2.2. Konfidenzintervalle
3. Tests 3.1. Grundbergriffe 3.2. Tests einfacher Hypothesen (Neyman-Pearson-Test) 3.3. Tests zusammengesetzter Hypothesen 3.4. Vergleich zweier unabhängiger Stichproben 3.5. Chi-Quadrat-Tests 3.6. Kolmogorov-Smirnov-Test 3.7. Einfache Varianzanalyse
Beschreibende Statistik(= Deskriptive Statistik)Beschreibung von Datenmaterial
Schließenden Statistik(= Induktive Statistik)Analyse von Datenmaterial,Hypothesen, Prognosen
Teil I
Teil III
Wahrscheinlich-keitstheorie
Teil II
Eine Urne enthält n Kugeln, davon Nweiße und n - N schwarze.
Aus der Urne werden nacheinanderm Kugeln ohne Zurücklegen gezogen.
Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit,genau k weiße Kugeln zu ziehen?
Sie beträgt gerade H(n, N, m)(k)!
Die hypergeometrische Verteilung
Notation
Schätzung der Zahl der Fischein einem See in Mecklenburg
N Fische werden gefangen und markiert
Die Fische werden in den See zurück-gegeben. Man wartet, bis die markiertenFische sich (möglichst gleichmäßig) im See verteilt haben.
Man geht erneut auf Fischzug und fängtm Fische. Von diesen seien k markiert.
Schätzung für die Gesamtzahlder Fische im See:
Statistische Struktur(diskreter Fall)
Dabei sind:
Schätzproblem
Schätzer
Ω
ΘModell
Beobachtung(Stichprobe)
Grundgesamtheit(mögliche Beobachtungen)
Schätzung
Ω
ΘModell
Beobachtung(Stichprobe)
Grundgesamtheit(mögliche Beobachtungen)
Schätzung
Eg
Stichprobe(diskreter Fall)
Mathematischer Rahmen
Stichprobenfunktionen
SonntagseinsätzeFeuerwacheFeuerwache
Stichproben(stetiger Fall)
Mathematischer Rahmen
Statistische Struktur diskret stetig
Maximum-Likelihood-Schätzer(diskreter Fall)
Likelihood-Funktion
M-L-Schätzer
mit
oder
Der Parameter
ist die beste Erklärungfür die Beobachtung
Schätzung der Zahl der Fischein einem See in Mecklenburg
N Fische werden gefangen und markiert
Die Fische werden in den See zurück-gegeben. Man wartet, bis die markiertenFische sich (möglichst gleichmäßig) im See verteilt haben.
Man geht erneut auf Fischzug und fängtm Fische. Von diesen seien k markiert.
ist M-L-Schätzer !
Likelihood-Funktion
Der Logharithmus ln x iststreng monoton wachsend
Beispiel Bernoulli-Verteilung
Stichprobe vom Umfang n mit Bernoulli-verteilter Stichprobenvariablen(p: Wahrscheinlichkeit des Ereignisses)
M-L-Schätzer für pwieder gegeben durch:
Maximum-Likelihood-Schätzer(stetiger Fall)
Likelihood-Funktion
M-L-Schätzer
mit
oder
Der Parameter
ist die beste Erklärungfür die Beobachtung x
Maximum-Likelihood-Schätzer(diskreter Fall)
Likelihood-Funktion
M-L-Schätzer
mit
oder
Beispiel Poisson-Verteilung
Stichprobe vom Umfang n mit Poisson-verteilter Stichprobenvariablen(Intensität: )
M-L-Schätzer für
oder
Beispiel Bernoulli-Verteilung
Stichprobe vom Umfang n mit Bernoulli-verteilter Stichprobenvariablen(p: Wahrscheinlichkeit des Ereignisses)
M-L-Schätzer für pwieder gegeben durch:
Normalverteilte Stichprobenvariable
M-L-Schätzer Erwarungswert
Hier spielt es keine Rolle, ob die Varianzbekannt ist oder nicht. In jedem Fall gilt:
Normalverteilte Stichprobenvariable
M-L-Schätzer Varianz bekannt
Normalverteilte Stichprobenvariable
M-L-Schätzer Varianz unbekannt
Übersicht
BeispielGewicht von ÄpfelnÄpfeln
Gewicht von Äpfeln der Sorte Cox-Orange aus einem bestimmten italienischen Anbaugebiet
Erwartungstreue Schätzer
Wenn der Parameter selbstgeschätzt werden soll:
Wenn ein allgemeines statistischesProblem vorliegt:
Dabei bedeutet der Index , dass der Erwartungswert bzgl. des W.maßes zum
Parameter genommen wird.
Schätzung des Erwartungswertesder Stichprobenvariablen X
Statistisches Problem gegeben durch:
Erwartungstreuer Schätzer:
Schätzung der Varianz derStichprobenvariablen X
Statistisches Problem gegeben durch:
Erwartungstreuer Schätzer:
Erwartungswert bekannt
Schätzung der Varianz derStichprobenvariablen X
Statistisches Problem gegeben durch:
Erwartungstreuer Schätzer:
Erwartungswert unbekannt
Normalverteilte Stichprobenvariable
Erwartungstreuer Schätzer für den Erwarungswert
Hier spielt es wieder keine Rolle, ob die Varianz bekannt ist oder nicht.
In jedem Fall gilt:
ist erwartungstreuerwartungstreu
Normalverteilte Stichprobenvariable
Erwartungstreuer Schätzer für die Varianz
bekannt
ist erwartungstreuerwartungstreu
Normalverteilte Stichprobenvariable
Erwartungstreuer Schätzer für die Varianz
unbekannt
ist erwartungstreuerwartungstreu
Kein M-L-Schätzer!!
Übersicht
erwartungstreuerwartungstreu
erwartungstreuerwartungstreu
erwartungstreuerwartungstreunichtnicht
erwartungstreuerwartungstreu