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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Stichprobenmedian<br />

<strong>Statistische</strong> Metoden<br />

<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong><br />

R. Frühwirth<br />

Stichprobenfunktionen<br />

Grundbegriffe<br />

Stichprobenmittel<br />

Stichprobenvarianz<br />

Stichprobenmedian<br />

Punktschätzer<br />

Eigenschaften von<br />

Punktschätzern<br />

Schätzung des<br />

Mittelwerts<br />

Schätzung <strong>der</strong> Varianz<br />

Schätzung des Medians<br />

Maximum-Likelihood-<br />

Schätzer<br />

Intervallschätzer<br />

Grundbegriffe<br />

Allgemeine Konstruktion<br />

nach Neyman<br />

Binomialverteilung<br />

Poissonverteilung<br />

Exponentialverteilung<br />

Normalverteilung<br />

Mittelwert einer<br />

beliebigen Verteilung<br />

Definition (Stichprobenmedian)<br />

Der Stichprobenmedian ˜X <strong>der</strong> Stichprobe X 1 , . . . , X n ist<br />

definiert durch<br />

⎧<br />

⎨X ((n+1)/2) ,<br />

n ungerade<br />

˜X =<br />

⎩<br />

( )<br />

1 X(n/2) + X (n/2+1) , n gerade<br />

Momente des Stichprobenmedians<br />

2<br />

Hat F den Median m und die Dichte f, gilt:<br />

1 lim<br />

n→∞ E[ ˜X] = m<br />

2 lim<br />

n→∞ var[ ˜X] =<br />

1<br />

4 nf 2 , wenn f(m) > 0<br />

(m)<br />

3 ˜X ist asymptotisch normalverteilt.<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 303/587

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