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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Binomialverteilung<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 />

Es sei k eine Beobachtung aus <strong>der</strong> Binomialverteilung<br />

Bi(n, p). Wir suchen ein Konfidenzintervall für p.<br />

Je nach Konstruktion des Prognoseintervalls y 1 (p), y 2 (p)<br />

ergeben sich verschiedene Konfidenzintervalle.<br />

Intervall nach Clopper und Pearson<br />

y 1 (p), y 2 (p) sind die Quantile <strong>der</strong> Binomialverteilung<br />

Bi(n, p):<br />

y 1 (p) = max<br />

k<br />

y 2 (p) = min<br />

k<br />

k∑<br />

W (k; n, p) ≤ α/2<br />

i=0<br />

∑<br />

n<br />

i=k<br />

W (k; n, p) ≤ α/2<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 354/587

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