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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Normalverteilung<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 />

Konfidenzintervall für die Differenz von zwei Mittelwerten<br />

Es seien X 1 , . . . , X n und Y 1 , . . . , Y m zwei unabhängige<br />

Stichproben aus den Normalverteilungen No(µ x , σ 2 x) bzw.<br />

No(µ y , σ 2 y).<br />

Wir suchen ein Konfidenzintervall für µ x − µ y . Die Differenz<br />

D = X − Y ist normalverteilt gemäß No(µ x − µ y , σ 2 ), mit<br />

σ 2 D = σ2 x/n + σ 2 y/m.<br />

Sind die Varianzen bekannt, ist das Standardscore von D<br />

standardnormalverteilt.<br />

Aus<br />

folgt<br />

W<br />

(<br />

−z 1−α/2 ≤ D − (µ x − µ y )<br />

σ D<br />

≤ z 1−α/2<br />

)<br />

= 1 − α<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 377/587

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