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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Grundlagen<br />

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

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

Einleitung<br />

R. Frühwirth<br />

Parametrische Tests<br />

Grundlagen<br />

Tests für<br />

binomialverteilte<br />

Beobachtungen<br />

Tests für Poissonverteilte<br />

Beobachtungen<br />

Tests für normalverteilte<br />

Beobachtungen<br />

Anpassungstests<br />

Der Chiquadrat-Test<br />

Der Kolmogorov-<br />

Smirnov-Test<br />

Beispiel mit Exponentialverteilung<br />

X 1 , . . . , X n ist eine exponentialverteilte Stichprobe aus<br />

Ex(τ).<br />

Die Hypothese H 0 : τ = τ 0 soll anhand <strong>der</strong> Stichprobe<br />

getestet werden.<br />

Als Teststatistik T wählen wir das Stichprobenmittel:<br />

T = X.<br />

Unter Annahme von H 0 hat T die folgende Dichte:<br />

t n−1 (<br />

f(t) =<br />

(τ 0 /n) n Γ(n) exp −<br />

t )<br />

τ 0 /n<br />

T ist also verteilt gemäß Ga(n, τ 0 /n).<br />

Das symmetrische Prognoseintervall [y 1 (τ 0 ), y 2 (τ 0 )] für T<br />

zum Niveau 1 − α erhält man mit:<br />

y 1 (τ 0 ) = γ α/2,n,τ0/n,<br />

y 2 (τ 0 ) = γ 1−α/2,n,τ0/n<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 397/587

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