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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Poissonverteilte Beobachtungen<br />

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

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

Einleitung<br />

R. Frühwirth<br />

Grundbegriffe<br />

Diskrete Modelle<br />

Binomialverteilte<br />

Beobachtungen<br />

Poissonverteilte<br />

Beobachtungen<br />

Stetige Modelle<br />

Normalverteilte<br />

Beobachtungen<br />

Beispiel<br />

Sie messen die Hintergrundstrahlung in einem Labor über eine Periode<br />

von 20 Sekunden. Die Zählwerte sind<br />

6, 2, 6, 1, 6, 8, 5, 3, 8, 4, 2, 5, 7, 8, 5, 4, 7, 9, 4, 4<br />

Ihre Summe ist gleich s = 104. Mit <strong>der</strong> uneigentlichen<br />

a-priori-Verteilung p(λ) = 1 ist die a-posteriori-Verteilung die<br />

Gammaverteilung Ga(105, 0.05). Ihre Erwartung ist 5.25, ihr Modus<br />

ist 5.20. Das symmetrische Vertrauensintervall mit 1 − α = 0.95 ist<br />

[4.2940, 6.3007], das HPD-Intervall ist [4.2629, 6.2653]. Da die<br />

Verteilung fast symmetrisch ist, sind die beiden Intervalle praktisch<br />

gleich lang.<br />

Matlab: make posterior poisson<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 531/587

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