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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Normalverteilte 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 />

Wir betrachten eine normalverteilte Stichprobe<br />

y = y 1 , . . . , y n .<br />

Wir wollen eine Einschätzung von Mittelwert und Varianz<br />

<strong>der</strong> Verteilung gewinnen, aus <strong>der</strong> die Beobachtungen<br />

stammen.<br />

Wir nehmen zunächst an, dass die Varianz σ 2 bekannt ist.<br />

Dann lautet die Likelihoodfunktion:<br />

n∏<br />

p(y|µ, σ 2 1<br />

) = √ exp<br />

[− (y i − µ) 2 ]<br />

2πσ 2 σ 2<br />

i=1<br />

In Abwesenheit jeglicher Vorinformation über den<br />

tatsächlichen Wert von µ wählen wir die uneigentliche<br />

a-priori-Dichte p(µ) = 1.<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 536/587

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