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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Einleitung<br />

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

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

Einleitung<br />

R. Frühwirth<br />

Simulation von diskreten<br />

Zufallsvariablen<br />

Allgemeine <strong>Methoden</strong><br />

Alternativverteilung<br />

Binomialverteilung<br />

Poissonverteilung<br />

Multinomialverteilung<br />

Simulation von stetigen<br />

Zufallsvariablen<br />

Allgemeine <strong>Methoden</strong><br />

Exponentialverteilung<br />

Normalverteilung<br />

Multivariate<br />

Normalverteilung<br />

Gamma-,χ 2 -, t- und<br />

F-Verteilung<br />

Schon in <strong>der</strong> Planungsphase eines Experiments empfiehlt es<br />

sich, eine möglichst realistische Simulation.<br />

Die Kernfrage ist natürlich, ob und in welcher Messzeit das<br />

geplante Experiment eine genügend genaue Antwort auf die<br />

Problemstellung gibt.<br />

Durch wie<strong>der</strong>holte Simulation kann die Streuung und eine<br />

eventuelle Verzerrung <strong>der</strong> Schätzung <strong>der</strong> gesuchten<br />

Parameter studiert werden.<br />

Dabei kann auch <strong>der</strong> wahre Wert <strong>der</strong> Paramer variiert<br />

werden, um eine gewisse Kenntnis <strong>der</strong> systematischen Fehler<br />

<strong>der</strong> gewählten Auswertemethode erlangt werden. Ferner wird<br />

die Auswertemethode auf ihre Korrektheit überprüft.<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 556/587

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