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Mathematik-Online-Kurs: Repetitorium HM III - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik | |
Parameterschätzung |
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Eine Stichprobe besteht aus unabhängigen und identisch verteilten Zufallsvariablen .
Überlicherweise möchte man aus Daten , die als Realisierungen der Zufallsvariablen aufgefaßt werden, Aussagen über die Verteilung der erhalten (so z.B. Mittelwert oder Varianz). Hierfür setzt man für jedes eine Schätzfunktion . Deren Plausibilität wird durch eine Betrachtung der Folge der zugehörigen Zufallsvariablen
Um die Verteilung der sinnvoll schätzen zu können, legt man sich auf eine Verteilungsklasse fest (z.B. Normalverteilung, Exponentialverteilung, ...). Zu schätzen bleibt jeweils der die Verteilung beschreibende, aber noch unbekannte reelle Parameter. So kann beispielsweise der Erwartungswert bekannt und die Varianz zu schätzen sein.
Eine sinnvolle Schätzfunktion sollte folgende Kriterien erfüllen.
Hierbei folgt aus Erwartungstreue i.a. keine Konsistenz und aus Konsistenz i.a. keine Erwartungstreue.
Folgende Schätzfunktionen sind für die Anwendung von Bedeutung.
Der (empirische) Mittelwert ist definiert durch
Die (empirische) Varianz ist (für ) definiert durch
automatisch erstellt am 21.3.2003 |