Fragen zu Konfidenzintervallen



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  • nein nur die dichtefunktion, erwartungswert und varianz, ein hinweis auf die approximationsmöglichkeit und ein paar übungsaufgaben. willst du rechnen oder mathematik betreiben? edit: wenn du wirklich die herleitung brauchst, frag doch mal die professoren an den universitäten.



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  • also eigentlich würde ich da einfach mal anrufen. bei uns an der fh war das immer so, dass man sich da am besten einen termin geholt hat. aber grundsätzlich ist das ja irgendwie deren job, wissenschaftliche fragen zu beantworten.



  • Fand die Quelle wieder. jbstatistics

    Again this i a very rough guideline. We can easily construct scenarios in wich a sample size of a hundred trillion is not nearly enough to give us approximate normality, ...

    Eine Stichprobengrösse von hundert Trillionen 100000000000000100'000'000'000'000 kann zu wenig sein, um eine Approximation mit der Normalverteilung zu ermöglichen!

    Leider ist kein Beispiel einer solchen Verteilung im Beitrag beschrieben.

    Und offen ist auch immer noch die Frage wegen der Berechnung von Konfidenzintervallen. Also wenn auch die Verteilung der Stichprobenfunktion von Mittelwerten bekannt ist, kann man dadurch ja noch nicht das Konfidenzintervall berechnen, wenn die Varianz geschätzt werden muss. Wenn die Varianz wie bei der Exponentialverteilung keine völlig unabhängige Zufallsvariable ist, anhand welcher Verteilung kann das exakte Konfidenzintervall konstruiert werden?



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  • @titan99_ sagte in Fragen zu Konfidenzintervallen:

    Hallo Forum,

    Was für Werte versuchst Du da u verarbeiten? Sind das Werte aus physikalischen Modelle? D.h. es wurden Messwerte von physikalischen Versuchen erfasst und nun versuchst Du eine Statistik darüber zu machen?



  • Bei den Werten aus den Buch wurde mit der Excel-Funktion CHIINV gearbeitet:
    Beispiel
    ((CHIINV(0,005;(Stichprobenumfang)-1))/(Stichprobenumfang-1))^0,5

    Vorab:
    Innerhalb der Grenzen von Gu und Go befindet sich der Teil welcher innerhalb der Warngrenzen und Eingriffsgrenzen sind.
    Außerhalb befindet sich also der "Murks", wenn du zum Beispiel Wellen kontollieren würdest.
    Im deutschsprachigen Raum werden 95/99 Prozent, im englischsprachigen Raum 95,44/ 99,97 für EG und WG (Rinne Seite 337) verwendet. Also Vorsicht beim Einkauf von Teilen im Ausland.
    Im oberen Beispiel bezeichnet 0.005 die 0.5 Prozent, die außerhalb einer Grenze Gu oder Go liegt. Ein Zahl von 1 würde 100 Prozent angeben. Auf einer Seite von µ. Entweder darunter oder darüber. Das heißt, vom Mittelwert µ aus jeweils etwa 2,5758293035489 aus gerechnet befinden sich die Eingriffsgrenzen. Je etwa 1,95996398454005 die Warngrenzen.
    Zuerst sucht man sich also zur Zahl 0.005 den dazugehörigen Abstand zu µ in sigma heraus. Ausgehend davon, das
    die Standardabweichung 1 sigma ist.
    Mit
    NORMINV(Zahl;Mittelwert;Standardabweichung);
    Beispiel:
    Für die Berechnung des Abstandes von Go oder Gu zur Mittellinie µ hier folgendes Beispiel:
    2,5758293035489 = NORMINV(0,995; 0; 1)
    Nun teilt man die Standardabweichung (hier 1 angeben) durch die Wurzel von n und multipliziert das Ergebnis mit dem von Norminv:
    Folgendes ist ein Ersatz für die Excel-Funktion KONFIDENZ();
    EE = Ergebnis_der_Konfidenz=NORMINV(0,995; 0; 1) *(1/WURZEL(Stichprobenumfang))

    Bei www.dev-communiy.de wurde ein kleines Beispiel in c++ rein gestellt. Die Funktionen können aber auch für c
    verwendet werden.
    Beim Mittelwert der Standardabweichung wird der Faktor zur Berechnung der Lage der Mittellinie so angegeben:
    =WURZEL(2/(n-1))*((EXP(GAMMALN(n/2)))/(EXP(GAMMALN((n-1)/2))));
    Wobei n die Größe der Strichprobe (Freiheitsgrade) angibt.
    Aber Vorsicht bei der Umsetzung mit c oder c++ denn gcc bietet zwei Versionen an gamma() und tgamma()
    Vielleicht kannst du dir irgendwo Bücher von der DGQ (Deutsche Gesellschaft für Qualität) grabschen.

    Damit kannst
    du dich dann selber foltern.

    Bei www.libreoffice-forum.de gibt es was für selbiges Programm. Kannst ja auch mal rein schauen.



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