Ordnungsstatistiken und Quantile

Ähnliche Dokumente
2.2 Rangkorrelation nach Spearman

annehmen, so heißt die Funktion, die jedem atomaren Ereignis { x i } mit i { 1; 2; ;

Lösungen. Häufigkeitsverteilung (Stabdiagramm) Aufgabe 1. Häufigkeit (h) Merkmal (x)

Statistische Grundlagen Ein kurzer Überblick (diskret)

Spannweite, Median Quartilsabstand, Varianz und Standardabweichung.

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes

5 Reproduktions- und Grenzwertsätze

Statistik. ist die Kunst, Daten zu gewinnen, darzustellen, zu analysieren und zu interpretieren um zu neuem Wissen zu gelangen.

Z Z, kurz. Zählt die Reihenfolge der Buchstaben (ja/nein) Daraus ergeben sich wiederum vier Möglichkeiten, Wörter der Länge k zu bilden.

Erzeugen und Testen von Zufallszahlen

die Schadenhöhe ( = Risikoergebnis) des i-ten Versicherungsnehmers i 1,, n).

WIB 2 Mathematik und Statistik Formelsammlung. Z Menge der ganzen Zahlen {...,-3,-2,-1,0,1,2,3,...}

für j=0,1,...,n Lagrange zur Lösung der Interpolation nicht geeignet, da numerisch problematisch und teuer. 1 n

Kapitel XI. Funktionen mit mehreren Variablen

Klausur Statistik IV Sommersemester 2009

Deskriptive Statistik2 Durchschnittswert (der arithmetische Mittelwert)

Intervallschätzungen geben unter Berücksichtigung des Verteilungstyps von X einen Bereich an, der den Parameter mit vorgegebener Sicherheit enthält.

Formelsammlung zur Zuverlässigkeitsberechnung

Übungen zur Wahrscheinlichkeitsrechnung und Schliessenden Statistik

Der Approximationssatz von Weierstraß

Sitzplatzreservierungsproblem

Im Wöhlerdiagramm wird die Lebensdauer (Lastwechsel oder Laufzeit) eines Bauteils in Abhängigkeit von der Belastung dargestellt.

FH D WS 2007/08 Prof. Dr. Horst Peters Dezember 2007

Lohnkosten pro Arbeitsstunde. Wie hoch sind die Lohnkosten pro Arbeitsstunde im Jahresdurchschnitt?

Einführung Fehlerrechnung

Lösungen zu Übungs-Blatt 7 Klassische Wahrscheinlichkeit in Glücksspielen, Bedingte Wkt, Unabhängigkeit, Satz von Bayes

2. Die Elementarereignisse sind die Kombinationsmöglichkeiten von: Wappen = W und:

Vl. Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 3: Diskrete Verteilungen

Ein paar einfache q-analoga des binomischen Lehrsatzes

Eigenwerteinschließungen I

Seminar: Stochastische Geometrie und ihre Anwendungen - Unbegrenzt teilbare und stabile Verteilungen.

Maße zur Kennzeichnung der Form einer Verteilung (1)

Verdichtete Informationen

Aufgaben. 1. Gegeben seien folgende Daten einer statistischen Erhebung, bereits nach Größe sortiert (Rangliste):

Deskriptive Statistik behaftet.

Dr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren

(0) = 0 mit Mittelwert μi

( x) eine Funktion definiert, in der nur die i-te Komponente variabel ist. Folgende Schreibweisen werden aufgrund dieser Anmerkungen auch verwendet:

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes

Deskriptive Statistik

2. Mittelwerte (Lageparameter)

Ergebnis- und Ereignisräume

Deskriptive Statistik - Aufgabe 3

Zur Interpretation einer Beobachtungsreihe kann man neben der grafischen Darstellung weitere charakteristische Größen heranziehen.

Elemente der Algebra und Zahlentheorie Musterlösung, Serie 7, Wintersemester vom 21. Januar 2006

Dr. H. Grunert Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung Vorlesungscharts. Vorlesung 5.2. Eigenschaften von Zufallsvariablen

Induktion am Beispiel des Pascalschen Dreiecks

Formelsammlung für die Lehrveranstaltung Statistik

Spezielle diskrete Verteilungen

Teil IV Musterklausuren (Univ. Essen) mit Lösungen

Die Methode des 2.Moments

Asymptotische Normalverteilung nach dem zentralen Grenzwertsatz

1 Elementare Finanzmathematik

Einführung in die Stochastik 3. Übungsblatt

Prof. Dr. B.Grabowski. Die Behauptung I folgt aus der Multiplikationsformel: )

Histogramm / Säulendiagramm

Stochastik Formeln von Gerald Meier

Wie man für einen Test Peroe testet

Seminar aus reiner Mathematik

v. Weter st + r X + = ( X + ) = ( X + ) ( X + ) = P Deshalb fr 6 6 = + X = K, d. h. I desem Berech ( 6 6 ) glt also ( Idukto ach ) ( ) ( mod ), was fr

Physikalische Messungen sind immer fehlerbehaftet! Der wahre Wert ist nicht ermittelbar. Der wahre Wert x ist nicht identisch mit dem Mittelwert

Formelzusammenstellung

Fehlerrechnung im Praktikum

Skalentypen Skala Eigenschaften Zulässige Transformation Nominal. =, keine Ordnungen, keine Alle bijektiven Abbildungen

Konzentrationsanalyse

Einen Spieler interessiert nicht, wie er gewinnt, sondern ob und wie viel er gewinnt.

Schiefe-, Wölbungs- und Konzentrationsmaße

Prinzip "Proportional Reduction of Error" (PRE)

Kapitel III. Lagemaße. die beobachteten Werte eines Merkmals X mit Ausprägungen a 1

Formeln für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie (Dutter)

KOMBINATORIK. Doina Logofătu Hochschule München, FK und 15 April 2008

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung

Formelsammlung für die Lehrveranstaltung Wirtschaftsmathematik / Statistik

Grundlagen der Energietechnik Energiewirtschaft Kostenrechnung. Vorlesung EEG Grundlagen der Energietechnik

Unter einer Rente versteht man eine regelmässige und konstante Zahlung

( ) ( ) ) ( ) 1/ ( ) Beispiel: U = y1. 3. Ergänzungen zur Haushaltstheorie, insbesondere Dualität und Anwendungen

Statistik mit Excel und SPSS

Statistische Tests für unbekannte Parameter. Statistische Tests für unbekannte Parameter. Statistische Tests für unbekannte Parameter

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Varianzanalyse. Varianzanalyse. Varianzanalyse. Varianzanalyse

Formelsammlung. Unter diesen Annahmen kann der Korrelationskoeffizient nach folgenden Schritten getestet werden:

14. Folgen und Reihen, Grenzwerte

Reihen n. Man benutzt letztere Schreibweise aber häufig auch zur Bezeichnung der Partialsummenfolge. konvergiert, die geometrische Reihe.

wahlberechtigte Personen der BRD zur Bundestagswahl zugelassene Parteien (SPD, CDU, Grüne, FDP)

Klausur SS 2005 Version 1

( ) ( ) ( ) ( ) è ø. P A Wahrscheinlichkeitsmaß. lim n. Dr. Christian Schwarz 4. KOMBINATORIK Permutationen

Eigenschaften der arithmetischen Mittel. Schätzer für die Varianz. Allgeimeines Method: Likelihood Funktion. Schätzer für die Wahrscheinlichkeit

Definitionen und Aussagen zu Potenzreihen

II.Wahrscheinlichkeitsrechnung

Korrelations- und Regressionsanalyse

Schiefe- und Konzentrationsmaße

Grundgesetze der BOOLEschen Algebra und Rechenregeln

2. Runde Aufgaben und Lösungen. Bundeswettbewerb Mathematik

(Markowitz-Portfoliotheorie)

1 Mathe Formeln Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Grundlagen der Entscheidungstheorie

Allgemeine Prinzipien

Lösungen. Lösung zu d):

Die Binomialverteilung als Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Schadenversicherung

Transkript:

KAPITEL Ordugsstatste ud Quatle Um robuste Lage- ud Streuugsparameter eführe zu öe, beötge wr Ordugsstatste ud Quatle... Ordugsstatste ud Quatle Defto... Se (x,..., x R ee Stchprobe. Wr öe de Elemete der Stchprobe aufsteged aorde: x ( x (... x (. Wr ee x ( de -te Ordugsstatst der Stchprobe. Zum Bespel st x ( = m x das Mmum ud x ( = max x das Maxmum der Stchprobe. =,..., =,..., Defto... Der Stchprobemeda st gegebe durch x +, falls ugerade, med = med (x,..., x = ( x ( + x ( +, falls gerade. Somt befdet sch de Hälfte der Stchprobe über dem Stchprobemeda ud de adere Hälfte der Stchprobe daruter. Bespel..3. Der Meda st e robuster Lageparameter. Als Bespel dafür betrachte wr zwe Stchprobe mt Stchprobeumfag = 8. De erste Stchprobe se (x,..., x 8 = (,,,,,,,. Somt sd de Ordugsstatste gegebe durch (x (,..., x (8 = (,,,,,,,. Daraus lässt sch der Meda bereche ud deser st med 8 = + =.5. Als zwete Stchprobe betrachte wr De Ordugsstatste sd gegebe durch (y,..., y 8 = (,,,,,,, 0. (y (,..., y ( = (,,,,,,, 0, ud der Meda st ach we vor med 8 =.5. Des zegt, dass der Meda robust st. Bemerug..4. Im Allgemee glt med x. E weterer robuster Lageparameter st das getrmmte Mttel.

Defto..5. Das getrmmte Mttel eer Stchprobe (x,..., x st defert durch =+ De Wahl vo etschedet, we vele Date cht berücschtgt werde. Ma a zum Bespel = [0.05 ] wähle, da werde 0% aller Date cht berücschtgt. I desem Fall sprcht ma auch vom 5%-getrmmte Mttel. x (. Astatt des getrmmte Mttels betrachtet ma oft das wsorserte Mttel: ( x ( + x (+ + x (. =+ Nachdem wr u ege robuste Lageparameter ostruert habe, wede wr us de robuste Streuugsparameter zu. Dazu beötge wr de emprsche Quatle. Defto..6. Se (x,..., x R ee Stchprobe ud α (0,. Das emprsche α-quatl st defert durch x ([α]+, falls α / N, q α = (x ([α] + x ([α]+, falls α N. Herbe steht [ ] für de Gaußlammer. Der Meda st somt das -Quatl. Defto..7. De emprsche Quartle sd de Zahle q 0,5, q 0,5, q 0,75. De Dfferez q 0,75 q 0,5 et ma de emprsche Iterquartlsabstad. Der emprsche Iterquartlsabstad st e robuster Streuugsparameter. De emprsche Quatle öe als Schätzer für de theoretsche Quatle betrachtet werde, de wr u eführe werde. Defto..8. Se X ee Zufallsvarable mt Vertelugsfuto F (t ud se α (0,. Das theoretsche α-quatl Q(α vo X st defert als de Lösug der Glechug F (Q(α = α. Leder a es passere, dass dese Glechug ee Lösuge hat (we de Futo F de Wert α übersprgt oder dass es mehrere Lösuge gbt (we de Futo F auf eem Itervall ostat ud glech α st. Deshalb beutzt ma de folgede Defto, de auch dese Ausahmefälle S ergbt: Q(α = f t R : F (t α}. Bespel..9. Wetere Lageparameter, de der Statst voromme: ( Das Berechsmttel x (+x ( (cht robust. ( Das Quartlsmttel q 0,5+q 0,75 (robust. Bespel..0. Wetere Streuugsparameter:

( De Spawete x ( x (. ( De mttlere absolute Abwechug vom Mttelwert x x. = (3 De mttlere absolute Abwechug vom Meda x med. Alle dre Parameter sd cht robust. =.. Vertelug der Ordugsstatste Satz... See X, X,..., X uabhägge ud detsch vertelte Zufallsvarable, de absolut stetg sd mt Dchte f ud Vertelugsfuto F. Es see X ( X (... X ( de Ordugsstatste. Da st de Dchte der Zufallsvarable X ( gegebe durch f X( (t =! (!(! f(tf (t ( F (t. Erster Bewes. Damt X ( = t st, muss Folgedes passere:. Ee der Zufallsvarable, z.b. X, muss de Wert t aehme. Es gbt Möglchete, das auszuwähle. De Dchte des Eregsses X = t st f(t.. Uter de restlche Zufallsvarable müsse geau Zufallsvarable Werte uter t aehme. Wr habe ( Möglchete, de Zufallsvarable auszuwähle. De Wahrschelchet, dass de ausgewählte Zufallsvarable allesamt leer als t sd, st F (t. 3. De verblebee Zufallsvarable müsse allesamt größer als t se. De Wahrschelchet davo st ( F (t. Idem wr u alles ausmultplzere, erhalte wr das Ergebs: f X( (t = f(t F (t ( F (t. Das st geau de erwüschte Formel, de ( = (! =!. (!(! (!(! Zweter Bewes. Schrtt. De Azahl der Elemete der Stchprobe, de uterhalb vo t lege, bezeche wr mt N = #,..., } : X t} = X t. Dabe steht # für de Azahl der Elemete eer Mege. De Zufallsvarable X,..., X sd uabhägg ud detsch vertelt mt P[X t] = F (t. Somt st de Zufallsvarable N bomalvertelt: N B(, F (t. 3 =

Schrtt. Es glt X ( t } = N }. Daraus folgt für de Vertelugsfuto vo X (, dass F X( (t = P[X ( t] = P[N ] = F (t ( F (t. Schrtt 3. De Dchte st de Abletug der Vertelugsfuto. Somt erhalte wr f X( (t = F X ( (t F = (t f(t( F (t ( F (t ( F (t f(t } = = F (t f(t( F (t ( F (t ( F (t f(t. = Wr schrebe u de Term mt = der erste Summe getret, ud für alle adere Terme der erste Summe führe wr de eue Summatosdex l = e. De zwete Summe lasse wr uverädert, ersetze aber de Summatosdex durch l: f X( (t = ( l= = = F (t f(t( F (t + (l + F (t l f(t( F (t l l + l= ( lf (t l f(t( F (t l. l Der Term mt l = der zwete Summe st wege des Fators l glech 0, somt öe wr der zwete Summe bs summere. Nu sehe wr, dass de bede Summe glech sd, de (l + = l +! l!( l = ( l. l De Summe ürze sch ud somt folgt f X( (t = F (t f(t( F (t. Aufgabe... See X,..., X uabhägge ud detsch vertelte Zufallsvarable mt Dchte f ud Vertelugsfuto F. Ma zege, dass für alle < j de gemesame Dchte der Ordugsstatste X ( ud X (j durch de folgede Formel gegebe st: ( ( f X(,X (j (t, s = f(tf(s, j, j F (t (F (s F (t j ( F (s j. Im ächste Satz bestmme wr de gemesame Dchte aller Ordugsstatste. 4

Satz..3. See X,..., X uabhägge ud detsch vertelte Zufallsvarable mt Dchte f. See X (... X ( de Ordugsstatste. Da st de gemesame Dchte des Zufallsvetors (X (,..., X ( gegebe durch! f(t... f(t, falls t... t, f X(,...,X ( (t,..., t = 0, sost. Bewes. Da de Ordugsstatste per Defto aufsteged sd, st de Dchte glech 0, we de Bedgug t... t cht erfüllt st. Se u de Bedgug t... t erfüllt. Damt X ( = t,..., X ( = t st, muss ee der Zufallsvarable (für dere Wahl es Möglchete gbt glech t se, ee adere (für dere Wahl es Möglchete gbt glech t, usw. Wr habe also! Möglchete für de Wahl der Rehefolge der Varable. Zum Bespel trtt für = das Eregs X ( = t, X ( = t } geau da e, we etweder X = t, X = t } oder X = t, X = t } etrtt, was Möglchete ergbt. Da alle Möglchete sch ur durch Permutatoe uterschede ud somt de gleche Dchte bestze, betrachte wr ur ee Möglchet ud multplzere da das Ergebs mt!. De efachste Möglchet st, dass X = t,..., X = t } etrtt. Desem Eregs etsprcht de Dchte f(t... f(t, da de Zufallsvarable X,..., X uabhägg sd. Multplzere wr u dese Dchte mt!, so erhalte wr das gewüschte Ergebs. Bespel..4. See X,..., X uabhägg ud glechvertelt auf dem Itervall [0, ]. De Dchte vo X st f(t = [0,] (t. Somt glt für de Dchte der -te Ordugsstatst ( f X( (t = t ( t, falls t [0, ], 0, sost. Dese Vertelug st e Spezalfall der Betavertelug, de wr u eführe. Defto..5. Ee Zufallsvarable Z heßt betavertelt mt Parameter α, β > 0, falls B(α,β f Z (t = tα ( t β, falls t [0, ], 0, sost. Bezechug: Z Beta(α, β. Herbe st B(α, β de Eulersche Betafuto, gegebe durch B(α, β = 0 t α ( t β dt. Idem wr u de Dchte vo X ( m glechvertelte Fall mt der Dchte der Betavertelug vergleche, erhalte wr, dass X ( Beta(, +. Dabe muss ma gar cht achreche, dass B(, + = ( st, de bede Fälle hadelt es sch um ee Dchte. Wäre de bede Kostate uterschedlch, so wäre das Itegral eer der Dchte uglech, was cht möglch st. Aufgabe..6. See X,..., X uabhägg ud glechvertelt auf dem Itervall [0, ]. Ma zege, dass E[X ( ] = +. 5