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Modellbeschreibung
In Verallgemeinerung der Situation, die bisher in dieser Vorlesung
betrachtetet wurde, sollen nun gleichzeitig zwei Datensätze
und
stochastisch modelliert werden.
- Dabei können die Stichprobenumfänge
beliebige
natürliche Zahlen sein, die nicht notwendig gleich sein müssen.
- Die (konkreten) Stichproben
und
fassen wir als Realisierungen von zwei
Zufallsstichproben
bzw.
auf.
Hierfür betrachten wir zwei (unendliche) Folgen
und
von
Zufallsvariablen und nehmen an, dass
- die (zweidimensionalen) Zufallsvektoren
mit
unabhängig und
identisch verteilt sind,
- die (gemeinsame) Verteilung von
zu
einer parametrischen Familie von
Verteilungen
gehört,
,
- der Wahrscheinlichkeitsraum
, über dem die
Zufallsvektoren
definiert sind, der
kanonische Wahrscheinlichkeitsraum dieser Zufallsvektoren
ist.
- Beachte
Die Komponenten
und
von
müssen jedoch
im allgemeinen weder unabhängig noch identisch verteilt sein.
Im Rahmen dieser einführenden Vorlesung betrachten wir lediglich
den Fall, dass
- ein (nichtvektorieller) Funktionswert
des Parametervektors
aus den beobachteten Daten
bzw.
geschätzt werden soll, wobei
eine
vorgegebene Borel-messbare Funktion sei.
- Dabei diskutieren wir insbesondere die Frage, wie das
in Abschnitt 3.1
eingeführte Modell des Konfidenzintervalls verallgemeinert werden
kann, um zu Konfidenzintervallen ausgehend von (vektoriellen)
Stichprobenvariablen
zu gelangen.
Zur Vereinfachung der Schreibweise setzen wir
und
betrachten
- Definition
Sei
eine beliebige,
jedoch fest vorgegebene Zahl. Dann heißt das zufällige Intervall
Konfidenzintervall für
zum Niveau
, falls
 |
(27) |
- Beachte
-
- Bisher hatten wir in Abschnitt 3 stets den Fall
betrachtet, dass
für ein
.
- In den folgenden Beispielen hat
die Form
bzw.
für ein vorgegebenes Paar
von Indizes.
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Ursa Pantle
2004-07-14