Zur Robustheit von Konfidenzbereichen und Tests für Erwartungswerte

Achim Mees untersucht Fragen zur Robustheit von Konfidenzbereichen und statistischen Tests, wobei der Fokus auf Konfidenzbereichen und Tests für den Erwartungswert unabhängiger identisch verteilter Beobachtungsgrößen liegt. Neben der Zusammenfassung und Ausarbeitung bereits bestehender Ergebnisse we...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Mees, Achim
Format: eBook
Language:German
Published: Wiesbaden Springer Fachmedien Wiesbaden 2015, 2015
Edition:1st ed. 2015
Series:BestMasters
Subjects:
Online Access:
Collection: Springer eBooks 2005- - Collection details see MPG.ReNa
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520 |a Achim Mees untersucht Fragen zur Robustheit von Konfidenzbereichen und statistischen Tests, wobei der Fokus auf Konfidenzbereichen und Tests für den Erwartungswert unabhängiger identisch verteilter Beobachtungsgrößen liegt. Neben der Zusammenfassung und Ausarbeitung bereits bestehender Ergebnisse werden zwei neue Resultate präsentiert. Zum einen wird die Nichtrobustheit des t-Tests und ähnlicher Tests für absolut stetige unimodale Verteilungen auf einem beschränkten Intervall und zum anderen die Robustheit des t-Tests für log-konkave Verteilungen auf der reellen Achse gezeigt. Außerdem werden vier robuste Konfidenzintervalle für Erwartungswerte miteinander verglichen. Der Inhalt Nichtrobustheit des t-Tests und ähnlicher Tests für unimodale Verteilungen Robustheit des t-Tests für log-konkave Verteilungen Konfidenzintervalle für Erwartungswerte Die Zielgruppen Dozenten und Studenten der Mathematik mit dem Schwerpunkt Statistik PraktikerInnen aus diesen Bereichen Der Autor Achim Mees verfasste seine Masterarbeit bei Prof. Dr. Lutz Mattner im Fachgebiet Mathematik an der Universität Trier und ist derzeit im Bereich des Risikomanagements tätig