Zur Robustheit von Konfidenzbereichen und Tests fr Erwartungswerte [Paperback]

Achim Mees untersucht Fragen zur Robustheit von Konfidenzbereichen und statistischen Tests, wobei der Fokus auf Konfidenzbereichen und Tests f?r den Erwartungswert unabh?ngiger identisch verteilter Beobachtungsgr??en liegt. Neben der Zusammenfassung und Ausarbeitung bereits bestehender Ergebnisse werden zwei neue Resultate pr?sentiert. Zum einen wird die Nichtrobustheit des t-Tests und ?hnlicher Tests f?r absolut stetige unimodale Verteilungen auf einem beschr?nkten Intervall und zum anderen die Robustheit des t-Tests f?r log-konkave Verteilungen auf der reellen Achse gezeigt. Au?erdem werden vier robuste Konfidenzintervalle f?r Erwartungswerte miteinander verglichen.Nichtrobustheitdes t-Tests und ?hnlicher Tests f?runimodale Verteilungen.- Robustheitdes t-Tests f?r log-konkaveVerteilungen.- Konfidenzintervallef?r Erwartungswerte.Achim Mees verfasste seine Masterarbeit bei Prof. Dr. Lutz Mattner im Fachgebiet Mathematik an der Universit?t Trier und ist derzeit im Bereich des Risikomanagements t?tig.

Achim Mees untersucht Fragen zur Robustheit von Konfidenzbereichen und statistischen Tests, wobei der Fokus auf Konfidenzbereichen und Tests f?r den Erwartungswert unabh?ngiger identisch verteilter Beobachtungsgr??en liegt. Neben der Zusammenfassung und Ausarbeitung bereits bestehender Ergebnisse werden zwei neue Resultate pr?sentiert. Zum einen wird die Nichtrobustheit des t-Tests und ?hnlicher Tests f?r absolut stetige unimodale Verteilungen auf einem beschr?nkten Intervall und zum anderen die Robustheit des t-Tests f?r log-konkave Verteilungen auf der reellen Achse gezeigt. Au?erdem werden vier robuste Konfidenzintervalle f?r Erwartungswerte miteinander verglichen.

Der Inhalt

• Nichtrobustheit des t-Tests und ?hnlicher Tests f?r unimodale Verteilungen
• Robustheit des t