Diskussion:Statistik: Ausgewählte Verteilungen
Die Definition "theoretische Verteilung = Verteilung, die durch eine allemein bekannte Funktion beschrieben werden kann" greift m.E. viel zu kurz. Der Vorzug "leicht zu berechnen" ist bei einigen der später aufgeführten diskreten Verteilungen m.E. nicht gegeben und generell wenig relevant.
Siehe mein Diskussionsbeitrag im Abschnitt "Diskrete Zufallsverteilungen" von heute. Martin, 04.06.06
Mit leicht zu berechnen meinte ich, dass bei theoretischen Verteilungen fertige Berechnungsvorschriften existieren. Man muss also beispielsweise bei der Exponentialverteilung nicht die Verteilungsfunktion neu integrieren. Und auch Verteilungskennwerte können per Formel ermittelt werden, etwa Erwartungswert und Varianz der Binomialverteilung. --Philipendula 10:59, 4. Jun 2006 (UTC)
- Okay. Das sollte dann auch irgendwie in dem Buch zum Ausdruck kommen. Martin, 04.06.06
Anwendung von Verteilungen[Bearbeiten]
Hallo,
in dem für mich recht gut strukturierten Buch (habe mal quer geblättert und gleich einige Antworten auf meine Fragen gefunden) fehlt aus meiner Sicht das, was ich schon im Studium und Schule bei Statistik immer vermisst habe: Es gibt wohl Beispiele, welche Fälle die Verteilungen beschreiben (bei der Normalverteilung z. B. das Gewicht von Hühnereiern, bei der Poissonverteilung die Anzahl der Kunden je Stunde an einem Schalter o. ä.). In der tatsächlichen Anwendung ist es jedoch meist andersherum: Ich habe einen Anwendungsfall und suche eine Verteilung, mit der ich das modellieren kann. Um einfach einmal ein Beispiel zu bringen: Ich lackiere eine Fläche (Kotflügel eines Autos) und möchte eine bestimmte Schichtdicke in einem bestimmten Intervall erreichen. Die Schichtdicke wäre dann wohl die Zufallsvariable. Welche Verteilung setze ich an? Warum diese und keine andere?