Diskussion:Statistik: Prinzip des Konfidenzintervalls

Wozu dient das "in 1000 Stück" bei dem Beispiel des Kaffe-Absatzes? Macht es den Text nicht nur schwerer lesbar und verstehbar?

Ist es wirklich gut, die Varianz als bekannt vorauszusetzen? Mir scheint das nicht realistisch. Wieso ist die Varianz bekannt? Woher? Müsste dann nicht auch der Mittelwert bekannt sein? Vielleicht ist es praxisnäher wenn das Beispiel so geändert wird, das die Varianz aus der Stichprobe geschätzt werden muss. 84.144.94.52 (nachgetragen)

1000 stück hat den Vorteil, dass die Zahlen nicht so groß werden, ansonsten hat man es mit lauter Nullen zu tun. Für die Einführung ist die bekannte Varianz geeigneter, weil sich hier eine normalverteilte Prüfvariable ergibt, die meistens bekannter ist als die t-Verteilung. Vor allem konzentriert man sich dann auf das Wesentliche. --Philipendula 21:00, 5. Mär 2006 (UTC)

Wieder das Problem mit der Aussage: μ befinde sich mit 95% Wahrscheinlichkeit im Intervall . Das ist leider nicht korrekt.Nijdam 12:33, 6. Jul 2006 (UTC)

Es heißt $P\left({\bar {X}}-1,96\cdot 2\leq \mu \leq {\bar {X}}+1,96\cdot 2\right)=0,95\;.$ und das bedeutet, dass mu mit einer w von 0,95 im von Xquer gebildeten ZUFALLSINTERVALL liegt. --Philipendula ? 17:12, 6. Jul 2006 (UTC)

Na, na, und so gross geschrieben. Du moechtest dich selbst ueberzeugen? Wenn du Erfahrung hast im Statistikunterricht weisst du dass es ein grosses Problem ist der Unterschied zwischen dem Zufallsintervall und dem davon abgeleiteten Konfidenzinterval deutlich zu machen. Ich habe nicht die Eindruck das man auf der deutschen Wiki's viel mit Didaktik aufhat.Nijdam 21:33, 6. Jul 2006 (UTC)

Da sind jetzt aber eher dir die Argumente ausgegangen. --Philipendula ? 22:32, 6. Jul 2006 (UTC)

Stichprobe n=50

ich verstehe das mit der Stichprobe n= 50 nicht. Warum? was wurde damit gemacht um auf die monatlichen Verkäufe rückzuschließen? Bitte nochmals einer erklärung dazu. Danke -- 85.181.9.40

Die im Text erwähnte Stichprobe mit 50 Ergebnissen/Realisierungen kann zu fehlerhaften Interpretationen der Stichprobe führen. Genau dann wenn es aufgrund des Zufallsprinzips zu ungewöhnlichen Abweichungen kommt. Eine andere Stichprobe (bspw. andere Tageszeit) ebenfalls mit 50 Werten kann zu einer exakteren Kurve führen, als eine die viele Ausreißer hat. Finde ich viele Werte weit außerhalb des Mittelwerts, so komme ich zu dem Schluss, dass das normal sein könnte und ich die richtigen Ausreißer nur nicht gesehen habe, dann nehme ich einen flacheren Kurvenverlauf an. Liegen die Messwerte allesamt zu nahe am Mittelwert so scheint es keine besonderen Ausreißer zu geben, weswegen ich im Normalfall einen steileren Kurvenverlauf vermuten würde. Es kann also sein, dass eine Stichprobe mit 50 Realisierungen nicht auf die korrekte Form / Parameter der Verteilung schließen lässt. Viel genauer sind da Stichproben, die deutlich mehr Realisierungen einbeziehen. -- ThePacker 22:18, 20. Nov. 2009 (CET)

Danke ThPacker. Ev. eine direkte Antwort auf die obige Frage: Man sucht nach dem durchschnittlichen monatlichen Absatz für ALLE Monate. Der ist natürlich nicht bekannt. Wir interpretieren ihn als ERWARTUNGSWERT der Zufallsvariablen X: Absatz in einem Monat. Die einfachste Art, eine möglichst genaue Info über den Erwartungswert zu bekommen, ist, die Absätze über mehrere Monate zu erfassen und daraus den Durchschnitt, nämlich ${\bar {x}}$ zu berechnen. In aller Regel, aber nicht immer, wird ${\bar {x}}$ zumindest in der Nähe des Erwartungswertes liegen. --Philipendula ? 10:55, 22. Nov. 2009 (CET)

Letztes Beispiel bzgl. 90% Konfidenzintervall

Da steht in der Formel 0,95. Ich denke, es sollte aber 0,9 stehen?

Gesucht wird $z(1-\alpha /2)$. Es ist $\alpha =1-0,9=0,1$. Dann ist $1-\alpha /2=1-0,05=0,95$. Gruß--Philipendula ? 13:11, 5. Apr. 2011 (CEST)