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Wie funktioniert der Neyman-Pearson Test? 💭
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- čas přidán 15. 08. 2024
- In diesem Video besprechen wir den #NeymanPearson #Test und führen ihn an einem konkreten Beispiel durch.
📚 loelschlaeger....
0:00 Eine E-Mail von Melanie
0:08 Die Ausgangssituation
2:25 Die Idee von Neyman und Pearson
4:17 Das Neyman-Pearson Lemma
5:40 Ein Beispiel
Wie kommst du in der Rechnung am Ende auf 7000? Wenn ich das ausrechne komme ich auf 700. Das macht auch deutlich mehr Sinn da wir sonst die Wkt ausrechnen, dass das arithmetische Mittel über alle Xi über tausend liegen soll.
Danke für den Hinweis, statt 7000 muss dort tatsächlich jeweils 700 stehen. Das macht für das Ergebnis aber keinen Unterschied, da wir den Schwellwert K nicht konkret ausrechnen.
Danke, hast mir mega geholfen :)
War sehr gute Präsentation!!!
Respekt!
Klasse Video !
Super Hilfreich.
perfekt! danke dir!
Hi, ist der UMP-Test das Gleiche wie der Neyman-Pearson Test? Könntest du ein Video über den UMP Test machen, falls nicht?
UMP steht für "uniformly most powerful" (also gleichmäßig trennschärfster) Test. Der im Video vorgestellte Test ist da nur ein mögliches Beispiel für eine einfache Hypothese.
Hey, wie kommst du auf das arithmetische Mittel? Müsste da nicht einfach nur die Summe über die Xi stehen?
Die Summe über die Xi (davon gibt es 10) ist gleich dem 10fachen arithmetischen Mittel, das habe ich dort eingesetzt.
Oh stimmt, danke! Dann geb ich das Übungsblatt mal ab
Gerne, ich hoffe, die 2 Jahre Verspätung sind kein Problem.
Ich verstehe wie du am Ende auf 102 kommst, aber so wie ich das sehe war die gesamte Rechnung mit K nicht notwendig, oder irre ich mich da? Mit dem Ergebnis 102 könntest du K noch bestimmen aber das hast du nicht gemacht…
Ja, da hast du vollkommen recht, man könnte die Zahl K noch konkret ausrechnen. Wenn man nun aber den Test für konkrete Realisationen der Zufallsvariablen durchführt, ist es praktischer die Aussage zu prüfen, ob das arithmetische Mittel größer als 102 ist. Um K auszurechnen, löst man die Gleichung 3/20 * (700 + ln(K)) = 120 nach K auf. Beachte, dass ich im Video einen Fehler gemacht habe: Es muss dort 700 und nicht 7000 stehen. Für K erhält man dann einen Wert, der sehr nahe an der Null ist (2e-09).
Ist das äquivalent zum Likelihood-Quotienten-Test? 🙄🤷🏼♂️
Der Neyman-Pearson-Test ist ein Beispiel für einen Likelihood-Quotienten-Test.
Die IQ-Werte sind nicht normalverteilt, denn sie sind z.B niemals negativ. Das Beispiel ist also ehmm ... "hypothetisch"
Das stimmt!
Ist bei nem IQ Wert nicht sigma 15, womit die Varianz = 225 wäre?
Die Werte habe ich erfunden. In diesem Video beträgt die Varianz 15.
@@statistik-mit-lennart Die IQ Verteilung ist per Definition N(100,15).
In einem Beispiel daraus N(100, 3.87) zu machen ist halt schon eher ungeschickt (in etwa, wi in eienr Geometrieaufgabe PI auf 5 zusetzen).
Aber das ist nur Erbsenzählen. Video an sich ist nice, nur eben diese eine Stelle sorgt für die hochgezogene Augenbraue 🙃
Stimmt, ich versuche zukünftig realistischere Beispiele zu bringen. Danke für dein Feedback!