Basiswissen Statistik: Kompaktkurs für Anwender aus Wirtschaft, Informatik und Technik 2. Auflage (Springer-Lehrbuch)

Springer-Lehrbuch Ansgar Steland Basiswissen Statistik Kompaktkurs für Anwender aus Wirtschaft, Informatik und Tech...

Author: Ansgar Steland

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Springer-Lehrbuch

Ansgar Steland

Basiswissen Statistik Kompaktkurs für Anwender aus Wirtschaft, Informatik und Technik Zweite, komplett u¨ berarbeitete und erweiterte Auflage

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Professor Dr. Ansgar Steland RWTH Aachen Lehrstuhl für Stochastik und Institut für Statistik und Wirtschaftsmathematik 52056 Aachen Deutschland [email protected]

ISSN 0937-7433 ISBN 978-3-642-02666-9 e-ISBN 978-3-642-02667-6 DOI 10.1007/978-3-642-02667-6 Springer Heidelberg Dordrecht London New York Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet u¨ ber http://dnb.d-nb.de abrufbar. c Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007, 2010 Dieses Werk ist urheberrechtlich geschützt. Die dadurch begründeten Rechte, insbesondere die der ¨ Ubersetzung, des Nachdrucks, des Vortrags, der Entnahme von Abbildungen und Tabellen, der Funksendung, der Mikroverfilmung oder der Vervielfältigung auf anderen Wegen und der Speicherung in Datenverarbeitungsanlagen, bleiben, auch bei nur auszugsweiser Verwertung, vorbehalten. Eine Vervielfältigung dieses Werkes oder von Teilen dieses Werkes ist auch im Einzelfall nur in den Grenzen der gesetzlichen Bestimmungen des Urheberrechtsgesetzes der Bundesrepublik Deutschland vom 9. September 1965 in der jeweils geltenden Fassung zulässig. Sie ist grundsätzlich vergütungspflichtig. Zuwiderhandlungen unterliegen den Strafbestimmungen des Urheberrechtsgesetzes. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Einbandentwurf : WMXDesign GmbH, Heidelberg Gedruckt auf säurefreiem Papier Springer ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media (www.springer.com)

F¨ ur Heike, Solveig und Adrian.

Vorwort

Modelle und Methoden der angewandten Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik sind aus den modernen Wissenschaften, aber auch aus Industrie und Gesellschaft, nicht mehr wegzudenken. Wirtschaftswissenschaftler, Informatiker und Ingenieure ben¨ otigen heutzutage profunde Kenntnisse in diesen Bereichen. Zufallsbehaftete Ph¨ anomene sind durch stochastische Ansätze zu modellieren und anfallende Daten durch statistische Methoden zu analysieren. Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik haben sich nicht nur bei klassischen Aufgaben wie der Modellierung und Auswertung von Umfragen, Experimenten oder Beobachtungsstudien bew¨ ahrt. Sie spielen auch eine entscheidende Rolle f¨ ur das theoretische Verst¨ andnis hochkomplexer Systeme. Dies ist wiederum oftmals die notwendige Grundlage f¨ ur die Entwicklung moderner Produkte und Dienstleistungen. Beispielhaft seien hier die modernen Finanzmärkte und der Datenverkehr im Internet genannt. Der in diesem Text behandelte Stoff umfasst hauptsächlich die in der anwendungsorientierten Statistik-Ausbildung f¨ ur Informatiker, Wirtschaftswissenschaftler und Ingenieure allgemein u ¨blichen Themen. Insbesondere sind die Inhalte der zugehörigen Lehrveranstaltungen an der RWTH Aachen abgedeckt. In diesem Kompaktkurs bin ich sparsam - aber gezielt - mit illustrierenden Beispielen umgegangen. Viele sind so einfach wie möglich gehalten, um das ber¨ uhmte Aha-Erlebnis zu erm¨ oglichen. Andere wollen motivieren und zeigen daher Anwendungen auf. Ein ausf¨ uhrlicher mathematischer Anhang, Mathematik - kompakt, stellt die wichtigsten mathematischen Zusammenhänge, Formeln und Methoden aus Analysis und linearer Algebra zusammen. So ist ein schnelles und zielf¨ uhrendes Nachschlagen m¨ oglich. Das zugrunde liegende didaktische Konzept wurde u ¨ber viele Jahre an mehreren deutschen Universit¨ aten entwickelt. Studierende tun sich in den ersten Semestern oftmals mit mathematischen Formalismen schwer. Unter dem Motto: So wenig Formalismus wie m¨ oglich, aber so viel wie nötig“ habe ich versucht, ” diesem Umstand Rechnung zu tragen. Die Erfahrung zeigt, dass hierdurch die eigentlichen mathematischen Inhalte - um die es ja geht - von den Stu-

VIII

Vorwort

dierenden schneller und leichter erfasst und verstanden werden. So manche Erklärung eines mathematischen Sachverhalts lebt davon, dass der Lehrende seine Worte mit einer kleinen Skizze veranschaulicht oder in Schritten eine Formel entwickelt. Dies l¨ aßt sich in einem Buch nicht umsetzen. Ich habe mich aber bem¨ uht, möglichst viele eing¨ angige verbale Erklärungen aufzunehmen, die sich im Lehralltag bew¨ ahrt haben. Einige mit einem Sternchen gekennzeichneten Abschnitte sind etwas anspruchsvoller oder nur f¨ ur einen Teil der Leserschaft gedacht. Dort werden jedoch auch Themen angesprochen, die einen kleinen Einblick in wichtige Bereiche der modernen angewandten Stochastik und Statistik bieten und vielleicht den einen oder anderen Leser motivieren, in weiterf¨ uhrende Literatur zu schauen. Mein Dank gilt Barbara Giese, die weite Teile dieses Buchs mit großer Expertise und Sorgfalt getippt und das Layout verbessert hat. Dipl.-Math. Sabine Teller und Dipl.-Math. André Thrun haben das Manuskript sehr gewissenhaft durchgesehen, etliche Tippfehler und Ungenauigkeiten gefunden und Verbesserungsvorschläge gemacht. Frau Lilith Braun vom Springer-Verlag danke ich f¨ ur die angenehme und vertrauensvolle Zusammenarbeit bei diesem Buchprojekt. Aachen, 15. Juli 2007

Ansgar Steland

Vorwort zur zweiten Auflage F¨ ur die zweite Auflage wurden Tippfehler und Ungenauigkeiten korrigiert und an unzähligen Stellen Erg¨ anzungen und Verbesserungen vorgenommen. In Anbetracht der guten Pr¨ ufungsergebnisse der Aachener Studierenden, die nach diesem Kompaktkurs lernen, und des u ¨ berraschenden Verkaufserfolges, wurde das Grundkonzept jedoch beibehalten. Der Anhang Mathematik - kompakt wurde ebenfalls durchgesehen und ergänzt. Die Arbeit mit und die Erstellung von englischen Dokumenten wird immer wichtiger. Zur Unterst¨ utzung der Studierenden wurde hierzu ein Glossar mit den wichtigsten Begriffen aus Mathematik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik erstellt. Schließlich wurde ein Anhang mit Tabellen der wichtigsten statistischen Testverteilungen angef¨ ugt. Allen Studierenden, die uns auf Fehler und Verbesserungsmoglichkeiten auf¨ merksam gemacht haben, gilt mein Dank. Frau Simone Gerwert hat mit großer ¨ Sorgfalt und kontinuierlichem Engagement alle Anderungen in das LatexDokument eingearbeitet. Aachen, 8. September 2009

Ansgar Steland

Inhaltsverzeichnis

1

Deskriptive und explorative Statistik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.1 Motivation und Beispiele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.2 Grundbegriffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

1.3 Merkmale und ihre Klassifikation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

1.4 Studiendesigns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

1.4.1 Experimente und Beobachtungsstudien . . . . . . . . . . . . . . .

7

1.4.2 Querschnittsstudie versus Longitudinalstudie . . . . . . . . . .

7

1.4.3 Zeitreihen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

1.5 Aufbereitung von univariaten Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

1.5.1 Nominale und ordinale Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

1.5.2 Metrische Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.6 Quantifizierung der Gestalt empirischer Verteilungen . . . . . . . . . 21 1.6.1 Lagemaße . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.6.2 Streuung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 1.6.3 Schiefe versus Symmetrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 1.6.4 Quantile und abgeleitete Kennzahlen . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 1.6.5 F¨ unf–Punkte–Zusammenfassung und Boxplot . . . . . . . . . 38 1.6.6 QQ-Plot (Quantildiagramm) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 1.7 Konzentrationsmessung* . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 1.7.1 Lorenzkurve . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 1.7.2 Gini–Koeffizient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 1.7.3 Herfindahl-Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

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Inhaltsverzeichnis

1.8 Deskriptive Korrelations- und Regressionsanalyse . . . . . . . . . . . . 46 1.8.1 Korrelation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 1.8.2 Grenzen der Korrelationsrechnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 1.8.3 Einfache lineare Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 1.8.4 Grenzen der Regressionsrechnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 1.9 Deskriptive Zeitreihenanalyse* . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 1.9.1 Indexzahlen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 1.9.2 Zerlegung von Zeitreihen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 1.9.3 Bestimmung und Bereinigung der Trendkomponente . . . 66 1.9.4 Bestimmung einer periodischen Komponente . . . . . . . . . . 67 2

Wahrscheinlichkeitsrechnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 2.1 Grundbegriffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 2.1.1 Zufallsexperimente und Wahrscheinlichkeit . . . . . . . . . . . 70 2.1.2 Chancen (Odds)∗ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 2.1.3 Ereignis-Algebra∗ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 2.2 Bedingte Wahrscheinlichkeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 2.2.1 Begriff der bedingten Wahrscheinlichkeit . . . . . . . . . . . . . 79 2.2.2 Satz von totalen Wahrscheinlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 2.2.3 Satz von Bayes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 2.3 Mehrstufige Wahrscheinlichkeitsmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 2.4 Unabhängige Ereignisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 2.5 Zufallsvariablen und ihre Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 2.5.1 Die Verteilung einer Zufallsvariable . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 2.5.2 Die Verteilungsfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 2.5.3 Quantilfunktion und p-Quantile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 2.5.4 Diskrete Zufallsvariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 2.5.5 Stetige Zufallsvariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 2.5.6 Unabh¨ angigkeit von Zufallsvariablen und Zufallsstichproben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 2.5.7 Verteilung der Summe: Die Faltung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 2.6 Erwartungswert, Varianz und Momente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 2.6.1 Erwartungswert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

Inhaltsverzeichnis

XI

2.6.2 Varianz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 2.6.3 Momente und Transformationen von Zufallsvariablen . . 100 2.6.4 Entropie∗ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 2.7 Diskrete Verteilungsmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 2.7.1 Bernoulli-Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 2.7.2 Binomialverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 2.7.3 Geometrische Verteilung und negative Binomialverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 2.7.4 Poisson-Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 2.8 Stetige Verteilungsmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 2.8.1 Stetige Gleichverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 2.8.2 Exponentialverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 2.8.3 Normalverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 2.9 Erzeugung von Zufallszahlen∗ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 2.10 Zufallsvektoren und ihre Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 2.10.1 Verteilungsfunktion und Produktverteilung . . . . . . . . . . . 111 2.10.2 Diskrete Zufallsvektoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 2.10.3 Stetige Zufallsvektoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 2.10.4 Bedingte Verteilung und Unabhängigkeit . . . . . . . . . . . . . 116 2.10.5 Bedingte Erwartung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 2.10.6 Erwartungswertvektor und Kovarianzmatrix . . . . . . . . . . 119 2.11 Grenzwerts¨ atze und Konvergenzbegriffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 2.11.1 Das Gesetz der großen Zahlen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 2.11.2 Der Hauptsatz der Statistik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 2.11.3 Der zentrale Grenzwertsatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 2.11.4 Konvergenzbegriffe∗ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 2.12 Verteilungsmodelle f¨ ur Zufallsvektoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 2.12.1 Multinomialverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 2.12.2 Multivariate Normalverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 2.13 Erzeugende Funktionen, Laplace-Transformierte∗ . . . . . . . . . . . . 130 2.14 Markov-Ketten∗ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 2.14.1 Modell und Chapman-Kolmogorov-Gleichung . . . . . . . . . 133 2.14.2 Station¨ are Verteilung und Ergodensatz . . . . . . . . . . . . . . . 135

XII

3

Inhaltsverzeichnis

Schließende Statistik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 3.1 Grundbegriffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 3.2 Schätzprinzipien und G¨ utekriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 3.2.1 Nichtparametrische Sch¨ atzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 3.2.2 Dichtesch¨ atzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 3.2.3 Das Likelihood-Prinzip . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 3.2.4 G¨ utekriterien f¨ ur statistische Schätzer . . . . . . . . . . . . . . . . 148 3.3 Testverteilungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 3.3.1 t-Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 3.3.2 χ2 -Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 3.3.3 F -Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 3.4 Konfidenzintervalle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 3.4.1 Konfidenzintervall f¨ ur µ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 3.4.2 Konfidenzintervalle f¨ ur σ 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 3.4.3 Konfidenzintervall f¨ ur p . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 3.4.4 Konfidenzintervall f¨ ur λ (Poisson-Verteilung) . . . . . . . . . . 158 3.5 Einf¨ uhrung in die statistische Testtheorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 3.6 1-Stichproben-Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 3.6.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 3.6.2 Stichproben-Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 3.6.3 Gauß- und t-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 3.6.4 Vorzeichentest und Binomialtest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 3.7 2-Stichproben-Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 3.7.1 Verbundene Stichproben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 3.7.2 Unverbundene Stichproben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 3.7.3 Wilcoxon-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 3.7.4 2-Stichproben Binomialtest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 3.8 Korrelationstests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 3.8.1 Test auf Korrelation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 3.8.2 Rangkorrelationstest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 3.9 Lineares Regressionsmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186 3.9.1 Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186

Inhaltsverzeichnis

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3.9.2 Statistische Eigenschaften der KQ-Schätzer . . . . . . . . . . . 188 3.9.3 Konfidenzintervalle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 3.10 Multiple lineare Regression (Lineares Modell)∗ . . . . . . . . . . . . . . 191 3.10.1 Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 3.10.2 KQ-Sch¨ atzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 3.10.3 Verteilungseigenschaften . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 3.10.4 Anwendung: Funktionsapproximation . . . . . . . . . . . . . . . . 194 3.11 Analyse von Kontingenztafeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 3.11.1 Vergleich diskreter Verteilungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 3.11.2 Chiquadrat-Unabh¨ angigkeitstest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 3.12 Elemente der Bayes-Statistik∗ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 3.12.1 Grundbegriffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 3.12.2 Minimax-Prinzip . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 3.12.3 Bayes-Prinzip . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 A

Mathematik - kompakt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 A.1 Notationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 A.1.1 Griechische Buchstaben (Auswahl) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 A.1.2 Mengen und Zahlen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 A.2 Punktfolgen und Konvergenz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 A.2.1 Konvergenz von Folgen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 A.2.2 Summen und Reihen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 A.3 Funktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 A.3.1 Spezielle Funktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210 A.3.2 Grenzwert von Funktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 A.3.3 Stetigkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212 A.3.4 Potenzreihen∗ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 A.4 Differenzialrechnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 A.4.1 Ableitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 A.4.2 H¨ ohere Ableitungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 A.5 Taylorpolynom und Taylorentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 A.6 Optimierung von Funktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

XIV

Inhaltsverzeichnis

A.7 Integration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 A.7.1 Stammfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219 A.7.2 Integrationsregeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 A.7.3 Uneigentliches Integral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 A.8 Vektoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 A.8.1 Lineare Unabh¨ angigkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222 A.8.2 Skalarprodukt und Norm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223 A.9 Matrizen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 A.10 Lösung linearer Gleichungssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 A.10.1 Gauß-Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229 A.10.2 Determinanten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 A.11 Funktionen mehrerer Ver¨ anderlicher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 A.11.1 Partielle Differenzierbarkeit und Kettenregel . . . . . . . . . . 235 A.11.2 Lineare und quadratische Approximation, Hessematrix . 237 A.11.3 Optimierung von Funktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238 A.11.4 Optimierung unter Nebenbedingungen . . . . . . . . . . . . . . . 240 A.12 Mehrdimensionale Integration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 B

Glossar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243

C

Tabellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 C.1 Normalverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 C.2 t-Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 C.3 χ2 -Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251 C.4 F -Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253

Literaturverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263 Sachverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265

1 Deskriptive und explorative Statistik

Die deskriptive (beschreibende) Statistik hat zum Ziel, empirische Daten durch Tabellen und Grafiken u ¨ bersichtlich darzustellen und zu ordnen, sowie durch geeignete grundlegende Kenngr¨ oßen zahlenmäßig zu beschreiben. Vor allem bei umfangreichem Datenmaterial ist es sinnvoll, sich einen ersten ¨ Uberblick zu verschaffen. Durch eine systematische Beschreibung der Daten mit Hilfsmitteln der deskriptiven Statistik k¨ onnen mitunter auch Fehler in den Daten - beispielsweise durch Tippfehler bei der Dateneingabe oder fehlerhafte Ergebnisse von Texterkennungssystemen - erkannt werden. Die deskriptive Statistik verwendet keine stochastischen Modelle, so dass die dort getroffenen Aussagen nicht durch Fehlerwahrscheinlichkeiten abgesichert sind. Dies kann durch die Methoden der schließenden Statistik erfolgen, sofern die untersuchten Daten den dort unterstellten Modellannahmen gen¨ ugen. Die explorative (erkundende) Statistik hat dar¨ uber hinaus zum Ziel, bisher unbekannte Strukturen und Zusammenh¨ ange in den Daten zu finden und hierdurch neue Hypothesen zu generieren. Diese auf Stichprobendaten beruhenden Hypothesen k¨ onnen dann im Rahmen der schließenden Statistik mittels wahrscheinlichkeitstheoretischer Methoden auf ihre Allgemeing¨ ultigkeit untersucht werden.

1.1 Motivation und Beispiele Beispiel 1.1.1. Moderne Photovoltaik-Anlagen bestehen aus verschalteten Modulen von Solarzellen, sogenannten PV-Modulen, in denen die Solarzellen vor Beschädigung durch ¨ außere Einfl¨ uße gesch¨ utzt sind. F¨ ur die Stromgewinnung wesentlich ist die maximale Leistung (in Watt) unter normierten Bedingungen. Besteht eine Anlage aus n PV-Modulen mit Leistungen x1 , . . . , xn , so ist die Gesamtleistung gerade die Summe s = x1 +· · ·+xn . Die Leistung hochwertiger PV-Module sollte nur geringf¨ ugig von der Nennleistung abweichen. Zur Bewertung der Produktqualit¨ at ist somit die Streuung der Messwerte zu

A. Steland, Basiswissen Statistik, Springer-Lehrbuch, 2nd ed., DOI 10.1007/978-3-642-02667-6_1, © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010

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bewerten. Die Analyse von 30 Modulen, die zufällig aus einer anderen Produktionscharge ausgew¨ ahlt wurden, ergab: 214.50 218.43 212.38 211.61

210.07 217.69 222.44 217.40

219.75 210.48 217.93 217.97 217.07 219.05 216.11 217.19 220.42 217.60 222.01 219.58 217.87 217.03 219.72 217.99 217.87 221.96 210.42 217.48 222.08 216.78

Es fällt auf, dass etliche Module mehr als 220 [W] leisten, andere hingegen deutlich weniger. Das Schlechteste leistet lediglich 212.8 [W]. Es ist also zu klären, ob die Messungen die Herstellerangabe st¨ utzen, oder ob eine signifikante Abweichung (nach unten) vorliegt. Beispiel 1.1.2. Das US-Magazin Forbes ver¨ offentlichte 1993 Daten von 59 Vorstandsvorsitzenden (CEOs) US-amerikanischer Unternehmen, deren Umsatzerlöse zwischen 5 und 350 Millionen USD lagen. In der folgenden Liste sind jeweils das Jahresgehalt und das Alter des CEOs aufgef¨ uhrt: (145,53) (291,36) (659,48) (298,53) (21,58) (808,40) (317,57) (250,52)

(621,43) (58,45) (234,62) (1103,57) (298,48) (543,61) (482,69) (396,62)

(262,33) (498,55) (396,45) (406,53) (350,38) (149,63) (155,44) (572,48)

(208,45) (643,50) (300,37) (254,61) (800,74) (350,56) (802,56)

(362,46) (390,49) (343,50) (862,47) (726,60) (242,45) (200,50)

(424,55) (332,47) (536,50) (204,56) (370,32) (198,61) (282,56)

(339,41) (750,69) (543,50) (206,44) (536,51) (213,70) (573,43)

(736,55) (368,51) (217,58) (250,46) (291,50) (296,59) (388,48)

Deuten diese Daten auf einen Zusammenhang zwischen Alter und Gehalt hin? Kann dieser Zusammenhang eventuell sogar n¨ aherungsweise durch eine lineare Funktion beschrieben werden? Beispiel 1.1.3. F¨ ur das Jahr 2005 wurden von der European Automobile Manufactures Association (ACEA) folgende Daten u ¨ ber Neuzulassungen (aufgeschl¨ usselt nach Herstellern bzw. Herstellergruppen) veröffentlicht: Hersteller (-gruppe) Neuzulassungen 2005 Anteil (ohne ANDERE in %) BMW 772744 4.6 DAIMLER-CHRYSLER 1146034 6.9 FIAT 1265670 7.6 FORD 1822925 10.9 GM 1677496 10.0 JAPAN 2219902 13.3 KOREA 616092 3.7 MG-ROVER 46202 0.3 PSA 2355505 14.1 RENAULT 1754086 10.5 VOLKSWAGEN 2934845 17.6 ANDERE 101345

1.2 Grundbegriffe

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Diese Daten beschreiben, wie sich die Neuzulassungen auf dem Automobilmarkt auf die verschiedenen Anbieter verteilen. Ein wichtiger Aspekt der Analyse von M¨ arkten ist die Marktkonzentration. Wie kann die Konzentration gemessen und grafisch veranschaulicht werden?

Beispiel 1.1.4. Besteht ein Zusammenhang zwischen hohen Einnahmen aus ¨ Olexporten und einer hohen Wirtschaftsleistung? In der folgenden Tabelle sind ¨ f¨ ur einige erdölexportierende Staaten die Einnahmen aus Olexporten sowie das Pro-Kopf-Bruttoinlandsprodukt verzeichnet. Die Angaben beziehen sich auf das Jahr 2005. Staat Einnahmen (Mrd. USD) Pro-Kopf-BIP (USD) Saudi-Arabien 153 12800 Russland 122 11100 Norwegen 53 42300 V.A.E. 46 43400 Venezuela 38 6100 Nigeria 45 1400 Diese Angaben erschienen im Februar 2007 im National Geographic in einem Artikel u ote Nigerias. Ein genauer Blick auf die Zah¨ ber die wirtschaftlichen N¨ len zeigt, dass Nigeria zwar betr¨ achtliche Einnahmen vorweisen kann, jedoch ein verschwindend geringes Pro-Kopf-BIP erzielt. Ist Nigeria ein Sonderfall ¨ oder besteht kein positiver Zusammenhang zwischen Oleinnahmen und dem Pro-Kopf-BIP f¨ ur die betrachteten Staaten?

1.2 Grundbegriffe Der erste Schritt zur Datenanalyse ist die Erhebung von Daten an ausgewählten Objekten, die statistische Einheiten, Untersuchungseinheiten oder auch Merkmalstr¨ ager genannt werden. Werden die Daten durch Experimente gewonnen, spricht man auch von Versuchseinheiten und im Kontext von Beobachtungsstudien von Beobachtungseinheiten. Die Menge der statistischen Einheiten, u ¨ber die eine Aussage getroffen werden soll, bildet die Grundgesamtheit, auch Population genannt. Der erste wichtige Schritt einer statistischen Untersuchung ist die präzise Definition der relevanten statistischen Einheiten und der Grundgesamtheit. Beispiel 1.2.1. Im Rahmen einer Befragung soll die Wirtschaftskraft von kleinen IT-Unternehmen in der Euregio untersucht werden. Zunächst muss der Begriff des kleinen IT-Unternehmens im Sinne von Ein- und Ausschlusskriterien genau definiert werden. Hier bieten sich Kriterien an die Mitarbeiterzahl und/oder den Umsatz an. Die Grundgesamtheit besteht dann aus allen IT-Unternehmen der Euregio, welche diese Kriterien erf¨ ullen.

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In diesem Beispiel ist die Grundgesamtheit endlich. Dies muss nicht immer der Fall sein. In der Praxis ist eine Untersuchung aller Elemente einer Grundgesamtheit (Totalerhebung) aus Kosten- und Zeitgr¨ unden meist nicht möglich. Somit muss sich eine Untersuchung auf eine repräsentative Teilauswahl st¨ utzen. Eine Teilauswahl einer Grundgesamtheit nennt man Stichprobe. Es stellt sich die Frage, wann eine Stichprobe repr¨ asentativ f¨ ur die Grundgesamtheit ist. Gemeinhin nennt man eine Teilauswahl repr¨ asentativ, wenn sie hinsichtlich wichtiger Charakteristika strukturgleich zur Grundgesamtheit ist oder ihr zumindest sehr ähnelt. Bei einer Befragung von Studierenden einer Universität sind nahe liegende Kriterien hierf¨ ur das Geschlecht, der Studiengang und das Fachsemester. Nur wenn hier keine u aßig großen Abweichungen zwischen ¨ berm¨ Stichprobe und Grundgesamtheit bestehen, kann man aussagekräftige Ergebnisse erwarten. Mitunter werden explizit Quoten vorgegeben, welche die Stichprobe einhalten muss. Man spricht dann von einer quotierten Teilauswahl. Um eine getreues Abbild der Grundgesamtheit zu erhalten, sollte die Auswahl aus der Grundgesamtheit zufällig erfolgen. Man spricht von einer (einfachen) Zufallsstichprobe, wenn jede Teilmenge der Grundgesamtheit dieselbe Wahrscheinlichkeit besitzt, gezogen zu werden. Insbesondere hat dann jedes Element der Grundgesamtheit dieselbe Chance, in die Stichprobe zu gelangen. Der Begriff der Zufallsstichprobe wird später noch präzisiert. Im nächsten Schritt der Datenerhebung werden an den (ausgewählten) statistischen Einheiten die interessierenden Gr¨ oßen erhoben, die Merkmale oder Variablen heißen. Der eigentliche Fachbegriff im Rahmen der deskriptiven Statistik ist Merkmal; Variable ist jedoch ein gebräuchliches und verbreitetes Synonym. Im Folgenden werden absichtlich beide verwendet. Die Werte, die von einem Merkmal angenommen werden können, heißen Merkmalsauspr¨ agungen oder kurz (m¨ ogliche) Auspr¨ agungen. Mathematisch ist ein Merkmal eine Abbildung X : G → M , die jeder statistischen Einheit g ∈ G eine Ausprägung X(g) ∈ M zuordnet.

1.3 Merkmale und ihre Klassifikation Die genaue Festlegung der relevanten Merkmale einer statistischen Untersuchung und der m¨ oglichen Auspr¨ agungen ist ein wichtiger Schritt in einer statistischen Untersuchung, da hierdurch die maximale Information in einer Erhebung festgelegt wird. Fehler, die hier erfolgen, können meist nicht mehr - oder nur unter großen M¨ uhen und Kosten - korrigiert werden. Wird bei einer Befragung von Studierenden Geschlecht und Studienfach erhoben, um die Studierneigung der Geschlechter zu analysieren, so ist sorgfältig zu u ¨ berlegen, wie detailliert das Studienfach abgefragt werden soll, beispielsweise ob

1.3 Merkmale und ihre Klassifikation

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bei einem Studium des Wirtschaftsingenieurwesens die Fachrichtung (Bauingenieurwesen, Maschinenbau, ...) mit erfasst werden soll. Wir betrachten dazu einige Beispiele: statistische Einheit Merkmal Studierender Studienfach Geschlecht Alter IT-Unternehmen Mitarbeiterzahl Umsatz Gewinn/Verlust Arbeitnehmer Einkommen Bildungsniveau Arbeitszeit Regionen Arbeitslosenquote Wirtschaftskraft Ballungsr¨ aume Bev¨ olkerungsdichte politische Funktion Staaten

Merkmalsauspr¨ agungen BWL/Informatik/WiIng/... M/W R+ N R+ R R+ Abitur/Bachelor/Master/... R0+ [0,1] R+ Q oder R Mittelzentrum/Landeshauptstadt/ Hauptstadt Bruttoinlandsprodukt R+ Verschuldung [0,100] (in % des BIP)

Aus diesen Beispielen wird ersichtlich, dass ganz unterschiedliche Wertemengen und Informationsstrukturen f¨ ur die Merkmalsausprägungen vorkommen k¨ onnen, die unterschiedliche Weiterverarbeitungsmöglichkeiten (insbesondere Rechenoperationen und Vergleiche) erlauben. Während das Merkmal Geschlecht nur zwei Auspr¨ agungen besitzt, die der reinen Unterscheidung dienen, besitzt die Variable Bildungsniveau mehrere Ausprägungen, die angeordnet werden können. Die Mitarbeiterzahl eines Unternehmens ist eine Zählvariable mit unendlich vielen m¨ oglichen Auspr¨ agungen, die numerische Operationen wie das Addieren erlaubt. Das Betriebsergebnis (Gewinn/Verlust) kann jeden beliebigen nicht-negativen bzw. reellen Zahlenwert annehmen. In der Statistik werden Merkmale und ihre Ausprägungen wie folgt klassifiziert: Zunächst unterscheidet man stetige und diskrete Merkmale. Kann ein Merkmal nur endlich viele oder abz¨ ahlbar unendlich viele Ausprägungen annehmen, dann spricht man von einem diskreten Merkmal. Beispiele hierf¨ ur sind die Anzahl defekter Dichtungen in einer Zehnerpackung oder die Wartezeit in Tagen bis zum ersten Absturz eines neuen Computers. Kann hingegen jeder beliebige Wert eines Intervalls (oder aus ganz R) angenommen werden, so spricht man von einem stetigen Merkmal. Umsatz und Gewinn eines Unternehmens, Aktienkurse und -renditen, oder die Körpergröße sind typische stetige Merkmale. Man spricht mitunter von quasi-stetigen Merkmalen, wenn die Ausprägungen zwar diskret sind, aber die Auflösung so fein ist, dass man

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sie wie stetige Variablen behandeln kann. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn die Leistung eines Solarmoduls auf ganze Zehntelwatt gerundet wird. Stets kann man von stetigen Variablen durch Vergröberung (Rundung oder Gruppierung) zu diskreten Variablen u ¨ bergehen. So ist es etwa oftmals u ¨blich, das Einkommen nicht exakt zu erheben, sondern lediglich die Einkommensklasse oder -gruppe, da kaum jemand bereit ist, sein genaues Einkommen anzugeben. Sind beispielsweise die Intervalle [0,500], (500,1000], (1000,2000],(2000,3000], (3000,∞) als Klassen vorgegegeben, so wird nur vermerkt, welcher Einkommensklasse eine Beobachtung entspricht. Es ist zu beachten, dass mit solch einer Gruppierung stets ein Informationsverlust verbunden ist: Sowohl die Anordnung als auch die genauen Werte gehen verloren (Kompression der Daten). Eine genauere Klassifizierung erfolgt auf Grund der Skala, mit der eine Variable gemessen wird. Nominalskala: Bei einem nominal skalierten Merkmal sind die Ausprägungen lediglich unterscheidbar und stehen in keiner Beziehung zueinander. Beispiele hierf¨ ur sind das Geschlecht oder die Religionszugehörigkeit einer Person. Gibt es nur zwei m¨ ogliche Auspr¨ agungen, so spricht man auch von einer dichotomen oder bin¨ aren Variable. In der Praxis werden die Ausprägungen von nominal skalierten Variablen oft durch Zahlen kodiert. Es ist dann jedoch zu beachten, dass Rechenoperationen wie das Addieren oder Multiplizieren zwar formal durchgef¨ uhrt werden können, aber inhaltlich sinnlos sind. Ordinalskala: Bei einer ordinal skalierten Variable können die Ausprägungen miteinander verglichen werden. Beispiele hierf¨ ur sind der höchste erreichte Bildungsabschluss oder Schulnoten. Letztere sind auch ein gutes Beispiel f¨ ur ein ordinales Merkmal, bei dem die Abst¨ ande zwischen den Ausprägungen nicht interpretiert werden k¨ onnen, auch wenn formal Differenzen berechnet und verglichen werden k¨ onnten. Bei ordinal skalierten Merkmalen können die Ausprägungen stets auf die Zahlen von 1 bis n oder ganz N abgebildet werden. Metrische Skalen: Viele Merkmale werden auf einer sogenannten metrischen Skala - auch Kardinalskala genannt - gemessen, die man sich als Mess-Stab anschaulich vorstellen kann, bei dem Vielfache einer Grundeinheit (Maßeinheit) abgetragen sind. Hier k¨ onnen auch Teile und Vielfache der Maßeinheit betrachtet werden, so dass die Abstände von Ausprägungen, also Intervalle, sinnvoll interpretiert werden k¨ onnen. Eine metrische Skala heißt Intervallskala, wenn der Nullpunkt willk¨ urlich gewählt ist. Dann können Quotienten nicht sinnvoll interpretiert werden. Dies ist beispielsweise bei der Temperaturmessung der Fall. 0◦ Celsius entsprechen 32◦ Fahrenheit. Die Umrechnung erfolgt nach der Formel y = 1.8 · c + 32. Die Formulierung, bei 20◦ Celsius sei es doppelt so warm wie bei 10◦ ist unsinnig. Ist der Nullpunkt

1.4 Studiendesigns

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hingegen eindeutig bestimmt, wie es bei der Längen- oder Gewichtsmessung aus physikalischen Gr¨ unden der Fall ist, spricht man von einer Verh¨ altnis-, Quotienten- oder auch Ratioskala. Bei einem ratioskalierten Merkmal sind Quotienten sinnvoll interpretierbar. Alle Geldgrößen und Anzahlen sind ratioskaliert. Statistische Methoden, die f¨ ur ein gewisses Skalenniveau konzipiert sind, k¨ onnen generell auf Daten angewandt werden, die ein höheres Skalenniveau besitzen: Man kann stets durch Vergr¨ oberung zu einer niedrigeren Skala wechseln, wie wir bei der Gruppierung von Einkommensdaten gesehen hatten. Dies ist jedoch zwangsl¨ aufig mit einem Informationsverlust verbunden, so dass die resultierende statistische Analyse suboptimal sein kann.

1.4 Studiendesigns 1.4.1 Experimente und Beobachtungsstudien Daten können ganz unterschiedlich erhoben werden. Bei Experimenten werden (Ziel-) Merkmale von Versuchseinheiten erhoben, denen im Rahmen des Experiments bestimmte Auspr¨ agungen anderer Merkmale (die Versuchsbedingungen) zugewiesen wurden. Sollen etwa zwei Schulungsmethoden A und B anhand der Ergebnisse eines normierten Tests verglichen werden, dann wird man die Versuchspersonen zuf¨ allig in zwei Gruppen aufteilen, die mit der Methode A bzw. B geschult werden. Das interessierende (Ziel-) Merkmal ist hier die erreichte Punktzahl im Test, die Schulungsmethode hingegen das zugewiesene Merkmal. Im Gegensatz hierzu werden bei einer (reinen) Beobachtungsstudie alle Merkmale beobachtet, es werden keine Merkmalsausprägungen zugewiesen. Bei Wirtschaftsstudien ist dies auch in der Regel gar nicht möglich. Werden etwa Unternehmensgr¨ oße und -rentabilität erhoben, so ist dies eine Beobachtungsstudie, da keine der Auspr¨ agungen einem Unternehmen zugewiesen werden kann. Im strengen Sinne erlauben lediglich experimentelle Studien R¨ uckschl¨ usse auf kausale Zusammenh¨ ange. Sie sind daher Beobachtungsstudien vorzuziehen, wenn dies m¨ oglich ist. Beobachtet man nämlich einen Zusammenhang zwischen zwei Variablen X und Y , so kann dieser durch eine dritte Variable Z f¨ alschlicherweise hervorgerufen sein. Man spricht von einem Confounder. Typische Confounder sind Alter und Zeit (engl: to confound = vereiteln, verwechseln, durcheinander bringen). 1.4.2 Querschnittsstudie versus Longitudinalstudie Bei Beobachtungsstudien gibt es zwei wichtige Erhebungstypen: Bei einer Querschnittsstudie (cross-sectional study) werden an einem festen Zeitpunkt

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die interessierenden Merkmale an den statistischen Einheiten erhoben. Aus einer Querschnittsstudie k¨ onnen Aussagen u ¨ber die Gesamtheit der untersuchten Einheiten oder – bei einer Zufallsstichprobe – u ¨ber die zugrunde liegende Grundgesamtheit gewonnen werden. Bei einer Longitudinalstudie werden an einem Kollektiv (Panel) von Versuchseinheiten Merkmale an mehreren Zeitpunkten erhoben. Das Kollektiv bleibt hierbei unverändert. Das prim¨ are Ziel ist die Analyse von zeitlichen Entwicklungen. Wird das Kollektiv als Zufallsstichprobe aus einer Grundgesamtheit gezogen, so können Aussagen u ¨ ber die zeitliche Entwicklung der Grundgesamtheit gewonnen werden. Beispiel 1.4.1. Das sozio¨ okonomische Panel (SOEP) ist eine seit 1984 laufende Longitudinalstudie privater Haushalte in der Bundesrepublik. Etwa 12000 ausgewählte Haushalte mit rund 20000 Menschen (deutschstämmige und mit Migrationshintergrund) werden j¨ ahrlich befragt. Themenschwerpunkte sind Haushaltszusammensetzung, Familienbiografie, berufliche Mobilität, Einkommensverläufe, Gesundheit und Lebenszufriedenheit. 1.4.3 Zeitreihen Man spricht von einer Zeitreihe, wenn die interessierenden Merkmale an einer einzigen statistischen Einheit, jedoch zu verschiedenen Zeitpunkten erhoben werden. Zeitreihen werden im Abschnitt 1.9 gesondert betrachtet.

1.5 Aufbereitung von univariaten Daten Im Folgenden stellen wir nun einige grundlegende statistische Ansätze zur zahlenmäßigen (tabellarischen) Aufbereitung und visuellen (grafischen) Darstellung von Datenmaterial vor. Hierbei spielt es keine Rolle, ob eine Totalerhebung oder Stichprobe vorliegt. Ausgangspunkt sind die Rohdaten (Prim¨ ardaten, Urliste), welche nach der Erhebung vorliegen. Wurden p Merkmale an n statistischen Einheiten erhoben, so können die erhobenen Auspr¨ agungen in einer Tabelle (Matrix) dargestellt werden. Diese Tabelle heißt Datenmatrix. Es werden die an den Untersuchungseinheiten erhobenen Werte zeilenweise untereinander geschrieben. Beispielsweise: stat. Einheit Nr. Geschlecht Alter Größe Messwert 1 M 18 72.6 10.2 2 W 21 18.7 9.5 .. .. . . n W 19 15.6 5.6

1.5 Aufbereitung von univariaten Daten

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In der i-ten Zeile der Datenmatrix stehen die p an der i-ten statistischen Einheit beobachteten Auspr¨ agungen. In der j-ten Spalte stehen die n beobachteten Werte des j-ten Merkmals. n heißt Stichprobenumfang, p die Dimension der Daten. F¨ ur p = 1 spricht man von univariaten Daten, ansonsten von multivariaten Daten. Es ist oftmals u ¨ blich, die Ausprägungen von nichtnumerischen Merkmalen durch Zahlen zu kodieren. Hiervon gehen wir im Folgenden aus. Die Datenerfassung und -speicherung geschieht in der Praxis direkt mit Hilfe geeigneter Statistik-Software oder durch Datenbankprogramme.1 Im Folgenden betrachten wir die Aufbereitung in Form von Tabellen und Grafiken von univariaten Daten, d.h. einer Spalte der Datenmatrix. Die n beobachteten Auspr¨ agungen bilden den univariaten Datensatz x1 , . . . , xn , den wir auch als n-dimensionalen Vektor x = (x1 , . . . ,xn ) ∈ Rn

auffassen können.2 x heißt Datenvektor. F¨ ur die Erstellung grafischer Darstellungen von Zahlenmaterial sollte eine Grundregel stets beachtet werden, die wir an dieser Stelle vorbereitend formulieren wollen: Prinzip der Flächentreue Sollen Zahlen grafisch durch Flächenelemente visualisiert werden, so m¨ ussen die Fl¨ achen proportional zu den Zahlen gewählt werden. Der Grund hierf¨ ur ist, dass unsere visuelle Wahrnehmung auf die Flächen der verwendeten grafischen Elemente (Rechtecke, Kreise) anspricht, und nicht auf deren Breite oder H¨ ohe bzw. den Radius. Zeichnet man beispielsweise Kreise, so wird der Kreis als groß empfunden, wenn seine Fläche F = πr2 groß ist. Nach dem Prinzip der Fl¨ achentreue ist daher der Radius proportional zur Quadratwurzel der darzustellenden Zahl zu wählen. 1.5.1 Nominale und ordinale Daten Die Darstellung von nominalen und ordinalen Daten erfolgt durch Ermittlung der Häufigkeiten und Anteile, mit denen die Ausprägungen im Datensatz vorkommen, und einer geeigneten Visualisierung dieser Zahlen. 1

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Es sei an dieser Stelle kurz darauf hingewiesen, dass die Sprache der Datenbanken eine andere Terminologie als die Statistik verwendet. Insbesondere bezeichnet Table eine Datentabelle und statt von Merkmalen oder Variablen spricht man von Attributen. Es ist u ¨ blich, nicht streng zwischen Spalten- und Zeilenvektoren zu unterscheiden, wenn dies keine Rolle spielt.

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Liegt ein nominales Merkmal mit den Auspr¨ agungen a1 , . . . , ak vor, so zählt man zunächst aus, wie oft jede m¨ ogliche Ausprägung im Datensatz vorkommt. Wir verwenden im Folgenden die Indikatorfunktion 1(A), die den Wert 1 annimmt, wenn der Ausdruck A zutrifft (wahr) ist, und sonst den Wert 0. Absolute Häufigkeiten, absolute Häufigkeitsverteilung Die absoluten H¨ aufigkeiten (engl.: frequencies, counts) h1 , . . . , hk , sind durch hj = Anzahl der xi mit xi = aj n X 1(xi = aj ), = i=1

j = 1, . . . , k gegeben. Die (tabellarische) Zusammenstellung der absoluten Häufigkeiten h1 , . . . , hk heißt absolute H¨ aufigkeitsverteilung. Die Summe der absoluten H¨ aufigkeiten ergibt den Stichprobenumfang: n = h1 + · · · + hk . Oftmals interessiert weniger die Anzahl als vielmehr der Anteil einer Ausprägung im Datensatz, etwa der Anteil der Frauen in einer Befragung. Relative Häufigkeiten, relative Häufigkeitsverteilung Dividiert man die absoluten Häufigkeiten durch den Stichprobenumfang n, so erhält man die relativen H¨ aufigkeiten f1 , . . . , fk . F¨ ur j = 1, . . . , k berechnet sich fj durch fj =

hj . n

fj ist der Anteil der Beobachtungen, die den Wert aj haben. Die (tabellarische) Zusammenstellung der f1 , . . . , fk heißt relative H¨ aufigkeitsverteilung. Die relativen Häufigkeiten summieren sich zu 1 auf: f1 + · · · + fk = 1.

Besitzt ein Merkmal sehr viele Auspr¨ agungen (Kategorien), so kann es zweckmäßig sein, Kategorien geeignet zusammen zu fassen. Hierzu bieten sich insbesondere schwach besetzte Kategorien an. Nat¨ urlich sind auch inhaltliche Aspekte zu ber¨ ucksichtigen, z.B. die Zusammenfassung nach u ¨ bergeordneten Kriterien. Bei ordinalem Skalenniveau sollten die Kategorien in der tabellarischen Zusammenfassung entsprechend angeordnet werden. Visualisierung: Stabdiagramm, Balkendiagramm, Kreisdiagramm


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Bei einem Stabdiagramm zeichnet man u ¨ ber den möglichen Ausprägungen Stäbe, deren Höhe entweder den absoluten oder den relativen Häufigkeiten entspricht. Liegt ein ordinales Merkmal vor, besitzen also die Ausprägungen eine Anordnung, so ordnet man sinnvollerweise die Ausprägungen entsprechend von links nach rechts an. Bei einem Kreisdiagramm (Kuchendiagramm) wird die Winkelsumme von 360◦ (Gradmaß) bzw. 2π (Bogenmaß) entsprechend den absoluten oder relativen H¨ aufigkeiten aufgeteilt. Zu einer relativen Häufigkeit fi gehört also der Winkel ϕi = hni · 360◦ = 2πfi [rad].

F¨ ur einen Vergleich von empirischen Verteilungen mehrerer Vergleichsgruppen k¨ onnen diese einfach nebeneinander gesetzt werden. Alternativ kann man die Stäbe gleicher Kategorien nebeneinander anordnen. Beispiel 1.5.1. Abbildung 1.1 zeigt ein Kreisdiagramm der Marktanteile von PKW-Herstellern bzw. Herstellergruppen hinsichtlich der Neuzulassungen (vgl. Beispiel 1.1.3.) MG-ROVER wurde hierbei der Kategorie ANDERE zugeschlagen.

GM

Fiat Daiml.−Chry.

Renault

BMW Korea Andere

Ford

VW Japan PSA

Abb. 1.1. Kreisdiagramm der PKW-Marktanteile.

¨ Beispiel 1.5.2. Die Einnahmen aus Olexporten und die zugehörigen ProKopf-Bruttoinlandsprodukte aus Beispiel 1.1.4 sind in Abbildung 1.2 in Form

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von Balkendiagrammen gegen¨ ubergestellt. Hierzu wurden die Daten nach dem Pro-Kopf-BIP sortiert. Man erkennt, dass höhere Pro-Kopf-BIPs nicht ¨ zwangsläufig an h¨ ohere Oleinnahmen gekoppelt sind.

Nigeria Venezuela Russland S.−Arabien Norwegen V.A.E.

BIP

Öleinnahmen

¨ Abb. 1.2. Pro-Kopf-BIP und Einnahmen aus Olexporten ausgew¨ ahlter Staaten.

Die Ausprägungen ordinaler Daten k¨ onnen stets angeordnet werden, so dass man einen Datensatz x1 , . . . , xn immer sortieren kann. Besonders leicht ist dies, wenn die Auspr¨ agungen des ordinalen Merkmals auf die Zahlen von 1 bis n bzw. auf N abgebildet wurden.


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Ordnungsstatistik, Minimum, Maximum, Messbereich Die sortierten Beobachtungen werden mit x(1) , . . . , x(n) bezeichnet. Die Klammer um den Index deutet somit den Sortiervorgang an. Es gilt: x(1) ≤ x(2) ≤ · · · ≤ x(n) . x(i) heißt i-te Ordnungsstatistik, (x(1) , . . . , x(n) ) heißt Ordnungsstatistik der Stichprobe x1 , . . . , xn . Das Minimum x(1) wird auch mit xmin bezeichnet, das Maximum x(n) entsprechend mit xmax .

1.5.2 Metrische Daten Bei metrisch skalierten Daten ist es insbesondere bei kleinen Stichprobenumfängen sinnvoll und informativ, die Datenpunkte x1 , . . . , xn auf der Zahlengerade zu markieren. Hierdurch erh¨ alt man sofort einen ersten Eindruck, in welchem Bereich die Daten liegen und wo sie sich häufen. Da die Daten hierdurch automatisch sortiert werden, erh¨ alt man so auch die Ordnungsstatistik. Das kleinste Intervall, welches alle Daten enthält, ist durch [xmin , xmax ] gegeben und heißt Messbereich. ⊲ Gruppierung Insbesondere bei gr¨ oßeren Datens¨ atzen ist es sinnvoll, die Daten durch Gruppieren zunächst zu verdichten. Hierzu wird der Messbereich durch Intervalle u ahlt, wieviele Punkte in den jeweiligen Intervallen liegen. ¨ berdeckt und ausgez¨ Gruppierung von Daten Lege k Intervalle I1 = [g1 ,g2 ], I2 = (g2 , g3 ], . . . , Ik = (gk ,gk+1 ], fest, welche den Messbereich u ¨ berdecken. Wir vereinbaren an dieser Stelle, dass alle Intervalle - bis auf das erste - von der Form (a,b] (links offen und rechts abgeschlossen) gew¨ ahlt werden. Ij heißt j-te Gruppe oder Klasse und ist f¨ ur j = 2, . . . , k gegeben durch Ij = (gj , gj+1 ]. Die Zahlen g1 , . . . , gk+1 heißen Gruppengrenzen. Des Weiteren f¨ uhren wir noch die k Gruppenbreiten bj = gj+1 − gj ,

j = 1, . . . , k,

und die k Gruppenmitten mj = ein.

gj+1 + gj , 2

j = 1, . . . , k,

14


⊲ Strichliste Im nächsten Schritt z¨ ahlt man aus, wieviele Beobachtungen in den jeweiligen Klassen liegen, ermittelt also (per Strichliste) die absoluten Häufigkeiten: hj = Anzahl der xi mit xi ∈ Ij n X 1(xi ∈ Ij ). = i=1

Bei kleinen Datens¨ atzen kann man hierzu nach Markieren der Beobachtungen auf der Zahlengerade die Gruppengrenzen durch Striche kennzeichnen und auszählen, wie viele Beobachtungen jeweils zwischen den Strichen liegen. Diese Anzahl trägt man dar¨ uber auf. ⊲ Stamm–Blatt–Diagramm Ein Stamm–Blatt–Diagramm ist eine verbesserte Strichliste und kann sinnvoll auf Zahlen anwendet werden, deren Dezimaldarstellung aus wenigen Ziffern besteht. Wie bei einer Strichliste ist auf einen Blick erkennbar, wie sich die Daten auf den Messbereich verteilen. Bei einer Strichliste geht jedoch die Information verloren, wo genau eine Beobachtung in ihrer zugehörigen Klasse liegt. Die Strichliste ist daher eine zwar u ¨ bersichtliche, aber verlustbehaftete Darstellung. Im Gegensatz hierzu kann bei einem Stamm-Blatt-Diagramm die vollständige Stichprobe rekonstruiert werden. Stamm-Blatt-Diagramm Bestehen die Zahlen aus d Ziffern, so schreibt man die ersten d − 1 Ziffern der kleinsten Beobachtung xmin auf. Nun wird die notierte Zahl in Einerschritten hochgez¨ ahlt bis zu derjenigen Zahl, die den ersten d − 1 Ziffern des Maximums xmax entspricht. Diese Zahlen bilden geeignete Gruppengrenzen. Sie bilden den Stamm des Diagramms und werden untereinander aufgeschrieben. Statt wie bei einer Strichliste f¨ ur die Zahlen nur einen Strich in der jeweiligen Gruppe zu verzeichnen, wird die verbleibende letzte Ziffer rechts neben den zugehörigen Ziffern des Stamms aufgeschrieben. Beispiel 1.5.3. Die Messung des Durchmessers von n = 8 Dichtungen ergab: 4.10, 4.22, 4.03, 4.34, 4.39, 4.36, 4.43, 4.28 . Alle Zahlen werden durch 3 Dezimalstellen dargestellt. Die ersten beiden bilden den Stamm. Als Stamm-Blatt-Diagramm erhält man: 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4

3 0 28 469 3


15

⊲ Histogramm Das Histogramm ist eine grafische Darstellung der relativen Häufigkeitsverteilung, die dem Prinzip der Fl¨ achentreue folgt. Hat man einen Datensatz x1 , . . . , xn eines intervall- oder ratioskalierten Merkmals geeignet in k Klassen mit Gruppengrenzen g1 < · · · < gk+1 gruppiert und die zugehörigen relativen H¨ aufigkeiten f1 , . . . , fk ermittelt, dann ist es nahe liegend, u ¨ ber den Gruppen Rechtecke zu zeichnen, die diese relativen Häufigkeiten visualisieren. Wir wollen uns u ¨ berlegen, wie hoch die Rechtecke sein m¨ ussen, damit dem Prinzip der Fl¨ achentreue Gen¨ uge getan ist. Hierzu bestimmen wir die H¨ ohe lj des j-ten Rechtecks so, dass die Fläche Fj = bj lj des Rechtecks der relativen H¨ aufigkeit fj entspricht. Histogramm Zeichnet man u ¨ ber den Klassen Rechtecke mit Höhen l1 , . . . , lk , wobei fj lj = , bj so erhält man das Histogramm. Hierbei repräsentieren die Rechtecke die zugehörigen relativen H¨ aufigkeiten.

Beispiel 1.5.4. Wir analysieren die n = 30 Leistungsdaten der Solarmodule aus Beispiel 1.1.1. Mit den k = 9 Gruppengrenzen g1 = 210, g2 = 212.5, . . . , g6 = 222.5 erhält man folgende Arbeitstabelle: j 1 2 3 4 5

Ij [210.0,212.5] (212.5,215.0] (215.0,217.5] (217.5,220.0] (220.0,222.5]

hj 5 1 7 12 5

fj 0.167 0.033 0.233 0.400 0.167

lj 0.067 0.013 0.093 0.160 0.067

Abbildung 1.3 zeigt das resultierende Histogramm. Die empirische Verteilung ist zweigipfelig, d.h. es gibt zwei Klassen, die von schwächer besetzten Klassen benachbart sind. Die Höhen lj geben an, welcher Anteil der Beobachtungen in der j-ten Klasse liegt, bezogen auf eine Maßeinheit (Anteil pro x-Einheit). Sie geben also an, wie dicht die Daten in diesem Bereich liegen.


0.00

0.05

0.10

0.15

16

205

210

215

220

225

Abb. 1.3. Histogramm der Leistungsdaten von n = 30 Solarmodulen.

Häufigkeitsdichte Der obere Rand des Histogramms definiert eine Treppenfunktion fb(x), die u ¨ber dem j-ten Intervall Ij der Gruppeneinteilung den konstanten Funktionswert lj annimmt. Außerhalb der Gruppeneinteilung setzt man fb(x) auf 0.  0,    l , 1 fb(x) =  lj ,    0,

x < g1 , x ∈ [g1 ,g2 ], x ∈ (gj ,gj+1 ], j = 2, . . . , k, x > gk+1 .

fb(x) heißt H¨ aufigkeitsdiche oder auch Dichtesch¨ atzer.

Zwischen der Häufigkeitsdichte und den Fl¨ achen der Rechtecke u ¨ber den Gruppen besteht folgender Zusammenhang: Z gj+1 fb(x) dx. fj = gj

Da sich die relativen H¨ aufigkeiten zu 1 addieren, gilt:


Z

∞

−∞

fb(x) dx =

Z

gk+1

g1

17

fb(x) dx = 1.

R∞ Allgemein heißt eine nicht-negative Funktion f (x) mit −∞ f (x) dx = 1 Dichtefunktion. Im Kapitel u ¨ ber Wahrscheinlichkeitsrechnung werden wir sehen, dass die Verteilung von stetigen Merkmalen durch Dichtefunktionen festgelegt werden kann. Unter gewissen Annahmen kann die aus den Daten berechnete Häufigkeitsdichte als Sch¨ atzung dieser Dichtefunktion angesehen werden. Die Interpretation eines Histogramms bzw. der Häufigkeitsdichte lässt sich so zusammenfassen: •

•

Die Fläche repr¨ asentiert die relative H¨ aufigkeit. Die Höhe repr¨ asentiert die Dichte der Daten.

⊲ Gleitendes Histogramm und Kerndichtesch¨ atzer Das Histogramm misst die Dichte der Daten an der Stelle x, indem die Höhe lj = fj /bj des Rechtecks der Fl¨ ache fj u ¨ber der zugehörigen Klasse berechnet wird. Diese Klasse bildet gewissermaßen ein Fenster, durch das man auf den Datensatz schaut. Nur diejenigen xi , die durch das Fenster sichtbar sind, liefern einen positiven Beitrag zur Dichteberechnung. Es liegt nun nahe, f¨ ur ein vorgegebenes x nicht die zugehörige Klasse einer festen Gruppeneinteilung als Fenster zu nehmen, sondern das Fenster symmetrisch um x zu w¨ ahlen. Dies leistet das gleitende Histogramm, bei dem alle Beobachtungen xi in die Berechnung einfließen, deren Abstand von x einen vorgegebenen Wert h > 0 nicht u ¨ berschreitet. Gleitendes Histogramm F¨ ur x ∈ R sei fe(x) der Anteil der Beobachtungen xi mit xi ∈ [x − h,x + h], d.h. |x − xi | ≤ h, dividiert durch die Fensterbreite 2h. fe(x) heißt gleitendes Histogramm und h Bandbreite. Es gilt: n

1 X 1(|xi − x| ≤ h) fe(x) = 2nh i=1

fe(x) misst die Dichte der Daten in dem Intervall [x − h,x + h]. Mit der Funktion 1 K(z) = 1(|z| ≤ 1) = 2

(

1 2,

0,

|z| ≤ 1, sonst,

die auch Gleichverteilungs-Kern genannt wird, hat fe(x) die Darstellung:

18

1 Deskriptive und explorative Statistik n

Da

R∞

1 X K fe(x) = nh i=1

x − xi h

x ∈ R.

,

K(z) dz = 1, ergibt sich mit Substitution z = Z ∞ x − xi dz = h, K h −∞ R∞ und somit −∞ fe(x)dx = 1. −∞

x−xi h

⇒ dx = hdz, dass

Das gleitende Histogramm ist jedoch – wie das Histogramm – eine unstetige Treppenfunktion: Die Funktion K((x − xi )/h) wechselt genau an den Stellen xi ± h von 0 auf 1 bzw. von 1 auf 0. Eine stetige Dichteschätzung erhält man durch Verwendung von stetigen Funktionen K(z). Kerndichteschätzer Gegeben sei ein Datensatz x1 , . . . , xn . Ist K(z) eine stetige Funktion mit Z ∞ K(z) ≥ 0, K(z) dz = 1, −∞

die symmetrisch um 0 ist, dann heißt die Funktion n

1 X fbn (x) = K nh i=1

x − xi h

,

x ∈ R,

Kerndichtesch¨ atzer (nach Parzen-Rosenblatt) zur Bandbreite h. K(z) heißt Kernfunktion. Gebr¨ auchliche Kernfunktionen sind der Gauß-Kern, 2 1 K(z) = √ e−z /2 , 2π

z ∈ R,

der Epanechnikov-Kern, K(z) =

(

3 4 (1

0,

− z 2 ),

|z| ≤ 1, sonst,

sowie der Gleichverteilungs-Kern. Beispiel 1.5.5. Abbildung 1.4 zeigt links das gleitende Histogramm (Bandbreite h = 5) und den Kerndichtesch¨ atzer mit Gauß-Kern (Bandbreite h = 3) f¨ ur die Solarmodul-Daten aus Beispiel 1.1.1. Es ist deutlich erkennbar, dass der Gauß-Kern eine glattere Dichtesch¨ atzung liefert als der GleichverteilungsKern. Die rechte Grafik in Abbildung 1.4 zeigt ein Histogramm der CEODaten und zum Vergleich eine Kerndichteschätzung mit Gauß-Kern (Bandbreite h = 75).

19

205

210

215

220

225

230

235

0.0000

0.00

0.02

0.0005

0.0010

0.04

0.0015

0.06

0.0020

0.08

0.0025


0

200

400

600

800

1000

Abb. 1.4. Links: Gleitendes Histogramm und Kerndichtesch¨ atzung mit Gauß-Kern f¨ ur Leistungsmessungen von n = 30 Solarmodulen. Rechts: Histogramm der CEOGeh¨ alter und Kerndichtesch¨ atzer mit Gauß-Kern.

⊲ Kumulierte H¨ aufigkeitsverteilung, Empirische Verteilungsfunktion Angenommen, im Rahmen einer empirischen Studie wird der Umsatz von Unternehmen untersucht. Es ist nahe liegend nach der Anzahl beziehungsweise dem Anteil der Unternehmen zu fragen, die einen Umsatz von höchstens x Euro erreichen. Man muss dann also ausz¨ ahlen, wieviele Umsätze kleiner oder gleich x sind; f¨ ur den Anteil dividiert man noch durch den Stichprobenumfang.

20


Kumulierte Häufigkeitsverteilung Gegeben seien Rohdaten x1 , . . . , xn . Die kumulierte H¨ aufigkeitsverteilung H(x) ordnet jedem x ∈ R die Anzahl der Beobachtungen xi zu, die kleiner oder gleich x sind, d.h.: H(x) =

n X i=1

1(xi ≤ x).

Sind a1 < · · · < ak die Merkmalsauspr¨ agungen und h(aj ) die Anzahl der xi mit xi = aj , dann ist X H(x) = h(aj ). j:aj ≤x

Hier werden also alle absoluten H¨ aufigkeiten h(aj ) summiert, die zu Ausprägungen aj geh¨ oren, die kleiner oder gleich x sind. H(x) ist eine monoton wachsende Treppenfunktion, die an den geordneten Werten (Ordnungsstatistiken) x(i) Sprungstellen besitzt. Die Sprunghöhe ist gerade die Anzahl der Beobachtungen, die gleich x(i) sind. Es ist u aufigkeitsverteilung, die Werte zwischen 0 und ¨blich, die kumulierte H¨ n annimmt, mit ihrem Maximalwert zu normieren. Das heißt, dass statt der Anzahl der Anteil der Beobachtungen betrachtet wird, der kleiner oder gleich x ist. Empirische Verteilungsfunktion F¨ ur x ∈ R ist die empirische Verteilungsfunktion (relative kumulierte H¨ aufigkeitsverteilung) gegeben durch H(x) Fb(x) = = Anteil der xi mit xi ≤ x. n Sind a1 , . . . , ak die Merkmalsauspr¨ agungen und f1 , . . . , fk die zugehörigen relativen Häufigkeiten, dann ist Fb (x) =

n X

fj .

j:aj ≤x

Die empirische Verteilungsfunktion ist eine monoton wachsende Treppenfunktion mit Werten zwischen 0 und 1, die an den geordneten Werten x(i) Sprungstellen aufweist. Die Sprungh¨ ohe an der Sprungstelle x(i) ist gerade der Anteil der Beobachtungen, die den Wert x(i) haben. Sind alle x1 , . . . , xn verschieden, so springt Fb (x) jeweils um den Wert 1/n.

1.6 Quantifizierung der Gestalt empirischer Verteilungen

21

An Hand des Grafen der empirischen Verteilungsfunktion kann man leicht den Anteil der Beobachtungen, die kleiner oder gleich einem gegebenem x sind, ablesen.

1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Beispiel 1.5.6. Abbildung 1.5 zeigt die Anwendung auf den SolarmodulDaten aus Beispiel 1.1.1. Links ist die Funktion Fbn (x) f¨ ur den vollständigen Datensatz (n = 30) dargestellt. Zudem wurde eine Stichprobe vom Umfang 5 aus diesem Datensatz gezogen: 218.8, 222.7, 217.5, 220.5, 223.0. Die zugehörige empirische Verteilungsfunktion Fb5 (x) ist rechts dargestellt. Es gilt: Fb5 (220.5) = 3/5 = 0.6.

210

215

220

225

230

210

215

220

225

230

Abb. 1.5. Empirische Verteilungsfunktion der Leistungsdaten von n = 30 Solarmodulen (links) bzw. n = 5 Solarmodulen (rechts).

1.6 Quantifizierung der Gestalt empirischer Verteilungen Im vorigen Abschnitt haben wir behandelt, wie in Abhängigkeit vom Skalenniveau die Verteilung einer univariaten Stichprobe x1 , . . . , xn zahlenmäßig erfasst und grafisch dargestellt werden kann. Dies ist nat¨ urlich nur dann u ¨ berhaupt von Belang, wenn nicht alle xi denselben Wert haben, also streuen. Oftmals kann diese Variation der Beobachtungen als Messfehler gedeutet werden. Werden etwa im Rahmen der Qualit¨ atskontrolle die Maße von Kolben gemessen, so ist eine gewisse Variation auch bei einer einwandfreien Anlage technisch

22


nicht zu vermeiden. Eine zu hohe Streuung k¨ onnte jedoch auf Verschleiß der Fertigungsanlage oder eine Fehljustierung hindeuten. Beides hätte zur Folge, dass sich der Ausschussanteil erh¨ oht. Folgende Fragen stellen sich jetzt: •

Kann eine Zahl, ein Lagemaß, als Zentrum der Daten angegeben werden, um das die Daten streuen?

•

Kann das Ausmaß der Streuung der Daten um das Lagemaß durch eine Zahl, ein Streuungsmaß quantifiziert werden?

•

Wie kann die Gestalt der Streuung um das Zentrum zahlenmäßig erfasst werden?

Können wir f¨ ur einen Datensatz ein Lagemaß berechnen, also das Zentrum bestimmen, um das die Daten mehr oder weniger stark streuen, dann liegt der Gedanke nahe, dieses Lagemaß als Approximation f¨ ur den gesamten Datensatz zu nehmen. Der Datensatz wird also auf eine Kenngröße verdichtet (komprimiert). Geeignete Streuungsmaße sollten dann eine Grundlage f¨ ur die Bewertung des Fehlers liefern, wenn der Datensatz auf das Lagemaß verdichtet wird. 1.6.1 Lagemaße Es gibt verschiedene Lagemaße. Welches wann verwendet werden sollte, hängt von folgenden Aspekten ab: •

Skalenniveau des Merkmals.

•

(Inhaltliche) Interpretation des Lagemaßes.

•

Erw¨ unschte statistische Eigenschaften.

Wir wollen an Hand des folgenden Datensatzes verschiedene Lagemaße betrachten. Beispiel 1.6.1. Die Messung der maximalen Ozonkonzentration (in 1000) [ppm]) an 13 aufeinander folgenden Tagen ergab: Tag 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Wert 66 52 49 64 68 26 86 52 43 75 87 188 118 Die Messungen liegen also zwischen xmin = 26 und xmax = 188. (F¨ ur Ozon gilt: 0.1 [ppm] = 0.2 [mg/m3 ] = 0.0002 [g/m3 ].)


23

⊲ Ordinal skalierte Daten F¨ ur mindestens ordinal skalierte Daten ist der Median ein geeignetes Lagemaß der zentralen Lage. Median Eine Wert xmed ∈ {x1 , . . . , xn } heißt Median von x1 , . . . , xn , wenn • mindestens die H¨ alfte der Daten kleiner oder gleich xmed ist und zugleich • mindestens die H¨ alfte der Daten gr¨ oßer oder gleich xmed ist.

Sind x(1) ≤ · · · ≤ x(n) die geordneten Werte und ist n ungerade, so erf¨ ullt n+1 genau die mittlere Beobachtung x(k) , k = 2 , beide Bedingungen. Ist n gerade, so sind sowohl x(n/2) als auch x(n/2+1) Mediane. F¨ ur drei Schulnoten 4, 1, 3 ist somit der eindeutige Median 3, liegen hingegen die Noten 1, 5, 8, 4 vor, so sind 4 und 5 Mediane. Der Median ist ein Spezialfall der p-Quantile, die ebenfalls Lagemaße sind. Wir behandeln p-Quantile in einem gesonderten Abschnitt. Der Median vollzieht monotone Transformationen nach. Ist yi = f (xi ),

i = 1, . . . , n,

mit einer streng monotonen Funktion f , dann gilt: ymed = f (xmed ). ⊲ Metrisch skalierte Daten F¨ ur metrisch skalierte Daten gibt es neben dem Median eine Vielzahl von Lagemaßen. Die wichtigsten sollen im Folgenden vorgestellt werden. − Der Median F¨ ur metrisch skalierte Daten verwendet man ebenfalls oft den Median als Lagemaß. F¨ ur gerades n erf¨ ullt nun jede Zahl aus dem abgeschlossenem Intervall [x(n/2) , x(n/2+1) ] die Median-Eigenschaft. Die folgende Konvention ist u ¨blich: Konvention F¨ ur metrisch skalierte Daten ist es im Rahmen der deskriptiven Statistik u blich, die Intervallmitte als Median festzulegen. Damit gilt: ¨ ( n ungerade, x n+1 , 2 xmed = 1 2 x(n/2) + x(n/2+1) , n gerade.

24


Verhalten unter Transformationen Häufig werden bei einer Auswertung die Beobachtungen noch in vielfältiger Weise transformiert. Zu den wichtigsten geh¨ ort die Umrechnung von Einheiten ([mg] in [g], [EUR] in [USD], etc.) Dies sind i.d.R. affin-lineare Transformationen der Form yi = a + b · xi , i = 1, . . . , n. Werden die Daten einer solchen affin-linearen Transformation unterworfen, so vollzieht der Median diese Transformation nach: Der Median des transformierten Datensatzes ist ymed = a + b · xmed . Minimaleigenschaft Zu jedem potentiellen Zentrum m kann man die n Abstände |x1 − m|, . . . , |xn − m| zu den Beobachtungen betrachten. Soll als Zentrum dasjenige m gewählt werden, welches diese Abst¨ ande gleichm¨ aßig klein macht, dann ist es nahe liegend, die Summe der Abst¨ ande Q(m) =

n X i=1

|xi − m|

zu minimieren. Als Minimalstelle ergibt sich der Median. Die Robustheit des Medians diskutieren wir im Zusammenhang mit dem arithmetischen Mittel. Beispiel 1.6.2. Wir sortieren die Daten aus Beispiel 1.6.1, gehen also von x1 , . . . , xn zur Ordnungsstatistik (x(1) , . . . , x(n) ) u ¨ ber (Merke: Klammerung der Indizes heißt Sortierung): 26 43 49 52 52 64 66 68 75 86 87 118 188 Der Median dieser 13 Messungen ist der 7-te Wert, x(7) = 66, der sortierten Messungen. − Das arithmetische Mittel Betrachten wir zun¨ achst die F¨ alle n = 1 und n = 2. F¨ ur n = 1 gibt es keinen vern¨ unftigen Grund, nicht die einzige vorliegende Beobachtung als Lagemaß zu nehmen. Ist n = 2 und x1 6= x2 , dann ist die kleinere Beobachtung das Minimum und die gr¨ oßere das Maximum. Diese Situation liegt auch vor, wenn uns statt der Rohdaten ledglich der durch Minimum xmin und Maximum xmax gegebene Messbereich [xmin , xmax ] bekannt ist. Haben wir keine Kenntnis wie sich die Daten innerhalb des Messbereichs verteilen, dann legt der gesunde


25

Menschenverstand es nahe, als Lagemaß m die Mitte des Intervalls zu verwenden: xmin + xmax m= . 2 Wir gehen nun davon aus, dass eine Datenreihe x1 , . . . , xn gegeben ist. Arithmetisches Mittel Das arithmetische Mittel ist definiert als n

x=

1X 1 xi = · (x1 + · · · + xn ) . n i=1 n

In die Berechnung gehen alle Beobachtungen mit gleichem Gewicht 1/n ein. Liegen die Daten in gruppierter Form vor, etwa bei einem Histogramm, so kann man das arithmetische Mittel nur n¨ aherungsweise bestimmen. Sind f1 , . . . , fk die relativen H¨ aufigkeiten der k Gruppen mit Gruppenmitten m1 , . . . , mk , dann verwendet man u ¨ blicherweise die gewichtete Summe der Gruppenmitten, xg =

k X i=1

f i · mi = f 1 · m1 + · · · + f k · mk ,

wobei die relativen H¨ aufigkeiten fi als Gewichte verwendet werden. F¨ ur (numerische) H¨ aufigkeitsdaten mit Auspr¨ agungen a1 , . . . , ak und relativen P Häufigkeiten f1 , . . . , fk berechnet man entsprechend: x = kj=1 aj fj . Beispiel 1.6.3. F¨ ur die Ozondaten aus Beispiel 1.6.1 erhalten wir n X

xi = 66 + 52 + 49 + 64 + 68 + 26 + 86 + 52 + 43 + 75 + 87 + 188 + 118 = 974

i=1

und hieraus x =

974 13

= 74.923.

Schwerpunkteigenschaft: Das arithmetische Mittel besitzt eine sehr anschauliche physikalische Interpretation: Wir stellen uns die Datenpunkte x1 , . . . , xn als Kugeln gleicher Masse vor und legen sie an den entsprechenden Stellen auf ein Lineal, das von xmin bis xmax reicht. Dann ist x genau die Stelle, an der sich das Lineal im Gleichgewicht balancieren l¨ aßt.

26


Hochrechnungen: Können die xi als Bestandsgr¨ oßen (Kosten, Umsätze, Anzahlen, Leistungen, ...) interpretiert werden, so ist der Gesamtbestand (Gesamtkosten, Gesamtumsatz, Gesamtanzahl, Gesamtleistung, ...) gerade die Summe x1 + · · · + xn . Sind nun das arithmetische Mittel x und der Stichprobenumfang n bekannt, so kann die Summe (also der Gesamtbestand) aus der Erhaltungsgleichung ermittelt werden: n · x = x1 + · · · + xn . Verhalten unter affin-linearen Transformationen: Wie der Median vollzieht auch das arithmetische Mittel affin-lineare Transformationen der Daten nach: Sind yi = a · xi + b,

i = 1, . . . , n,

so ist y = a · x + b. Robustheit: Median oder arithmetisches Mittel? Beispiel 1.6.4. Angenommen, das ’mittlere’ Einkommen eines kleinen Dorfes soll ermittelt werden, um es als arm oder reich zu klassifizieren. Wohnen in dem Dorf neun arme Bauern, die jeweils 1000 Euro verdienen, und ein zugezogener Reicher, der ein Einkommen von 20000 Euro erzielt, so erhalten wir als arithmetisches Mittel x = (9/10) · 1000 + (1/10) · 20000 = 2900. Verdichtet man den Datensatz auf diese eine Kennzahl, so erscheint das Dorf gut situiert. Doch offenkundig ist die Verwendung des arithmetischen Mittels nicht wirklich sinnvoll, da 90% der Dorfbewohner nicht mehr als 1000 Euro verdienen. Das Median-Einkommen beträgt 1000 Euro und bildet die tats¨ achlichen Einkommensverhältnisse der u ¨ berwiegenden Mehrheit der Dorfbewohner ab. An diesem Beispiel sehen wir, dass das arithmetische Mittel sehr empfindlich bei Vorliegen von Ausreißern reagiert. Ausreißer sind Beobachtungen, die in auffälliger Weise weit entfernt vom zentralen Bereich der Messungen ¨ liegen. Ausreißer k¨ onnen durch Tippfehler, Ubertragungsfehler oder einfach ungewöhnlich starke Messfehler zustande kommen, also f¨ ur das zu untersuchende Phänomen vollkommen uninformativ sein. Man spricht dann von einer Kontamination (Verschmutzung) der Daten. In anderen Fällen steckt in Ausreißern gerade die interessante Information: Auffällige Messergebnisse, die ihren Ursprung in bisher unbekannten Effekten haben. Es ist daher wichtig zu wissen, ob die verwendeten Statistiken robust oder sensitiv bzgl. Ausreißer sind. In dem ersten Fall beeinflussen Ausreißer das Ergebnis nicht oder kaum. Robuste Verfahren sind also zur Datenanalyse von potentiell verschmutzten Daten geeignet. Sensitive Kenngr¨ oßen k¨ onnen hingegen bei Vorliegen von Ausreißern vollkommen verf¨ alschte Ergebnisse liefern.


27

Der Grad der Robustheit kann wie folgt quantifiziert werden: Bruchpunkt Der kleinste Anteil der Daten, der geändert werden muss, damit ein Lagemaß einen beliebig vorgegebenen Wert annimmt (also beliebig verfälscht werden kann), heißt Bruchpunkt. Von zwei Lagemaßen kann daher das mit dem größeren Bruchpunkt als das robustere angesehen werden. Da beim arithmetischen Mittel jeder Werte mit gleichem Gewicht eingeht, x=

x2 xn x1 + + ···+ , n n n

kann der Wert von x jeden beliebigen Wert annehmen, wenn nur eine Beobachtung geändert wird. Das arithmetische Mittel hat also den Bruchpunkt 1/n. Im Gegensatz hierzu m¨ ussen beim Median mindestens die Hälfte (d.h. die Mehrheit) aller Beobachtungen ge¨ andert werden, um ihn beliebig zu verfälschen. Der Median stellt daher ein sehr robustes Lagemaß dar. Zur explorativen Aufdeckung von Ausreißern ist es sinnvoll, die Ergebnisse einer robusten Analyse und einer nicht-robusten zu vergleichen. Große Unterschiede legen den Verdacht nahe, dass Ausreißer vorhanden sind. Bei den Ozondaten aus Beispiel 1.6.2 ist die Messung 188 ein möglicher Ausreißer, der vielleicht mit einem Smog-Tag korrespondiert. Minimierungseigenschaft: Das arithmetische Mittel besitzt die folgende Minimierungseigenschaft: x minimiert die Summe der Abstandsquadrate Q(m) = (x1 − m)2 + (x2 − m)2 + · · · + (xn − m)2 . Wir werden diesen Sachverhalt sp¨ ater verifizieren. Betrachtet man also den quadrierten Abstand eines Kandidaten m zu allen einzelnen Datenpunkten, so ist x der in diesem Sinne optimale Kandidat. − Geometrisches Mittel x1 , . . . , xn 6= 0 seien zeitlich geordnete Bestandsgrößen, etwa Anzahlen, Umsätze, Preise oder Mengen, jeweils gemessen am Ende einer Periode. Die zeitliche Entwicklung (Zunahme/Abnahme) wird dann sinnvoll durch die folgenden Größen beschrieben:

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Wachstumsfaktor, Wachstumsrate Sind x1 , . . . , xn Bestandsgrößen, dann heißt w1 = 1 und wi = xi /xi−1 , i = 2, . . . , n, i-ter Wachstumsfaktor und ri = wi − 1

⇔

xi = (1 + ri )xi−1 .

i-te Wachstumsrate (bei monet¨ aren Gr¨ oßen: Zinssatz). Multiplikation des Bestands xi−1 mit dem Wachstumsfaktor wi der i-ten Periode liefert den Bestand xi = xi−1 wi am Periodenende. 100 · ri % ist die ¨ prozentuale Anderung w¨ ahrend der i-ten Periode. Es gilt dann: xn = x0

n Y

wi = x0

n Y

(1 + ri ).

i=1

i=1

Mittlerer Wachstumsfaktor, mittlere Wachstumsrate Der mittlere Wachstumsfaktor ist definiert als derjenige Wachstumsfaktor w, der bei Anwendung in allen n Perioden zum Wert xn f¨ uhrt. Die mittlere Wachstumsrate (bei monet¨ aren Gr¨ oßen: effektiver Zinssatz) ist r = w − 1. Bei Geldgrößen ist der effektive Zinssatz derjenige Zinssatz, der bei Anwendung in allen Perioden vom Anfangskapital x0 zum Endkapital xn f¨ uhrt. Allgemein berechnet sich der mittlere Wachstumsfaktor wie folgt: !1/n n n Y Y √ n = n w1 · . . . · wn . wi wi ⇔ w = xn = x0 w = x0 i=1

i=1

w stellt sich als geometrisches Mittel der wi heraus.

Geometrisches Mittel Das geometrische Mittel von n nichtnegativen Zahlen x1 , . . . , xn ist gegeben durch xgeo = (x1 · · · xn )1/n . Es gilt die Ungleichung: xgeo ≤ x. Herleitung: Es ist ln(xgeo ) =

1 n

Pn

i=1

ln(xi ) ≤

1 n

Pn

i=1

xi , da ln(x) ≤ x.

Beispiel: Gegeben seien die folgenden Kontostände am Jahresbeginn: 2006 (i = 1) 200

2007 (i = 2) 202

2008 (i = 3) 204.02

2009 (i = 4) 216.26

2010 (i = 5) 229.24


29

Hieraus berechnen sich (gerundet auf zwei Nachkommastellen) die Wachstumsfaktoren w1 = 1, w2 = 1.01, w3 = 1.01, w4 = 1.06, w5 = 1.06, sowie die Zinssätze (p.a.) r2 = 0.01, r3 = 0.01, r4 = 0.06, r5 = 0.06. F¨ ur den effektiven Zinssatz erh¨ alt man 1

r∗ = (1.013 · 1.063 ) 6 − 1 = 0.024698. Das arithmetische Mittel von 0.03 suggeriert eine deutlich höhere Verzinsung. Da die Zinssätze in den ersten beiden Jahren jedoch sehr niedrig sind, wirkt sich der Zinseszinseffekt kaum aus. Man berechne zum Vergleich r∗ f¨ ur r1 = 0.06, r2 = 0.06, r3 = 0.01, r4 = 0.01! − Harmonisches Mittel Der Vollständigkeit halber sei an dieser Stelle auch das harmonische Mittel erwähnt: Harmonisches Mittel Das harmonische Mittel n Zahlen x1 , . . . , xn , Pvon n 1 die alle ungleich null sind und die Bedingung ullen, ist i=1 xi 6= 0 erf¨ definiert durch 1 xhar = 1 Pn 1 . n

i=1 xi

− Getrimmte und winsorisierte Mittel* Vermutet man Ausreißer in den Daten, jedoch nicht mehr als 2a · 100%, so ist folgende Strategie nahe liegend: Man l¨ aßt die kleinsten k = ⌊na⌋ und die k größten Beobachtungen weg und berechnet von den verbliebenen n − 2k (zentralen) Beobachtungen das arithmetische Mittel. Hierbei ist [x] die größte nat¨ urliche Zahl, die kleiner oder gleich x ist (Bsp: [2.45] = 2, [8.6] = 8). Als Formel: x(⌊k+1⌋) + · · · + x(⌊n−k⌋) xa = n − 2k ¨ Ubliche Werte f¨ ur a liegen zwischen 0.05 und 0.2. Beim winsorisierten Mittel werden die 2[nα] extremen Beobachtungen nicht weggelassen, sondern durch den n¨ achst gelegenen der zentralen n−2⌊na⌋ Werte ersetzt.

30


1.6.2 Streuung In diesem Abschnitt besprechen wir die wichtigsten Maßzahlen, anhand derer sich die Streuung realer Daten quantifizieren lässt. ⊲ Nominale und ordinale Merkmale Unsere Anschauung legt es nahe, die empirische Häufigkeitsverteilung eines Merkmals mit k m¨ oglichen Auspr¨ agungen als breit streuend zu charakterisieren, wenn sich die Beobachtungen (gleichm¨ aßig) auf viele Kategorien verteilen. Ein sinnvolles Streuungsmaß sollte also die Anzahl der besetzten Kategorien erfassen, jedoch unter Ber¨ ucksichtigung der relativen Häufigkeiten. Ist hingegen nur eine Kategorie besetzt, so streuen die Daten nicht. Liegt eine Gleichverteilung auf r ≤ k Kategorien vor, beispielsweise den ersten r, d.h. fj = 1/r, j = 1, . . . , r, dann ist die Anzahl r ein geeignetes Streuungsmaß. Um die Zahl r in Binärdarstellung darzustellen, werden b = log2 (r) Ziffern (Bits) benötigt. Beispielsweise ist 101 die Bin¨ ardarstellung der Zahl 5 = 1 · 22 + 0 · 21 + 1 · 20 . Nach den Rechenregeln des Logarithmus gilt: 1 b = log2 (r) = − log2 . r ¨ Die Verwendung des Logarithmus zur Basis 2 kann auch durch folgende Uberlegung veranschaulicht werden: b = log2 (r) gibt die Anzahl der binären Entscheidungen an, die zu treffen sind, um eine Beobachtung in die richtige Kategorie einzuordnen. Die so gewonnene Maßzahl wird nun auf die r besetzten Kategorien umgelegt; jeder Kategorie wird also der Anteil 1 1 − log2 = −fj log2 (fj ) , j ∈ {1, . . . , r}, r r zugeordnet. In dieser Darstellung kann der Ansatz von der Gleichverteilung auf r Kategorien auf beliebige Verteilungen u ¨bertragen werden: Jeder besetzten Kategorie mit relativer H¨ aufigkeit fj > 0 wird der Streuungsbeitrag −fj log2 (fj ) zugeordnet. Als Maß f¨ ur die Gesamtstreuung verwenden wir die Summe der einzelnen Streuungsbeitr¨ age. Shannon-Wiener-Index, Entropie H =−

Die Maßzahl

k X j=1

fj · log2 (fj )

heißt Shannon-Wiener-Index oder (Shannon) - Entropie.


31

Statt des Logarithmus zur Basis 2 verwendet man häufig auch den nat¨ urlichen Logarithmus ln oder den Logarithmus log10 zur Basis 10. Die ShannonEntropie hängt von der Wahl der Basis des Logarithmus ab. Da das Umrechnen von Logarithmen zu verschiedenen Basen nach der Formel loga (x) = loga (b) · logb (x) erfolgt, gehen die jeweiligen Maßzahlen durch Multiplikation mit dem entsprechenden Umrechnungsfaktor auseinander hervor. Weil die im Folgenden zu besprechenden Eigenschaften nicht von der Wahl des Logarithmus abhängen, schreiben wir kurz log(x). Die Entropie H misst sowohl die Anzahl der besetzten Kategorien als auch die Gleichheit der relativen H¨ aufigkeiten. Je mehr Kategorien besetzt sind, und je ähnlicher die H¨ aufigkeitsverteilung der diskreten Gleichverteilung ist, desto größer ist der Wert von H. Betrachten wir die Extremf¨ alle: F¨ ur eine Einpunktverteilung, etwa f1 = 1 und f2 = 0, . . . , fk = 0, erh¨ alt man den Minimalwert f1 · log(f1 ) = log(1) = 0. Der Maximalwert wird f¨ ur die empirische Gleichverteilung auf den Kategorien angenommen: k X 1 1 1 − = − log = log(k). log k k k i=1 Der Shannon-Wiener-Index hat zwei Nachteile: Sein Wert hängt vom verwendeten Logarithmus ab und er ist nicht normiert. Relative Entropie gegeben durch

Die relative Entropie oder normierte Entropie ist J=

H . log(k)

J hängt nicht von der Wahl des Logarithmus ab, da sich die Umrechnungsfaktoren herausk¨ urzen. Zudem k¨ onnen nun Indexwerte von Verteilungen verglichen werden, die unterschiedlich viele Kategorien besitzen. ⊲ Metrische Merkmale Messen wir auf einer metrischen Skala, etwa Gewichte, Längen oder Geldgrößen, dann können wir Streuungsmaße betrachten, die auf den n Abständen der Beobachtungen x1 , . . . , xn vom Lagemaß beruhen. Die Grundidee vieler Streuungsmaße f¨ ur metrische Daten ist es, diese Abstände zunächst zu bewerten und dann zu einer Kennzahl zu verdichten. Je nachdem, welches Lagemaß

32


man zugrunde legt und wie die Abst¨ ande bewertet und verdichtet werden, gelangt man zu unterschiedlichen Streuungsmaßen. − Stichprobenvarianz und Standardabweichung Wählt man das arithmetische Mittel als Lagemaß, dann kann man die n quadrierten Abstände (x1 − x)2 , (x2 − x)2 , . . . , (xn − x)2 , berechnen. Da alle Datenpunkte xi gleichberechtige Messungen desselben Merkmals sind, ist es nahe liegend, diese n Abstandsmaße zur Streuungsmessung zu mitteln, und zwar wieder durch das arithmetische Mittel. Empirische Varianz, Stichprobenvarianz, Standardabweichung Die Stichprobenvarianz oder empirische Varianz von x1 , . . . , xn ist gegeben durch n 1X s2 = (xi − x)2 . n i=1

Diese Größe ist eine Funktion des Datenvektors x = (x1 , . . . , xn ). Wir notieren s2 daher mitunter auch als var(x). Die Wurzel aus der Stichprobenvarianz, √ p s = s2 = var(x) , heißt Standardabweichung.

Zur Formulierung der folgenden Rechenregeln vereinbaren wir: F¨ ur Zahlen a, b ∈ R und jeden Datenvektor x = (x1 , . . . , xn ) ist x + a = (x1 + a, . . . , xn + a),

bx = (bx1 , . . . , bxn ).


Rechenregeln der Stichprobenvarianz und Zahlen a,b ∈ R gilt:

33

F¨ ur alle Datenvektoren x, y ∈ Rn

1) Invarianz unter Lage¨ anderungen: var(a + x) = var(x) 2) Quadratische Reaktion auf Maßstabs¨ anderungen var(bx) = b2 var(x) 3) Die Stichprobenvarianz ist ein Maß der paarweisen Abstände aller Beobachtungen: s2 = var(x) =

n n 1 XX (xi − xj )2 2n2 i=1 j=1

Liegen die Daten in gruppierter Form vor, also als Häufigkeitsverteilung f1 , . . . , fk mit Gruppenmitten m1 , . . . , mk , dann verwendet man s2g =

k X j=1

fj (mj − xg )2 .

F¨ ur Häufigkeitsdaten eines metrisch skalierten Merkmals mit Auspr¨ P agungen a1 , . . . , ak und relativen H¨ aufigkeiten f1 , . . . , fk ist analog: s2a = kj=1 fj (aj − x)2 .

s2 ist im folgenden Sinne das in nat¨ urlicher Weise zu x korrespondierende Streuungsmaß: Das arithmetische Mittel minimiert die Funktion n

Q(m) =

1X (xi − m)2 n i=1

und s2 ist gerade der Minimalwert: s2 = Q(x). F¨ ur Handrechnungen f¨ uhrt folgende besonders wichtige Formel zu erheblichen Vereinfachungen:

34


Verschiebungssatz Es gilt n X i=1

(xi − x)2 =

und somit

n X i=1

x2i − n · (x)2 .

n

s2 =

1X 2 x − (x)2 . n i=1 i

F¨ ur gruppierte Daten gilt analog: s2g =

n X i=1

fj m2j − (xg )2 .

Herleitung: Nach Ausquadrieren (xi − x)2 = x2i − 2xi x + (x)2 erh¨ alt man durch Summation n n X X xi + n(x)2 . x2i − 2x Ber¨ ucksichtigt man, dass

P

i=1

i

i=1

xi = n · x gilt, so erh¨ alt man den Verschiebungssatz.

In der statistischen Praxis wird u ¨blicherweise die Berechnungsvorschrift n

s2 =

1 X (xi − x)2 . n − 1 i=1

verwendet. Diese Formel ist durch das theoretische Konzept der Erwartungstreue begr¨ undet, das im Kapitel u ¨ ber schließende Statistik behandelt wird. Wir verwenden in beiden F¨ allen das selbe Symbol s2 und geben jeweils im Kontext an, ob der Vorfaktor 1/n oder 1/(n − 1) zu verwenden ist. − MAD∗ Verwendet man den Median zur Kennzeichnung der Lage der Daten, so werden die Abstände zu den Beobachtungen durch den Absolutbetrag gemessen. Dies liefert n Abstände |x1 − x emed |, . . . , |xn − x emed |, deren Mittel ein nahe liegendes Streuungsmaß liefert.


35

MAD Die mittlere absolute Abweichung (Mean Absolute Deviation, MAD) ist gegeben durch n

MAD =

1X |xi − x emed |. n i=1

Die Dimension von MAD stimmt mit der Dimension der Beobachtungen u ¨ berein. Im Gegensatz zum Median ist der MAD nicht robust bzgl. AusreißerAbständen xi − x emed . Daher verwendet man zur Mittelung der n Abstände h¨ aufig nicht das arithmetische Mittel, sondern wiederum den Median: Med(|x1 − x emed |, . . . , |xn − x emed |).

1.6.3 Schiefe versus Symmetrie

Die Schiefe einer empirischen Verteilung wollen wir versuchen anschaulich zu fassen. Symmetrie Eine Funktion f (x) heißt symmetrisch mit Symmetriezentrum m, wenn f¨ ur alle x ∈ R gilt: f (m + x) = f (m − x).

Eine empirische Verteilung ist symmetrisch, wenn die Häufigkeitsdichte fn (x) diese Eigenschaft hat. Dann ist m insbesondere der Median. F¨ ur den praktischen Gebrauch muss man die Gleichheitsbedingung jedoch aufweichen zu f (m + x) ≈ f (m − x). Linksschiefe liegt vor, wenn f¨ ur alle a > 0 der Anteil der Beobachtungen mit xi > m + a größer ist als der Anteil der Beobachtungen mit xi < m − a. Ist es genau umgekehrt, so spricht man von Rechtsschiefe. Eine Verteilung ist symmetrisch, wenn Gleichheit vorliegt. Zunächst verraten sich schiefe Verteilungen dadurch, dass arithmetisches Mittel und Median deutlich voneinander abweichen. Das bekannteste Schiefemaß ist das dritte standardisierte Moment 3 n 1 X xi − x ∗ m3 = . n i=1 s mit s2 =

1 n

Pn

i=1 (xi

− x)2 . Die standardisierten Variablen

36


x∗i =

xi − x s

sind bereinigt um die Lage und die Streuung, d. h. ihr arithmetisches Mittel ist 0 und ihre Stichprobenvarianz 1. Ist die Verteilung rechtsschief, so gibt es viele xi f¨ ur die xi − x sehr groß ist. In diesem Fall wird das arithmetische Mittel der 2 xi − x xi − x (x∗i )3 = · s s positiv sein. Bei Linksschiefe sind hingegen sehr viele xi − x sehr klein (und negativ), so dass m∗3 tendenziell negativ ist. Somit zeigt m∗3 > 0 Rechtsschiefe und m∗3 < 0 Linksschiefe an. F¨ ur exakt symmetrische Daten ist m∗3 = 0. 1.6.4 Quantile und abgeleitete Kennzahlen Mitunter interessiert nicht nur die Lage des Zentrums einer Datenmenge, sondern die Lage der unteren oder oberen p · 100%. Man nennt solch einen Wert Quantil bzw. Perzentil. Ein konkretes Anwendungsbeispiel: Beispiel 1.6.5. Ein PC-H¨ andler bestellt einmal im Monat TFT-Monitore, deren Absatz von Monat zu Monat variiert. Da er nur einen kleinen Lagerraum hat, möchte er so viele Ger¨ ate bevorraten, dass in 9 von 10 Monaten der Vorrat bis zum Monatsende reicht. Zur Bestimmung der gew¨ unschten Menge kann er auf seine Verkaufszahlen x1 , . . . ,xn der letzten n = 10 Monate zur¨ uckgreifen. Der PC-Händler im obigen Beispiel sucht die Absatzmenge, die ihm seine (potentiellen) Kunden in 9 von 10 Monaten bescheren, also das Quantil f¨ ur p = 0.9. Da die wahren Quantile der Grundgesamtheit nicht bekannt sind, berechnet man die entsprechenden Gr¨ oßen aus Stichproben. Wir geben die Definition f¨ ur ordinal skalierte Daten: (Empirisches) p-Quantil Ein (empirisches) p-Quantil, p ∈ (0,1), eines Datensatzes x1 , . . . , xn ist jeder Wert x ep ∈ {x1 , . . . , xn }, so dass

• mindestens 100 · p% der Datenpunkte kleiner oder gleich x ep sind und zugleich • mindestens 100 · (1 − p)% der Datenpunkte größer oder gleich x ep sind. Wie beim Median ist zwischen zwei F¨ allen zu unterscheiden: 1) Fall np ∈ N ganzzahlig: x(np) und x(np+1) sind p-Quantile.


37

2) Fall np 6∈ N: x ep = x(⌊np⌋+1) ist das eindeutige p-Quantil, wobei ⌊x⌋ wieder die Abrundung von x ∈ R ist.

Bei metrischer Skalierung bezeichnet man im Fall np ∈ N jede Zahl des Intervals [x(np) , x(np+1) ] als p-Quantil. In der Praxis muss eine Festlegung getroffen werden, etwa in der Form, dass die Intervalmitte verwendet wird: x ep = 12 (x(np) + x(np+1) ). Quartile Das 0.25-Quantil bezeichnet man auch als erstes Quartil oder auch unteres Quartil Q1 , das 0.75-Quantil als drittes Quartil bzw. oberes Quartil Q3 . Zusammen mit Median (Q2 ), Minimum und Maximum unterteilen die beiden Quartile einen Datensatz in vier Bereiche mit gleichen Anteilen.

Beispiel 1.6.6. Wir betrachten die Ozondaten aus Beispiel 1.6.2: 26 43 49 52 52 64 66 68 75 86 87 118 188 Als Median hatte sich ergeben: xmed = x0.5 = x(7) = 66. Zusätzlich sollen die p-Quantile f¨ ur p ∈ {0.1, 0.25, 0.75} berechnet werden. p 0.1 0.25 0.75 0.9

np 1.3 3.25 9.75 11.7

x ep x(2) = 43 x(4) = 52 x(10) = 86 x(12) = 118

F¨ ur p = 0.1 gilt: 2/13 (≈ 15.4%) der Datenpunkte sind kleiner oder gleich x(2) = 43 und 12/13 (≈ 92.3%) der Datenpunkte sind größer oder gleich 43. Aus den empirischen Quantilen lassen sich f¨ ur metrisch skalierte Merkmale auch Streuungsmaße ableiten. Quartilsabstand Die Kenngr¨ oße IQR = Q3 − Q1 heißt Quartilsabstand (engl.: interquartile range). Das Intervall [Q1 , Q3 ] grenzt die zentralen 50% der Daten ab und der Quartilsabstand ist die L¨ ange dieses Intervalls.

38


Beispiel 1.6.7. F¨ ur die Ozondaten ergibt sich als Quartilsabstand IQR = 86 − 52 = 34. Die zentralen 50% der Datenpunkte unterscheiden sich also um nicht mehr als 34 [ppm]. 1.6.5 F¨ unf–Punkte–Zusammenfassung und Boxplot

F¨ unf–Punkte–Zusammenfassung Die Zusammenstellung des Minimums xmin , des ersten Quartils, Q1 = x e0.25 , des Medians Q2 = xmed , des dritten Quartils Q3 sowie des Maximums xmax bezeichnet man als F¨ unf–Punkte– Zusammenfassung. Diese 5 Kennzahlen verraten schon vieles u ¨ber die Daten: Die Daten liegen innerhalb des Messbereichs [xmin , xmax ]; der Median ist ein robustes Lagemaß, das den Datensatz in zwei gleichgroße H¨ alften teilt. Die Mitten dieser Hälften sind die Quartile Q1 und Q3 . Die F¨ unf–Punkte–Zusammenfassung liefert somit bereits ein grobes Bild der Verteilung. Beispiel 1.6.8. F¨ ur die Ozondaten lautet die F¨ unf–Punkte–Zusammenfassung: xmin x e0.25 xmed x e0.75 xmax 26 52 66 86 188 Boxplot Der Boxplot ist eine graphische Darstellung der F¨ unf–Punkte– Zusammenfassung. Man zeichnet eine Box von Q1 bis Q3 , die einen vertikalen Strich beim Median erh¨ alt. An die Box werden Striche – die sogenannten Whiskers (whiskers sind die Schnurrhaare einer Katze) – angesetzt, die bis zum Minimum bzw. Maximum reichen.

Beispiel 1.6.9. Der Boxplot der F¨ unf–Punkte–Zusammenfassung der Ozondaten ist in Abbildung 1.6 dargestellt. Der Boxplot ist nicht eindeutig definiert. Es gibt Varianten und vielfältige Ergänzungen. Wir wollen hier nur die wichtigsten Modifikationen kurz besprechen. In großen Stichproben k¨ onnen Minimum und Maximum optisch ,,divergieren”, da in diesem Fall extreme Beobachtungen h¨ aufiger beobachtet werden. Dann kann es sinnvoll sein, xmin und xmax durch geeignet gewählte Quantile, bspw.

39

50

100

150


Abb. 1.6. Boxplot der Ozondaten.

durch x ep/2 und x e1−p/2 , zu ersetzen, so dass zwischen den Whiskers (1 − p) · 100% der Daten liegen.

Die Whiskers markieren also den tats¨ achlichen Messbereich oder einen Bereich, in dem die allermeisten Beobachtungen liegen. Die Box visualisiert den Bereich, in dem die zentralen 50% der Datenpunkte liegen. Der Mittelstrich markiert den Median, der die Verteilung teilt. Schiefe Verteilungen erkennt man daran, dass der Medianstrich deutlich von der Mittellage abweicht. Zusätzlich werden h¨ aufig extreme Beobachtungen eingezeichnet, z.B. die kleinsten und größten f¨ unf Beobachtungen. Eine andere Konvention besagt, dass zur Aufdeckung von Ausreißern Beobachtungen eingezeichnet werden, die unterhalb der unteren Ausreißergrenze Q1 − 1.5 · (Q3 − Q1 ) bzw. oberhalb der oberen Ausreißergrenze Q3 + 1.5 · (Q3 − Q1 ) liegen. Diese Grenzen heißen auch innere Zäune und Beobachtungen, die außerhalb der inneren Z¨ aune liegen, werden äußere Beobachtungen genannt. Verwendet man statt des Faktors 1.5 den Faktor 3, so erhält man die äußeren Zäune.

40


Die Grund¨ uberlegung bei Verwendung solcher Ausreißerregeln ist es, verdächtige Beobachtungen aufzudecken, die darauf hindeuten, dass ein gewisser Teil der Beobachtungen ganz anders verteilt ist als die Masse der Daten. Diese Ausreißergrenzen sind jedoch mit Vorsicht zu genießen. Wir werden später die Normalverteilung kennen lernen, von der viele elementare statistische Verfahren ausgehen. Hat man den Verdacht, dass eventuell ein Teil der zu untersuchenden Daten nicht normalverteilt ist (Kontamination), sondern von der Normalverteilung abweicht (z.B. st¨ arker streut), so liegt es nahe, obige Ausreißerregeln anzuwenden. Wendet man die obigen Ausreißerregeln auf normalverteilte Datens¨ atze an, so werden jedoch zu häufig fälschlicherweise Beobachtungen als ’auff¨ allig’ klassifiziert. Liegt n zwischen 10 und 20, so wird im Schnitt in jeder zweiten Stichprobe eine Beobachtung fälschlicherweise als auffällig klassifiziert, obwohl gar keine Kontamination vorliegt. Man schließt also viel zu häufig auf ein Ausreißerproblem, da die Regeln sehr sensitiv sind. Beispiel 1.6.10. F¨ ur die Ozondaten ergeben sich folgende Ausreißergrenzen: Q1 − 1.5 · (Q3 − Q1 ) = 52 − 1.5 · 34 = 1

Q1 + 1.5 · (Q3 − Q1 ) = 86 + 1.5 · 34 = 137

Auffällige äußere Beobachtungen sind somit nur 188. 1.6.6 QQ-Plot (Quantildiagramm) Der QQ-Plot ist ein n¨ utzliches grafisches Tool, um schnell erkennen zu können, ob zwei Datensätze unterschiedliche empirische Verteilungen besitzen. Grundlage ist hierbei der Vergleich von empirischen Quantilen. Während der Boxplot lediglich 3 (bzw. 5) Quantile visualisiert, werden beim QQ-Plot deutlich mehr Quantile verglichen. Konkret werden f¨ ur ausgewählte Anteile p die p-Quantile des y-Datensatzes gegen die p-Quantile des x-Datensatzes aufgetragen. Im Idealfall, dass die Verteilungen der Datens¨ atze u ¨ bereinstimmen, ergibt sich die Winkelhalbierende. Unterschiede schlagen sich in Abweichungen von der Winkelhalbierenden nieder. Gegeben seien also zwei Datens¨ atze x1 , . . . , xn

und

y 1 , . . . , ym .

Gilt n = m, so verwendet man die pi -Quantile mit pi = i/n,

i = 1, . . . , n,

welche gerade durch die Ordnungsstatistiken x(i) und y(i) gegeben sind. Man trägt also lediglich die geordneten Werte gegeneinander auf. Bei ungleichen Stichprobenumfängen verwendet man die pi -Werte des kleineren Datensatzes und muss daher lediglich f¨ ur den gr¨ oßeren Datensatz die zugehörigen Quantile berechnen. Zur Interpretation halten wir fest:

1.7 Konzentrationsmessung*

41

•

In Bereichen, in denen die Punkte unterhalb der Winkelhalbierenden liegen, sind die y-Quantile kleiner als die x-Quantile. Die y-Verteilung hat daher mehr Masse bei kleinen Werten als die x-Verteilung.

•

Liegen alle Punkte (nahezu) auf einer Geraden, so gehen die Datensätze durch eine lineare Transformation auseinander hervor: yi = axi + b (Lageund Skalenänderung).

1.7 Konzentrationsmessung* Eine wesentliche Fragestellung bei der Analyse von Märkten ist, wie stark die Marktanteile auf einzelne Marktteilnehmer konzentriert sind. Dies gilt insbesondere f¨ ur den Vergleich von M¨ arkten. Der Marktanteil kann hierbei anhand ganz verschiedener Merkmale gemessen werden (z.B. verkaufte Autos, erzielte Umsatzerlöse oder die Anzahl der Kunden). Ein Markt ist stark konzentriert, wenn sich ein Großteil des Marktvolumens auf nur wenige Marktteilnehmer verteilt, also wenig streut. Bei schwacher Konzentration verteilt sich das Volumen gleichmäßig auf viele Anbieter. Wir wollen in diesem Abschnitt die wichtigsten Konzentrationsmaße sowie geeignete grafische Darstellungen kennen lernen. Ausgangspunkt ist die Modellierung eines Marktes durch n Merkmalsträger 1, . . . , n, f¨ ur die n kardinalskalierte Merkmalsausprägungen x1 , . . . , xn ≥ 0 gegeben sind. 1.7.1 Lorenzkurve Wir gehen im Folgenden davon aus, dass die Merkmalsausprägungen sortiert sind: x1 ≤ x2 ≤ · · · ≤ xn . Die j kleinsten Marktteilnehmer vereinen die Merkmalssumme x1 +· · ·+xj auf sich. Jeweils in Anteilen ausgedr¨ uckt, bedeutet dies: Die j/n · 100% kleinsten Marktteilnehmer vereinen den (Markt-) Anteil aj =

x1 + · · · + xj x1 + · · · + xn

auf sich. Lorenzkurve Die Lorenzkurve L(t), t ∈ [0,1], ist die grafische Darstellung der n + 1 Punktepaare (0,0), (1/n, a1 ), . . . , (1, an ) durch einen Streckenzug. Man verbindet also diese Punktepaare durch Linien.

42


Es ist zu beachten, dass nur die Funktionswerte an den Stellen 0, 1/n, . . . , 1 sinnvoll interpretiert werden k¨ onnen. Bei minimaler Konzentration verteilt sich die Merkmalssumme nach einer Gleichverteilung auf die n Merkmalstr¨ ager. Es ist dann xj = s/n und aj = js/n j = f¨ u r j = 1, . . . , n. Die Lorenzkurve fällt mit der Diagonalen y = x s n zusammen, die man daher zum Vergleich in die Grafik einzeichnen sollte. Bei maximaler Konzentration gilt: x1 = 0, . . . , xn−1 = 0 und somit a1 = 0, . . . , an−1 = 0 und an = 1. Die Lorenzkurve verläuft zunächst entlang der x-Achse bis zur Stelle (n − 1)/n und steigt dann linear auf den Wert 1 an. Bei wachsender Anzahl n der Merkmalstr¨ ager nähert sich die Lorenzkurve der Funktion an, die u ¨berall 0 ist und nur im Punkt x = 1 den Wert 1 annimmt. Dieser Grenzfall entspricht der Situation, dass ein Markt mit unendlich vielen Marktteilnehmern von einem Monopolisten vollständig beherrscht wird. Die Lorenzkurve ist monoton steigend und konvex. Je stärker der Markt konzentriert ist, desto st¨ arker ist die Lorenzkurve (nach unten) gekr¨ ummt. Wir betrachen ein einfaches Zahlenbeispiel, auf das wir auch im Folgenden zur¨ uckgreifen werden. Beispiel 1.7.1. Drei Anbieter A1 , A2 , A3 teilen in zwei Ländern einen Markt unter sich auf:

j 1 2 3

X-Land A1 A2 A3 10% 20% 70%

Y-Land A1 A2 A3 5% 5% 90%

X-Land xj j/n aj 0.1 1/3 0.1 0.2 2/3 0.3 0.7 1 1

Y-Land xj j/n aj 0.05 1/3 0.05 0.05 2/3 0.10 0.90 1 1

Abbildung 1.7 zeigt die zugeh¨ origen Lorenzkurven. Der Markt in Y-Land ist stärker konzentriert als in X-Land, die Lorenzkurve hängt entsprechend stärker durch. Beispiel 1.7.2. Wir betrachten die PKW–Zulassungszahlen aus Beispiel 1.1.3, um die Konzentration zu analysieren. Aus der Lorenzkurve aus Abbildung 1.8 liest man ab, dass die 50% kleinsten Hersteller lediglich 25% des Marktvolumens auf sich vereinen. Volkswagen als Marktf¨ uhrer erzielt allein bereits 17.6% des Absatzes.

43

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0


0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Abb. 1.7. Lorenzkurven von X-Land und Y-Land (gestrichelt).

1.7.2 Gini–Koeffizient Der Gini-Koeffizient verdichtet die Lorenzkurve auf eine Kennzahl. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass die Fl¨ ache zwischen der Diagonalen und der Lorenzkurve ein Maß f¨ ur die St¨ arke der Konzentration ist. Auf einem Markt mit unendlich vielen Marktteilnehmern und einem Monopolisten nimmt diese Fläche den Maximalwert 1/2 an. Gini–Koeffizient Der Gini–Koeffizient G ist gegeben durch G = 2 · Fl¨ ache zwischen Lorenzkurve und Diagonale.

Berechnungsformel f¨ ur den Gini–Koeffizienten Es gilt: G=

n+1−2

n

Pn

j=1

aj

.

Hieraus sieht man: Bei einer Gleichverteilung x1 = · · · = xn nimmt G den Wert 0 an, bei maximaler Konzentration gilt G = n−1 n .


0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

44

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Abb. 1.8. Lorenzkurve der Zulassungszahlen aus Beispiel 1.1.3. Herleitung: Wir leiten die Berechnungsformel f¨ ur G her: Die Fl¨ ache unterhalb der Lorenzkurve besteht aus n Fl¨ achenst¨ ucken. Das Erste ist ein Dreieck der Fl¨ ache 1 1 1 ¨ a . Die Ubrigen setzen sich jeweils aus einem Rechteck der Breite und der H¨ ohe 1 2n n aj−1 und einem aufgesetzten Dreieck zusammen, dessen achsenparallele Seiten die L¨ angen n1 und aj − aj−1 haben. Ist j ∈ {2, . . . , n}, dann hat das j-te Fl¨ achenst¨ uck die Fl¨ ache 11 1 (aj − aj−1 ) + aj−1 2n n 1 (aj−1 + aj ). = 2n

Fj =

Summation u ur die Gesamtfl¨ ache: ¨ ber j liefert f¨ n X 11 1 a1 + (aj−1 + aj ) 2n 2n j=2 ! n X 1 aj − an . 2 = 2n j=1

F =

2

Pn

a −1

j=1 j Da an = 1, ergibt sich F = . Die Fl¨ ache zwischen der Diagonalen und 2n der Lorenzkurve ist daher P P 2 n n+1−2 n 1 j=1 aj − 1 j=1 aj − = , 2 2n 2n

und der Gini–Koeffizient ist gerade das Doppelte hiervon.


45

Beispiel 1.7.3. F¨ ur das Zahlenbeispiel 1.7.1 ergibt sich f¨ ur X–Land: n X

aj = 0.1 + 0.3 + 1 = 1.4.

j=1

Der Gini–Koeffizient ist daher: GX = F¨ ur Y–Land erhält man:

Pn

j=1

3 + 1 − 2 · 1.4 = 0.4. 3 aj = 1.15 und GY = 0.567.

Normierter Gini–Koeffizient Der normierte Gini-Koeffizient berechnet sich zu n G G∗ = n−1 und nimmt Werte zwischen 0 und 1 an. Beispiel 1.7.4. F¨ ur X–Land erh¨ alt man G∗X = 0.4·3/2 = 0.6 und f¨ ur Y–Land ∗ GY = 0.85. Lorenzkurve und Gini-Koeffizient messen die relative Konzentration unter n Marktteilnehmern. Die Anzahl der Marktteilnehmer wird jedoch nicht ber¨ ucksichtigt. Insbesondere erh¨ alt man bei gleichen Marktanteilen unter n Teilnehmer stets dieselbe Lorenzkurve, unabh¨ angig von n. Dies ist ein Kritikpunkt, da in der Regel ein Markt mit gleichstarken Anbietern als umso konzentrierter angesehen wird, je weniger Anbieter vertreten sind. 1.7.3 Herfindahl-Index Ein einfach zu berechnendes und verbreitetes Konzentrationsmaß, welches die Anzahl der Merkmalstr¨ ager ber¨ ucksichtigt, ist der Index nach Herfindahl. Er basiert auf den einzelnen Marktanteilen. Herfindahl-Index Der Herfindahl-Index ist gegeben durch H=

n X

p2i ,

i=1

wobei pi =

xi x1 + · · · + xn

den Merkmalsanteil des i-ten Merkmalstr¨ agers notiert.

46


Bei Vorliegen eines Monopols gilt: p1 = · · · = pn−1 = 0 und pn = 1, so dass sich H = 1 ergibt. Bei gleichen Marktanteilen p1 = · · · = pn = 1/n erhält man H = 1/n. Der Herfindahl-Index erh¨ oht sich daher, wenn sich der Markt gleichmäßig auf weniger Teilnehmer verteilt. Beispiel 1.7.5. F¨ ur unser Rechenbeispiel 1.7.1 erhalten wir f¨ ur X–Land bzw. Y–Land: HX = 0.12 + 0.22 + 0.72 = 0.54,

HY = 0.052 + 0.052 + 0.92 = 0.815.

Wie erwartet, ist auch im Herfindahl–Sinn der Markt in Y–Land konzentrierter.

1.8 Deskriptive Korrelations- und Regressionsanalyse Werden zwei Merkmale X und Y an n statistischen Einheiten beobachtet, so stellt sich die Frage, ob zwischen den Merkmalen ein Zusammenhang besteht. Im Rahmen der Korrelationsrechnung sollen sogenannte ungerichtete Zusammenhänge untersucht und in Form von Kennzahlen quantifiziert werden. Dies meint, dass kein funktionaler Zusammenhang zwischen X und Y vorausgesetzt wird, etwa in der Form, dass Y eine (verrauschte) Funktion von X ist. Es geht lediglich darum, zu kl¨ aren, ob gewisse Ausprägungskombinationen von X und Y gehäuft beobachtet werden. Man spricht dann davon, dass X und Y korrelieren. Die Regressionsrechnung hingegen unterstellt, dass zwischen den Merkmalen ein linearer Zusammenhang besteht, der auf Grund von Zufallseinfl¨ ussen nur in gest¨ orter Form beobachtet werden kann. Die Korrelation wird dann durch die zu Grunde liegende lineare Abhängigkeit induziert. Im Rahmen der Regressionsrechnung soll die wahre lineare Funktion bestmöglichst aus den Daten gesch¨ atzt werden. 1.8.1 Korrelation Gegeben seien n Punktepaare (x1 , y1 ), . . . , (xn , yn ), generiert durch simultane Erhebung der Merkmale X und Y an n statistischen Einheiten. Wir sprechen auch von einer zweidimensionalen oder bivariaten Stichprobe. ⊲ Nominale Merkmale F¨ ur nominal skalierte Merkmale X und Y , die simultan an statistischen Einheiten beobachtet werden, geht man wie folgt vor: Die Merkmalsauspr¨ agungen von X seien a1 , . . . , ar , diejenigen von Y notieren wir mit b1 , . . . ,bs . Das bivariate Merkmal (X,Y ) hat dann r · s mögliche Ausprägungen, n¨ amlich (a1 ,b1 ),(a1 ,b2 ), . . . ,(ar ,bs ). Liegt nun eine bivariate

1.8 Deskriptive Korrelations- und Regressionsanalyse

47

Stichprobe (x1 ,y1 ), . . . ,(xn ,yn ) vom Umfang n vor, so stimmt jedes Beobachtungspaar mit einer der Auspr¨ agungen (ai ,bj ) u ¨ berein. Zählt man aus, wie oft die Kombination (ai ,bj ) in der Stichprobe vorkommt, so erhält man die zugehörige absolute H¨ aufigkeit hij . Die r · s absoluten Häufigkeiten werden in einem ersten Schritt u ¨bersichtlich in einer Tabelle mit r · s Feldern, die auch Zellen genannt werden, zusammengestellt. Diese Tabelle heißt Kontingenztafel. In der Praxis liegen Stichproben nominal skalierter Merkmale oftmals direkt in dieser Form vor; man spricht dann von Z¨ ahldaten. Dividiert man die absoluten H¨ aufigkeiten hij durch n, so erhält man die relativen Häufigkeiten fij = hij /n der Zelle (i,j).

X

a1 .. . ar

Y b1 · · · bs h11 · · · h1s h1• .. .. .. . . . hr1 · · · hrs hr• h•1 · · · h•s h•• = n

¨ Der Ubergang zu den Zeilensummen resultiert in der absoluten Häufigkeitsverteilung von X; die Spaltensummen liefern entsprechend die absolute Häufigkeitsverteilung von Y . Man spricht auch von den Randverteilungen (kurz: R¨ andern) der Kontingenztafel. Wir verwenden die folgenden Schreibweisen: hi• = hi1 + · · · + his = h•j = h1j + · · · + hrj =

s X

hij

j=1 r X

hij

i=1

Division durch n ergibt die relativen H¨ aufigkeitsverteilungen der Merkmale. Angenommen, wir interessieren uns lediglich f¨ ur die Zähldaten hi1 , . . . ,his der i-ten Zeile der Kontingenztafel. Dies sind die Anzahlen der Ausprägungen b1 , . . . ,bs von Y , f¨ ur die X den Wert ai hat. Dividieren wir durch die Zeilensummen hi• , so erhalten wir eine relative H¨ aufigkeitsverteilung.

48


Bedingte Häufigkeitsverteilung Die bedingte H¨ aufigkeitsverteilung von Y unter der Bedingung X = ai ist gegeben durch fY (bj | ai ) =

fij hij = , hi• fi•

j = 1, . . . ,s ,

sofern hi• > 0. Entsprechend heißt fX (ai | bj ) =

hij fij = , h•j f•j

i = 1, . . . ,r

bedingte Häufigkeitsverteilung von X unter der Bedingung Y = bj . Die bedingte Häufigkeitsverteilung ergibt sich aus denjenigen Zähldaten (Beobachtungen), die wir durch Selektieren der i-ten Zeile bzw. der j-ten Spalte erhalten. Im ersten Fall werden alle Daten ausgewählt, die bei Vorliegen der Zusatzinformation X = ai“ noch relevant sind, der zweite Fall entspricht der ” Zusatzinformation Y = bj“. ” Besteht zwischen den Merkmalen X und Y kein Zusammenhang, so sollte es insbesondere keine Rolle spielen; auf welche Zeile wir bedingen. Dann stimmt die bedingte relative H¨ aufigkeit fY (bj | ai ) mit fj u ¨berein: fY (bj | ai ) =

h•j hij = f•j = hi• n

¨ Diese Uberlegung f¨ uhrt auf die Formel hij =

hi• ·h•j . n

Empirische Unabhängigkeit Die Merkmale einer Kontingenztafel heißen empirisch unabh¨ angig, falls hij =

hi• · h•j ⇔ fij = fi• · f•j n

f¨ ur alle i = 1, . . . ,r und j = 1, . . . ,s gilt. Sind die Merkmale X und Y empirisch unabhängig, dann ergeben sich alle Einträge der Kontingenztafel als Produkt der jeweiligen Randsummen dividiert durch die Summe aller Eintr¨ age. Die Randverteilungen legen dann bereits die gesamte Kontingenztafel fest. Aus der empirischen Unabh¨ angigkeit folgt ferner, dass die bedingten Häufigkeitsverteilungen nicht von den Bedingungen abhängen: fX (ai | bj ) = und

hi• · h•j hij = = fi• , h•j n · h•j

i = 1, . . . ,r ,


fY (ai | bj ) =

hi• · h•j hij = = f•j , hi• n · hi•

49

j = 1, . . . ,s .

Die Selektion einzelner Zeilen oder Spalten ¨ andert die relativen Häufigkeiten nicht. In diesem Sinne ist die Information Y = bj“ bzw. X = ai“ nicht ” ” informativ f¨ ur die jeweils andere Variable, da sie die relativen Häufigkeiten nicht ändert, mit denen wir rechnen. Kontingenztafeln von realen Datens¨ atzen sind nahezu nie empirisch unabhängig im Sinne obiger Definition. Oftmals ist die Verteilung jedoch gut durch die Produktverteilung approximierbar, d.h. hij ≈

hi• · h•j , n

fij ≈ fi• · f•j ,

f¨ ur alle i und j. Sind die hij gut durch die Zahlen hi• · h•j /n approximierbar, dann kann man die gemeinsame Verteilung von X und Y - also die Kontingenztafel der r · s Anzahlen hij - auf die Randverteilungen (h1• , . . . ,hr• ) und (h•1 , . . . ,h•s ) verdichten. Ben¨ otigt man in Rechnungen die gemeinsame relative Häufigkeit fij , dann verwendet man fi• · f•j als Näherung.

Die Diskrepanz zwischen den beobachteten relativen Häufigkeiten und denjenigen Werten, die sich bei Annahme der empirischen Unabhängigkeit ergeben, k¨ onnen durch die folgende Kennzahl gemessen werden: Chiquadrat–Statistik, χ2 -Koeffizient Q=

Die Maßzahl

r X s X (hij − eij )2 , eij i=1 j=1

eij =

hi• · h•j , n

heißt Chiquadrat–Statistik (χ2 -Koeffizient) und wird auch mit dem Symbol χ2 bezeichnet. Es gilt: Q=n

s r X X (fij − fi• · f•j )2 . fi• · f•j i=1 j=1

F¨ ur eine (2 × 2)-Kontingenztafel gilt die einfache Formel: Q=n

(h11 h22 − h12 h21 )2 . h1• h2• h•1 h•2

Der χ2 -Koeffizient vergleicht die beobachtete Kontingenztafel mit derjenigen, die sich bei gleichen Randverteilungen im Falle der empirischen Unabhängigkeit einstellt. Q ist ein Maß f¨ ur die St¨ arke des ungerichteten Zusammenhangs: Vertauschen von X und Y ¨ andert Q nicht. Die χ2 -Statistik kann sinnvoll ein-

50


gesetzt werden, um Kontingenztafeln gleicher Dimension und gleichen Stichprobenumfangs zu vergleichen, aber die Interpretation einer einzelnen χ2 -Zahl ist mit den Mitteln der deskriptiven Statistik kaum möglich. Ein formales Pr¨ ufverfahren, ob der erhaltene Wert f¨ ur oder gegen die Annahme spricht, dass zwischen X und Y kein Zusammenhang besteht, lernen wir in Kapitel u ¨ ber schließende Statistik kennen. F¨ ur die Chiquadrat-Statistik gilt: 0 ≤ Q ≤ n · min(r − 1,s − 1) . Der Maximalwert wird genau dann angenommen, wenn in jeder Zeile und Spalte jeweils genau eine Zelle besetzt ist. Nimmt Q seinen Maximalwert an, dann gibt es zu jeder Auspr¨ agung ai von X genau eine Ausprägung bj von Y (und umgekehrt), so dass nur die Kombination (ai ,bj ) in der Stichprobe vorkommt, jedoch nicht die Kombinationen (ai ,bk ), k ∈ {1, . . . ,s} mit k 6= j, und auch nicht die Kombinationen (al ,bj ), l ∈ {1, . . . ,r}, l 6= i. Somit kann von der Ausprägung ai von X direkt auf die Ausprägung bj von Y geschlossen werden (und umgekehrt). Man spricht in diesem Fall von einem vollständigen Zusammenhang. In der deskriptiven Statistik normiert man die χ2 -Statistik, so dass die resultierende Maßzahl nicht vom Stichprobenumfang und/oder der Dimension der Kontingenztafel abh¨ angt. Kontingenzkoeffizient, normierter Kontingenzkoeffizient genzkoeffizient nach Pearson ist gegeben durch s Q K= n+Q und nimmt Werte zwischen 0 und Kmax = Kontingenzkoeffizient ist definiert als K∗ =

q

min(r,s)−1 min(r,s)

Der Kontin-

an. Der normierte

K Kmax

und nimmt Werte zwischen 0 und 1 an. ⊲ Metrische Merkmale Ist (x1 , y1 ), . . . , (xn , yn ) eine bivariate Stichprobe vom Umfang n zweier metrisch skalierter Merkmale, dann kann man die Punktepaare in einem (x,y)– Koordinatensystem auftragen und erh¨ alt eine Punktwolke. Der Korrelationskoeffizient, den wir im Folgenden einf¨ uhren wollen, ist in einem gewissen Sinne zugeschnitten auf ellipsenf¨ ormige Punktwolken. Eine ellipsenförmige Punktwolke kann mit ihrer gedachten Hauptachse parallel zur x–Achse liegen oder


51

eine von links nach rechts aufsteigende oder absteigende Ausrichtung haben. Liegt etwa eine aufsteigende Form vor, dann korrespondieren im Schnitt große xi zu großen yi . Eine sinnvolle Maßzahl zur Quantifizierung der Korrelation sollte umso größere Werte annehmen, je gestreckter die Punktwolke ist. Im Extremfall streut die Punktwolke nur geringf¨ ugig um eine Gerade, die Hauptachse der Ellipse. Ein sinnvoller Ausgangspunkt hierf¨ ur ist es, die Abstände der Beobachtungen zum Schwerpunkt (x,y) der Punktwolke zu betrachten. Stellt man sich die Punkte (xi ,yi ) als Massepunkte und das (x,y)–Koordinatensystem als masseloses Blatt Papier vor, dann ist der Schwerpunkt gerade gegeben durch (x, y), wobei x und y die arithmetischen Mittelwerte sind: n

x=

1X xi , n i=1

n

y=

1X yi . n i=1

Legen wir ein Achsenkreuz durch diesen Schwerpunkt, so wird die Punktwolke in vier Quadranten zerlegt. In den diagonal aneinanderstoßenden Quadranten habe (xi − x) und (yi − y) das selbe Vorzeichen. Empirische Kovarianz Die empirische Kovarianz einer bivariaten Stichprobe (x1 ,y1 ), . . . , (xn ,yn ) ist definiert als n

sxy =

1X (xi − x)(yi − y). n i=1

Die empirische Kovarianz ist eine Funktion der beiden Datenvektoren x = (x1 , . . . , xn ) und y = (y1 , . . . , yn ). Mitunter verwenden wir daher auch die Notation cov(x, y): sxy = cov(x,y).

Das Vorzeichen der empirischen Kovarianz sxy zeigt an, in welchen beiden Quadranten sich die Punktwolke haupts¨ achlich befindet. Wir erinnern an die Vereinbarung, dass f¨ ur Datenvektoren x = (x1 , . . . , xn ) und y = (y1 , . . . , yn ) sowie Zahlen a, b gilt: ax + by = (ax1 + by1 , . . . , axn + bxn ).

52


Rechenregeln der empirischen Kovarianz F¨ ur Datenvektoren x, y, z ∈ Rn und Zahlen a, b ∈ R gilt: 1) Symmetrie: cov(x, y) = cov(y, x). 2) Konstante Faktoren k¨ onnen ausgeklammert werden: cov(ax, by) = ab cov(x, y). 3) Additivität: cov(x, y + z) = cov(x, y) + cov(x, z). 4) Zusammenhang zur Stichprobenvarianz: cov(x,x) = s2x . 5) Stichprobenvarianz einer Summe: var(x + y) = var(x) + var(y) + 2 cov(x, y).

Die empirische Kovarianz ist nicht dimensionslos. Somit ist nicht klar, ob ein berechneter Wert ,,groß” ist. Der maximale Wert ist jedoch bekannt: Die Cauchy–Schwarz–Ungleichung besagt, dass |sxy | ≤ sx sy mit Gleichheit, falls die Datenvektoren linear abhängig sind, d.h. wenn yi = a+bxi , i = 1, . . . , n, f¨ ur zwei Koeffizienten a, b ∈ R gilt. In Vektorschreibweise: y = a + b · x. Der Maximalwert sx sy wird also angenommen, wenn die Punktwolke perfekt auf einer Geraden liegt. Normieren wir sxy mit dem Maximalwert, so erhalten wir eine sinnvolle Maßzahl zur Messung des Zusammmenhangs. Korrelationskoeffizient nach Bravais–Pearson F¨ ur eine bivariate Stichprobe (x1 ,y1 ), . . . , (xn ,yn ) ist der Korrelationskoeffizient nach Bravais– Pearson gegeben durch Pn (xi − x)(yi − y) sxy rxy = ρb = cor(x, y) = = pPn i=1 , Pn 2 2 sx sy i=1 (xi − x) i=1 (yi − y) wobei s2x =

1 n

Pn

i=1 (xi

− x)2 und s2y =

1 n

Pn

i=1 (yi

− y)2 .


53

Die vielen Bezeichnungen f¨ ur den Korrelationskoeffizienten mögen verwirrend erscheinen, sind aber alle gebr¨ auchlich. Eigenschaften des Korrelationskoeffizienten F¨ ur alle Datenvektoren x, y ∈ Rn und Zahlen a,b,c,d ∈ R gilt: 1) −1 ≤ rxy ≤ 1 2) cor(ax + b, cy + d) = cor(x, y) 3) |rxy | = 1 gilt genau dann, wenn y und x linear abhängig sind. Speziell: a) rxy = 1 genau dann, wenn y = a + bx mit b > 0. b) rxy = −1 genau dann, wenn y = a + bx mit b < 0.

Beispiel 1.8.1. Wir analysieren die Managergehälter aus Beispiel 1.1.2 im Hinblick auf die Frage, ob ein Zusammenhang zwischen Alter (x) und Gehalt (y) existiert. Das Streudiagramm in Abbildung 1.9 zeigt keinerlei Auffälligkeiten, die Punktwolke erscheint regellos ohne Struktur. Dies bestätigt die Berechnung des Korrelationskoeffizienten. Aus den Daten erhält man zunächst die arithmetischen Mittelwerte, x = 51.54 und y = 27.61, sowie n

n

n

1X 2 1X 1X 2 yi = 970.15, xi = 2735.88, xi yi = 1422.83. n i=1 n i=1 n i=1 F¨ ur die empirische Kovarianz folgt n

cov(x,y) = sxy =

1X xi yi − x · y = 1422.83 − 51.54 · 27.61 = −0.1894, n i=1

Ferner sind s2x = 2735.88 − 51.542 = 79.51 und s2y = 970.15 − 27.612 = 207.84. Somit erhalten wir f¨ ur den Korrelationskoeffizienten rxy = √

−0.1894 √ = −0.00147, 79.51 · 207.84

also nahezu 0.

Geometrische Interpretation∗ Die statistischen Gr¨ oßen Kovarianz, Varianz und Korrelation können durch Größen der Vektorrechnung ausgedr¨ uckt und geometrisch interpretiert werden. Sind x = (x1 , . . . , xn )′ und y = (y1 , . . . , yn )′ zwei Spaltenvektoren, dann ist das Skalarprodukt die reelle Zahl


0

200

400

Gehalt 600

800

1000

54

40

50 Alter

60

70

Abb. 1.9. Streudiagramm des Alters (x-Achse) und des Gehalts (y-Achse) von Managern.

x′ y =

n X

xi yi .

i=1

Die Norm von x ist definiert als v u n √ uX ′ x2i . kxk = x x = t i=1

Der normierte Vektor

x∗ =

x kxk

hat dann Norm 1. Es gilt stets die als Cauchy–Schwarz–Ungleichung bekannte Abschätzung: |x′ y| ≤ kxk · kyk .

Sind x∗ und y∗ normiert, dann ist (x∗ )′ (y∗ ) eine Zahl zwischen −1 und 1. Daher gibt es einen Winkel α mit cos(α) = (x∗ )′ (y∗ ) . α heißt Winkel zwischen den Vektoren x und y.


55

Betrachtet man den zweidimensionalen Fall (n = 2), dann zeigt sich, dass die Begriffe Norm und Winkel mit der Anschauung u ¨bereinstimmen. So ist beispielsweise nach dem Satz des Phythagoras die L¨ a nge der Strecke vom Urp sprung zum Punkt (x1 ,x2 ) gerade x21 + x22 = kxk. x − x ist der Datenvektor mit den Einträgen xi − x, i = 1, . . . , n und heißt zentrierter Datenvektor. Dann gilt n X 2 kx − xk = (xi − x)2 = n var(x). i=1

und

(x − x)′ (y − y) = Hieraus folgt:

n X i=1

(xi − x)(yi − y) = n cov(x, y).

cov(x,y) (x − x)′ (y − y) = p = cor(x, y). kx − xkky − yk var(x) var(y)

Die standardisierten Vektoren x∗ =

x−x kx − xk

und

y∗ =

y−y ky − yk

sind zentriert und ihre Stichprobenvarianz ist 1. Der Korrelationskoeffizient ist also gegeben durch das Skalarprodukt der standardisierten Datenvektoren. Dieses wiederum ist der Kosinus des Winkels α zwischen x und y: rxy = cor(x,y) = cos(α) . ⊲ Ordinale Merkmale Die der bivariaten Stichprobe (x1 ,y1 ), . . . , (xn ,yn ) zugrunde liegenden Merkmale X und Y seien nun ordinal skaliert. Dann können wir den x- und y-Werten sogenannte Rangzahlen zuordnen: Die Beobachtung xi erhält den Rang rX,i = k, wenn xi an der k-ten Stelle in der Ordnungsstatistik x(1) , . . . , x(n) steht: xi = x(k) . Ist die Position k nicht eindeutig, da es mehrere Beobachtungen mit dem Wert xi gibt, dann verwendet man das arithmetische Mittel dieser Positionen (Mittelr¨ ange). Sind die xi Zahlen, so erhält man die Rangzahlen leicht, indem man die xi auf der Zahlengeraden mit einem Punkt markiert und dar¨ uber ,,xi ” schreibt. Durchnummerieren von links nach rechts liefert nun die Zuordnung der xi zu ihren R¨ angen. Genauso verfahren wir f¨ ur die y-Werte: yi erh¨ alt den Rang rY,i = k, wenn yi an der k-ten Stelle in der Ordnungsstatistik y(1) , . . . , y(n) der y-Werte steht. Sind die Rangvektoren rX = (rX,1 , . . . , rX,n ) und rY = (rY,1 , . . . , rY,n ) identisch, so treten die xi und yi stets an denselben Stellen in der Ordnungsstatistik auf. Dann besteht ein perfekter monotoner Zusammenhang. In diesem Fall liegen die Punktepaare (rX,i , rY,i ), i = 1, . . . , n, auf der Geraden y = x.

56


Bestehen Abweichungen, dann streuen diese Punktepaare mehr oder weniger um die Gerade y = x. Man kann daher die St¨ arke des monotonen Zusammenhangs durch Anwendung des Korrelationskoeffizienten nach Bravais-Pearson auf die Rangzahlen messen. F¨ ur Stichprobenumfänge n ≥ 4 gibt es jedoch eine einfachere Formel, die auf den Differenzen di = rY,i − rX,i der Rangzahlen beruht. Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman F¨ ur n ≥ 4 ist der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman gegeben durch Pn 6 i=1 d2i RSp = 1 − n(n + 1)(n − 1) mit di = rY,i − rX,i , i = 1, . . . , n. Beispiel 1.8.2. Es soll die Korrelation zwischen der Examensnote (X) und der Dauer des Studiums (Y ) untersucht werden. Wir betrachten beiden Merkmale als ordinal skaliert. Die Stichprobe sei (1,8), (2,12), (4,9), (3,10), so dass x = (1,2,4,3) und y = (8,12,9,10). Die zugehörigen Rangvektoren sind rX = (1,2,4,3) und rY = (1,4,2,3), woraus man sich d1 = 0, d2 = 2, d3 = −2 und d4 = 0 erhält. Der Korrelationskoeffizient nach Spearman berechnet sich zu 6 · (0 + 4 + 4 + 0) RSp = 1 − = 1 − 0.8 = 0.2 4·5·3 1.8.2 Grenzen der Korrelationsrechnung Von einer ,,blinden” Berechnung von Korrelationskoeffizienten, was insbesondere bei der Analyse von großen Datens¨ atzen mit vielen Variablen oftmals geschieht, ist dringend abzuraten. Weder kann in jedem Fall ein Zusammenhang zwischen den Merkmalen ausgeschlossen werden, wenn rxy klein ist, noch sprechen große Werte von rxy automatisch f¨ ur einen (linearen) Zusammenhang. Abbildung 1.10 illustriert dies an vier Datensätzen, die alle einen Korrelationskoeffizienten von 0.816 (gerundet) aufweisen. 3 Ein Blick auf die Streudiagramme zeigt jedoch, dass sich die Datens¨ atze strukturell sehr unterscheiden. Die eingezeichneten Ausgleichsgeraden werden im nächsten Abschnitt besprochen. 3

Anscombe, F. J. (1973). Graphs in Statistical Analysis. The American Statistician, 27, 1, 17-21.

5

10

15

57

0

0

5

10

15


8

10

14

4

6

8

10

14

4

6

8

10

8

10

14

10 5 0

0

5

10

15

6

15

4

14

18

Abb. 1.10. Vier Datens¨ atze, die zu identischen Korrelationskoeffizienten und Regressionsgeraden f¨ uhren.

1.8.3 Einfache lineare Regression Das Ziel der deskriptiven einfachen linearen Regression ist die Approximation einer zweidimensionalen Punktwolke (x1 ,y1 ), . . . , (xn ,yn ) durch eine Gerade. Gesucht werden Koeffizienten a, b ∈ R, so dass die Gerade f (x) = a + bx, x ∈ R , den Datensatz bestm¨ oglichst approximiert. F¨ ur ein Punktepaar (xi ,yi ) ist |yi − (a + bxi )| der Abstand zwischen yi und dem zugehörigen Wert auf der Geraden. Bei n Punktepaaren gibt es n Abst¨ ande, die gleichmäßig klein sein sollen. Um Abstände, die deutlich gr¨ oßer als 1 sind, zu bestrafen, werden die quadrierten Abstände betrachtet.

58


Kleinste–Quadrate–Methode (KQ–Methode) Bei der KQ–Methode wird die Zielfunktion Q(a,b) =

n X i=1

(yi − (a + bxi ))2 , (a,b) ∈ R2 ,

minimiert. Die Minimalstelle (b a, bb) ist gegeben durch: Pn (x − x)(yi − y) bb = sxy = i=1 Pn i , 2 s2x i=1 (xi − x) b a = y − bb x . Herleitung: Q(a,b) ist stetig partiell differenzierbar und es gilt: lim|a|→∞ Q(a,b) = lim|b|→∞ Q(a,b) = ∞. Die partiellen Ableitungen von Q(a,b) nach a und b sind: n X ∂Q(a,b) = −2 (yi − a − bxi ) , ∂a i=1

n X ∂Q(a,b) = −2 (yi − a − bxi )xi . ∂b i=1

Ist (b a,b b) eine Minimalstelle, dann gilt nach dem notwendigen Kriterium 1. Ordnung: 0=−

0=−

n X

i=1 n X i=1

yi + nb a +b b

yi x i + b a

n X

n X i=1

xi ,

i=1

xi + b b

n X

x2i .

i=1

Dies ist ein lineares Gleichungssystem mit zwei Gleichungen und zwei Unbekannten. b x. Einsetzen in L¨ ost man die erste Gleichung nach b a auf, so erh¨ alt man b a = y −b die zweite Gleichung und anschließendes Aufl¨ osen nach b b ergibt Pn yi xi − nx y b . b = Pi=1 n 2 2 i=1 xi − n(x) Berechnet man die Hesse-Matrix, so stellt sich (b a,b b) als Minimalstelle heraus (vgl. Anhang).

Ausgleichsgerade, Regressionsgerade Sind b a,bb die KQ-Schätzer f¨ ur a,b, dann ist die Ausgleichsgerade (gesch¨ atzte Regressionsgerade) gegeben durch fb(x) = b a + bb · x, x ∈ [xmin ,xmax ] . Das Intervall [xmin ,xmax ] heißt St¨ utzbereich der Regression.


59

Im strengen Sinne ist die Verwendung der Ausgleichsgeraden nur f¨ ur Argumente aus dem St¨ utzbereich zul¨ assig. Nur innerhalb dieses Intervalls liegen reale Beobachtungen vor. Wendet man fb(x) auch f¨ ur andere Argumente an, so spricht man von Extrapolation.

Die Werte

ybi = b a + bb · xi ,

i = 1, . . . , n,

heißen Prognosewerte oder auch Vorhersagewerte (engl.: predicted values). Die Differenzen zu den Zielgr¨ oßen Yi , b ǫi = yi − ybi ,

i = 1, . . . , n,

sind die gesch¨ atzten Residuen (kurz: Residuen). Wir erhalten also zu jeder Beobachtung auch eine Sch¨ atzung des Messfehlers. Ein guter Schätzer f¨ ur den Modellfehler σ 2 ist n

s2n

1 X 2 b ǫ . = n − 2 i=1 i

Beispiel 1.8.3. Gegeben seien die folgenden Daten: x 1 2 3 4 5 6 7 y 1.7 2.6 2.0 2.7 3.2 3.6 4.6 Hieraus berechnet man: 7 X

xi = 28,

sowie mit:

P7

i=1

i=1

x2i = 140,

x = 4,

i=1

i=1

7 X

7 X

yi = 20.4,

7 X

yi2 = 65.3,

y = 2.91429 ,

i=1

yi xi = 93.5. Die gesch¨ atzten Regressionskoeffizienten lauten soP7 bb = Pi=1 yi xi − n · x y 7 2 2 i=1 xi − n · x 93.5 − 7 · 4 · 2.91 ≈ 140 − 7 · (4)2 12.02 = 28 ≈ 0.4293.

b a = y − bb · x = 2.91 − 0.4293 · 4 = 1.1928.

Die Ausgleichsgerade ist somit gegeben durch: fb(x) = 1.1928 + 0.4293 · x,

x ∈ [1,7].

60


⊲ Anpassungsg¨ ute Als nächstes u ¨ berlegen wir uns, wie gut die Ausgleichsgerade die realen Daten beschreibt und wie man diese Anpassungsg¨ ute messen kann. Hätten wir keine Kenntnis von den x-Werten, so w¨ urden wir die Gesamtstreuung in den y-Werten letztlich mit der Stichprobenvarianz bewerten, also i.w. durch den Ausdruck n X (yi − y)2 . SST = i=1

SST steht f¨ ur sum of squares total.

Berechnen wir hingegen eine Regression, so erklärt sich ein gewisser Teil dieser Gesamtstreuung schlichtweg durch die Regressionsgerade: Auch wenn alle Datenpunkte perfekt auf der Ausgleichsgerade liegen, messen wir eine Streuung in den y-Werten, die jedoch vollst¨ andig durch den linearen Zusammenhang zu x und die Variation der x-Werte erkl¨ art wird. Auch wenn die Punkte perfekt auf der Geraden liegen, wundern wir uns u ¨ ber die Streuung der Prognosen ybi um das arithmetische Mittel y, n X (b yi − y)2 , SSR = i=1

nicht (SSR: sum of squares regression). Diese Streuung wird durch die Regression erklärt. Sorgen bereitet uns vielmehr die Reststreuung der Daten um die Gerade, also n X b ǫ2i SSE = i=1

(SSE: sum of squares error).

Streuungszerlegung, Bestimmtheitsmaß Die Gesamtstreuung SST in den y-Werten kann additiv in die Komponenten SSR und SSE zerlegt werden: SST = SSR + SSE . Der durch die Regression erkl¨ arte Anteil R2 =

SSR SST

heißt Bestimmtheitsmaß. R2 ist der quadrierte Korrelationskoeffizient nach Bravais–Pearson: 2 R2 = rxy = cor(x,y)2 .

1.9 Deskriptive Zeitreihenanalyse*

61

⊲ Residuenplot Die G¨ ute der Modellanpassung sollte auch grafisch u uft werden. Hierzu ¨ berpr¨ erstellt man einen Residuenplot, bei dem die Residuen b ǫi gegen die Beobachtungsnummer oder (meist sinnvoller) gegen die Regressorwerte xi geplottet werden. Ist eine systematische Struktur in den Residuen zu erkennen, so deutet dies darauf hin, dass das Modell den wahren Zusammenhang zwischen den Variablen nur ungen¨ ugend erfasst. 1.8.4 Grenzen der Regressionsrechnung Eine erschöpfende Diskussion der Grenzen von Regressionen ist hier nicht möglich, aber einige wichtige Gefahrenquellen f¨ ur Fehlinterpretationen können anhand der Beispiele aus dem letzten Abschnitt u ¨ ber Korrelationsrechnung aufgezeigt werden. Die vier Datensätze aus Abbildung 1.10 f¨ uhren nicht nur zu identischen Korrelationskoeffizienten, sondern auch zur gleichen Regressionsgerade fb(x) = 3 + 0.5 · x. Während die Beobachtungen des linken oberen Datensatzes recht musterg¨ ultig um eine lineare Funktion streuen, liegt bei dem Datensatz rechts oben offenkundig ein nichtlinearer Zusammenhang vor, der nur in sehr grober Näherung durch eine lineare Regression erfasst wird. Beim dritten Datensatz liegen alle Punkte, bis auf einen, sehr nahe an der Geraden y = 4 + 0.346 · x. Der Ausreißer liegt - verglichen mit den u ¨ brigen Punkten - sehr weit entfernt von dieser Geraden. Der rechte untere Datensatz folgt zwar musterg¨ ultig dem linearen Modell, jedoch kann die Information u ¨ ber die Steigung der Geraden lediglich aus einem Datenpunkt bezogen werden. Wird dieser aus dem Datensatz entfernt, so kann die Steigung nicht mehr geschätzt werden. Dieser eine Datenpunkt u ¨ bt einen sehr großen Einfluss auf das Ergebnis der Regression ¨ aus. Auch kleinste Anderungen f¨ uhren zu stark abweichenden Ergebnissen. Da in der Praxis die Beobachtungen als fehlerbehaftet angenommen werden m¨ ussen, ist es wichtig, solche einflussreichen Punkte zu erkennen. Mit Ausnahme eines Datensatzes sind somit die oben eingef¨ uhrten Mittel (Regressionsgerade und R2 ) f¨ ur eine angemessenen Beschreibung und Interpretation nicht ausreichend.

1.9 Deskriptive Zeitreihenanalyse* Während bei einer Querschnittsstudie n statistische Einheiten an einem festen Zeitpunkt erhoben werden, sind Zeitreihen dadurch gekennzeichnet, dass den Beobachtungen verschiedene Zeitpunkte zugeordnet werden können. Somit liegen n Paare (yi ,ti ), i = 1, . . . , n, von Beobachungen vor. Im Folgenden betrachten wir nur den Fall, dass ein Merkmal im Zeitablauf erhoben wird.

62


Zeitreihe Ein Datensatz (y1 ,t1 ), . . . (yn ,tn ) heißt Zeitreihe, wenn die t1 , . . . , tn strikt geordnete Zeitpunkte sind, d.h. t1 < · · · < tn , und yi zur Zeit ti erhoben wird, i = 1, . . . , n. Die Zeitpunkte heißen ¨ aquidistant, wenn ti = ∆i f¨ ur i = 1, . . . , n und ein ∆ > 0 gilt. Sind die Zeitpunkte aus dem Kontext heraus klar oder spielen bei der Untersuchung keine ausgezeichnete Rolle, dann nimmt man zur Vereinfachung oftmals an, dass ti = i f¨ ur alle i = 1, . . . , n gilt. Um den Zeitcharakter zu verdeutlichen, ist es u ¨ blich, den Index mit t statt i und den Stichprobenumfang mit T statt n zu bezeichnen. Vereinbarung Man spricht von einer Zeitreihe y1 , . . . , yT , wenn yt am t-ten Zeitpunkt beobachtet wurde.

1.9.1 Indexzahlen Eine wichtige Fragestellung der deskriptiven Zeitreihenanalyse ist die Verdichtung der zeitlichen Entwicklung von einer oder mehreren Zeitreihen auf aussagekräftige Indexzahlen. Das Statistische Bundesamt berechnet beispielsweise regelmäßig Preisindizes, um die Entwicklung der Kaufkraft abzubilden. Aktienindizes wie der DAX oder der Dow Jones Industrial Average Index haben zum Ziel, die Entwicklung des jeweiligen Aktienmarktes im Ganzen zu erfassen. Zu diesem Zweck werden die vorliegenden Einzelwerte durch Aggregation (meist: Mittelung) zu einer Indexzahl verdichtet. Oftmals wird hierbei ein Zeitpunkt bzw. eine Periode als Basis ausgew¨ ahlt, so dass der Index die zeitliche Entwicklung bezogen auf diese Referenzgröße beschreibt. Wir betrachten im Folgenden einige wichtige Ans¨ atze zur Indexkonstruktion. Preisindizes Durch einen Preisindex soll die geldm¨ aßige Wertentwicklung eines fiktiven Warenkorbs von I G¨ utern erfasst werden. Ausgangspunkt sind die Preise pi (t),

t = 1, . . . , T, i = 1, . . . , I,

von I G¨ utern an T Zeitpunkten. Der Quotient 100 · pp10 (t) (t) % beschreibt die prozentuale Veränderung des Preises w¨ ahrend der ersten Periode. Allgemein erfasst pp0i (t) anderung nach t Perioden bezogen auf die Basisperiode (t) die Preis¨ 0. Eine einfache Mittelung dieser Quotienten u uter ist jedoch nicht ¨ ber alle G¨ sinnvoll, da zu ber¨ ucksichtigen ist, mit welchen Mengen die G¨ uter in den Warenkorb eingehen. x1 (0), . . . ,xI (0) seien die Mengen in der Basisperiode.


63

Preisindex nach Laspeyres Der Preisindex nach Laspeyres ist gegeben durch das gewichtete Mittel PL (t) =

I X i=1

wi

PI pi (t)xi (0) pi (t) = PIi=1 pi (0) j=1 pj (0)xj (0)

der Preisänderungen mit den Gewichten wi = PI

pi (0)xi (0)

j=1

pj (0)xj (0)

,

i = 1, . . . , I.

Die Gewichte wi entsprechen dem Ausgabenanteil des Guts i bei Kauf des Warenkorbs.

Beispiel 1.9.1. DAX Der DAX wird nach der Laspeyres-Formel berechnet, wobei Korrekturfaktoren hinzukommen. Die Kurse pi (t), i = 1, . . . ,I = 30, der wichtigsten deutschen Aktien werden mit den an der Frankfurter Börse zugelassenen und f¨ ur lieferbar erkl¨ arten Aktienanzahlen xi (0) gewichtet. Dies ergibt die Marktkapitalisierungen ki (t) = pi (t) · xi (0),

i = 1, . . . ,30 ,

zur Zeit t, deren Summe ins Verh¨ altnis zur Marktkapitalisierung der Basisperiode gesetzt wird: P30 i=1 pi (t)xi (0) · ci · 1000 , DAX = K P 30 i=1 pi (0)xi (0)

wobei c1 , . . . ,c30 und K hierbei Korrekturfaktoren sind. Der Faktor ci dient dazu, marktfremde Ereignisse wie Zahlungen von Dividenden oder Kapitalmaßnahmen der Unternehmen zu ber¨ ucksichtigen, die zu Kursabschlägen f¨ uhren. Man setzt daher pi (t−) ci = , pi (t−) − Ai wobei pi (t−) der Kurs vor dem Abschlag und Ai die Höhe des Abschlags ist. Die Korrekturfaktoren ci werden einmal im Jahr, jeweils am dritten Freitag ¨ im September, auf 1 zur¨ uckgesetzt und die Anderung durch Anpassen des Faktors K aufgehoben: Statt K verwendet man fortan K′ = K ·

DAXvorher . DAXnachher

¨ Eine solche Anpassung des Faktors erfolgt auch bei einer Anderung der Aktienauswahl. Näheres findet man auf Internetseiten der Deutschen Börse AG.

64


Beim Preisindex nach Laspeyres wird die Zusammensetzung des Warenkorbs also f¨ ur die Basisperiode ermittelt und bleibt dann fest. Mitunter ist ¨ es jedoch sinnvoll, bei der Indexberechnung zeitliche Anderungen der mengenmäßigen Zusammensetzung des Warenkorbs zu ber¨ ucksichtigen. Hierzu seien x1 (t), . . . , xI (t) die Mengen der I G¨ uter des Warenkorbs zur Zeit t. Preisindex nach Paasche Der Preisindex nach Paasche mittelt die Preisänderungen in der Form PP (t) =

I X pi (t) wi (t) p (0) i=1 i

mit Gewichten wi (t) = PI

pi (t)xi (t)

j=1

pj (t)xj (t)

,

i = 1, . . . , I.

Die Gewichte wi (t) entsprechen dem Wert des Guts i zur Zeit t bei jeweils angepasstem Warenkorb.

Beispiel 1.9.2. Der Warenkorb bestehe aus zwei G¨ utern. Preise und Mengen in t = 0 pi (0) 10 20 xi (0) 2 3 Preise in t = 1 und Mengen in t = 1 pi (1) 15 20 xi (1) 4 2 Werte der G¨ uter in t = 1 bezogen auf Warenkorb in t = 0: p1 (1) · x1 (0) = 15 · 2 = 30 p2 (1) · x2 (0) = 20 · 3 = 60 Summe 90 Gewichte w1 = 30 90 = Preisänderungen:

1 3

und w2 = 23 .

p1 (1) 15 = = 1.5, p1 (0) 10

p2 (1) 20 = = 1. p2 (0) 20


65

F¨ ur den Preisindex nach Laspeyres erh¨ alt man: PL =

1 2 1 2 7 · 1.5 + · 1 = + = . 3 3 2 3 6

Werte der G¨ uter in t = 1 bezogen auf den Warenkorb in t = 1: p1 (1) · x1 (1) = 15 · 4 = 60 p2 (1) · x2 (1) = 20 · 2 = 40 Summe 100 Als Gewichte ergeben sich w1 (1) = 0.6 und w2 (1) = 0.4. Somit ist der Preisindex nach Paasche gegeben durch PP (1) = 0.6 · 1.5 + 0.4 · 1 = 1.3 . 1.9.2 Zerlegung von Zeitreihen Bei vielen Zeitreihen y1 , . . . , yT ist es nahe liegend anzunehmen, dass sie sich additiv aus mehreren Komponenten zusammensetzen: yt = mt + kt + st + ǫt ,

t = 1, . . . , T.

Die Trendkomponente mt soll l¨ angerfristige, strukturelle Veränderungen des Niveaus der Zeitreihe abbilden. Mehrj¨ ahrige Konjunkturzyklen werden durch die Konjunkturkomponente kt erfasst, jahreszeitliche (periodische) Abweichungen (saisonale Einfl¨ usse) werden hingegen durch die Saisonkomponente st erfasst. Die Summe aus Trend-, Konjunktur- und Saisonkomponente bilden die systematische Komponente einer Zeitreihe, die auch glatte Komponente genannt wird. Die irregul¨ are Komponente ǫt erfasst Abweichungen von der systematischen Komponente, die sich aus Erhebungsund Messungenauigkeiten sowie sonstigen Zufallseinfl¨ ussen ergeben und meist eine regellose Gestalt aufweisen. Prinzipiell gibt es jeweils zwei Vorgehensweise zur Bestimmung von Trend-, Konjunktur- oder Saisonkomponente. Man kann wie bei der linearen Regressionsrechnung eine feste funktionale Form der Komponente unterstellen, die bis auf einige unbekannte Parameter festgelegt wird. Bei diesem parametrischen Modellierungsansatz m¨ ussen lediglich diese Parameter aus der Zeitreihe geschätzt werden. Alternative Ans¨ atze bestimmen eine Komponente unter lediglich qualitativen Annahmen aus den Daten, ohne eine feste Funktionsform bzw. -klasse zu unterstellen.

66


1.9.3 Bestimmung und Bereinigung der Trendkomponente Viele Zeitreihen sind in offensichtlicher Weise trendbehaftet. Das gängigste und zugleich wichtigste parametrische Trendmodell unterstellt hierbei einen einfachen linearen Zeittrend in den Daten: Yt = a + b t + ǫt ,

t = 1, . . . , T.

Dieses Modell kann der linearen Regressionsrechnung untergeordnet werden, wenn man xi = i, i = 1, . . . , n = T , setzt. Die Schätzung erfolgt in der Regel durch die Kleinste–Quadrate–Methode. Leichte Umformungen ergeben die folgenden einfachen Formeln: b a = y − bb t,

bb = syt = s2t

PT

t=1 (ti − t)(yi − PT 2 t=1 (ti − t)

y)

.

¨ Die sogenannte Bereinigung um den linearen Trend erfolgt durch den Ubergang zu den gesch¨ atzten Residuen b ǫt = yt − b a − bb t,

t = 1, . . . , T.

Man spricht dann auch von trendbereinigten Daten. Wie im Abschnitt u ¨ ber die deskriptive Regressionsrechnung dargestellt, kann dieser Ansatz auch auf nichtlineare Trendmodelle ausgeweitet werden. Mitunter ist die Annahme einer festen Struktur der Trendkomponente, etwa in Form eines Polynoms, nicht realistisch, zumal hierdurch eine zeitliche Veränderung der Struktur des Trends nicht erfasst wird. Flexibler ist dann die Methode der gleitenden Durchschnitte. Gleitender Durchschnitt Bei einem gleitenden Durchschnitt der Ordnung 2q + 1 werden an jedem Zeitpunkt t die 2q zeitlich nähesten Beobachtungen gemittelt: m bt =

yt−q + · · · + yt + · · · + yt+q , 2q + 1

F¨ ur t ≤ q und t > n − q ist m b t nicht definiert.

t = q + 1, . . . n − q.

Man schaut bei diesem Ansatz also durch ein Fenster der Breite 2q +1, das am Zeitpunkt t zentriert wird, auf die Zeitreihe und ber¨ ucksichtigt bei der Mittelung lediglich die Beobachtungen, deren Zeitindex im Fenster liegt. Werte, deren Zeitabstand gr¨ oßer als q ist, werden nicht ber¨ ucksichtigt.


67

1.9.4 Bestimmung einer periodischen Komponente Die parametrische Modellierung einer periodischen Komponente (Saison- oder Konjunkturkomponente) kann durch eine Sinus- oder Kosinusfunktion erfolgen, etwa in der Form st = b0 + c1 sin(2πt/L),

t = 1, . . . , T.

Allgemeiner kann man ein trigonometrisches Polynom der Ordnung 2K st = b 0 +

K X

k=1

bk cos(2πt/L) +

K−1 X

ck sin(2πt/L)

k=1

verwenden. Hierbei ist L die Periode. Bei Monatsdaten hat man f¨ ur eine Saisonkomponente L = 12, bei Quartalsdaten f¨ ur eine Konjunkturkomponente mit einer Periode von 2 Jahren L = 8. Die Schätzung der Koeffizienten b0 ,b1 ,c1 , . . . , bK ,cK erfolgt meist durch die KQ-Methode. Wird die Vorgabe einer funktionalen Form der periodischen Abweichungen vom Trend als zu starr angesehen, bietet sich alternativ folgende Variante der gleitenden Durchschitte an, die wir am Beispiel von Monatsdaten f¨ ur eine Saisonkomponente kurz erl¨ autern wollen. Jede Beobachtung kann genau einem Monat zugeordnet werden. Man sch¨ atzt nun den saisonal bedingten JanuarEffekt durch das arithmetische Mittel der Abweichungen der Januar-Werte vom zugehörigen gleitenden Durchschnitt zur Schätzung des Trends. Analog verfährt man f¨ ur die anderen Monate. Beispiel 1.9.3. Zur Illustration betrachten wir die Arbeitslosenzahlen von 1965 bis 2004. Markant ist, dass konjunkturelle Einfl¨ usse zwar periodisch zu einer Senkung der Arbeitslosenzahlen f¨ uhren. Es gibt jedoch einen langfristigen Trend, so dass es zu keiner nachhaltigen Absenkung kommt. Die Arbeitslosenzahlen wurden zun¨ achst um ihren linearen Trend mt = a + bt, bereinigt. Aus den Residuen wurde dann ein einfaches Konjunkturmodell der Form kt = sin(2πt/10), gesch¨ atzt. Abbildung 1.11 zeigt die resultierende geschätzte glatte Komponente m bt+b kt der Daten. Schon dieses einfache Modell zeigt gut die charakteristische Struktur in den Arbeitslosenzahlen auf.

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0


0.5

68

1970

1980

1990

2000

Abb. 1.11. Arbeitslosenzahlen (in Mio) mit gesch¨ atzter glatter Komponente.

2 Wahrscheinlichkeitsrechnung

2.1 Grundbegriffe Wir betrachten zwei Beispiele, um erste Grundbegriffe anschaulich einzuf¨ uhren. Beispiel 2.1.1. In einem Elektronikmarkt liegen 50 MP3-Player auf einem Tisch, von denen einer defekt ist. Wie wahrscheinlich ist es, dass der nächste Käufer den defekten Player greift? Der Käufer greift zuf¨ allig eines der Ger¨ ate heraus, die wir in Gedanken mit den Zahlen 1, . . . , 50 versehen. Das defekte Gerät habe die Nummer 1. Der Zufallsvorgang besteht nun darin, eine der Zahlen aus der Menge Ω = {1, . . . ,50} auszuwählen, wobei jede Zahl (jedes Ger¨ at) mit derselben Wahrscheinlichkeit gezogen wird. Der gesunde Menschenverstand diktiert geradezu, die Wahrscheinlichkeit pk , dass der Player Nr. k gezogen wird, durch pk =

1 , 50

k = 1, . . . ,50 ,

festzulegen. Dieses Beispiel legt den Ansatz nahe, Zufallsvorgänge durch eine Menge Ω mit N Elementen ω1 , . . . ,ωN zu modellieren, denen wir N Wahrscheinlichkeiten p1 , . . . ,pN zuordnen, die sich zu 1 (, 100%) addieren. Beispiel 2.1.2. Ein Lottospieler beschließt, so lange Lotto zu spielen, bis er zweimal in Folge drei Richtige hat. Zun¨ achst stellt sich die Frage, wie hier Ω anzusetzen ist. Das Ergebnis dieses zufälligen Lotto-Experiments ist die Wartezeit (in Wochen) auf den zweiten Dreier. Somit ist in diesem Fall Ω = {0,1,2, . . .} = N0 . Ordnen wir jeder m¨ oglichen Wartezeit k ∈ N0 eine Wahrscheinlichkeit pk zu, so ergeben sich unendlich viele Wahrscheinlichkeiten. Somit können die pk nicht alle gleich groß sein. A. Steland, Basiswissen Statistik, Springer-Lehrbuch, 2nd ed., DOI 10.1007/978-3-642-02667-6_2, © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010

70


Wir sehen, dass auch Zufallsvorg¨ ange auftreten können, bei denen die Menge Ω eine unendliche Menge ist. Ist Ω wie im Beispiel 2.1.2 abzählbar unendlich, d.h. von der Form Ω = {ω1 ,ω2 ,ω3 , . . .} , dann können wir jedem ωk eine Wahrscheinlichkeit pk zuordnen. Die Zahlen pk m¨ ussen sich zu 1 addieren: p1 + p2 + · · · =

∞ X

pk = 1 .

k=1

2.1.1 Zufallsexperimente und Wahrscheinlichkeit In der Wahrscheinlichkeitsrechnung fasst man alle zufälligen Phänomene unter dem Begriff des Zufallsexperiments zusammen, auch wenn nicht im eigentlichen Wortsinne ein Experiment vorliegt. Zufallsexperiment Unter einem Zufallsexperiment versteht man einen zufallsbehafteten Vorgang, dessen Ausgang nicht deterministisch festgelegt ist.

Ergebnismenge, Grundmenge, Ausgang, Ergebnis Die Menge aller möglichen Ausgänge eines Zufallsexperiments heißt Ergebnismenge (Grundmenge) und wird mit Ω bezeichnet. Ein Element ω ∈ Ω heißt Ausgang (Ergebnis, Versuchsausgang).

Beispiel 2.1.3. Beim einfachen W¨ urfelwurf ist Ω = {1, . . . ,6}. Eine gerade Augenzahl entspricht den Ausg¨ angen 2,4 und 6. Dieses (zufällige) Ereignis wird also durch die Teilmenge A=

gerade Augenzahl“ = {2,4,6} ⊂ Ω ”

dargestellt. Es tritt ein, wenn der tats¨ achliche Versuchsausgang ω in der Menge A liegt. W¨ urfelt man mit einem fairen W¨ urfel, so liegt es nahe, dem Ereignis A die Wahrscheinlichkeit 1/2 zu zuordnen. ¨ Geleitet durch die Uberlegungen aus dem Beispiel 2.1.3 definieren wir:

2.1 Grundbegriffe

71

Ereignis, Ereignisalgebra, Elementarereignis Ist Ω eine höchstens abzählbar unendliche Grundmenge, dann heißt jede Teilmenge A ⊂ Ω Ereignis. Die Menge aller Ereignisse ist die Potenzmenge Pot(Ω) = {A | A ⊂ Ω} aller Teilmengen von Ω und heißt in diesem Kontext auch Ereignisalgebra. Man sagt, das Ereignis A tritt ein, wenn ω ∈ A gilt. Ein Ereignis von der Form A = {ω} f¨ ur ein ω ∈ Ω heißt Elementarereignis. Da zufällige Ereignisse u ¨ ber Teilmengen der Obermenge Ω dargestellt werden, kann man Ereignisse gem¨ aß den Operatoren und Rechenregeln der Mengenlehre miteinander kombinieren. UND-/ODER-Ereignis, komplementäres Ereignis A ⊂ Ω und B ⊂ Ω heißt die Schnittmenge

F¨ ur zwei Ereignisse

A ∩ B = {x | x ∈ A und x ∈ B} UND-Ereignis und A ∪ B = {x | x ∈ A oder x ∈ B} ODER-Ereignis. Das Komplement A = Ac = {x | x ∈ Ω und x ∈ / A} = Ω \ A heißt komplement¨ ares Ereignis und entspricht der logischen Negation. Hier einige wichtige Regeln f¨ ur das Kombinieren von Ereignissen: Sind A,B,C ⊂ Ω Ereignisse, dann gilt: 1) 2) 3) 4)

A ∩ (B ∪ C) = (A ∩ B) ∪ (A ∩ C), A ∪ (B ∩ C) = (A ∪ B) ∩ (A ∪ C), (A ∪ B) = A ∩ B, (A ∩ B) = A ∪ B.

1) und 2) sind die Distributivgesetze, 3) und 4) die Regeln von DeMorgan. Gelegentlich hat man es auch mit unendlich vielen Ereignissen A1 ,A2 , . . . zu tun. Beim Warten auf die erste Sechs beim Werfen eines W¨ urfels macht es etwa Sinn, das Ereignis

72


Ak = Die erste Sechs erscheint im k-ten Wurf“ ” zu betrachten. Jedes ω ∈ Ω ist dann in genau einer der Mengen Ak ⊂ Ω, so dass Ω die disjunkte Vereinigung aller (unendlich vielen) Ak ist. F¨ ur Ereignisse A1 ,A2 , . . . ist ∞ [

k=1

Ak = A1 ∪ A2 ∪ · · · = {ω ∈ Ω : ω ∈ Ak f¨ ur mind. ein k}

das Ereignis, dass mindestens eine der Mengen Ak eintritt. ∞ \

k=1

Ak = A1 ∩ A2 ∩ · · · = {ω ∈ Ω : ω ∈ Ak f¨ ur alle k = 1,2, . . .}

ist das Ereignis, dass alle Ak eintreten. Die Distributivgesetze und die Regeln von DeMorgan können auf solche ∞ Mengen verallgemeinert werden. Beispielsweise gilt: ∪∞ i=1 Ai = ∩i=1 Ai und ∞ ∞ A ∩ ∪i=1 Bi = ∪i=1 (A ∩ Bi ).

Wir wollen nun Ereignissen A ⊂ Ω Wahrscheinlichkeiten P (A) zuordnen. Diese Zuordnung kann jedoch nicht v¨ ollig beliebig geschehen, sondern muss gewissen Regeln folgen. In Beispiel 2.1.2 hatten wir etwa erkannt, dass f¨ ur eine abzählbar unendliche Grundmenge Ω die Ausgänge ω nicht alle dieselbe Wahrscheinlichkeit haben k¨ onnen. Wahrscheinlichkeitsmaß, Wahrscheinlichkeitsverteilung Eine Abbildung P , die jedem Ereignis A ⊂ Ω eine Zahl P (A) zuordnet, heißt Wahrscheinlichkeitsmaß oder Wahrscheinlichkeitsverteilung, wenn die so genannten Kolmogorov-Axiome gelten: 1) 0 ≤ P (A) ≤ 1 f¨ ur alle Ereignisse A, 2) P (Ω) = 1 (Normierung), 3) Sind A1 ,A2 , . . . disjunkte Mengen, dann gilt P (A1 ∪ A2 ∪ · · · ) = P (A1 ) + P (A2 ) + · · · =

∞ X

P (Ak ) .

k=1

Ein Zufallsexperiment ist erst durch Angabe einer Ergebnismenge Ω und eines Wahrscheinlichkeitsmaßes P vollst¨ andig beschrieben. Beispiel 2.1.4. Ist Ω eine diskrete Ergebnismenge, Ω = {ω1 , ω2 , . . . }, und sind P∞ p1 , p2 , . . . Zahlen zwischen 0 und 1, die sich zu 1 addieren, dass heißt i=1 pi = 1, dann ist durch

2.1 Grundbegriffe

P ({ωi }) = pi

und P (A) =

X

ωi ∈A

pi ,

73

A ⊂ Ω,

ein Wahrscheinlichkeitsmaß gegeben. Es gilt f¨ ur die Elementarereignisse {ωi }: P ({ωi }) = pi . Ist Ω endlich mit N Elementen, d.h. Ω = {ω1 , . . . , ωN }, dann kann die Wahrscheinlichkeitsverteilung durch eine Tabelle angegeben werden: ω1 ω2 . . . ωN p1 p2 . . . pN Die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses A erhält man durch Addition derjenigen pi , die zu Elementen ωi geh¨ oren, die in A liegen. Beispiel 2.1.5. In der deskriptiven Statistik hatten wir die relative Häufigkeitsverteilung eines Merkmals eingef¨ uhrt. Sind a1 , . . . , ak die möglichen Ausprägungen des Merkmals und sind f1 , . . . , fk die zugehörigen relativen Häufigkeiten, so gilt: f1 + · · · + fk = 1. Setzen wir Ω = {a1 , . . . , ak } und definieren das Wahrscheinlichkeitsmaß X P (A) = fj , A ⊂ Ω, j:aj ∈A

dann ist P eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf Ω. Es gilt insbesondere f¨ ur die Elementarereignisse {aj }: P ({aj }) = fj . Das zu Grunde liegende Zufallsexperiment besteht darin, zufällig aus der Grundgesamtheit G ein Element g auszuw¨ ahlen und den zugehörigen Merkmalswert X(g) ∈ {a1 , . . . , ak } = Ω zu berechnen. Jede relative Häufigkeitsverteilung der deskriptiven Statistik definiert also ein Wahrscheinlichkeitsmaß, und sämtliche Rechenregeln, die wir im Folgenden vorstellen, gelten insbesondere f¨ ur relative H¨ aufigkeiten. Ist speziell fj = 1/n f¨ ur alle j = 1, . . . ,n, dann heißt P empirisches Wahrscheinlichkeitsmaß. Aus der Additivität von P bei Vorliegen von disjunkten Vereinigungen ergeben sich die folgenden wichtigen Rechenregeln:

74


Rechenregeln F¨ ur Ereignisse A, B ⊂ Ω gelten die folgenden Regeln: 1) P (A) = 1 − P (A). 2) F¨ ur A ⊂ B gilt: P (B\A) = P (B) − P (A). 3) F¨ ur beliebige Ereignisse A, B gilt: P (A ∪ B) = P (A) + P (B) − P (A ∩ B). 4) F¨ ur beliebige Ereignisse A, B gilt: P (A ∩ B) = P (A) + P (B) − P (A ∪ B).

Herleitung: (i) Ω kann disjunkt in A und A zerlegt werden. Daher ist 1 = P (Ω) = P (A) + P (A) ⇒ P (A) = 1 − P (A). (ii) Gilt A ⊂ B, dann ist (B\A) ∪ A eine disjunkte Vereinigung von B in die Mengen B\A und A. Daher gilt: P (B) = P (B\A) + P (A). Umstellen liefert: P (B\A) = P (B) − P (A). (iii) Wir k¨ onnen A ∪ B disjunkt aus A und B\(A ∩ B) zusammensetzen. Daher gilt: P (A ∪ B) = P (A) + P (B\(A ∩ B)). F¨ ur den zweiten Term auf der rechten Seite wenden wir (ii) an (A ∩ B ist Teilmenge von B) und erhalten: P (A ∪ B) = P (A) + P (B) − P (A ∩ B).

(iv) folgt aus (iii) durch Aufl¨ osen nach P (A ∩ B).

Wie wir schon in Beispiel 2.1.1 gesehen hatten, ist die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten besonders einfach, wenn die Elementarereignisse von Ω gleichwahrscheinlich sind. Laplace-Raum Man spricht von einem Laplace-Raum (Ω,P ), wenn die Ergebnismenge Ω = {ω1 , . . . , ωK } endlich ist und das Wahrscheinlichkeitsmaß P auf Ω jedem Elementarereignis dieselbe Wahrscheinlichkeit zuordnet: P (ω) = P ({ω}) =

1 , K

ω ∈ Ω.

P heißt auch (diskrete) Gleichverteilung auf Ω.

2.1 Grundbegriffe

75

In Laplace’schen Wahrscheinlichkeitsr¨ aumen erhält man die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses A durch Abz¨ ahlen. Regel Ist (Ω,P ) ein Laplace-Raum, dann gilt f¨ ur jedes Ereignis A: P (A) =

|A| Anzahl der f¨ ur A g¨ unstigen Fälle = . |Ω| Anzahl aller Fälle

Hierbei bezeichnet |A| die Anzahl der Elemente von A (Kardinalität). Beispiel 2.1.6. (i) (Ziehen in Reihenfolge mit Zur¨ ucklegen) In einer Urne befinden sich N Kugeln mit den Nummern 1 bis N . Die Urne mit den N Kugeln kann etwa f¨ ur eine Grundgesamtheit mit N statistischen Einheiten stehen. Man greift n-mal in die Urne und zieht jeweils eine Kugel. Nach Notieren der Nummer wird die Kugel zur¨ uckgelegt. Ist ωi ∈ {1, . . . ,N } = A die Nummer der i-ten gezogenen Kugel, dann beschreibt das n-Tupel ω = (ω1 , . . . ,ωn ) das Ergebnis einer Stichprobenziehung. Hier ist Ω = {ω = (ω1 , . . . ,ωn ) | ω1 , . . . ,ωn ∈ A}. Da alle Stichproben gleichwahrscheinlich sind, liegt ein Laplace-Raum mit |Ω| = N n vor.

(ii) (Ziehen in Reihenfolge ohne Zur¨ ucklegen) Man geht wie in (i) vor, jedoch werden nun die gezogenen Kugeln nicht zur¨ uckgelegt. Alle ωi sind also verschieden. Man kann Ω = {(ω1 , . . . ,ωn ) : ω1 , . . . ,ωn ∈ A, ωi 6= ωj f¨ ur i 6= j} wählen. Es gilt |Ω| = N · (N − 1) · . . . · (N − n + 1). 2.1.2 Chancen (Odds)∗

Chancen (Odds) Die Chance (engl.: odds) o = o(A) eines Ereignisses A ist definiert als der Quotient der Wahrscheinlichkeit p = P (A) von A und der komplement¨ aren Wahrscheinlickeit P (A) = 1 − p: o = o(A) =

p . 1−p

Durch Logarithmieren erh¨ alt man die logarithmierten Chancen (engl.: log-odds): log(o) = log(p/(1 − p)) = log(p) − log(1 − p).

76


Die logarithmierten Chancen transformieren Wahrscheinlichkeiten, also Zahlen zwischen 0 und 1, in reelle Zahlen. Sie besitzen eine interessante Symmetrieeigenschaft: Die logarithmierte Chance des komplementären Ereignisses A ist gerade das Negative der logarithmierten Chance von A: 1−p p = − log = − log o(A). log o(A) = log p 1−p Sind A und A gleichwahrscheinlich, d.h. p = P (A) = P (A) = 1/2, dann ergibt sich o = 1 und somit log(o) = 0. Chancenverhältnis (Odds-Ratio) Die Chancen o(A) und o(B) von zwei Ereignissen A und B werden h¨ aufig durch das Chancenverh¨ altnis (engl.: Odds Ratio) verglichen: r=

o(A) P (A)/(1 − P (A)) = . o(B) P (B)/(1 − P (B))

Das logarithmierte Odds Ratio ist gerade die Differenz der logarithmierten Odds. Trägt man Wahrscheinlichkeiten auf der log-Odds-Skala auf, so ist ihre Differenz gleich dem logarithmierten Odds Ratio. Beispiel 2.1.7. Das Ereignis A, ein Spiel zu gewinnen, trete mit Wahrscheinlichkeit p = P (A) = 0.75 ein. Die Chancen stehen also 75 zu 25, so dass sich o = 0.75/0.25 = 3 ergibt. Zu gewinnen ist dreimal so wahrscheinlich wie zu verlieren. Gilt f¨ ur ein anderes Spiel p = 0.9, so ist es o = 0.9/0.1 = 9-mal wahrscheinlicher zu gewinnen als zu verlieren. Das Chancenverhältnis beträgt r = 9/3 = 3. Die Chancen sind beim zweiten Spiel um den Faktor 3 g¨ unstiger. Auf der logarithmischen Skala erhalten wir log(3) und log(9) mit Abstand log(9) − log(3) = log(r) = log(3). Siebformel∗ Mitunter muss man die Wahrscheinlichkeit von ODER-Ereignissen berechnen, bei denen mehr als zwei Ereignissen verkn¨ upft werden. Es gilt: P (A ∪ B ∪ C) = P (A) + P (B) + P (C) − P (A ∩ B) − P (A ∩ C) − P (B ∩ C) + P (A ∩ B ∩ C).

2.1 Grundbegriffe

77

Herleitung: Wir wenden die Formel P (A ∪ B) = P (A) + P (B) − P (A ∩ B) zweimal an und markieren durch Unterstreichen, welche Mengen A und B auf der linken Seite der Formel entsprechen. Zun¨ achst ist P (A ∪ B ∪ C) = P (A) + P (B ∪ C) − P (A ∩ (B ∪ C)) = P (A) + P (B) + P (C) − P (B ∩ C) − P (A ∩ (B ∪ C)). F¨ ur den letzten Term gilt: P (A ∩ (B ∪ C)) = P ((A ∩ B) ∪ (A ∩ C)) = P (A ∩ B) + P (A ∩ C) − P (A ∩ B ∩ C). Setzt man dies oben ein, so ergibt sich die gew¨ unschte Formel.

Die Formeln f¨ ur P (A∪B) und P (A∪B ∪C) sind Spezialfälle einer allgemeinen Formel: Siebformel Sind A1 , . . . , An ⊂ Ω Ereignisse, dann gilt: P (A1 ∪ · · · ∪ An ) = +

n X i=1

P (Ai ) −

X

i<j 0. Dann heißt P (A ∩ B) P (A|B) = P (B) bedingte Wahrscheinlichkeit von A gegeben B. Liegt speziell ein Laplace-Raum vor, dann ist P (A|B) der Anteil der f¨ ur das Ereignis A ∩ B g¨ unstigen Fälle, bezogen auf die m¨ oglichen Fälle, welche die Menge B bilden: |A ∩ B| |Ω| |A ∩ B| P (A|B) = = . |Ω| |B| |B| F¨ ur festes B ist die Zuordnung A 7→ P (A|B) tatsächlich ein Wahrscheinlichkeitsmaß im Sinne der Kolmogorov-Axiome. L¨ ost man diese Definition nach P (A ∩ B) auf, so erhält man:

80


Rechenregel Sind A, B ⊂ Ω Ereignisse mit P (B) > 0, dann gilt: P (A ∩ B) = P (A|B)P (B). Vertauschen von A und B in dieser Formel ergibt: P (A∩B) = P (B|A)P (A), sofern P (A) > 0. Soll die bedingte Wahrscheinlichkeit von C gegeben die Information, dass A und B eingetreten sind, berechnet werden, so ist auf das Schnittereignis A ∩ B zu bedingen: P (A ∩ B ∩ C) . P (C|A ∩ B) = P (A ∩ B)

Man verwendet oft die Abk¨ urzung: P (C|A,B) = P (C|A∩B). Umstellen liefert die n¨ utzliche Formel: P (A ∩ B ∩ C) = P (C|A ∩ B)P (A ∩ B) Setzt man noch P (A ∩ B) = P (B|A)P (A) ein, so erhält man: Rechenregel: ist

Sind A, B, C ⊂ Ω Ereignisse mit P (A ∩ B ∩ C) > 0, dann P (A ∩ B ∩ C) = P (C|A ∩ B)P (B|A)P (A).

Sind allgemeiner A1 , . . . , An Ereignisse mit P (A1 ∩ · · · ∩ An ) > 0, dann gilt: P (A1 ∩· · ·∩An ) = P (A1 )P (A2 |A1 )P (A3 |A1 ∩A2 ) . . . P (An |A1 ∩· · ·∩An−1 ).

Beispiel 2.2.1. Betrachte die Ereignisse A = Server nicht u ¨ berlastet“, ” B = Server antwortet sp¨ atestens nach 5 [s]“, ” C = Download dauert nicht l¨ anger als 20 [s]“. ” Der Server sei mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.1 nicht u ¨ berlastet. Wenn der Server nicht u ¨ berlastet ist, erfolgt mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.95 eine Antwort nach spätestens 5 [s]. In diesem Fall dauert der Download in 8 von 10 Fällen nicht länger als 20[s]. Bekannt sind also: P (A) = 0.1, P (B|A) = 0.95 und P (C|A,B) = 0.8. Es folgt: P (A ∩ B ∩ C) = 0.1 · 0.95 · 0.8 = 0.076.

2.2 Bedingte Wahrscheinlichkeiten

81

2.2.2 Satz von totalen Wahrscheinlichkeit Beispiel 2.2.2. Die Produktion eines Unternehmens ist auf drei Standorte gemäß den folgenden Produktionsquoten verteilt: Standort 1 2 3 Wahrscheinlichkeit 0.2 0.7 0.1 Die Standorte produzieren mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeiten defekte Produkte: 1 2 3 Standort Ausfallquote 0.1 0.05 0.1 Ein zufällig ausgew¨ ahltes Produkt stammt mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit pi vom Standort i, i = 1,2,3. Die pi sind in der ersten Tabelle angegeben. Sei Ai das Ereignis, dass das Produkt am Standort i hergestellt wurde. B sei das Ereignis, dass das Produkt defekt ist. In der zweiten Tabelle stehen nun die bedingten Wahrscheinlichkeiten P (B|Ai ), dass ein Produkt defekt ist, gegeben die Kenntnis Ai u ¨ber den Standort. Es stellt sich die Frage, wie man aus diesen Informationen folgende Wahrscheinlichkeiten berechnen kann: 1) Mit welcher Wahrscheinlichkeit P (B) ist ein zufällig aus der Gesamtproduktion ausgew¨ ahltes Produkt defekt? 2) Mit welcher Wahrscheinlichkeit P (A1 |B) wurde ein defektes Produkt an Standort 1 gefertigt? Wir wenden uns zun¨ achst der ersten Frage zu.

Totale Wahrscheinlichkeit Es sei A1 , . . . , AK eine disjunkte Zerlegung von Ω: Ω = A1 ∪ · · · ∪ AK , Ai ∩ Aj = ∅, i 6= j. Dann gilt: P (B) = P (B|A1 )P (A1 ) + P (B|A2 )P (A2 ) + · · · + P (B|AK )P (AK ). In Summenschreibweise: P (B) =

K X

P (B|Ai )P (Ai ).

i=1

Diese Formel gilt auch sinngem¨ aß f¨ ur K = ∞.

82


Herleitung: Indem wir B mit allen Mengen Ak schneiden, erhalten wir eine disjunkte Zerlegung von B: B = (B ∩ A1 ) ∪ (B ∩ A2 ) ∪ · · · ∪ (B ∩ AK ) mit (B ∩ Ai ) ∩ (B ∩ Aj ) = ∅, sofern i 6= j. Daher ist P (B) = P (B ∩ A1 ) + · · · + P (B ∩ AK ). Einsetzen von P (B ∩ Ai ) = P (B|Ai )P (Ai ) f¨ ur i = 1, . . . , K liefert die gew¨ unschte Formel.

Beispiel 2.2.3. Wir wenden den Satz von der totalen Wahrscheinlichkeit an, um die erste Frage aus Beispiel 2.2.2 zu beantworten. P (B) = P (B|A1 )p1 + P (B|A2 )p2 + P (B|A3 )p3 = 0.1 · 0.2 + 0.05 · 0.7 + 0.1 · 0.1 = 0.065.

2.2.3 Satz von Bayes Der Satz von Bayes beantwortet die in Beispiel 2.2.2 aufgeworfene zweite Frage, nämlich wie aus der Kenntnis der bedingten Wahrscheinlichkeiten P (B|Ai ) und der Wahrscheinlichkeiten P (Ai ) die bedingte Wahrscheinlichkeit P (Ai |B) berechnet werden kann. Satz von Bayes A1 , . . . , AK sei eine disjunkte Zerlegung von Ω mit P (Ai ) > 0 f¨ ur alle i = 1, . . . , K. Dann gilt f¨ ur jedes Ereignis B mit P (B) > 0 P (Ai |B) =

P (B|Ai )P (Ai ) P (B|Ai )P (Ai ) = PK . P (B) k=1 P (B|Ak )P (Ak )

Diese Formel gilt sinngem¨ aß auch f¨ ur den Fall K = ∞.

Herleitung: Zun¨ achst gilt nach Definition der bedingten Wahrscheinlichkeit P (Ai |B) =

P (Ai ∩ B) . P (B)

Nach der allgemeinen Formel f¨ ur die Wahrscheinlichkeit eines Schnittereignisses ist P (Ai ∩ B) = P (B|Ai )P (Ai ). i )P (Ai ) . Wenden wir auf den Nenner, P (B), Somit erhalten wir P (Ai |B) = P (B|A P (B) noch den Satz von der totalen Wahrscheinlichkeit an, dann ergibt sich:

P (B|Ai )P (Ai ) P (B|Ai )P (Ai ) = PK . P (B) k=1 P (B|Ak )P (Ak )

2.3 Mehrstufige Wahrscheinlichkeitsmodelle

83

Beispiel 2.2.4. (Bayessche Spamfilter). Ungefähr 80% aller E-Mails sind unerw¨ unscht (Spam). Spam-Filter entscheiden aufgrund des Auftretens gewisser Worte, ob eine Email als Spam einzuordnen ist. Wir betrachten die Ereignisse: A = E-Mail ist Spam“, ” B1 = E-Mail enth¨ alt das Wort Uni“, ” B2 = E-Mail enth¨ alt das Wort win“. ” Es gelte P (A) = 0.8, P (B1 |A) = 0.05, P (B1 |A) = 0.4, P (B2 |A) = 0.4 und P (B2 |A) = 0.01. Die bedingten Wahrscheinlichkeiten können näherungsweise bestimmt werden, indem der Benutzer alte E-Mails klassifiziert. Dann kann man die relativen H¨ aufigkeiten, mit denen die erw¨ unschten bzw. unerw¨ unschten E-Mails die Worte Uni bzw. win enhalten, bestimmen und als Schätzungen verwenden. Kommt in der E-Mail das Wort Uni vor, so ist die E-Mail mit einer Wahrscheinlichkeit von P (B1 |A)P (A) P (B1 |A)P (A) + P (B1 |A)P (A) 0.05 · 0.8 1 = = 0.05 · 0.8 + 0.4 · 0.2 3

P (A|B1 ) =

unerw¨ unscht. Kommt hingegen das Wort win vor, so ist P (B2 |A)P (A) P (B2 |A)P (A) + P (B2 |A)P (A) 0.4 · 0.8 = ≈ 0.9938. 0.4 · 0.8 + 0.01 · 0.2

P (A|B2 ) =

Sortiert der Spam-Filter E-Mails, in denen das Wort win vorkommt, aus, so gehen jedoch auch 1% der erw¨ unschten E-Mails verloren.

2.3 Mehrstufige Wahrscheinlichkeitsmodelle Bedingte Wahrscheinlichkeiten treten insbesondere bei mehrstufigen Zufallsexperimenten auf, bei denen an verschiedenen Zeitpunkten jeweils mehrere zufällige Ereignisse (Folgezust¨ ande) eintreten können. Dies ist oftmals gut durch einen Wahrscheinlichkeitsbaum darstellbar. Verzweigungen entsprechen hierbei möglichen Folgezust¨ anden einer Stufe. Die Endknoten stellen alle möglichen Ausgänge des Gesamtexperiments dar. Beispiel 2.3.1. Bei einem Produktionsprozess zur Herstellung von Nadellagern werden in Stufe 1 zun¨ achst Rohlinge gefertigt, die mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.02 nicht den Qualit¨ atsanforderungen gen¨ ugen und aussortiert

84


werden. Die gelungenen Rohlinge werden in einer zweiten Stufe nachbearbeitet. Die fertigen Lager werden entsprechend der Einhaltung der Toleranzen in drei Klassen (Normal/P5/P6) sortiert. Man erhält den folgenden Wahrscheinlichkeitsbaum: Stufe 1 0.02

0.98

Ausschuss

Stufe 2 0.1 Normal

0.6 Klasse P5

0.3 Klasse P6

Ein Rohling wird mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.98·0.6 = 0.588 der Klasse P5 zugeordnet. Wir betrachten nun ein formales Modell f¨ ur solche Prozesse: Besteht ein Zufallsexperiment aus n Teilexperimenten (den sogenannten Stufen) mit Ergebnismengen Ω1 , . . . , Ωn , dann ist das kartesische Produkt Ω = Ω1 × · · · × Ωn aller n-Tupel ω = (ω1 , . . . , ωn ) mit ωi ∈ Ωi f¨ ur i = 1, . . . , n, ein geeigneter Grundraum. Sind alle Ωi diskret, dann k¨ onnen wir wie folgt ein Wahrscheinlichkeitsmaß auf Ω festlegen: Die sogennante Startverteilung auf Ω1 , p(ω1 ),

ω1 ∈ Ω1

definiert die Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen des ersten Teilexperiments. Gegeben den Ausgang ω1 des ersten Experiments sei p(ω2 |ω1 ) die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass ω2 ∈ Ω2 eintritt. Gegeben die Ausgänge (ω1 , ω2 ) der ersten zwei Stufen, sei p(ω3 |ω1 , ω2 ) die Wahrscheinlichkeit, dass ω3 ∈ Ω3 eintritt. Allgemein sei p(ωj |ω1 , . . . , ωj−1 )

die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass ωj eintritt, wenn in den Stufen 1 bis j − 1 die Ausgänge ω1 , . . . , ωj−1 eingetreten sind. F¨ ur die Wahrscheinlichkeit p(ω) = P ({ω}) des Gesamtexperiments ω = (ω1 , . . . , ωn ) erhalten wir nach der Multiplikationsregel f¨ ur bedingte Wahrscheinlichkeiten: Pfadregel Mit obigen Bezeichnungen gilt: p(ω) = p(ω1 )p(ω2 |ω1 ) · . . . · p(ωn |ω1 , . . . , ωn−1 ).

2.4 Unabh¨ angige Ereignisse

85

2.4 Unabh¨ angige Ereignisse Sind A, B Ereignisse mit P (B) > 0, dann hatten wir die bedingte Wahrscheinlichkeit von A gegeben B als P (A|B) = P (A ∩ B)/P (B) definiert. Im Allgemeinen gilt P (A|B) 6= P (A), d.h. die Information, dass B eingetreten ist, ändert die Wahrscheinlichkeit f¨ ur A. Gilt hingegen P (A|B) = P (A), dann ist das Ereignis B aus stochastischer Sicht nicht informativ f¨ ur A. Dann gilt: P (A|B) =

P (A ∩ B) = P (A) P (B)

⇔

P (A ∩ B) = P (A)P (B).

Die Wahrscheinlichkeit, dass A und B eintreten, ist in diesem wichtigen Spezialfall einfach durch das Produkt der einzelnen Wahrscheinlichkeiten gegeben: Unabhängige Ereignisse, Produktsatz Zwei Ereignisse A und B heißen stochastisch unabh¨ angig (kurz: unabh¨ angig), wenn P (A ∩ B) = P (A)P (B) gilt. Diese Identit¨ at wird als Produktsatz bezeichnet.

Beispiel 2.4.1. Zwei Lampen L1 und L2 fallen unabhängig voneinander aus. Definiere die Ereignisse A : L1 brennt“, ” B : L2 brennt“. ” Dann sind A und B unabh¨ angig. Sei p = P (A) und q = P (B). Bei einer Reihenschaltung fließt Strom, wenn beide Lampen brennen. Es gilt: P ( Strom fließt“) = P (A ∩ B) = P (A)P (B) = pq. ” Sind die Lampen parallel geschaltet, dann fließt Strom, wenn mindestens eine der Lampen brennt: P ( Strom fließt“) = P (A ∪ B) = P (A) + P (B) − P (A ∩ B) = p + q − pq. ” A und B seien Ereignisse mit P (A) > 0 und P (B) > 0. Sind A und B unabhängig, dann gilt P (A∩B) > 0. Sind A und B disjunkt, dann ist hingegen P (A ∩ B) = P (∅) = 0. Disjunkte Ereignisse sind also stochastisch abhängig!

Wie u ¨ berträgt sich der Begriff der stochastischen Unabhängigkeit auf n Ereignisse? F¨ ur praktische Rechnungen ist es hilfreich, wenn die Produktformel P (A ∩ B) = P (A) · P (B) sinngem¨ aß auch f¨ ur k herausgegriffene Ereignisse gilt.

86


Produktsatz k Ereignisse A1 , . . . , Ak ⊂ Ω erf¨ ullen den Produktsatz, wenn gilt: P (A1 ∩ A2 ∩ · · · ∩ Ak ) = P (A1 ) · . . . · P (Ak ).

Man definiert daher: Totale und paarweise Unabhängigkeit n Ereignisse A1 , . . . , An ⊂ Ω heißen (total) stochastisch unabh¨ angig, wenn f¨ ur jede Teilauswahl Ai1 , . . . , Aik von k ∈ N Ereignissen der Produktsatz gilt. A1 , . . . , An heißen paarweise stochastisch unabh¨ angig, wenn alle Paare Ai , Aj (i 6= j) stochastisch unabhängig sind. Sind A,B,C (total) unabh¨ angig, dann gelten die Gleichungen: P (A ∩ B) = P (A) · P (B), P (B ∩ C) = P (B) · P (C),

P (A ∩ C) = P (A) · P (C), P (A ∩ B ∩ C) = P (A) · P (B) · P (C). Die ersten drei Gleichungen liefern die paarweise Unabhängigkeit, aus denen jedoch nicht die vierte folgt, wie Gegenbeispiele zeigen. Allgemein gilt: Aus der totalen Unabh¨ angigkeit folgt die paarweise Unabhängigkeit. F¨ ur praktische Berechnungen ist der folgende Zusammenhang wichtig: Eigenschaften unabh¨ angiger Ereignisse Sind A1 , . . . , An ⊂ Ω unabhängig, dann sind auch die Ereignisse B1 , . . . , Bk , k ≤ n, unabhängig, wobei jedes Bi entweder Ai oder Ai ist, f¨ ur i = 1, . . . , k. Beispiel 2.4.2. n K¨ uhlpumpen sind parallel geschaltet. Die K¨ uhlung fällt aus, wenn alle Pumpen versagen. Die Pumpen fallen unabhängig voneinander mit Wahrscheinlichkeit p aus. Bezeichnet Ai das Ereignis, dass die i-te Pumpe ausfällt, dann sind A1 , . . . , An unabh¨ angig mit P (Ai ) = p, i = 1, . . . , n. Sei B das Ereignis B = K¨ uhlung f¨ allt aus“. Dann ist ” n \ B= Ai . i=1

Da A1 , . . . , An unabh¨ angig sind, ergibt sich die Ausfallwahrscheinlichkeit des K¨ uhlsystems zu P (B) = P (A1 ) . . . P (An ) = pn .

2.5 Zufallsvariablen und ihre Verteilung

87

Setzt man beispielsweise vier Pumpen mit p = 0.01 ein, dann erhält man P (B) = 0.014 = 10−8 . Die K¨ uhlleitung bestehe aus n Rohrst¨ ucken, die mit Dichtungen verbunden sind. Die Dichtungen werden unabh¨ angig voneinander mit Wahrscheinlichkeit q undicht. Bezeichnet Ci das Ereignis, dass die i-te Dichtung undicht wird, und D das Ereignis D = Rohr undicht“, dann ist ” n n [ \ Ci , D= D= Ci. i=1

i=1

Wir erhalten: P (D) = 1 − P (D) = 1 − P (C 1 ∩ · · · ∩ C n ). Da C1 , . . . , Cn unabh¨ angig sind, sind auch die komplementären Ereignisse C 1 , . . . , C n unabh¨ angig. Somit ist: P (C 1 ∩ · · · ∩ C) = (1 − q)n . Die Rohrleitung ist daher mit einer Wahrscheinlichkeit von P (D) = 1−(1−q)n undicht. F¨ ur q = 0.01 und n = 10 erh¨ alt man beispielsweise P (D) = 0.0956.

2.5 Zufallsvariablen und ihre Verteilung Oftmals interessiert nicht die komplette Beschreibung ω ∈ Ω des Ausgangs eines Zufallsexperiments, sondern lediglich ein Teilaspekt, etwa in Form eines numerischen Werts x, den man aus ω berechnen kann. Wir schreiben dann x = X(ω), wobei X die Berechnungsvorschrift angibt und x den konkreten Wert. Mathematisch ist X eine Abbildung vom Stichprobenraum Ω in die reellen Zahlen oder eine Teilmenge X ⊂ R. Zufallsvariable Eine Abbildung X : Ω → X ⊂ R,

ω 7→ X(ω),

einer abzählbaren Ergebnismenge Ω in die reellen Zahlen heißt Zufallsvariable (mit Werten in X ). Wurde ω ∈ Ω gezogen, dann heißt x = X(ω) Realisation. Zusatz: Ist Ω u ahlbar und mit einer Ereignisalgebra A ¨ berabz¨ versehen, dann m¨ ussen alle Teilmengen der Form {ω ∈ Ω : X(ω) ∈ B}, wobei B eine Borelsche Menge von X ist, Ereignisse von Ω sein, d.h. (2.1)

{ω ∈ Ω : X(ω) ∈ B} ∈ A

f¨ ur alle Ereignisse B von X .

88


Zwei wichtige Spezialf¨ alle stellen Zufallsvariablen dar, bei denen die Menge der möglichen Realisationen X diskret (endlich oder abzählbar unendlich) ist. Diskrete Zufallsvariable Ist die Menge X = {X(ω) : ω ∈ Ω} diskret, dann heißt X diskrete Zufallsvariable. Ist die Ergebnismenge Ω diskret, so sind alle Zufallsvariablen X : Ω → X automatisch diskret. Einen weiteren wichtigen Spezialfall, den wir in einem eigenen Abschnitt behandeln, stellen Zufallsvariablen dar, bei denen X ein Intervall, R+ , R− oder ganz R ist. Dies ist nur bei u ¨ berabzählbaren Ergebnismengen möglich. Beispiel 2.5.1. Bei einer Befragung von n = 100 zufällig ausgewählten Studierenden werden die folgenden Variablen erhoben: X: Alter, Y: Miethöhe, und Z: Einkommen. Ist G die Grundgesamtheit aller Studierenden, so ist der Stichprobenraum gegeben durch Ω = {ω = (ω1 , . . . , ω100 ) : ωi ∈ G, i = 1, . . . , 100}. Die Zufallsvariablen Xi , Yi , Zi sind nun definiert durch: Xi (ω) : Alter (in Jahren) des i-ten ausgewählten Studierenden ωi , Yi (ω) : Miete des i-ten ausgew¨ ahlten Studierenden ωi , Zi (ω) : Einkommen des i-ten ausgew¨ ahlten Studierenden ωi . Die Zufallsvariablen Xi sind diskret mit Werten in X = N, während die Zufallsvariablen Yi und Zi Werte in R+ annehmen. In der Regel gibt es einen Zeitpunkt t, an dem der eigentliche Zufallsvorgang stattfindet bzw. abgeschlossen ist, so dass ein Element ω der Ergebnismenge Ω ausgewählt wurde. Ab diesem Zeitpunkt k¨ onnen wir nicht mehr von Wahrscheinlichkeiten reden. Ist A ein Ereignis, dann gilt entweder ω ∈ A oder ω 6∈ A. Dann liegt auch der konkrete Wert x = X(ω) fest. Vor dem Zeitpunkt t hingegen wissen wir noch nicht, welchen Ausgang das Zufallsexperiment nimmt. Das Wahrscheinlichkeitsmaß P beschreibt, mit welchen Wahrscheinlichkeiten Ereignisse eintreten. Da der Versuchsausgang noch nicht feststeht, ist auch der interessierende numerische Wert noch unbestimmt. Dies wird durch die Verwendung von Großbuchstaben kenntlich gemacht: X symbolisiert also den numerischen Wert eines Zufallsvorgangs, der gedanklich in der Zukunft liegt, x symbolisiert einen Zufallsvorgang, der gedanklich abgeschlossen ist. 2.5.1 Die Verteilung einer Zufallsvariable Ist A ⊂ X ein Ereignis, dann k¨ onnen wir das Ereignis betrachten, dass X Werte in der Menge A annimmt. Dieses Ereignis wird abk¨ urzend mit {X ∈ A}


89

bezeichnet, {X ∈ A} = {ω ∈ Ω : X(ω) ∈ A}, und tritt mit der Wahrscheinlichkeit P (X ∈ A) = P ({ω ∈ Ω : X(ω) ∈ A}) ein. Als Funktion von A erhalten wir eine Wahrscheinlichkeitsverteilung: Verteilung von X Ordnet man jedem Ereignis A von X die Wahrscheinlichkeit P (X ∈ A) zu, dann ist hierdurch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf X gegeben, die Verteilung von X heißt und auch mit PX bezeichnet wird. F¨ ur Ereignisse A von X gilt: PX (A) = P (X ∈ A).

Hat man die relevante Information eines Zufallsexperiments (Ω, A, P ) durch Einf¨ uhren einer Zufallsvariable X : Ω → X verdichtet, dann interessiert primär die Verteilung von X. F¨ ur Anwendungen fragt man hierbei meist nach der Wahrscheinlichkeit von punktf¨ ormigen Ereignissen der Form {x}, x ∈ X , also nach PX ({x}) = P (X = x), bzw. von Intervallereignissen der Form A = (a,b] mit a < b, d.h. nach PX ((a,b]) = P (X ∈ (a,b]) = P (a < X ≤ b). Da (−∞,b] disjunkt in die Intervalle (−∞,a] und (a,b] zerlegt werden kann, gilt: P (X ≤ b) = P (X ≤ a) + P (a < X ≤ b). Umstellen liefert: P (a < X ≤ b) = P (X ≤ b) − P (X ≤ a). Intervallwahrscheinlichkeiten können also sehr leicht aus den Wahrscheinlichkeiten der Form P (X ≤ x), x ∈ R, berechnet werden. F¨ ur punktförmige Ereignisse gilt: PX ({x}) = P (X = x) = P (X ≤ x) − P (X < x), da {X = x} = {X ≤ x}\{X < x}. 2.5.2 Die Verteilungsfunktion Die obigen Zusammenh¨ ange motivieren die folgende Definition:

90


Verteilungsfunktion Die Funktion FX : R → [0,1], FX (x) = P (X ≤ x),

x ∈ R,

heißt Verteilungsfunktion von X. FX (x) ist monoton wachsend, rechtsstetig und es gilt: F (−∞) := lim FX (x) = 0, x→−∞

F (∞) := lim FX (x) = 1. x→∞

Ferner gilt: P (X < x) = F (x−) = lim F (z) z↑x

und P (X = x) = F (x) − F (x−). Allgemein heißt jede monoton wachsende und rechtsstetige Funktion F : R → [0,1] mit F (−∞) = 0 und F (∞) = 1 Verteilungsfunktion (auf R) und besitzt obige Eigenschaften.

Beispiel 2.5.2. Die Funktion F (x) =

0, x < 0, 1 − e−x , x ≥ 0,

hat die folgenden Eigenschaften: (1) 0 ≤ F (x) ≤ 1 f¨ ur alle x ∈ R, (2) F (−∞) = 0, und (3) F (∞) = 1. Ferner ist F (x) wegen F ′ (x) = e−x > 0 streng monoton wachsend, falls x > 0. Daher ist F (x) eine Verteilungsfunktion. Eine Funktion f (x) ist stetig in einem Punkt x, wenn links- und rechtsseitiger Grenzwert u ¨ bereinstimmen. Da eine Verteilungsfunktion F (x) rechtsstetig ist, bedeutet Stetigkeit in x in diesem Fall, dass F (x) = F (x−) gilt. Daraus folgt, dass P (X = x) = 0. 2.5.3 Quantilfunktion und p-Quantile In der deskriptiven Statistik hatten wir die empirischen p-Quantile kennen gelernt, die grafisch aus der relativen H¨ aufigkeitsfunktion bestimmt werden k¨ onnen. Das wahrscheinlichkeitstheoretische Pendant ist die Quantilfunktion:


91

Quantilfunktion, Quantil Ist F (x) eine Verteilungsfunktion, dann heißt die Funktion F −1 : [0,1] → R, F −1 (p) = min{x ∈ R : F (x) ≥ p},

p ∈ (0,1),

Quantilfunktion von F . Ist F (x) stetig und steng monoton wachsend, dann ist F −1 (p) die Umkehrfunktion von F (x). F¨ ur ein festes p heißt F −1 (p) (theoretisches) p-Quantil. Beispiel 2.5.3. Wir berechnen die Quantilfunktion der in Beispiel 2.5.2 betrachteten Verteilungsfunktion F (x) = 1 − e−x , x > 0. F¨ ur x > 0 ist F (x) = 1 − e−x = p gleichbedeutend mit x = − ln(1 − p). Somit ist f¨ ur p ∈ (0,1): F −1 (p) = − ln(1 − p), die Quantilfunktion von F (x).

2.5.4 Diskrete Zufallsvariablen Wir hatten schon festgestellt, dass f¨ ur diskretes Ω auch X = {X(ω) : ω ∈ Ω} diskret ist. Sind x1 , x2 , . . . die m¨ oglichen Werte von X, also X = {x1 , x2 , . . . }, dann ist die Verteilung von X durch Angabe der Wahrscheinlichkeiten pi = P (X = xi ) = P ({ω ∈ Ω : X(ω) = xi }),

i = 1,2, . . . ,

gegeben. Wahrscheinlichkeitsfunktion (Zähldichte) Ist X eine diskrete Zufallsvariable mit Werten in X = {x1 , x2 , . . . } ⊂ R, dann heißt die Funktion pX (x) = P (X = x),

x ∈ R,

Wahrscheinlichkeitsfunktion oder Z¨ ahldichte von X. Es gilt: X

x∈X

pX (x) =

∞ X

pX (xi ) = 1.

i=1

Die Zähldichte bestimmt eindeutig die Verteilung von X und ist durch Angabe der Punktwahrscheinlichkeiten pi = P (X = xi ),

i = 1,2, . . .

festgelegt: Es gilt pX (xi ) = pi und pX (x) = 0, wenn x 6∈ X . Kann X nur endlich viele Werte x1 , . . . , xk annehmen, dann heißt (p1 , . . . , pk ) auch Wahrscheinlichkeitsvektor.

92


Beispiel 2.5.4. Sei Ω = {−2, −1, 0, 1, 2} und P die Gleichverteilung auf Ω. Betrachte die Zufallsvariable X : Ω → R, X(ω) = |ω|, ω ∈ Ω. Hier ist X = {0, 1, 2}. Es ist: P (X = 1) = P ({ω ∈ {−2, − 1,0,1,2} : |ω| = 1}) = P ({−1,1}) = 2/5, sowie P (X = 2) = P ({−2,2}) = 2/5 und P (X = 0) = P ({0}) = 1/5. Ferner ist: P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) = 1. Besitzt X die Zähldichte p(x), dann schreibt man: X ∼ p(x). Die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses A berechnet sich dann durch Summierung aller p(x) mit x ∈ A: X X P (X ∈ A) = p(x) = p(xi ). x∈A

i:xi ∈A

Die Verteilungsfunktion von X ist X FX (x) = p(xi ), i:xi ≤x

x ∈ R.

Dies ist eine Treppenfunktion: An den Sprungstellen xi beträgt die zugehörige Sprunghöhen pi = p(xi ). Nimmt X nur endlich viele Werte an, dann kann die Verteilung einfach in tabellarischer Form angegeben werden: x1 x2 · · · xK p1 p2 · · · pK 2.5.5 Stetige Zufallsvariablen

Stetige Zufallsvariable, Dichtefunktion Eine Zufallsvariable X heißt stetig (verteilt), wenn es eine integrierbare, nicht-negative Funktion fX (x) gibt, so dass f¨ ur alle Intervalle (a,b] ⊂ R gilt: PX ((a,b]) = P (a < X ≤ b) =

Z

b

f (x) dx. a

fX (x) heißt dann Dichtefunktion von X (kurz: Dichte).RAllgemein heißt ∞ jede Funktion f : R → [0,∞) mit f (x) ≥ 0, x ∈ R, und −∞ f (x) dx = 1 Dichtefunktion.


93

Die Dichtefunktion ist das wahrscheinlichkeitstheoretische Pendant zum Histogramm aus der deskriptiven Statistik. Es sei auch an die Anschauung des Rb Integrals erinnert: a f (x) dx ist das Maß der Fläche unter dem Graphen von f (x) in den Grenzen a und b. F¨ ur kleine ∆x gilt: f (x) ≈

P (x < X ≤ x + ∆x) . ∆x

Beispiel 2.5.5. Sei f (x) =

(

e−x , 0,

x ≥ 0, x < 0.

Dann gilt f (x) ≥ 0 f¨ ur alle x ∈ R und a Z +∞ Z a f (x)dx = lim e−x dx = lim −e−x = 1. −∞

a→∞

a→∞

0

0

f (x) ist also eine Dichtefunktion.

Besitzt X die Dichtefunktion fX (x), dann schreibt man: X ∼ fX (x). Die Verteilungsfunktion von X berechnet sich aus der Dichte durch Integration: Z x FX (x) = P (X ≤ x) = fX (t)dt, x ∈ R. −∞

Besitzt umgekehrt X die Verteilungsfunktion F (x) und ist F (x) differenzierbar, dann gilt: ′ fX (x) = FX (x), x ∈ R. Wenn die Zuordnung einer Verteilungsfunktion bzw. Dichtefunktion zu einer Zufallsvariablen klar ist oder keine Rolle spielt, schreibt man einfach F (x) bzw. f (x). Oftmals werden Zufallsvariablen X transformiert; man betrachtet dann die Zufallsvariable Y = g(X) mit einer geeigneten Funktion g : R → R. Dichtetransformation Sei y = g(x) eine stetige differenzierbare Funktion, das heißt g : (a,b) → (c,d) mit Umkehrfunktion x = g −1 (y), die (g −1 )′ (y) 6= 0 f¨ ur alle y ∈ (c,d) erf¨ ullt. Dann hat die Zufallsvariable Y = g(X) die Dichtefunktion −1 dg (y) , fY (y) = fX (g −1 (y)) y ∈ (c,d). dy

Herleitung: Es gelte (g −1 )′ (y) > 0 f¨ ur alle y ∈ (c,d). Die Verteilungsfunktion

94


FY (y) = P (Y ≤ y), y ∈ (c,d), von Y = g(X) ergibt sich wegen g(X) ≤ y ⇔ X ≤ g −1 (y) zu FY (y) = P (g(X) ≤ y) = P (X ≤ g −1 (y)) = FX (g −1 (y)). Somit erhalten wir f¨ ur die Dichte fY (y) =

d FX (g −1 (y)) = fX (g −1 (y)) · (g −1 )′ (y) dy

Beispiel 2.5.6. X besitze die Dichte fX (x) = e−x , x > 0. Sei Y = g(X) mit g : (0,∞) → (0, ∞), g(x) = x2 . Die Funktion g(x) hat die Umkehrfunktion √ x = g −1 (y) = y, y > 0, mit Ableitung (g −1 )′ (y) =

1 dg −1 (y) = √ . dy 2 y

Es gilt (g −1 )′ (y) > 0 f¨ ur alle y > 0. Somit hat Y die Dichte fY (y) = fX (g

−1

(y))|(g

√

e− y ) (y)| = √ , 2 y

−1 ′

y > 0.

2.5.6 Unabh¨ angigkeit von Zufallsvariablen und Zufallsstichproben Zufallsvariablen sind unabh¨ angig, wenn Wissen u ¨ber die Realisierung der einen Variablen keinen Einfluß auf die Wahrscheinlichkeitsverteilung der anderen Variable hat. Da alle Ereignisse, die vom Zufallsprozess nur u ¨ ber X und Y abhängen, die Form {X ∈ A} bzw. {Y ∈ B} haben, können wir die Definition der Unabh¨ angigkeit von Ereignissen anwenden. Unabhängige Zufallsvariablen 1) Zwei Zufallsvariablen X und Y mit Werten in X bzw. Y heißen (stochastisch) unabh¨ angig, wenn f¨ ur alle Ereignisse A ⊂ X und f¨ ur alle Ereignisse B ⊂ Y gilt: P (X ∈ A, Y ∈ B) = P (X ∈ A)P (Y ∈ B). 2) Die Zufallsvariablen X1 , . . . , Xn mit Werten in X1 , . . . , Xn heißen (stochastisch) unabh¨ angig, wenn f¨ ur alle Ereignisse A1 ⊂ X1 , . . . , An ⊂ Xn die Ereignisse {X1 ∈ A1 }, . . . , {Xn ∈ An } (total) unabhängig sind. D.h.: F¨ ur alle i1 , . . . , ik ∈ {1, . . . , n}, 1 ≤ k ≤ n, gilt: P (Xi1 ∈ Ai1 , . . . , Xik ∈ Aik ) = P (Xi1 ∈ Ai1 ) · · · P (Xik ∈ Aik ).


95

Der zweite Teil der Definition besagt, dass X1 , . . . , Xn stochastisch unabhängig sind, wenn man stets zur Berechnung gemeinsamer Wahrscheinlichkeiten den Produktsatz anwenden darf. F¨ ur zwei diskrete Zufallsvariablen X und Y gilt speziell: Kriterium f¨ ur diskrete Zufallsvariablen Zwei diskrete Zufallsvariablen X und Y sind stochastisch unabh¨ angig, wenn f¨ ur alle Realisationen xi von X und yj von Y die Ereignisse {X = xi } und {Y = yj } stochastisch unabhängig sind, d.h. P (X = xi , Y = yj ) = P (X = xi )P (Y = yj ). Dann gilt ferner P (X = xi |Y = yj ) = P (X = xi ),

und P (Y = yj |X = xi ) = P (Y = yj ).

F¨ ur zwei stetige Zufallsvariablen X und Y ergibt sich folgendes Kriterium: Kriterium f¨ ur stetige Zufallsvariablen Zwei stetige Zufallsvariablen X und Y sind stochastisch unabh¨ angig, wenn f¨ ur alle Intervalle (a, b] und (c,d] die Ereignisse {a < X ≤ b} und {c < Y ≤ d} unabhängig sind, d.h. P (a < X ≤ b, c < Y ≤ d) = =

Z

b

fX (x) dx

a

Z

b

a

Z

d

Z

d

fY (y) dy c

fX (x)fY (y) dydx.

c

⊲ Zufallsstichprobe (Random Sample) Um stochastische Vorg¨ ange zu untersuchen, werden in der Regel mehrere Beobachtungen erhoben, sagen wir n, die zu einer Stichprobe x1 , . . . , xn f¨ uhren. In vielen Fällen werden diese n Werte unter identischen Bedingungen unabhängig voneinander erhoben. Mit den getroffenen Vorbereitungen sind wir nun in der Lage, ein wahrscheinlichkeitstheoretisch fundiertes Modell hierf¨ ur anzugeben. Das Gesamtexperiment bestehe also in der n-fachen Wiederholung eines Zufallsexperiments. Zur stochastischen Modellierung nehmen wir n Zufallsvariablen X1 , . . . , Xn . Xi beschreibe den zuf¨ alligen Ausgang der i-ten Wiederholung, i = 1, . . . , n.

96


Zufallsstichprobe n Zufallsvariablen X1 , . . . , Xn bilden eine (einfache) Zufallsstichprobe, wenn sie unabh¨ angig und identisch verteilt sind: • X1 , . . . , Xn sind stochastisch unabh¨ angig und • X1 , . . . , Xn sind identisch verteilt, d.h. alle Xi besitzen dieselbe Verteilung: P (Xi ∈ A) = P (X1 ∈ A), i = 1, . . . , n. Bezeichnet F (x) = FX (x) die Verteilungsfunktion der Xi , so schreibt man kurz: i.i.d. X1 , . . . , Xn ∼ F (x). i.i.d. (engl.: independent and identically distributed) steht hierbei f¨ ur unabh¨ angig und identisch verteilt.

2.5.7 Verteilung der Summe: Die Faltung Sehr oft muss man die Verteilung der Summe von zwei (oder mehr) Zufallsvariablen berechnen. Wir betrachten zun¨ achst den diskreten Fall: Diskrete Faltung Sind X und Y unabh¨ angige Zufallsvariablen mit Wahrscheinlichkeitsfunktionen pX (x) bzw. pY (y), dann ist die Verteilung der Summenvariable Z = X + Y gegeben durch die diskrete Faltung X X P (Z = z) = pX (z − y)pY (y) = pY (z − x)pX (x) y∈Y

x∈X

f¨ ur z ∈ Z = {x + y : x ∈ X , y ∈ Y}. Herleitung: Sei X = {x1 , x2 , . . . } und Y = {y1 , y2 , . . . }. Das relevante Ereignis {X + Y = z} kann wie folgt disjunkt zerlegt werden: {X + Y = z} = {X = z − y1 , Y = y1 } ∪ {X = z − y2 , Y = y2 } ∪ · · · P Somit ist P (Z = z) = ∞ angig sind, i=1 P (X = z − yi ,Y = yi ). Da X und Y unabh¨ gilt: P (X = z − yi ,Y = yi ) = P (X = z − yi )P (Y = yi ). Also ergibt sich: P (Z = z) =

∞ X

pX (z − yi )pY (yi ).

i=1

Die G¨ ultigkeit der anderen Formel pr¨ uft man ¨ ahnlich nach.

F¨ ur stetig verteilte Zufallsvariablen gilt entsprechend:

2.6 Erwartungswert, Varianz und Momente

97

Stetige Faltung Sind X ∼ fX (x) und Y ∼ fY (y) unabhängige stetige Zufallsvariablen, dann hat die Summenvariable Z = X + Y die Dichtefunktion Z ∞ Z ∞ fZ (z) = fX (z − y)fY (y) dy = fY (z − x)fX (x) dx . −∞

−∞

fZ (z) heißt stetige Faltung von fX (x) und fY (y).

2.6 Erwartungswert, Varianz und Momente 2.6.1 Erwartungswert Pn In der deskriptiven Statistik hatten wir das arithmetische Mittel x = n1 i=1 xi von n reellen Zahlen x1 , . . . , xn als geeignetes Lagemaß kennengelernt. Der Erwartungswert stellt das wahrscheinlichkeitstheoretische Analogon dar. Erwartungswert einer diskreten Zufallsvariablen Ist X eine diskrete Zufallsvariable mit Werten in X und Wahrscheinlichkeitsfunktion (Zähldichte) pX (x), x ∈ X , dann heißt die reelle Zahl X E(X) = x · pX (x) x∈X

P

Erwartungswert von X, sofern x∈X |x|pX (x) < ∞ gilt. Im wichtigen Spezialfall, dass X = {x1 , . . . , xk } endlich, gilt: E(X) = x1 pX (x1 ) + x2 pX (x2 ) + · · · + xk pX (xk ).

Beispiel 2.6.1. Bei einem Spiel werden 150 Euro ausgezahlt, wenn beim Werfen einer fairen M¨ unze Kopf erscheint. Sonst verliert man seinen Einsatz, der 50 Euro beträgt. Der Gewinn G ist eine Zufallsvariable, die entweder den Wert −50 Euro oder +100 Euro annimmt. Der mittlere (erwartete) Gewinn beträgt: 1 1 E(X) = · (−50) + · 100 = 25. 2 2 F¨ ur stetig verteilte Zufallsvariablen wird die mit der Zähldichte gewichtete Summation durch eine mit der Dichtefunktion gewichtete Integration ersetzt.

98


Erwartungswert einer stetigen Zufallsvariablen Ist X eine stetige Zufallsvariable mit Dichtefunktion fX (x), dann heißt Z ∞ E(X) = xfX (x) dx −∞

Erwartungswert von X (sofern

Beispiel 2.6.2. Sei X ∼ f (x) mit f (x) =

R∞

(

−∞

|x|fX (x) dx < ∞).

e−x , x ≥ 0, 0, x < 0.

Dann liefert partielle Integration: Z ∞ Z ∞ Z −x −x ∞ E(X) = xf (x) dx = xe dx = −xe 0 + −∞

0

∞

e−x dx = 1.

0

F¨ ur das Rechnen mit Erwartungswerten gelten die folgenden allgemeinen Regeln, unabhängig davon, ob man es mit diskreten oder stetigen Zufallsvariablen zu tun hat. Rechenregeln des Erwartungswerts a,b ∈ R.

Seien X und Y Zufallsvariablen und

1) E(X + Y ) = E(X) + E(Y ), 2) E(aX + b) = aE(X) + b, 3) E|X + Y | ≤ E|X| + E|Y |. 4) Jensen-Ungleichung: Ist g(x) konvex, dann gilt: E(g(X)) ≥ g(E(X)) und E(g(X)) > g(E(X)), falls g(x) strikt konvex ist. Ist g(x) konkav bzw. strikt konkav, dann kehren sich die Ungleichheitszeichen um.

Produkteigenschaft Sind X und Y stochastisch unabhängige Zufallsvariablen, dann gilt f¨ ur alle Funktionen f (x) und g(y) (mit E|f (X)| < ∞ und E|g(Y )| < ∞), E(f (X)g(Y )) = E(f (X)) · E(g(Y )). Daher gilt insbesondere E(XY ) = E(X) · E(Y ).


99

2.6.2 Varianz Die Varianz einer Zufallsvariablen ist das wahrscheinlichkeitstheoretische Pendant zur Stichprobenvarianz. Varianz Sei X eine Zufallsvariable. Dann heißt 2 σX = Var(X) = E (X − E(X))2

Varianz von X, sofern E(X 2 ) < ∞. Die Wurzel aus der Varianz, p σX = Var(X),

heißt Standardabweichung von X.

Die vielen Klammern in obiger Definition sind verwirrend. Bezeichnen wir mit µ = E(X) den Erwartungswert von X, dann ist Var(X) = E (X − µ)2 . Man darf auch die ¨ außeren Klammern weglassen und Var(X) = E(X − µ)2 schreiben. Der Zusammenhang zur Stichprobenvarianz ist wie folgt: Varianz und Stichprobenvarianz Ist X diskret verteilt mit Werten in der ur alle i = 1, . . . , n (ist Menge X = {x1 , . . . , xn } und gilt P (X = xi ) = n1 f¨ also PX das empirische Wahrscheinlichkeitsmaß auf x1 , . . . , xn aus Beispiel Pn 2.1.5), dann gilt E(X) = n1 i=1 xi und n

Var(X) =

1X (xi − x)2 . n i=1

In der deskriptiven Statistik hatten wir gesehen, dass der Verschiebungssatz hilfreich ist, um die Stichprobenvarianz per Hand zu berechnen. Dies gilt oftmals auch bei der Berechnung der Varianz. Verschiebungssatz Es gilt: Var(X) = E(X 2 ) − (E(X))2 . Herleitung: Zun¨ achst quadrieren wir (X − E(X))2 aus: (X − E(X))2 = X 2 − 2X · E(X) + (E(X))2 . Da der Erwartungswert additiv ist, erhalten wir:

100


` ´ Var(X) = E (X −E(X))2 = E(X 2 )−2E(X)·E(X)+(E(X))2 = E(X 2 )−(E(X))2

Beispiel 2.6.3. Sei X ∼ f (x) mit f (x) = e−x , x ≥ 0 und f (x) = 0, wenn x < 0. Wir hatten schon in Beispiel 2.6.2 den Erwartungswert berechnet: E(X) = 1. Durch zweimalige partielle Integration erhält man: Z ∞ E(X 2 ) = x2 e−x dx = 2. 0

Somit folgt: Var(X) = E(X 2 ) − (EX)2 = 2 − 12 = 1. F¨ ur die theoretische Varianz Var(X) gelten dieselben Rechenregeln wie f¨ ur die empirische Varianz Var(x). Rechenregeln Sind X, Y Zufallsvariablen mit existierenden Varianzen und ist a eine reelle Zahl, dann gelten die folgenden Regeln: 1) Var(aX) = a2 Var(X). 2) Falls E(X) = 0, dann gilt: Var(X) = E(X 2 ). 3) Sind X und Y stochastisch unabh¨ angig, dann gilt: Var(X + Y ) = Var(X) + Var(Y ).

2.6.3 Momente und Transformationen von Zufallsvariablen Oftmals interessiert der Erwartungswert einer Transformation g(X), g : X → R, beispielsweise g(x) = |x|k f¨ ur ein k ∈ N. (zentrierte/absolute) Momente F¨ ur E|X|k < ∞ und eine Zahl a ∈ R seien mk (a) = E(X − a)k , mk = mk (0),

m∗k (a) = E|X − a|k , m∗k = m∗k (0).

mk (a) heißt Moment k-ter Ordnung von X bzgl. a, m∗k (a) zentriertes Moment k-ter Ordnung von X bzgl. a. µk = mk (E(X)) ist das zentrale Moment und µ∗k = µ∗k (E(X)) das zentrale absolute Moment. Es ist m1 = E(X), m2 = E(X 2 ) und µ2 = Var(X). Das vierte Moment X−E(X) , heißt Kurtosis und misst die , β2 = E(X ∗ )4 = mσ4 (X) von X ∗ = √ 4 Var(X)

X

Wölbung der Wahrscheinlichkeitsverteilung. Ist X ∼ N (µ,σ 2 ), dann ist β2 =


101

3. γ2 = β2 − 3 heißt Exzess. X besitze eine Dichte fX (x). F¨ ur γ2 > 0 ist die Diche spitzer, f¨ ur γ2 < 0 flacher als die der entsprechenden Normalverteilung. Der Fall γ2 > 0 tritt oft bei Finanzmarktdaten auf. Transformationsformel f¨ ur den Erwartungswert Sei X eine Zufallsvariable und g : X → Y eine Funktion (mit E|g(X)| < ∞). F¨ ur den Erwartungswert der Zufallsvariablen Y = g(X) gelten die folgenden Formeln: 1) Sind X und Y = g(X) diskrete Zufallsvariablen mit Wahrscheinlichkeitsfunktionen pX (x) bzw. pY (y), dann gilt: X X E(Y ) = g(x)pX (x) = ypY (y). x∈X

y∈Y

2) Sind X und Y = g(X) stetig, mit den Dichtefunktionen fX (x) bzw. fY (y), dann gilt: Z ∞ Z ∞ yfY (y) dy. g(x)fX (x) dx = E(Y ) = −∞

−∞

2.6.4 Entropie∗ In der deskriptiven Statistik hatten wir schon die Entropie als Streuungsmaß f¨ ur nominal skalierte Daten kennen gelernt. Der Entropiebegriff spielt eine wichtige Rolle in der Informationstheorie. Sei X = {a1 , . . . , ak } ein Alphabet von k Symbolen und fj sei die relative H¨ aufigkeit oder Wahrscheinlichkeit, mit der das Symbol aj in einem Text vorkommt bzw. beobachtet wird. Eine Nachricht ist dann eine Kette x1 x2 . . . xn mit xi ∈ X , die wir auch als Vektor (x1 , . . . , xn ) schreiben k¨ onnen. Wie kann die Nachricht optimal durch Bitfolgen kodiert werden? F¨ ur Symbole, die häufig vorkommen, sollten kurze Bitfolgen gewählt werden, f¨ ur seltene hingegen längere. Um zu untersuchen, wie lang die Bitfolgen im Mittel sind, werden die Nachrichten als Realisationen von Zufallsvariablen aufgefasst. Die Entropie misst die minimale mittlere L¨ ange der Bitfolgen, wenn man die f1 , . . . , fk kennt und ein optimales Kodierverfahren verwendet. Entropie Ist X eine diskrete Zufallsvariable mit möglichen Realisationen X = {x1 , x2 , . . . } und zugeh¨ origen Wahrscheinlichkeiten pi = P (X = xi ), dann heißt ∞ X pi log2 (pi ) H(X) = − i=1

Entropie von X.

102


Da p log2 (p) → 0, f¨ ur p → 0, setzt man 0 log2 (0) = 0. Beispiel 2.6.4. Kann X die Werte 0 und 1 annehmen mit gleicher Wahrscheinlichkeit p = P (X = 1) = 1/2 annehmen (zwei gleichwahrscheinliche Symbole), dann ist H(X) = −0.5 log2 (0.5) − 0.5 log2 (0.5) = 1. Ist allgemeiner p = P (X = 1) 6= 1/2 (ein Symbol tritt h¨ aufiger auf als das andere), dann beträgt die Entropie H(X) = −(p log2 (p) + q log2 (q)) mit q = 1 − p. F¨ ur p = 0 oder p = 1 tritt nur ein Symbol auf, die Nachricht ist somit vollständig bekannt, d.h. H(X) = 0. Sind alle Symbole gleichwahrscheinlich, dann nimmt die Entropie ihren Maximalwert log2 (k) an.

2.7 Diskrete Verteilungsmodelle Wir stellen nun die wichtigsten Verteilungsmodelle f¨ ur diskrete Zufallsvorgänge zusammen. Da diese Verteilungen in den Anwendungen meist als Verteilungen f¨ ur Zufallsvariablen X mit Werten in X ⊂ R erscheinen, f¨ uhren wir sie als Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf X ein. Setzt man Ω = X und X(ω) = ω, so kann man sie auch als Verteilungen auf Ω interpretieren. 2.7.1 Bernoulli-Verteilung Ein Bernoulli-Experiment liegt vor, wenn man lediglich beobachtet, ob ein Ereignis A eintritt oder nicht. Sei 1, A tritt ein X = 1A = 0, A tritt nicht ein. Sei p = P (X = 1) und q = 1 − p = P (X = 0). X heißt Bernoulli-verteilt mit Parameter p ∈ [0,1] und man schreibt: X ∼ Ber(p). Es gilt: Erwartungswert: E(X) = p, Varianz: Var(X) = p(1 − p),

Z¨ ahldichte: p(k) = pk (1 − p)1−k , k ∈ {0,1}.

2.7.2 Binomialverteilung Die Binomialverteilung geh¨ ort zu den wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen zur Beschreibung von realen zufallsbehafteten Situationen. Beispiel 2.7.1. 1) 50 zuf¨ allig ausgew¨ ahlte Studierende werden gefragt, ob sie mit der Qualit¨ at der Mensa zufrieden sind (ja/nein). Wie wahrscheinlich ist es, dass mehr als 30 zufrieden sind?

2.7 Diskrete Verteilungsmodelle

103

2) Bei einem Belastungstest wird die Anzahl der Versuche bestimmt, bei denen der Werkstoff bei extremer Krafteinwirkung bricht. Insgesamt werden 5 Versuche durchgef¨ uhrt. Wie wahrscheinlich ist es, dass k Werkst¨ ucke brechen, wenn ein Bruch mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.05 erfolgt? Beide Beispiele fallen in den folgenden Modellrahmen: Es werden unabhängig voneinander n Bernoulli-Experimente durchgef¨ uhrt und gezählt, wie oft das Ereignis eingetreten ist. Um eine einheitliche Sprache zu finden, ist es u ¨blich, von einem Erfolg zu reden, wenn eine 1 beobachtet wurde. Bezeichnet Xi das zufällige Ergebnis des i-ten Bernoulli-Experiments, i = 1, . . . , n, dann ist X1 , . . . , Xn eine Zufallsstichprobe von Bernoulli-verteilten Zufallsvariablen, i.i.d.

X1 , . . . , Xn ∼ Ber(p). Die Anzahl der Erfolge berechnet sich dann durch: Y = X1 + · · · + Xn =

n X

Xi .

i=1

Y nimmt Werte zwischen 0 und n an. Das Ereignis {Y = k} tritt genau dann ein, wenn exakt k der Xi den Wert 1 haben. P (Y = k) ergibt sich daher als Summe der Wahrscheinlichkeiten dieser Einzelfälle. So f¨ uhrt z.B. die Realisation (x1 , . . . ,xn ) = (1, . . . ,1 ,0, . . . ,0) zur Anzahl k. Aufgrund der | {z } Unabhängigkeit der Xi gilt

k

P (X1 = 1, . . . , Xk = 1, Xk+1 = 0, . . . , Xn = 0) = pk (1 − p)n−k . ¨ Uberhaupt stellt sich immer die Wahrscheinlichkeit pk (1 − p)n−k ein, wenn genau k der xi den Wert 1 haben. Betrachten wir die Menge {1, . . . , n} der möglichen Positionen, so stellt sich die Frage, wie viele Möglichkeiten es gibt, eine k-elementige Teilmenge auszuw¨ ahlen. Binomialkoeffizient F¨ ur n ∈ N und k ∈ {0, . . . , n} gibt der Binomialkoeffizient n n! n · (n − 1) . . . (n − k + 1) = = k · (k − 1) . . . 2 · 1 k!(n − k)! k die Anzahl der M¨ oglichkeiten an, aus einer n-elementigen Obermenge (aus n Objekten) eine k-elementige Teilmenge (k Objekte ohne Zur¨ ucklegen und ohne Ber¨ ucksichtigung der Reihenfolge) auszuwählen. F¨ ur die Berechnung nutzt man die Regel von Pascal aus: n+1 n n = + , k = 1, . . . , n, n ∈ N, k k k−1

104


wobei 00 = 1. Im Pascalschen Dreieck ist jeder Eintrag die Summe der beiden u ¨ ber ihm stehenden: 0 =1 0 1 1 =1 =1 1 0 2 2 2 =1 =2 =1 2 1 0 3 3 3 3 =1 =3 =3 =1 0 1 2 3 4 4 4 4 4 =1 =4 =6 =4 =1 4 3 2 1 0 Der Binomialkoeffizient liefert uns also die Anzahl der Realisationen, die zu genau k Erfolgen f¨ uhren. Wir erhalten n k P (Y = k) = p (1 − p)n−k , k = 0, . . . , n. k Y heißt binomialverteilt mit Parametern n ∈ N und p ∈ [0,1]. Notation: Y ∼ Bin(n,p). Erwartungswert: E(Y ) = np, Var(Y ) = np(1 − p), n k Zähldichte: p(k) = p (1 − p)n−k , k ∈ {0, . . . ,n}. k Varianz:

Sind X ∼ Bin(n1 , p) und Y ∼ Bin(n2 , p) unabhängig, dann ist die Summe wieder binomialverteilt: X + Y ∼ Bin(n1 + n2 , p). 2.7.3 Geometrische Verteilung und negative Binomialverteilung Beispiel 2.7.2. Bei der Fließbandproduktion von Autos wird bei der Endkontrolle gepr¨ uft, ob die T¨ uren richtig eingepasst sind. Wie ist die Wartezeit auf das erste Auto mit falsch eingepassten T¨ uren verteilt? Beobachtet wird eine Folge X1 , X2 , X3 , . . . von Bernoulli-Variablen, d.h. Xi ∼ Ber(p),

i = 1, 2, . . .

Sei T = min{k ∈ N : Xk = 1}

2.7 Diskrete Verteilungsmodelle

105

der zufällig Index (Zeitpunkt), an dem zum ersten Mal eine 1 beobachtet wird. Die zugehörige Wartezeit ist dann W = T − 1. T = n gilt genau dann, wenn die ersten n − 1 Xi den Wert 0 annehmen und Xn den Wert 1. Daher gilt: P (T = n) = p(1 − p)n−1 ,

n = 1, 2, . . .

T heißt geometrisch verteilt mit Parameter p ∈ (0,1]. Notation: T ∼ Geo(p). P (W = n) = p(1 − p)n , Erwartungswerte: E(T ) = Varianzen:

n = 0, 1, . . .

1 , p

Var(T ) =

1 − 1, p 1−p Var(W ) = . p2 E(W ) =

1−p , p2

Die Verteilung der Summe Sk = T1 + · · · + Tk von k unabhängig und identisch Geo(p)-verteilten Zufallsvariablen heißt negativ-binomialverteilt. Sk ist die Anzahl der erforderlichen Versuche, um k Erfolge zu beobachten. Es gilt: n−1 k P (Sk = n) = p (1 − p)n−k , n = k, k + 1, . . . , k−1 da im n-ten Versuch ein Erfolg vorliegen muss und es genau n−1 oglichk−1 M¨ keiten gibt, die u ¨brigen k − 1 Erfolge auf die n − 1 restlichen Positionen zu verteilen. Es gilt: E(Sn ) = kp und Var(Sn ) = k(1−p) p2 . 2.7.4 Poisson-Verteilung Die Poisson-Verteilung eignet sich zur Modellierung der Anzahl von punktförmigen Ereignissen in einem Kontinuum (Zeit, Fläche, Raum). Hier einige Beispiele: Beispiel 2.7.3. 1) Die Anzahl der Staubpartikel auf einem Wafer. 2) Die Anzahl der eingehenden Notrufe bei der Feuerwehr. 3) Die von einem Geigerz¨ ahler erfasste Anzahl an Partikeln, die eine radioaktive Substanz emittiert. Wir beschränken uns auf den Fall, dass punktf¨ ormige Ereignisse während eines Zeitintervalls [0,T ] gez¨ ahlt werden. F¨ ur jeden Zeitpunkt t ∈ [0,T ] f¨ uhren wir eine Zufallsvariable Xt ein: ( 1, Ereignis zur Zeit t, Xt = 0, kein Ereignis zur Zeit t. Es werden nun die folgenden Annahmen getroffen:

106


1) Die Xt sind unabh¨ angig verteilt. 2) Ist I ⊂ [0,T ] ein Intervall, dann h¨ angt P (Xt ∈ I) nur von der Länge, nicht jedoch von der Lage des Intervalls I ab. Wir zerlegen das Intervall [0,T ] in n gleichbreite Teilintervalle und f¨ uhren die Zufallsvariablen 1, Ereignis im i-ten Teilintervall, Xni = 0, kein Ereignis im i-ten Teilintervall, ein. Die Xn1 , . . . , Xnn sind unabh¨ angig und identisch Bernoulli-verteilt mit einer gemeinsamen Erfolgswahrscheinlichkeit pn , die proportional zur Länge der Teilintervalle ist. Daher gibt es eine Proportionalitätskonstante λ, so dass pn = λ ·

T . n

Folglich ist die Summe der Xni binomialverteilt, Yn = Xn1 + · · · + Xnn ∼ Bin(n,pn ). Wir können den folgenden Grenzwertsatz mit λT anstatt λ anwenden: Poisson-Grenzwertsatz Sind Yn ∼ Bin(n, pn ), n = 1, 2, . . . , binomialverteilte Zufallsvariablen mit npn → λ, n → ∞, dann gilt f¨ ur festes k: lim P (Yn = k) = pλ (k) =

n→∞

λk −λ e . k!

Die Zahlen pλ (k), k ∈ N0 , definieren eine Verteilung auf N0 . Herleitung: Wir verwenden ex = limn→∞ (1 + ! n k P (Yn = k) = pn (1 − pn )n−k k =

x n ) n

und ex =

P∞

xk k=0 k! .

“ nn−1 npn ”n−k n−k+1 1 ... · (npn )k 1 − n n n k! | {z } | n {z } k →λ

k

→e−λ

(λ) −λ e . → k! Die Zahlen

λk −λ e k!

definieren eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf N0 : ∞ ∞ X X λk −λ λk e = e−λ = 1. k! k! k=0 k=0

2.8 Stetige Verteilungsmodelle

107

Y heißt dann poissonverteilt mit Parameter λ. Notation: Y ∼ Poi(λ). Es gilt: Erwartungswert: E(Y ) = λ, Varianz: Var(Y ) = λ, Z¨ ahldichte: p(k) = e−λ

λk , k ∈ N0 . k!

Es sei explizit bemerkt, dass der Poisson-Grenzwertsatz angewendet werden kann, um die Binomialverteilung Bin(n,p) f¨ ur sehr kleine Erfolgswahrscheink lichkeiten zu approximieren: F¨ ur Y ∼ Bin(n,p) gilt: P (Y = k) ≈ λk! e−λ mit λ = np. Beim Arbeiten mit der Poisson-Verteilung sind die folgenden Regeln n¨ utzlich: 1) Sind X ∼ Poi(λ1 ) und Y ∼ Poi(λ2 ) unabh¨ angig, dann gilt f¨ ur die Summe: X + Y ∼ Poi(λ1 + λ2 ).

2) Ist X ∼ Poi(λ1 ) die Anzahl der Ereignisse in [0,T ] und Y die Anzahl der Ereignisse in dem Teilintervall [0,r · T ], so ist Y ∼ Poi(r · λ1 ).

2.8 Stetige Verteilungsmodelle Wir besprechen einige wichtige Verteilungsmodelle f¨ ur stetige Zufallsvariablen. Weitere Verteilungen, die insbesondere in der Statistik Anwendung finden, werden im Abschnitt 3.3 des Kapitels 3 behandelt. 2.8.1 Stetige Gleichverteilung Hat eine Zufallsvariable X die Eigenschaft, dass f¨ ur jedes Intervall I ⊂ [a,b] die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses {X ∈ I} nur von der Länge des Intervalls I, nicht jedoch von der Lage innerhalb des Intervalls [a,b] abhängt, dann muss die Dichtefunktion f (x) von X konstant auf [a,b] sein: ( 1 , x ∈ [a,b], f (x) = b−a 0, x 6∈ [a,b]. X heißt dann (stetig) gleichverteilt auf dem Intervall [a,b]. Notation: X ∼ U[a,b]. F¨ ur die Verteilungsfunktion ergibt sich: F (x) =

x−a , b−a

x ∈ [a,b],

sowie F (x) = 0, wenn x < a, und F (x) = 1, f¨ ur x > b. Es gilt:

108


b+a , 2 (b − a)2 . Var(X) = 12

Erwartungswert: E(X) = Varianz:

2.8.2 Exponentialverteilung Folgt die Anzahl von Ereignissen w¨ ahrend einer Zeiteinheit einer PoissonVerteilung mit Parameter λ, dann gilt f¨ ur die Wartezeit X auf das erste Ereignis: Es ist X > t genau dann, wenn die zufällige Anzahl Yt der Ereignisse während des Intervalls [0,t] den Wert 0 annimmt. Da Yt poissonverteilt mit Parameter λt ist, ergibt sich P (X > t) = P (Yt = 0) = eλt . Somit besitzt X die Verteilungsfunktion F (t) = 1 − e−λt ,

t > 0.

F (t) ist differenzierbar, so dass die zugeh¨ orige Dichtefunktion durch f (t) = F ′ (t) = λe−λt ,

t > 0,

gegeben ist. Y heißt exponentialverteilt mit Parameter λ. Notation: Y ∼ Exp(λ). Erwartungswert: E(X) = Varianz:

1 , λ

Var(X) =

1 . λ2

2.8.3 Normalverteilung Die Normalverteilung ist die zentrale stetige Verteilung in der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Recht h¨ aufig kann beispielsweise angenommen werden, dass Messfehler normalverteilt sind. Die Normalverteilung ist gegeben durch die Dichtefunktion (Gauß’sche Glockenkurve), 1 (x − µ)2 ϕ(µ,σ2 ) (x) = √ , x ∈ R, exp − 2σ 2 2πσ 2 und besitzt zwei Parameter µ ∈ R und σ 2 ∈ (0, ∞). Eine Kurvendiskussion zeigt, dass ϕ(µ,σ) (x) das Symmetriezentrum µ besitzt und an den Stellen µ−σ und µ + σ Wendepunkte vorliegen. F¨ ur µ = 0 und σ 2 = 1 spricht man von der Standardnormalverteilung. Notation: ϕ(x) = ϕ(0,1) (x), x ∈ R.

2.8 Stetige Verteilungsmodelle

109

F¨ ur die Verteilungsfunktion der N (0,1)-Verteilung, Z x Φ(x) = ϕ(t) dt, x ∈ R, −∞

gibt es keine explizite Formel. Sie steht in g¨ angiger (Statistik-) Software zur Verf¨ ugung. In B¨ uchern findet man Tabellen f¨ ur Φ(z), jedoch nur f¨ ur nichtnegative Werte, da Φ(x) = 1 − Φ(−x) f¨ ur alle x ∈ R gilt. F¨ ur die p-Quantile zp = Φ−1 (p),

p ∈ (0,1),

der N (0, 1)-Verteilung gibt es ebenfalls keine explizite Formel. Zwischen der Verteilungsfunktion Φ(µ,σ) (x) der N (µ,σ 2 )-Verteilung und der N (0,1)-Verteilung besteht der Zusammenhang: x−µ Φ(µ,σ2 ) (x) = Φ , x ∈ R. σ 2 Differenzieren liefert ϕ(µ,σ2 ) (x) = σ1 ϕ( x−µ σ ). Die p-Quantile der N (µ,σ )Verteilung berechnen sich aus den entsprechenden Quantilen der N (0,1)Verteilung: −1 Φ−1 (p), p ∈ (0,1). (µ,σ2 ) (p) = µ + σΦ

Eigenschaften von normalverteilten Zufallsvariablen 1) Sind X ∼ N (µ1 , σ12 ) und Y ∼ N (µ2 , σ22 ) unabhängig sowie a, b ∈ R, dann gilt: aX + bY ∼ N (aµ1 + bµ2 , a2 σ12 + b2 σ22 ). 2) Ist X ∼ N (µ, σ 2 ) normalverteilt mit Parametern µ und σ 2 , dann gilt: X ∗ = (X − µ)/σ ∼ N (0,1). 3) Es seien X1 , . . . , Xn ∼ N (µ,σ 2 ) unabh¨ angig. Dann gilt: a) Das arithmetische Mittel ist normalverteilt mit Erwartungswert µ und Varianz σ 2 /n: X ∼ N (µ, σ 2 /n) √ X−µ ∗ X−µ √ = b) Die standardisierte Version X = σ/ n σ ist standardnorn ∗

malverteilt: X ∼ N (0,1). 4) Ist X ∗ ∼ N (0,1), dann gilt µ+ σX ∗ ∼ N (µ, σ 2 ), wenn µ ∈ R und σ > 0.

Beispiel 2.8.1. F¨ ur X ∼ N (1,4): P (X ≤ 4.3) = P ((X − 1)/2 ≤ 1.65) = 0.95. Weitere - von der Normalverteilung abgeleitete Verteilungen - werden im Kapitel u ¨ ber schließende Statistik besprochen.

110


Betaverteilung∗ Die Betaverteilung ist ein parametrisches Verteilungsmodell f¨ ur Zufallsvariablen, die Werte im Einheitsintervall [0,1] annehmen. Sie besitzt die Dichtefunktion xp−1 (1 − x)q−1 f(p,q) (x) = , x ∈ [0,1], B(p,q) R1 wobei B(p,q) = 0 xp−1 (1 − x)q−1 dx, p,q ∈ [0,1], die Betafunktion ist. Nopq tation: X ∼ Beta(p,q). Es gilt: E(X) = p/(p+q) und Var(X) = (p+q+1)(p+q) 2. Gammaverteilung∗ Eine Zufallsvariable folgt einer Gammaverteilung mit Parametern a > 0 und λ > 0, wenn ihre Dichte durch f (x) =

λa a−1 −λx x e , Γ (a)

x > 0,

gegeben ist. Notation: X ∼ Γ (a,λ). F¨ ur a = 1 erhält man die Exponentialverteilung als Spezialfall. Hierbei ist Γ (x) die Gammafunktion. Es gilt: E(X) = a/λ und Var(X) = λa2 .

2.9 Erzeugung von Zufallszahlen∗ F¨ ur Computersimulationen werden Zufallszahlen benötigt, die gewissen Verteilungen folgen. Durch Beobachten realer stochastischer Prozesse wie dem Zerfall einer radioaktiven Substanz k¨ onnen echte Zufallszahlen gewonnen werden. Pseudo-Zufallszahlen, die nicht wirklich zufällig sind, aber sich wie Zufallszahlen verhalten, erh¨ alt man durch geeignete Algorithmen. Der gemischte lineare Kongruenzgenerator erzeugt Zufallszahlen mit maximaler Periodenlänge m, die in guter N¨ aherung U[0,1]-verteilt sind: Basierend auf einem Startwert y1 ∈ {0, . . . , m − 1} wird die Folge yi = (ayi−1 + b) mod m mit a,b ∈ {1, . . . , m − 1} und a ∈ {1, . . . , m − 1} berechnet. Der Output ist yi /m. Gute Resultate erh¨ alt man mit m = 235 , a = 27 + 1 und b = 0. F¨ ur kryptografische Zwecke ist dieser Algorithmus jedoch nicht sicher genug! Quantil-Transformation, Inversionsmethode Ist U ∼ U[0,1], dann besitzt die Zufallsvariable X = F −1 (U ) die Verteilungsfunktion F (x). Beispielsweise ist X = − ln(U )/λ Exp(λ)-verteilt. Bei der Implementierung muss der Fall U = 0 abgefangen werden.

2.10 Zufallsvektoren und ihre Verteilung

111

Sind Y1 , . . . , Yn unabh¨ angig und identisch Exp(1)-verteilt, dann ist die nichtPX PX+1 negative ganze Zahl X mit i=1 Yi < λ ≤ i=1 Yi poissonverteilt mit Erwartungswert λ. F¨ ur N (0,1)-verteilte Zufallszahlen verwendet man oft das folgende Ergebnis:

Box-Muller-Methode angig und√ identisch U[0,1]-verteilt, √ Sind U1 , U2 unabh¨ dann sind Z1 = −2 ln U1 cos(2πU2 ) und Z2 = −2 ln U2 sin(2πU2 ) unabhängig und identisch N (0,1)-verteilt.

2.10 Zufallsvektoren und ihre Verteilung Interessiert eine endliche Anzahl von nummerischen Werten, X1 (ω), X2 (ω), . . . , Xk (ω), dann fasst man diese zu einem Vektor zusammen. Zufallsvektor Ist Ω abz¨ ahlbar, dann heißt jede Abbildung X : Ω → Rn ,

ω 7→ X(ω) = (X1 (ω), . . . , Xn (ω))

in den n-dimensionalen Raum Rn Zufallsvektor. Zusatz: Ist Ω u ahlbar, dann m¨ ussen alle Xi , i = 1, . . . , n, die Bedin¨ berabz¨ gung (2.1) erf¨ ullen. Die Realisationen eines Zufallsvektors X = (X1 , . . . , Xn ) sind Vektoren x im Rn : x = (x1 , . . . , xn ) ∈ Rn . Verteilung Ist X = (X1 , . . . , Xn ) ein Zufallsvektor mit Werten in X ⊂ Rn , dann wird durch PX (A) = P (X ∈ A) = P ((X1 , . . . , Xn ) ∈ A) eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf X definiert, die jedem Ereignis A, A ⊂ X , die Wahrscheinlichkeit zuordnet, dass sich X in der Menge A realisiert. PX heißt Verteilung von X.

2.10.1 Verteilungsfunktion und Produktverteilung Wie bei eindimensionalen Zufallsvariablen kann man die Verteilungsfunkion einf¨ uhren, die nun eine Funktion von n Ver¨ anderlichen wird.

112


Verteilungsfunktion eines Zufallsvektors Ist X = (X1 , . . . , Xn ) ein Zufallsvektor mit Werten in X ⊂ Rn , dann heißt die Funktion F : Rn → [0,1], F (x1 , . . . , xn ) = P (X1 ≤ x1 , . . . , Xn ≤ xn ),

x1 , . . . , xn ∈ R,

Verteilungsfunktion von X. F ist in jedem Argument monoton wachsend mit folgenden Eigenschaften: Der Limes limxi →∞ F (x1 , . . . , xn ) liefert gerade die Verteilungsfunktion der Zufallsvariablen X1 , . . . , Xi−1 , Xi+1 , . . . , Xn , ist also gegeben durch: P (X1 ≤ x1 , . . . , Xi−1 ≤ xi−1 , Xi+1 ≤ xi+1 , . . . , Xn ≤ xn ). Ferner ist: lim F (x1 , . . . , xn ) = 0,

xi →−∞

lim

x1 ,...,xn →∞

F (x1 , . . . , xn ) = 1.

Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf X = Rn ist eindeutig spezifiziert, wenn man die (f¨ ur Anwendungen) relevanten Wahrscheinlichkeiten von Intervallen der Form (a, b] = (a1 ,b1 ] × · · · × (an ,bn ], mit a = (a1 , . . . , an ) ∈ Rn und b = (b1 , . . . , bn ) ∈ Rn , vorgibt. Im n-dimensionalen Fall f¨ uhrt dies jedoch zu einer technischen Zusatzbedingung an eine nicht-negative Funktion F : Rn → [0,1] mit den obigen Eigenschaften, die mitunter schwer zu verifizieren ist. Ein einfacher und wichtiger Spezialfall liegt jedoch vor, wenn man F als Produkt von eindimensionalen Verteilungsfunktionen konstruiert. Produktverteilung dann definiert

Sind F1 (x), . . . , Fn (x) Verteilungsfunktionen auf R,

F (x1 , . . . , xn ) = F1 (x1 ) · F2 (x2 ) · . . . · Fn (xn ) eine Verteilungsfunktion auf Rn . Die zugeh¨ orige Wahrscheinlichkeitsverteilung heißt Produktverteilung. Ist X = (X1 , . . . , Xn ) ein Zufallsvektor mit Verteilungsfunktion F (x), dann gilt: 1) Xi ∼ Fi (x), d.h. P (Xi ≤ x) = Fi (x), x ∈ R, f¨ ur alle i = 1, . . . , n. 2) X1 , . . . , Xn sind stochastisch unabh¨ angig.

Weitere Möglichkeiten, eine Produktverteilung zu spezifieren, besprechen wir in den nächsten beiden Unterabschnitten.


113

2.10.2 Diskrete Zufallsvektoren Diskreter Zufallsvektor Ein Zufallsvektor, der nur Werte in einer diskreten Menge annimmt, heißt diskreter Zufallsvektor. Die Verteilung eines diskreten Zufallsvektors mit möglichen Realisierungen x1 , x2 , . . . ist durch die Punktwahrscheinlichkeiten p(xi ) = P (X = xi ) eindeutig festgelegt. Zähldichte Die Funktion pX : Rn → [0,1], pX (x) = P (X = x),

x ∈ Rn ,

heißt (multivariate) Z¨ ahldichte (Wahrscheinlichkeitsfunktion) von X. Ist umgekehrt X = {x1 , x2 , . . . }P⊂ Rn eine diskrete Punktemenge und n sind p1 , p2 , . . . Zahlen aus [0,1] mit i=1 pi = 1 , dann erhält man wie folgt eine Zähldichte p: Definiere p(x) = pi , wenn x = xi f¨ ur ein i, und p(x) = 0, wenn x 6∈ X . Die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses A berechnet sich dann durch: X P (X ∈ A) = pX (xi ). i:xi ∈A

F¨ ur die Verteilungsfunktion erh¨ alt man: X FX (x) = pX (xi ), x = (x1 , . . . , xn ) ∈ Rn . i:xi ≤x

Hierbei ist die Summe u ur die ¨ ber alle Werte xi = (xi1 , . . . , xin ) zu nehmen, f¨ gilt: xi ≤ x ⇔ xi1 ≤ x1 , . . . , xin ≤ xn . Sind n Wahrscheinlichkeitsfunktionen vorgegeben, so kann man stets eine ndimensionale Wahrscheinlichkeitsfunktion definieren, die zum Modell der Unabhängigkeit korrespondiert: Produkt-Zähldichte Sind p1 (x), . . . , pn (x) Zähldichten auf den Mengen X1 , . . . , Xn , dann definiert p(x1 , . . . , xn ) = p1 (x1 ) · . . . · pn (xn ) eine Zähldichte auf X1 × · · · × Xn , genannt Produkt-Z¨ ahldichte. Ist (X1 , . . . , Xn ) nach der Produkt-Z¨ ahldichte verteilt, so sind die Koordinaten unabhängig mit Xi ∼ pi (x), i = 1, . . . , n.

114


Rand-Zähldichte Gilt (X, Y ) ∼ p(X,Y ) (x,y), dann erhält man die Zähldichte von X beziehungsweise Y durch Summation u ¨ ber die jeweils andere Variable, das heißt X X pX (x) = p(X,Y ) (x,y), pY (y) = p(X,Y ) (x,y). y∈Y

x∈X

Man spricht in diesem Zusammenhang von Rand-Zähldichten. Analog erhält man die Rand-Z¨ ahldichte eines Teilvektors durch Summation u ¨ ber diejenigen Indizes, die nicht den Teilvektor festlegen. y m−y f¨ ur x = 1, . . . , n Beispiel 2.10.1. Gelte p(X,Y ) (x,y) = n1 · m y p (1 − p) und y = 0, . . . , m. Hierbei sind m, n ∈ N und p ∈ [0,1] vorgegeben. Dann ist m X 1 m y 1 pX (x) = p (1 − p)m−y = , x = 1, . . . , n, n n y y=0 und pY (y) =

m X m y 1 m y p (1 − p)m−y = p (1 − p)m−y , y = 0, . . . , m. n y y x=1

Man erkennt: X ist diskret gleichverteilt auf {1, . . . , n} und Y ist Bin(m,p)verteilt. Ferner sind X und Y unabh¨ angig. 2.10.3 Stetige Zufallsvektoren Stetiger Zufallsvektor, Dichtefunktion Ein Zufallsvektor X = (X1 , . . . , Xn ) heißt stetig (verteilt), wenn es eine nichtnegative Funktion fX (x1 , . . . , xn ) gibt, so dass f¨ ur alle Intervalle (a, b] ⊂ Rn , n a = (a1 , . . . , an ), b = (b1 , . . . , bn ) ∈ R , gilt: P (X ∈ (a, b]) = P (a1 < X1 ≤ b1 , . . . , an < Xn ≤ bn ) Z b1 Z bn fX (x1 , . . . , xn ) dx1 . . . dxn . ··· = an

a1

Notation: X ∼ fX . Eine nicht-negative Funktion f (x1 , . . . , xn ) mit Z ∞ Z ∞ ··· f (x1 , . . . , xn ) dx1 . . . dxn = 1 −∞

−∞

heißt (multivariate) Dichtefunktion und definiert eindeutig eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf Rn .


115

Gilt X ∼ f (x1 , . . . , xn ), so erh¨ alt man die zugehörige Verteilungsfunktion durch: Z x1 Z xn f (t1 , . . . , tn ) dt1 . . . dtn . ··· F (x1 , . . . , xn ) = −∞

−∞

Randdichte Gilt (X1 , . . . , Xn ) ∼ f (x1 , . . . , xn ), dann berechnet sich die Dichte von Xi , genannt i-te Randdichte, durch: Z ∞ Z ∞ fXi (xi ) = ··· f (x1 , . . . , xn ) dx1 . . . dxi−1 dxi+1 . . . dxn , −∞

−∞

also durch Integration der Dichte u ¨ ber alle anderen Variablen. Die Randdichte eines Teilvektors erh¨ alt man analog, indem die gemeinsame Dichte bzgl. der anderen Koordinaten integriert wird. Ein wichtiger Spezialfall f¨ ur eine multivariate Dichte ist die Produktdichte, die zum Modell unabh¨ angiger Koordinaten korrespondiert. Produktdichte Sind f1 (x), . . . , fn (x) Dichtefunktionen auf R, dann definiert f (x1 , . . . , xn ) = f1 (x1 ) · . . . · fn (xn ) eine Dichte auf Rn , genannt Produktdichte. Ist (X1 , . . . , Xn ) verteilt nach der Produktdichte f1 (x1 )·. . .·fn (xn ), dann sind die Koordinaten unabhängig mit Xi ∼ fi (xi ), i = 1, . . . , n. Beispiel 2.10.2. Sei

e−x−y , 0,

x ≥ 0, y ≥ 0, sonst. ∞ R∞ Dann gilt f (x,y) ≥ 0. Wegen 0 e−x dx = −e−x 0 = 1 ist Z ∞Z ∞ Z ∞ f (x,y) dx dy = e−y dy = 1. f (x,y) =

−∞

−∞

0

Ry Also ist f (x,y) eine Dichtefunktion (auf R2 ). Wegen 0 e−t dt = 1 − e−y ist die zugehörige Verteilungsfunktion gegeben durch: Z x Z y Z x −y F (x,y) = f (x,y) dx dy = (1 − e ) e−x dx = (1 − e−x )(1 − e−y ), −∞

−∞

0

f¨ ur x,y ≥ 0. Ist (X,Y ) ∼ f (x,y), so berechnet sich die Randdichte von X zu: Z ∞ Z ∞ −x−y −x fX (x) = e dy = e e−y dy = e−x , 0

0

116


f¨ ur x > 0. Analog ergibt sich fY (y) = e−y , y > 0. Da f (x,y) = fX (x)fY (y) f¨ ur alle x,y ∈ R gilt, ist f (x,y) eine Produktdichte und X und Y sind unabhängig. 2.10.4 Bedingte Verteilung und Unabh¨ angigkeit Sind X und Y diskrete Zufallsvektoren mit m¨ oglichen Realisationen x1 , x2 , . . . bzw. y1 , y2 , . . . , dann sind {X = xi } und {Y = yj } Ereignisse mit positiver Wahrscheinlichkeit. Aus diesem Grund kann man die bedingte Wahrscheinlichkeit von X = xi gegeben Y = yj gemäß der elementaren Formel P (A|B) = P (A ∩ B)/P (B) berechnen: P (X = xi |Y = yj ) =

P (X = xi , Y = yj ) . P (Y = yj )

Entsprechend definiert man die bedingte Wahrscheinlichkeit von Y = yj gegeben X = xi : Bedingte Zähldichte f¨ ur diskrete Zufallsvektoren Ist (X,Y ) diskret verteilt mit Zähldichte p(x,y), dann wird die bedingte Verteilung von X gegeben Y = y definiert durch die bedingte Z¨ ahldichte (Wahrscheinlichkeitsfunktion) ( p(x,y) , y ∈ {y1 , y2 , . . . }, pX|Y (x|y) = P (X = x|Y = y) = pY (y) pX (x), y 6∈ {y1 , y2 , . . . , }, aufgefasst als Funktion von x. Hierbei ist pX (x) = P (X = x) und pY (y) = P (Y = y). F¨ ur jedes feste y ist p(x|y) also eine Zähldichte auf X = {x1 , x2 , . . . , }. Notation: X|Y = y ∼ pX|Y =y (x|y). Zur Abk¨ urzung verwendet man oft die Notation: p(x|y) = pX|Y (x|y). F¨ ur stetig verteilte Zufallsvariablen (X,Y ) ∼ f (x,y) besitzen die Ereignisse {X = x} und {Y = y} die Wahrscheinlichkeit 0, so dass obiger Ansatz versagt. Man betrachtet nun die Ereignisse A = {X ≤ x} und B = {y < Y ≤ y + ε}, ε > 0, die f¨ ur kleines ε > 0 positive Wahrscheinlichkeit haben, wenn fX (x) > 0 und fY (y) > 0 gilt. Anwenden der Formel P (A|B) = P (A ∩ B)/P (B) liefert die bedingte Verteilungsfunktion von X an der Stelle x gegeben Y ∈ (y,y + ε]. F¨ uhrt man den Grenz¨ ubergang ε → 0 durch und differenziert dann nach x, so erhält man die bedingte Dichtefunktion von X gegeben Y = y:


117

Bedingte Dichtefunktion Sind X und Y stetig verteilt mit der gemeinsamen Dichtefunktion f (x,y), dann heißt ( f (x,y) fY (y) , fY (y) > 0, fX|Y (x|y) = fX (x), fY (y) = 0, aufgefasst als Funktion von x, bedingte Dichtefunktion von X gegeben Y = y. Wir verwenden die Notation: X|Y = y ∼ fX|Y (x|y). Wiederum verwendet man oft die k¨ urzere Schreibweise f (x|y) = fX|Y (x|y). Die Verteilungsfunktion der bedingten Dichte von X|Y = y ist gerade Z x F (x|y) = FX|Y (x|y) = f (t|y) dt, x ∈ R. −∞

Faktorisierung Gilt X|Y = y ∼ f (x|y), dann ist die gemeinsame Dichtefunktion gegeben durch: f (x,y) = f (x|y)f (y) = f (y|x)f (x). In Anwendungen konstruiert man oft die gemeinsame Dichte durch den Faktorisierungssatz: Beispiel 2.10.3. Ein Spielautomat w¨ ahlt zufällig die Wartezeit Y auf das n¨ achste Gewinnereignis gem¨ aß der Dichte f (y) = e−y , y > 0. F¨ ur gegebenes Y = y wird dann die Gewinnsumme gem¨ aß einer Gleichverteilung auf [0,y] gewählt: X ∼ f (x|y) = y1 , x ∈ [0,y]. Dann ist das Paar (X,Y ) stetig verteilt mit gemeinsamer Dichte f (x,y) = f (x|y)f (y) =

e−x , y

x ∈ [0,y], y > 0,

f (x,y) = 0 sonst.

¨ Zur Uberpr¨ ufung der stochastische Unabh¨ angigkeit von Zufallsvariablen sind die folgenden Kriterien n¨ utlich: Kriterium Sind X und Y diskret verteilt mit der gemeinsamen Zähldichte p(X,Y ) (x,y), dann gilt: X und Y sind genau dann stochastisch unabhängig, wenn f¨ ur alle x und y gilt: pX|Y (x|y) = pX (x)

bzw.

pY |X (y|x) = pY (y).

Sind X und Y nach der gemeinsamen Dichte f (x,y) verteilt, dann sind X und Y genau dann stochastisch unabh¨ angig, wenn f¨ ur alle x und y gilt: fX|Y (x) = fX (x)

bzw.

fY |X (y) = fY (y).

118


Zwei Zufallsvariablen sind genau dann unabhängig, wenn die (Zähl-) Dichte Produktgestalt hat. F¨ ur die Verteilungsfunktion lautet das Kriterium entsprechend: Produktkriterium Der Zufallsvektor (X,Y ) ist genau dann stochastisch unabhängig, wenn die gemeinsame Verteilungsfunktion F(X,Y ) (x,y) das Produkt der Verteilungsfunktionen FX (x) von X und FY (y) von Y ist, also wenn f¨ ur alle x,y ∈ R gilt: F(X,Y ) (x,y) = FX (x) · FY (y). In theoretischen Texten findet man oft folgende Definition: Zufallsvariablen X1 , . . . , Xn mit Verteilungsfunktionen F1 , . . . , Fn heißen (total) stochastisch unabh¨ angig, wenn f¨ ur die gemeinsame Verteilungsfunktion F (x1 , . . . , xn ) gilt: F (x1 , . . . , xn ) = F1 (x1 ) · . . . · Fn (xn ) f¨ ur alle x1 , . . . , xn ∈ R. Diese Definition setzt nicht voraus, dass alle Xi entweder diskret oder stetig verteilt sind. Die obigen Eigenschaften und Formeln folgen dann hieraus. 2.10.5 Bedingte Erwartung Der Erwartungswert E(X) kann berechnet werden, sobald die Dichte bzw. Z¨ ahldichte von X bekannt ist. Ersetzt man die Dichte bzw. Zähldichte durch eine bedingte Dichte bzw. Z¨ ahldichte, dann erhält man den Begriff des bedingten Erwartungswertes. Die wichtigsten Rechenregeln u ¨ bertragen sich dann. Bedingter Erwartungswert Ist der Zufallsvektor (X,Y ) nach der Zähldichte p(x,y) verteilt, dann ist der bedingte Erwartungswert von X gegeben Y = y gegeben durch X E(X|Y = y) = xpX|Y (x|y). x∈X

R Im stetigen Fall (X,Y ) ∼ f(X,Y ) (x,y) ist: E(X|Y = y) = xfX|Y (x|y) dx. Beachte, dass g(y) = E(X|Y = y) eine Funktion von y ist. Einsetzen der Zufallsvariable Y liefert bedingte Erwartung von X gegeben Y . Notation: E(X|Y ) := g(Y ). R Es gilt: E(X) = E(E(X|Y )) = E(X|Y = y)fY (y) dy. In der R RTat erhalten im stetigen Fall wegen f (x,y) = f (x|y)f (y): E(X) = xf(X,Y ) (x,y) dx Y (X,Y ) X|Y R R = xf (x|y) dx fY (y) dy. Das innere Integral ist E(X|Y = y).


119

2.10.6 Erwartungswertvektor und Kovarianzmatrix Erwartungswertvektor Sei X = (X1 , . . . , Xn )′ ein Zufallsvektor. Existieren die n Erwartungswerte µi = E(Xi ), i = 1, . . . , n, dann heißt der (Spalten-) Vektor µ = (E(X1 ), . . . , E(Xn ))′ Erwartungswertvektor von X. Die f¨ ur den Erwartungswert bekannten Rechenregeln u ¨ bertragen sich auf Erwartungswertvektoren. Insbesondere gilt f¨ ur zwei Zufallsvektoren X und Y sowie Skalare a,b ∈ R: E(a · X + b · Y) = a · E(X) + b · E(Y). Als nächstes stellt sich die Frage, wie der Erwartungswert einer Funktion Y = g(X) eines Zufallsvektors X = (X1 , . . . , Xn )′ berechnet werden kann. Sei dazu g : Rn → R eine Funktion mit der Eigenschaft, dass Y (ω) = g(X(ω)), ω ∈ Ω eine Zufallsvariable auf dem zugrunde liegenden Wahrscheinlichkeitsraum (Ω, A,P ) ist. Man kann nun die Verteilung von Y bestimmen und wie gehabt rechnen. Dies ist jedoch oftmals nicht m¨ oglich oder sehr schwer. Daher nutzt man meist aus, dass sich die Transformationsformel (vgl. S. 101) u ¨berträgt. Ist X diskret nach der Z¨ ahldichte pX (x), x ∈ X , verteilt, dann ist X E(Y ) = E(g(X)) = g(x)PX (x). x∈X

Ist X stetig nach der Dichte fX (x) verteilt, dann ist Z E(Y ) = E(g(X)) = g(x)fX (x)d(x) Beispiel 2.10.4. Es gelte X = (X1 , X2 )′ ∼ fX mit 3 x2 falls x1 ∈ [0,4] und x2 ∈ [0,1], f(X1 ,X2 ) (x1 , x2 ) = 0, sonst. Zu bestimmen sei Eg(X1 , X1 ) f¨ ur die Funktion g(x1 , x2 ) = x1 · x2 , x1 , x2 ∈ R. Wir erhalten Z +∞ Z +∞ E(X1 , X2 ) = x1 x2 f(X1 ,X2 ) (x1 , x2 )dx1 dx2 =

−∞ −∞ 1Z 4

Z

0

=

Z

0

0

1

x42

x1 x2 x32 dx1 dx2 x =4 ! 8 x21 1 dx2 = . . . = . 2 x1 =0 5

120


X und Y seien zwei Zufallsvariablen mit existierenden Varianzen. sei µX = E(X) und µY = E(Y ). Es gilt: Var(X + Y ) = E((X − µX ) + (Y − µY ))2 . Ausquadrieren und Ausnutzen der Linearit¨ at des Erwartungswertes liefert: Var(X + Y ) = Var(X) + 2E(X − µX )(Y − µY ) + Var(Y ). Sind X und Y stochastisch unabh¨ angig, dann gilt f¨ ur den mittleren Term E(X − µX )(Y − µY ) = E(X − µX )E(Y − µY ) = 0. Kovarianz, Kovarianzmatrix Sind X und Y Zufallsvariablen mit existierenden Varianzen, dann heißt Cov(X, Y ) = E(X − µX )(Y − µY ) Kovarianz von X und Y . Ist X = (X1 , . . . , Xn ) ein Zufallsvektor, dann heißt die symmetrische (n × n)-Matrix Var(X) = (Cov(Xi ,Xj ))i,j der n2 Kovarianzen Kovarianzmatrix von X. Rechenregeln Sind X, Y und Z Zufallsvariablen mit endlichen Varianzen, dann gelten f¨ ur alle a, b ∈ R die folgenden Rechenregeln: 1) 2) 3) 4)

Cov(aX, bY ) = ab Cov(X,Y ). Cov(X,Y ) = Cov(Y,X). Cov(X,Y ) = 0, wenn X und Y unabh¨ angig sind. Cov(X + Y,Z) = Cov(X,Z) + Cov(Y,Z)

Unkorreliertheit Zwei Zufallsvariablen X und Y heißen unkorreliert, wenn Cov(X,Y ) = 0. Nach obiger Regel (iii) sind unabhängige Zufallsvariablen unkorreliert. Die Umkehrung gilt i.A. nicht, jedoch dann, wenn X und Y (gemeinsam) normalverteilt sind (vgl. Abschnitt 2.12.2) Die Kovarianz ist ein Maß f¨ ur die Abh¨ angigkeit von X und Y . Es stellt sich die Frage, welchen Wert die Kovarianz maximal annehmen kann. Cauchy-Schwarz-Ungleichung Sind X und Y Zufallsvariablen mit Varian2 zen σX ∈ (0,∞) und σY2 ∈ (0,∞), dann gilt: p p | Cov(X,Y )| ≤ Var(X) Var(Y ) = σX σY .

2.11 Grenzwerts¨ atze und Konvergenzbegriffe

121

Dividieren wir durch den Maximalwert, so erhalten wir eine Größe, die Werte zwischen −1 und 1 annimmt. Korrelation Sind X und Y Zufallsvariablen mit existierenden Varianzen 2 σX ∈ (0,∞) und σY2 ∈ (0,∞), dann heißt ρ = ρ(X,Y ) = Cor(X,Y ) =

Cov(X,Y ) σX σY

Korrelation oder Korrelationskoeffizient von X und Y . Eigenschaften der Korrelation Sind X und Y Zufallsvariablen, dann gelten die folgenden Aussagen: 1) Cor(X,Y ) = Cor(Y,X). 2) −1 ≤ Cor(X,Y ) ≤ 1. 3) | Cor(X,Y )| = 1 gilt genau dann, wenn X und Y linear abhängig sind. Speziell: a) Cov(X,Y ) = 1 genau dann, wenn Y = a + bX mit b > 0, a ∈ R. b) Cov(X,Y ) = −1 genau dann, wenn Y = a + bX mit b < 0, a ∈ R. Cor(X,Y ) ist das wahrscheinlichkeitstheoretische Analogon zum empirischen Korrelationskoeffizienten nach Bravais-Pearson.

2.11 Grenzwerts¨ atze und Konvergenzbegriffe Wir kommen nun zu den drei zentralen Ergebnissen der Wahrscheinlichkeitsrechnung, die insbesondere begr¨ unden, warum und in welchem Sinne die statistische Analyse von Datenmaterial funktioniert. 2.11.1 Das Gesetz der großen Zahlen Das Gesetz der großen Zahlen ist das erste fundamentale Theorem der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Es rechtfertigt die Mittelung in Form des arithmetischen Mittelwerts zur Approximation des Erwartungswerts. X1 , . . . , Xn seinen unabh¨ angig und identisch verteilte Zufallsvariablen mit Erwartungswert µ = E(X1 ) und Varianz σ 2 = Var(X1 ). Das arithmetische Mittel ist definiert als: n 1X Xn = Xi . n i=1

122


Da uns im Folgenden das Verhalten in Abh¨ angigkeit vom Stichprobenumfang n interessiert, schreiben wir X n anstatt nur X. Es stellt sich die Frage, wie groß der Fehler ist, den man begeht, wenn man statt des (unbekannten) Erwartungswertes µ das arithmetische Mittel X n verwendet. Der absolute Fehler Fn ist: Fn = |X n − µ|. Dieser absolute Fehler ist als Funktion von X n ebenfalls eine Zufallsvariable. Wir geben nun eine Toleranz ε > 0 vor, mit der Interpretation, dass Abweichungen, die gr¨ oßer als Fn sind, nur sehr selten vorkommen sollen. Das Ereignis {Fn > ε} soll also nur eine kleine Wahrscheinlichkeit besitzen. Die Fehlerwahrscheinlichkeit, P (Fn > ε) = P (|X n − µ| > ε), kann in der Regel nicht exakt berechnet werden. Sie kann jedoch abgeschätzt werden. Tschebyschow (Tschebyschev, Chebychev)-Ungleichung Sind X1 , . . . , Xn unabhängig und identisch verteilte Zufallsvariablen mit Varianz σ 2 ∈ (0,∞) und ur das arithmetische Mittel X n = PnErwartungswert µ, dann gilt f¨ 1 X die Ungleichung: i i=1 n P (|X n − µ| > ε) ≤

σ2 nε2

2

σ Diese Ungleichung liefert also: P (Fn > ε) ≤ nε 2 . Durch Wahl eines hinreichend großen Stichprobenumfangs n kann gewährleistet werden, dass die Fehlerwahrscheinlichkeit beliebig klein wird. Dies gelingt immer, unabhängig davon, wie klein ε gew¨ ahlt wurde. In großen Stichproben nähert sich das arithmetische Mittel beliebig genau dem – in der Regel unbekannten – Erwartungswert µ an.

Schwaches Gesetz der großen Zahlen Sind X1 , . . . , Xn unabhängig und identisch verteilte Zufallsvariablen mit Erwartungswert µ und P Varianz σ 2 , n 1 2 σ ∈ (0,∞), dann konvergiert das arithmetische Mittel X n = n i=1 Xi im stochastischen Sinne gegen den Erwartungswert µ, d.h. f¨ ur jede Toleranzabweichung ε > 0 gilt: P (|X n − µ| > ε) → 0, wenn n gegen ∞ strebt.


123

F¨ ur einen festen Ausgang ω ∈ Ω der zu Grunde liegenden Ergebnismenge bilden die Realisationen x1 = X 1 (ω), x2 = X 2 (ω), . . . eine reelle Zahlenfolge. In Abh¨ angigkeit von ω konvergiert diese Zahlenfolge gegen den Erwartungswert µ oder nicht. Das starke Gesetz der großen Zahlen besagt, dass die Menge aller ω, f¨ ur welche Konvergenz gegen µ eintritt, ein sicheres Ereignis ist. Starkes Gesetz der großen Zahlen Sind X1 , . . . , Xn unabhängig und identisch verteilt mit E|X1 | < ∞ und Erwartungswert µ, dann konvergiert das arithmetische Mittel mit Wahrscheinlichkeit 1 gegen µ, d.h. P (X n → µ) = P ({ω|X n (ω) konvergiert gegen µ}) = 1.

2.11.2 Der Hauptsatz der Statistik Die Verteilung einer Stichprobe X1 , . . . , Xn ∼ F (x) mit gemeinsamer Verteilungsfunktion F (x) ist durch die empirische Verteilungsfunktion n

Fn (x) =

1X 1(−∞,x] (Xi ), n i=1

x ∈ R,

also den Anteil der Xi in der Stichprobe, die kleiner oder gleich x sind, eindeutig beschrieben: Die Sprungstellen liefern die beobachteten Werte xj , die Sprunghöhen die zugeh¨ origen relativen H¨ aufigkeiten fj . Die Statistik verwendet Fn (x) und hiervon abgeleitete Gr¨ oßen (empirische Quantile, arithmetisches Mittel, etc.) anstatt der unbekannten Verteilungsfunktion F (x). Hauptsatz der Statistik Sind X1 , . . . , Xn ∼ F (x) unabhängig und identisch verteilt, dann konvergiert der (maximale) Abstand zwischen der empirischen Verteilungsfunktion Fn (x) und der wahren Verteilungsfunktion F (x) mit Wahrscheinlichkeit 1 gegen 0: P lim max |Fn (x) − F (x)| = 0 = 1. n→∞ x∈R

Herleitung: Da die Zufallsvariablen Z1 = 1(−∞,x] (X1 ), . . . , Zn = 1(−∞,x] (Xn ) unabh¨ angig und identisch verteilt sind mit E(Z1 ) = P (X1 ≤ x) = F (x), liefert das Gesetz der großen Zahlen die (stochastische bzw. fast sichere) Konvergenz von Fn (x) gegen F (x). F¨ ur monotone Funktionen folgt dann bereits, dass die Konvergenz gleichm¨ aßig in x erfolgt.

124


2.11.3 Der zentrale Grenzwertsatz Der zentrale Grenzwertsatz (ZGWS) der Stochastik liefert eine Approximation f¨ ur die Verteilung von Mittelwerten. Hierdurch werden approximative Wahrscheinlichkeitsberechnungen auch dann m¨ oglich, wenn nur minimale Kenntnisse u ber das stochastiche Ph¨ a nomen vorliegen. Der ZGWS ist daher von ¨ fundamentaler Bedeutung f¨ ur Anwendungen. Beispiel 2.11.1. F¨ ur die n = 30 Leistungsmessungen der Fotovoltaik-Module aus Beispiel 1.1.1, erh¨ alt man x = 217.3 und s2 = 11.69. Wie wahrscheinlich ist es, dass das arithmetische Mittel der Messungen 218.5 bzw. 219 unterschreitet, wenn die Herstellerangaben µ = 220 und σ 2 = 9 sind? Wir können die gesuchte Wahrscheinlichkeit nicht berechnen, da wir die Verteilung von 1 P30 X 30 = 30 i=1 Xi nicht kennen.

Sind X1 , . . . , Xn unabh¨ angig und identisch normalverteilt mit Erwartungswert µ und Varianz σ 2 ∈ (0,∞), dann ist auch das arithmetische Mittel X n normalverteilt: X n ∼ N (µ, σ 2 /n). Die standardisierte Gr¨ oße ist also standardnormalverteilt: ∗

Xn =

Xn − µ √ Xn − µ √ = n ∼ N (0,1). σ σ/ n

Somit berechnen sich die f¨ ur Anwendungen wichtigen Intervallwahrscheinlichkeiten durch: √ a−µ √ b−µ −Φ . P (a < X n ≤ b) = Φ n n σ σ In Anwendungen kann man jedoch h¨ aufig nicht annehmen, dass die Xi normalverteilt sind - oft genug sind sie es nicht einmal näherungsweise. Der zen∗ trale Grenzwertsatz besagt nun, dass die standardisierte Version X n jedoch f¨ ur großes n näherungsweise N (0,1)-verteilt ist, unabhängig davon, wie die Xi verteilt sind. Die obige einfache Formel gilt dann nicht exakt, sondern approximativ: √ b−µ √ a−µ n n −Φ , P (a < X n ≤ b) ≈ Φ σ σ und es reicht völlig, wenn dieses ≈ in dem Sinne zu verstehen ist, dass die Differenz zwischen linker und rechter Seite betragsmäßig gegen 0 konvergiert.


125

ZGWS Seien X1 , . . . , Xn unabh¨ angig und identisch verteilte Zufallsvariablen mit Erwartungswert µ = E(X1 ) und Varianz σ 2 = Var(X1 ) ∈ (0,∞). Dann ist X n asymptotisch N (µ, σ 2 /n)-verteilt, X n ∼approx N (µ, σ 2 /n), in dem Sinne, dass die Verteilungsfunktion der standardisierten Version gegen die Verteilungsfunktion der N (0,1)-Verteilung konvergiert: √ Xn − µ P ≤ x → Φ(x), n → ∞. n σ Diese Aussage bleibt richtig, wenn man σ durch eine Zufallsvariable sn ersetzt, f¨ ur die gilt: limn→∞ P (|sn /σ − 1| > ε) = 0 f¨ ur alle ε > 0. Wie gut diese Approximation ist und wie groß n sein muss, hängt von der zugrunde liegenden Verteilungsfunktion F (x) der X1 , . . . , Xn ab. Eine Faustregel besagt, dass der ZWGS f¨ ur n ≥ 30 f¨ ur die meisten praktischen Belange genau genug ist. Beispiel 2.11.2. Wir wenden den zentralen Grenzwertsatz an, um die gesuchte Wahrscheinlichkeit aus Beispiel 2.11.1 näherungsweise zu berechnen. Da X1 , . . . , Xn unabh¨ angig und identisch verteilt sind mit Erwartungswert 2 µ = 220 und Varianz σ = 9, gilt nach dem ZGWS X 30 ∼approx N (220, 9/30). √ Also ist wegen 30 ≈ 5.478 f¨ ur x = 219: √ X 30 − 220 √ 219 − 220 < 30 P (X < 219) = P 30 3 3 −1 ≈ Φ 5.48 = Φ(−1.83) = 0.034. 3 √ F¨ ur x = 218.5 ist 30 218.5−220 ≈ −2.74. Damit erhalten wir die Näherung 3 P (X < 218.5) ≈ Φ(−2.74) ≈ 0.003. F¨ ur praktische Berechnungen kann man also so tun, als ob X n N (µ, σ 2 /n)∗ verteilt bzw. X n N (0,1)-verteilt ist. F¨ ur binomialverteilte Zufallsvariablen lautet der ZGWS wie folgt: i.i.d.

ZGWS f¨ ur Binomialverteilungen Seien X1 , . . . , Xn ∼ Ber(p) mit p ∈ Pn (0,1). Dann ist die Anzahl Yn = i=1 Xi der Erfolge Bin(n, p)-verteilt mit E(Yn ) = np und Var(Yn ) = np(1 − p). Es gilt f¨ ur alle x ∈ R: ! Yn − np P p ≤ x → Φ(x), f¨ ur n → ∞. np(1 − p)

126


Also: P (Yn ≤ x) ≈ P (Zn ≤ x) mit Zn ∼ N (np, np(1 − p)). Ein grafischer Vergleich der Bin(n,p)-Z¨ ahldichte mit der approximierenden N (np, np(1−p))Dichte zeigt, dass P (Zn ≤ x + 0.5) die Approximation verbessert. Genauso wird P (Yn ≥ x) genauer durch P (Zn ≥ x−1/2) angenähert als durch P (Zn ≥ x). Beispiel 2.11.3. F¨ ur Y ∼ Bin(25, 0.6) ist P (Y ≤ 13) ≈ P (Z ≤ 13) = Φ(−0.82) = 0.206, wenn Z ∼ N (15, 6). Eine exakte Rechnung ergibt P (Y ≤ 13) = 0.267. Mit der Stetigkeitskorrektur erhalten wir die Approximation P (Y ≤ 13.5) ≈ P (Z ≤ 13.5) = Φ(−0.61) = 0.271. 2.11.4 Konvergenzbegriffe∗ Im Sinne des schwachen Gesetzes der großen Zahlen konvergiert X n gegen den Erwartungswert µ. Man spricht von stochastischer Konvergenz: Stochastische Konvergenz Sei X1 ,X2 , . . . eine Folge von Zufallsvariablen und a ∈ R eine Konstante. (Xn )n∈N konvergiert stochastisch gegen a, wenn f¨ ur alle ε > 0 gilt: lim P (|Xn − a| > ε) = 0.

n→∞ P

ur n → ∞. Ersetzt man a durch eine Zufallsvariable X, Notation: Xn → a, f¨ so spricht man von stochastischer Konvergenz der Folge Xn gegen X. Dem starken Gesetz der großen Zahlen liegt der folgende Konvergenzbegriff zu Grunde: Fast sichere Konvergenz Sei X1 ,X2 , . . . eine Folge von Zufallsvariablen und a ∈ R eine Konstante. (Xn )n∈N konvergiert fast sicher gegen a, wenn P (Xn → a) = P ( lim Xn = a) = 1. n→∞

f.s.

Notation: Xn → a, n → ∞. Wieder kann man a durch eine Zufallsvariable X ersetzen. Der zentrale Grenzwertsatz macht eine Aussage u ¨ ber die Konvergenz der Ver∗ teilungsfunktion von X n gegen die Verteilungsfunktion der N (0,1)-Verteilung. Man spricht von Verteilungskonvergenz:

2.12 Verteilungsmodelle f¨ ur Zufallsvektoren

127

Konvergenz in Verteilung Sei X1 , X2 , . . . eine Folge von Zufallsvariablen mit Xi ∼ Fi (x), i = 1, 2, . . . Xn konvergiert in Verteilung gegen X ∼ F (x), wenn Fn (x) → F (x), n → ∞, d

d

in allen Stetigkeitsstellen x von F (x) gilt. Notation: Xn → X, Xn → F d oder auch Fn → F . Es gelten die Implikationen: f.s.

Xn → X

⇒

P

Xn → X

⇒

d

Xn → X P

ur n → ∞. Die Ferner gilt: Aus E(Xn − X)2 → 0 f¨ ur n → ∞ folgt Xn → X f¨ Umkehrungen gelten nicht.

2.12 Verteilungsmodelle fu ¨r Zufallsvektoren 2.12.1 Multinomialverteilung Die Multinomialverteilung ist ein geeignetes stochastisches Modell f¨ ur Häufigkeitstabellen (allgemeiner Kontingenztafeln). Wir nehmen an, dass die H¨ aufigkeitstabelle f¨ ur k Kategorien a1 , . . . , ak durch Auszählen einer Zufallsstichprobe X1 , . . . , Xn vom Umfang n entsteht. Die Xi sind somit diskret verteilt mit m¨ oglichen Realisationen a1 , . . . , ak ; Xi beschreibt (gedanklich) die Merkmalsauspr¨ agung der i-ten zufällig aus der Grundgesamtheit ausgew¨ ahlten statistischen Einheit. Die in der deskriptiven Statistik eingef¨ uhrten absoluten Häufigkeiten Hj =

n X

1(Xi = aj ),

j = 1, . . . , k,

i=1

sind nun Zufallsvariablen, die binomialverteilt sind mit Parametern n und pj = P (X1 = aj ). Fasst man die absoluten H¨ aufigkeiten H1 , . . . , Hk zu einem Zufallsvektor H = (H1 , . . . , Hk ) zusammen, dann gilt: n pH (x1 , . . . , xk ) = P ((H1 , . . . , Hk ) = (x1 , . . . , xk )) = px1 . . . pxk k , x1 · · · xk 1 sofern die x1 , . . . , xk nichtnegativ sind mit x1 + · · · + xk = n. Andernfalls ist P ((H1 , . . . , Hk ) = (x1 , . . . , xk )) = 0. Die hierduch definierte Wahrscheinlichkeitsverteilung auf der Menge X = {0, . . . , n} × · · · × {0, . . . , n} heißt Multinomialverteilung mit Parametern n und p = (p1 , . . . , pk ). Notation:

128


(H1 , . . . , Hk ) ∼ M (n; p1 , . . . , pk ). Herleitung: Wir wollen die Formel f¨ ur die Z¨ ahldichte begr¨ unden. Zun¨ achst ist pH (x1 , . . . , xk ) = 0, wenn nicht alle xi nichtnegativ sind und in der Summe n ergeben, da solch ein Ausz¨ ahlergebnis nicht m¨ oglich ist. Die Wahrscheinlichkeit, dass genau xj der Zufallsvariablen die Auspr¨ agung aj annehmen, j = 1, . . . , k, ist px1 1 · px2 2 . . . pxkk , da die Xi unabh¨ angig sind. Wir m¨ ussen ausz¨ ahlen, ` ´ wieviele Stichproben es gibt, die zu diesem Ergebnis f¨ uhren. Zun¨ achst gibt es xn1 M¨ oglichkeiten, x1 –mal die Aus` ´ 1 pr¨ agung a1 zu beobachten. Es verbleiben n − x1 Experimente mit n−x M¨ oglichx2 keiten, x2 –mal die Auspr¨ agung a2 zu beobachten. Dies `setzt sich so fort. Schließlich ´ k−1 M¨ oglichverbleiben n − x1 − x2 − · · · − xk−1 Beobachtungen mit n−x1 −x2x−···−x k keiten, bei xk Experimenten die Auspr¨ agung ak zu beobachten. Insgesamt gibt es daher ! ! ! n n − x1 − x2 − · · · − xk−1 n − x1 ... · x2 x1 xk Stichproben, die zur Ausz¨ ahlung (x1 , . . . , xk ) f¨ uhren. Dieses Produkt von Binomialkoeffizienten vereinfacht sich zu dem Ausdruck: n! . x1 ! · x2 ! · · · · · xk !

Multinomialkoeffizient Der Ausdruck

n x1 · · · xk

=

n! . x1 ! · x2 ! · · · · · xk !

heißt Multinomialkoeffizient und gibt die Anzahl der Möglichkeiten an, eine n-elementige Obermenge in k Teilmengen der Mächtigkeiten x1 , . . . , xk zu zerlegen. Erwartungswert und Varianz der einzelnen Anzahlen HJ ergeben sich aus deren Binomialverteilung. Sie sind somit gegeben durch E(Hj ) = n · pj

und

Var(Hj ) = n · pj · (1 − pj ).

2.12.2 Multivariate Normalverteilung Die Dichte der N (µ, σ 2 )-Verteilung ist gegeben durch 1 (x − µ)2 ϕ(µ,σ2 ) (x) = √ , exp − 2σ 2 2πσ 2

x ∈ R.

2.12 Verteilungsmodelle f¨ ur Zufallsvektoren

129

Wir notieren im Folgenden Zufallsvektoren als Spaltenvektoren Multivariate Standardnormalverteilung Sind X1 , . . . , Xn unabhängig und identisch N (0,1)-verteilte Zufallsvariablen, dann ist die gemeinsame Dichtefunktion des Zufallsvektors X = (X1 , . . . , Xn )′ gegeben durch ! n n 1X 2 1 exp − x1 , . . . , xn ∈ R. ϕ(x1 , . . . , xn ) = √ x , 2 i=1 i 2π X heißt multivariat oder n-dimensional standardnormalverteilt. Notation: X ∼ Nn (0, I). Die Notation X ∼ Nn (0, I) erkl¨ art sich so: Ist X = (X1 , . . . , Xn )′ multivariat standardnormalverteilt, dann sind die Xi stochastisch unabhängig mit Erwartungswerten E(Xi ) = 0, Varianzen Var(Xi ) = 1 und Kovarianzen Cov(Xi ,Xj ) = 0, wenn i 6= j. Somit sind Erwartungswertvektor und Kovarianzmatrix von X gegeben durch   1 0 ··· 0  ..  0 . 0 ′ n  . µ = E(X) = 0 = (0, . . . , 0) ∈ R , Σ = . . . ..   .. . . 0 ··· 0 1 Ist X ∼ Nn (0, I) und µ ∈ Rn ein Vektor, dann gilt: Y = X + µ ∼ Nn (µ, I). Notation: Y ∼ Nn (µ, I). Ist a = (a1 , . . . , an )′ ∈ Rn ein Spaltenvektor und gilt X = (X1 , . . . ,Xn )′ ∼ Nn (µ, I) mit µ = (µ1 , . . . , µn )′ , dann ist die Linearkombination a′ X = a1 X1 + · · · + an Xn ebenfalls normalverteilt mit Erwartungswert E(a1 X1 + · · · + an Xn ) = a1 µ1 + · · · an µn = a′ µ und Varianz Var(a1 X1 + · · ·+ an Xn ) = Var(a1 X1 ) + · · ·+ Var(an Xn ) = a21 + · · ·+ a2n = a′ a. Ist X = (X1 , . . . , Xn )′ ∼ Nn (µ, I) und a = (a1 , . . . , an )′ ∈ Rn ein Spaltenvektor, dann gilt a′ X ∼ Nn (a′ µ, a′ a).

130


Seien nun a = (a1 , . . . , an )′ und b = (b1 , . . . , bn )′ Spaltenvektoren sowie U = a′ X = a1 X1 + · · · + an Xn , V = b′ X = b1 X1 + · · · + bn Xn , zwei Linearkombinationen der Zufallsvariablen X1 , . . . , Xn . Ist der Zufallsvektor X = (X1 , . . . , Xn )′ nun Nn (0, I)-verteilt, dann ist aufgrund der Unabhängigkeit der Xi Cov(U, V ) = Cov(a1 X1 + · · · + an Xn , b1 X1 + · · · bn Xn )

= Cov(a1 X1 , b1 X1 ) + · · · + Cov(an Xn , bn Xn ) = a1 b1 + · · · + an bn = a′ b.

Somit sind die Zufallsvariablen U und V genau dann unkorreliert (also unabhängig), wenn a′ b = 0. Multivariate Normalverteilung Der Zufallsvektor X = (X1 , . . . , Xn )′ sei multivariat standardnormalverteilt. a1 , . . . , am seien m linear unabhängige Spaltenvektoren und Yi = a′i X,

i = 1, . . . , m,

die zugehörigen Linearkombinationen. Dann ist der Spaltenvektor Y = (Y1 , . . . , Ym )′ = (a′1 X, . . . , a′m X)′ = AX, wobei A die (m × n)-Matrix mit Zeilenvektoren a′1 , . . . , a′m ist, multivariat normalverteilt mit Erwartungswertvektor 0 ∈ Rm und (m × m)Kovarianzmatrix Σ = (Cov(Yi , Yj ))i,j = (a′i aj )i,j = AA′ . Die Matrix Σ hat maximalen Rang m. Notation: Y ∼ Nm (0, Σ). Der Zufallsvektor Y = AX+b, b ∈ Rm , ist dann multivariat normalverteilt mit Erwartungswertvektor b und Kovarianzmatrix Σ = AA′ . Notation: Y ∼ Nm (b,Σ).

2.13 Erzeugende Funktionen, Laplace-Transformierte∗ Die erzeugende Funktion kodiert die Verteilung einer diskreten Zufallsvariable sowie alle Momente. Sie ist ein wichtiges Instrument f¨ ur das Studium von Verzweigungsprozessen.

2.13 Erzeugende Funktionen, Laplace-Transformierte∗

131

Erzeugende Funktion X sei eine diskrete Zufallsvariable mit Werten in N0 und Wahrscheinlichkeitsfunktion p(k) = P (X = k), k ∈ N0 . Dann heißt die Funktion (Potenzreihe) gX (t) = EtX =

∞ X

pX (k)tk

k=0

erzeugende Funktion von X. gX (t) konvergiert sicher f¨ ur |t| ≤ 1. Die erzeugende Funktion charakterisiert eindeutig die Verteilung einer Zufallsvariablen mit Werten in N0 , da zwei Potenzreihen, die auf (−1,1) u ¨ bereinstimmen, auf ihrem gesamten Konvergenzgebiet u bereinstimmen. Hieraus folgt ¨ P P Gleichheit der Koeffizienten. Aus gX (t) = k pX (k)tk = k pY (k)tk = gY (t) folgt somit pX (k) = pY (k) f¨ ur alle k. Also besitzen X und Y die gleiche Verteilung. Es gilt gX (0) = P (X = 0) und gX (1) = 1. Potenzreihen d¨ urfen im Inneren ihres Konvergenzgebiets beliebig oft differenziert werden. Beispielsweise ist ′ gX (t) = pX (1) +

∞ X

′′ kpX (k)tk−1 , gX (t) = 2pX (2) +

k=3

k=2

Also:

′ gX (0)

∞ X

= pX (1) und (k)

′′ gX (0)

gX (0) =

k(k − 1)pX (k)tk−2 .

= 2pX (2). Allgemein ist:

pX (k) (k) ⇒ pX (k) = k!gX (0). k!

Faltungseigenschaft Sind X und Y unabh¨ angige Zufallsvariablen mit erzeugenden Funktionen gX (t) bzw. gY (t), dann hat X + Y die erzeugende Funktion gX+Y (t) = gX (t)gY (t). Herleitung: gX+Y (t) = E(tX+Y ) = E(tX tY ) = E(tX )E(tY ) = gX (t)gY (t).

Beispiel 2.13.1. 1) Sei X ∼ Ber(p). Dann ist gX (t) = 1 − p + pt. 2) Sei Y ∼ Bin(p). Dann folgt gY (t) = (1 − p + pt)n .

3) Sei X ∼ Poi(λ). Dann ergibt sich gX (t) = eλ(t−1) . (k)

Es gilt: gX (1) = E(X(X − 1) · . . . · (X − k + 1)). ′ ′′ Neben gX (1) = E(X) erh¨ alt man wegen gX (1) = E(X 2 − X) = EX 2 − EX ′′ ′ ′ auch eine n¨ utzliche Formel f¨ ur die Varianz: Var(X) = gX (1)+gX (1)−(gX (1))2 .

132


F¨ ur Summen SN = X1 + · · · + XN mit einer zufälligen Anzahl N von Summanden gilt: Seien X1 , X2 , . . . unabh¨ angig und identisch verteilt mit erzeugender Funktion gX (t) und N eine von X1 , X2 , . . . unabhängige Zufallsvariable mit erzeugender Funktion gN (t). Dann hat SN = X1 + · · · + XN die erzeugende Funktion gSN (t) = gN (gX (t)). Beispiel 2.13.2. Eine Henne legt N ∼ Poi(λ) Eier. Jedes Ei br¨ utet sie uni.i.d.

abhängig voneinander mit Wahrscheinlichkeit p aus. Modell: Xi ∼ Ber(p). Die Anzahl der K¨ uken ist Y = X1 + · · · + XN . Es ist gN (t) = eλ(t−1) und gX (t) = 1 − p + pt. Daher folgt gY (t) = gN (gX (t)) = eλp(t−1) . Somit ist Y poissonverteilt mit Parameter λp. Momenterzeugende Funktion, Laplace-Transformierte Sei X eine Zufallsvariable. F¨ ur alle t ≥ 0, so dass mX (t) = E(etX ) (in R) existiert, heißt mX (t) momenterzeugende Funktion von X. Ist X stetig verteilt mit Dichte f (x), dann spricht man von der LaplaceTransformierten Lf (t) und es gilt: Z ∞ Lf (t) = etx f (x) dx. −∞

In dieser Form ist Lf nicht nur f¨ ur Dichtefunktionen definierbar. mX (t) ist auf jeden Fall f¨ ur t = 0 definiert. Existiert mX (t) f¨ ur ein t > 0, dann auf dem ganzen Intervall (−t,t). Beispiel 2.13.3. Ist U ∼ U[a,b], dann ist: Z 1 etx x=1 mU (t) = etx dx = |x=0 = et . t 0 R∞ F¨ ur X ∼ N (0,1) ist mX (t) = (2π)−1 −∞ exp(tx − x2 /2) dx zu berechnen. Wegen (x − t)2 = x2 − 2tx + t2 ist tx − x2 /2 = t2 /2 − (x − t)2 . Also folgt: Z ∞ 2 2 2 mX (t) = et /2 (2π)−1 e−(x−t) /2 dx = et /2 . −∞

Ist X eine Zufallsvariable und sind a, b ∈ R, dann folgt aus den Rechenregeln des Erwartungswertes und der Exponentialfunktion, dass die momenterzeugende Funktion von a + bY gegeben ist durch

2.14 Markov-Ketten∗

133

ma+bX (t) = eat mX (bt), sofern bt im Definitionsbereich von mX liegt. Sind X und Y unabhängige Zufallsvariablen, dann gilt: mX+Y (t) = Eet(X+Y ) = EetX etY = mX (t)mY (t), sofern das Produkt auf der rechten Seite existiert. F¨ ur eine Summe Y = Pn X von unabh¨ a ngig und identisch verteilten Zufallsvariablen folgt: i=1 i mY (t) = mPni=1 Xi (t) = (mX1 (t))n .

Existiert mX (t) f¨ ur ein t > 0, dann legt die Funktion mX (t) eindeutig die Verteilung von X fest. Ferner ist mX (t) in (−t,t) beliebig oft differenzierbar mit: (k) (k) mX (t) = E(X k etX ) ⇒ mX (0) = EX k , k = 1,2, . . .

2.14 Markov-Ketten∗ Markov-Ketten spielen eine wichtige Rolle in der Modellierung stochastischer Phänomene, insbesondere in der Informatik und der Logistik. Beispielhaft seien hier als Anwendungsfelder Warteschlangen, k¨ unstliche Intelligenz und automatische Spracherkennung genannt. 2.14.1 Modell und Chapman-Kolmogorov-Gleichung Ausgangspunkt ist ein System, welches sich zu jedem Zeitpunkt in einem von m Zuständen befinden kann, die wir mit 1, . . . , m bezeichnen. S = {1, . . . , m} heißt Zustandsraum. X0 , . . . , XT seien Zufallsvariablen Xi : Ω → S, i = 0, . . . , T , welche den stochastischen Zustand des Systems beschreiben. Die Wahrscheinlichkeit P (X0 = x0 , . . . , XT = xT ), dass das System die Zustandsfolge (x0 , . . . , xT ) annimmt, kann nach dem Multiplikationssatz f¨ ur bedingte Wahrscheinlichkeiten durch: P (X0 = x0 )P (X1 = x1 |X0 = x0 )·. . .·P (XT = xt |X0 = x0 , . . . , XT −1 = xT −1 ) berechnet werden. Bei einer Markov-Kette h¨ angen hierbei die Wahrscheinlichkeiten nur vom vorherigen (letzten) Zustand ab.

134


¨ Markov-Kette, Ubergangsmatrix, Startverteilung Eine endliche Folge von Zufallsvariablen X0 , . . . , XT heißt Markov-Kette mit Zustandsraum S ¨ und Ubergangsmatrix P = (p(xi , xj ))i,j∈S , falls gilt: P (Xn = xn |X0 = x0 , . . . , Xn−1 = xn−1 ) = P (Xn = xn |Xn−1 = xn−1 ) = p(xn−1 ,xn )

f¨ ur alle x0 , . . . , xn ∈ S und n = 1, . . . , T mit P (X0 = x0 , . . . , Xn−1 = xn−1 ) > 0. Der Zeilenvektor p0 = (p0 , . . . , pm ), lung.

pi = P (X0 = xi ), heißt Startvertei-

¨ In der i-ten Zeile (pi1 , . . . , pim )der Ubergangsmatrix P = (pij )i,j stehen die Wahrscheinlichkeiten, mit denen das System die Zustände 1, . . . , m annimmt, ¨ wenn es sich zuvor im Zustand i befand. Die Ubergangsmatrix P einer MarkovKette besitzt Eintr¨ age zwischen 0 und 1, die sich zeilenweise zu 1 addieren. Allgemein nennt man eine m × m-Matrix mit diesen Eigenschaften eine stochastische Matrix. Beispiel 2.14.1. Ein getakteter Router mit Warteschlange hat m − 1 Speicherplätze. In jedem Takt kommt mit Wahrscheinlichkeit p ein Paket an und gelangt in die Warteschlange. Kommt kein Paket an, dann wird ein Paket aus der Warteschlange gesendet. Mit Wahrscheinlichkeit q misslingt dies. Modellierung durch eine Markov-Kette mit m Zust¨ anden (m − 1 Plätze, Zustand m: ,,buffer overflow”) und Start im Zustand 1. F¨ ur i = 1, . . . , m − 1: Bei Ankunft ¨ eines Paktes Ubergang in Zustand i + 1: pi,i+1 = p. R¨ ucksprung nach i − 1, falls Paket erfolgreich versendet: pi,i−1 = (1 − p)q =: r. Sonst Verharren im ¨ Zustand i: pii = (1 − p)(1 − q) =: s. F¨ ur m = 3 lautet die Ubergangsmatrix: 0

1-p B r B P=@ 0 0

p 0 s p r s 0 1-q

1 0 0C C. pA q

Bei der Behandlung von Markov-Ketten ist es u ¨blich, Verteilungen auf dem Zustandsraum S mit Zeilenvektoren zu identifizieren. Hierdurch vereinfachen sicht etliche der folgenden Formeln. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung des Zufallsvektors (X0 , . . . , XT ) ist durch ¨ die Startverteilung p0 und die Ubergangsmatrix P festgelegt. Wir berechnen die Zustandsverteilung nach einem Schritt: Es ist f¨ ur j = 1, . . . , m (1)

pj

= P (X1 = j) =

m X i=1

P (X1 = j|X0 = i)P (X0 = i) =

m X i=1

p(i,j)pi .

2.14 Markov-Ketten∗ (1)

135 (1)

In Matrixschreibweise gilt somit f¨ ur den Zeilenvektor p(1) = (p1 , . . . , pm ):

(2)

Genauso: pj

p(1) = p0 P. P (2) (2) (1) (2) = (p1 , . . . , pm ): = P (X2 = j) = m i=1 p(i,j)pi , also mit p p(2) = p(1) P = p0 PP = p0 P2 .

¨ Hierbei ist P2 = P · P. Die Matrix P2 beschreibt also die 2-Schritt-Ubergangswahrscheinlichkeiten. Allgemein definiert man die n-te Potenz einer Matrix A durch A0 := I und An := A · An−1 . Es gilt dann: An+m = An Am f¨ ur alle n,m ∈ N0 .

Durch Iteration der obigen Rechnung sieht man: Der Zeilenvektor p(n) = (n) (n) (n) (p1 , . . . , pm ) der Wahrscheinlichkeiten pi = P (Xn = i), dass sich das System nach n Schritten im Zustand i befindet, berechnet sich durch: p(n) = p0 Pn . ¨ Pn heißt n-Schritt-Ubergangsmatrix. Es gilt also: P (Xn = y|X0 = x) = p(n) (x,y),

f¨ ur alle x,y ∈ S, wobei p(n) (x,y) die Eintr¨ age der n-Schritt-Ubergangsmatrix Pn bezeichnen. Anwenden der Formel P(m+n) = Pm Pn liefert: Chapman-Kolmogorov-Gleichung Es gilt f¨ ur alle x,y ∈ S und n,m ∈ N0 : p(m+n) (x,y) =

X

p(m) (x,z)p(n) (z,y).

z∈S

Hi = min{j|Xi+j 6= Xi } heißt Verweilzeit im i-ten Zustand. Bedingt auf X0 stellt sich Hi als geometrisch verteilt heraus. Es gilt: Hi |X0 = i ∼ Geo(pii ).

Herleitung: Es ist P (Hi = 1|X0 = i) = P (X0 = i, X1 6= i|X0 = i) = 1 − pii und f¨ ur k ≥ 2: P (Hi = k|X0 = i) = P (X1 = i, . . . , Xk−1 = i, Xk 6= i|X0 = i) = P (X1 = i|X0 = i) · . . . · P (Xk−1 = i|Xk−2 = i)P (Xk 6= i|Xk−1=i ) = pk−1 ii (1 − pii ).

2.14.2 Station¨ are Verteilung und Ergodensatz Kann ein System durch eine Markov-Kette beschrieben werden, dann sind die Wahrscheinlichkeiten, mit denen die Zust¨ ande 1, . . . , m angenommen werden,

136


leicht berechenbar: p(n) = p0 P(n) . Es stellt sich die Frage, ob Konvergenz vorliegt. Man hat p(n+1) = p(n) P. Gilt π = limn→∞ p(n) , dann muss gelten: π = πP. Eine Verteilung π auf S mit dieser Eigenschaft heißt station¨ are Verteilung. Ist π stationäre Verteilung, dann ist π ′ (normierter!) Eigenvektor zum Eigenwert 1 der transponierten Matrix P′ . 1−r r Ist beispielsweise P = , dann f¨ uhrt die Bedingung π = πP s 1−s zusammen mit π ′ 1 = π1 + π2 = 1 auf die eindeutige Lösung π1 = s/(r + s) und π2 = r/(r + s), sofern r + s > 0. Die stochastische Matrix P heißt irreduzibel, wenn es f¨ ur beliebige Zustände x,y ∈ S ein n ∈ N0 gibt, so dass man ausgehend vom Zustand x den Zustand y nach n Schritten erreichen kann, d.h. wenn p(n) (x,y) > 0 gilt. Damit ist insbesondere ausgeschlossen, dass die Zustandsmenge in Teilmengen von Zuständen zerfällt, die sich nur untereinander ,,besuchen”. Es liegt Periodizit¨ at vor, wenn das System alle k ≥ 2 Zustände wieder in einen Zustand x zur¨ uckkehren kann, dass heißt wenn p(n) (x,x) > 0 f¨ ur n = kr mit r ∈ N gilt. Dann ist der gr¨ oßte gemeinsame Teiler (ggT) der Menge N (x) = {n ∈ N : p(n) (x, x) > 0} größer als 1. P heißt aperiodisch, wenn f¨ ur jeden Zustand x ∈ S der ggT der Menge N (x) 1 ist. 01 Beispielsweise ist ergeben f¨ ur die Matrix P = die Potenzen Pn ab10 wechselnd I und P. Somit ist P irreduzibel, aber nicht aperiodisch. Schließlich heißt P ergodisch, wenn es ein k ∈N gibt, so dass alle Ein0.4 0.6 träge Pk = 0 positiv sind. Offensichtlich ist P = ergodisch. Eine 0.6 0.4 stochastische Matrix P ist genau dann ergodisch, wenn sie irreduzibel und aperiodisch ist. Ergodensatz Eine ergodische stochastische Matrix P besitzt genau eine stationäre Verteilung π = (π1 , . . . , πm ). Die Einträge πj sind positiv und die ¨ n-Schritt-Ubergangswahrscheinlichkeiten konvergieren gegen die stationäre Verteilung, unabh¨ angig vom Startzustand, d.h. f¨ ur alle j = 1, . . . , m gilt: (n) lim p n→∞ ij

= πj ,

f¨ ur alle i = 1, . . . , m.

3 Schließende Statistik

Die Grundaufgabe der schließenden Statistik ist es, basierend auf Stichprobendaten Aussagen u ¨ber das zugrunde liegende Verteilungsmodell zu treffen. Häufig ist das Verteilungsmodell durch einen Parameter ϑ eindeutig parametrisiert. Dann interessieren vor allem Sch¨ atzungen f¨ ur ϑ, Aussagen u ¨ ber die ¨ Schätzgenauigkeit und das Testen (Uberpr¨ ufen) von Hypothesen u ¨ ber ϑ. Machen wir uns diese abstrakten Aussagen an einem Beispiel klar: Bei einer Umfrage unter n = 500 zuf¨ allig ausgew¨ ahlten Käufern eines PKW stellt sich heraus, dass k = 400 mit dem Service zufrieden sind. Um zu klären, ob diese Zahlen belastbar“ sind, m¨ ussen Antworten f¨ ur die folgenden Fragen gefunden ” werden: 1. Ist der Anteil von k/n = 80% zufriedener Käufer in der Stichprobe eine gute Schätzung f¨ ur den unbekannten wahren Anteil in der Grungesamtheit aller Käufer? 2. Wie stark streut das Stichprobenergebnis u ¨berhaupt? 3. Wie kann objektiv nachgewiesen werden, dass der wahre Anteil zufriedener Käufer zumindest h¨ oher als (z. B.) 75% ist? Zur Beantwortung dieser Fragen muss zun¨ achst ein geeignetes Verteilungsmodell f¨ ur die Daten gefunden werden. Im eben diskutierten Beispiel ist dies die Binomialverteilung. Dann ist zu kl¨ aren, wie im Rahmen des gewählten Verteilungsmodells geeignete Sch¨ atzungen f¨ ur die interessierenden Größen - in unserem Beispiel ist dies der wahre Anteil p - gewonnen und hinsichtlich ihrer G¨ ute (Qualität) bewertet werden k¨ onnen. Ferner wird ein geeignetes Konzept ¨ zur Uberpr¨ ufung von relevanten Hypothesen durch empirisches Datenmaterial benötigt.

3.1 Grundbegriffe Daten werden durch Stichproben repr¨ asentiert. Wir vereinbaren die folgenden Bezeichnungen.

A. Steland, Basiswissen Statistik, Springer-Lehrbuch, 2nd ed., DOI 10.1007/978-3-642-02667-6_3, © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010

138


Stichprobe, Stichprobenumfang, Stichprobenraum, Realisierung X1 , . . . , Xn heißt Stichprobe vom Stichprobenumfang n, wenn X1 , . . . , Xn reellwertige Zufallsvariablen auf einem Wahrscheinlichkeitsraum (Ω, A, P ) sind. Der Zufallsvektor X = (X1 , . . . , Xn ) nimmt dann Werte im Stichprobenraum X = {X(ω) : ω ∈ Ω} ⊂ Rn an, dessen Elemente (x1 , . . . , xn ) Realisierungen heißen.

Verteilungsmodell, parametrisch, nichtparametrisch, Parameterraum Eine Menge P von (m¨ oglichen) Verteilungen auf Rn (f¨ ur die Stichprobe (X1 , . . . ,Xn )) heißt Verteilungsmodell. Ist jede Verteilung P ∈ P durch Angabe eines Parametervektors ϑ aus einer Menge Θ ⊂ Rk möglicher Vektoren spezifiziert, spricht man von einem parametrischen Verteilungsmodell. Θ heißt dann Parameterraum. Man spricht von einem nichtparametrischen Verteilungsmodell, wenn P nicht durch einen endlichdimensionalen Parameter parametrisiert werden kann. Sind X1 , . . . ,Xn unabh¨ angig und identisch verteilt nach einer Verteilungsfunktion F (x), dann schreibt man i.i.d.

X1 , . . . ,Xn ∼ F (x)

i.i.d.

oder auch Xi ∼ F (x).

i.i.d. steht f¨ ur unabh¨ angig und identisch verteilt (engl.: independent and identically distributed). Ist die Verteilung durch eine (Zähl-) Dichte f (x) gegeben, i.i.d.

dann schreibt man Xi ∼ f (x). Beispiel 3.1.1. Parametrische Verteilungsmodelle: 1). P = {bin(n,p) : p ∈ (0,1)} f¨ ur ein festes n: ϑ = p ∈ Θ = (0,1).

2). P = {N (µ, σ 2 ) : µ ∈ R, 0 < σ 2 < ∞}. ϑ = (µ,σ 2 ) ∈ Θ = R × (0,∞). Nichtparametrische Verteilungsmodelle: 3). P = {F : R → [0,1] : F ist Verteilungsfunktion}

4). P = {f : R → R+ : f ist Dichtefunktion}

Statistik, Schätzfunktion, Schätzer Ist X1 , . . . , Xn eine Stichprobe und T : Rn → Rd mit d ∈ N (oft: d = 1) eine Abbildung, so heißt T (X1 , . . . , Xn ) Statistik. Bildet die Statistik in den Parameterraum ab, d.h. T : Rn → Θ, und möchte man mit der Statistik T (X1 , . . . , Xn ) den Parameter ϑ schätzen, so spricht man von einer Sch¨ atzfunktion oder einem Sch¨ atzer f¨ ur ϑ. Zur Schätzung von Funktionen g(ϑ) eines Parameters verwendet man Statistiken T : Rn → Γ mit Γ = g(Θ) = {g(ϑ)|ϑ ∈ Θ}. T (X1 , . . . , Xn ) heißt dann Schätzer f¨ ur g(ϑ).

3.2 Sch¨ atzprinzipien und G¨ utekriterien

139

Beispiel 3.1.2. Aus den ersten beiden Kapiteln sind bereits folgenden Statistiken bekannt: n 1 X T1 (X1 , . . . , Xn ) = X, T2 (X1 , . . . , Xn ) = S 2 = (Xi − X)2 . n − 1 i=1 Ist T : Rn → Θ ein Sch¨ atzer f¨ ur ϑ, dann ist es u ¨ blich ϑb = T (X1 , . . . , Xn )

zu schreiben. Ebenso verf¨ ahrt man bei anderen unbekannten Größen. So bezeichnet beispielsweise Fbn (x) einen Sch¨ atzer f¨ ur die Verteilungsfunktion F (x).

3.2 Sch¨ atzprinzipien und Gu ¨tekriterien 3.2.1 Nichtparametrische Sch¨ atzung Im nichtparametrischen Verteilungsmodell (c) des Beispiels 3.1.1 wird keine Restriktion an die Verteilung der Beobachtungen gestellt. Sei X1 , . . . , Xn eine Stichprobe von unabh¨ angigen und identisch verteilten Zufallsvariablen mit gemeinsamer Verteilungsfunktion F , d.h., F (x) = P (Xi ≤ x),

x ∈ R.

Es stellt sich die Frage, wie F (x) gesch¨ atzt werden kann. Man verwendet die empirische Verteilungsfunktion, die bereits aus der deskriptiven Statistik bekannt ist: Empirische Verteilungsfunktion Ein nichtparametrischer Schätzer f¨ ur die Verteilungsfunktion F (x) = P (Xi ≤ x), x ∈ R, ist die empirische Verteilungsfunktion n

1X 1(−∞,x] (Xi ), Fbn (x) = n i=1

x ∈ R.

Hierbei zeigt 1(−∞,x] (Xi ) = 1(Xi ≤ x) an, ob Xi ≤ x gilt. Fbn (x) ist der Anteil der Beobachtungen, die kleiner oder gleich x sind. Die Anzahl nFbn (x) der Beobachtungen, die kleiner oder gleich x sind, ist binomialverteilt mit Parametern n und p(x), so dass insbesondere gilt: E(Fbn (x)) = P (Xi ≤ x) = F (x),

Var(Fbn (x)) =

F (x)(1 − F (x)) . n

Nach dem Hauptsatz der Statistik (Abschnitt 2.11.2) konvergiert Fbn (x) mit Wahrscheinlichkeit 1 gegen F (x) (gleichm¨ aßig in x).

140


Herleitung: Die Zufallsvariablen 1(−∞,x] (Xi ) sind unabh¨ angige Bernoulli-Variable mit Erfolgswahrscheinlichkeit p = p(x) = 1 · P (Xi ≤ x) + 0 · P (Xi > c) = F (x). Ihre P Summe, nFbn (x) = n i=1 1(−∞,x] (Xi ) ist daher binomialverteilt mit Parametern n und p = F (x). Da Erwartungswert und Varianz einer Bin(n,p)-Verteilung durch np bzw. np(1 − p) gegeben sind, ergeben sich die angegebenen Formeln f¨ ur E(Fbn ) und b Var(Fn (x)).

Die Verteilung von X ist durch die Verteilungsfunktion F (x) eindeutig spezifiziert. Hiervon leiten sich Erwartungswert µ = E(Xi ) und Varianz σ 2 = Var(Xi ) der Verteilung von X ab. Diese Gr¨ oßen sind unbekannt. Schätzer erhält man, indem man statt F (x) die empirische Verteilungsfunktion Fbn (x) betrachtet: Fbn ist die Verteilungsfunktion der empirischen Verteilung, die den Punkten X1 , . . . , Xn jeweils die Wahrscheinlichkeit 1/n Pn zuordnet. Der Erwartungswert der empirischen Verteilung ist X = n1 i=1 Xi , ihre Varianz 1 Pn 2 i=1 (Xi − X) . n

Es liegt also nahe, den unbekannten Erwartungswert µ durch den Erwartungswert der empirischen Verteilung, n

µ b=

1X Xi , n i=1

und die unbekannte Varianz σ 2 durch die Varianz der empirischen Verteilung n

σ b2 =

1X (Xi − X)2 . n i=1

zu schätzen. Genauso k¨ onnen die p-Quantile der Verteilung von X durch die empirischen p-Quantile gesch¨ atzt, die in der deskriptiven Statistik bereits besprochen wurden. Arithmetisches Mittel, Stichprobenvarianz und empirische p-Quantile sind diejenigen Schätzer f¨ ur Erwartungswert, Varianz und theoretische Quantile, die man durch Substitution der Verteilungsfunktion F (x) durch die empirische Verteilungsfunktion Fbn (x) erh¨ alt. 3.2.2 Dichtesch¨ atzung Das nichtparametrische Verteilungsmodell P = {f : R → R+ | f ist eine Dichtefunktion} aus Beispiel 2.2.1 f¨ ur eine Beobachtung X schließt diskrete Verteilungen aus der Betrachtung aus. Relevant sind nur noch stetige Verteilungen, die durch eine Dichtefunktion f (x) charakterisiert sind:


P (a < X ≤ b) =

Z

141

b

f (x) dx,

a < b.

a

In der deskriptiven Statistik wurden bereits das Histogramm und der Kerndichteschätzer eingef¨ uhrt. Wir erinnern an die Definition des Histogramms: Der Histogramm-Sch¨ atzer zu Klassenh¨ aufigkeiten f1 , . . . , fk von k Klassen K1 = [g1 ,g2 ], K2 = (g2 ,g3 ], . . . , Kk = (gk , gk+1 ] mit Klassenbreiten b1 , . . . , bk , ist gegeben durch ( fj , wenn x ∈ Kj f¨ ur ein j = 1, . . . ,M , b f (x) = 0, sonst. Histogramm Der Histogramm-Sch¨ atzer schätzt eine Vergröberung der Dichtefunktion f (x), n¨ amlich die Funktion g(x), f¨ ur die gilt: Z gj+1 f (x) dx = P (X1 ∈ (gj ,gj+1 ]), g(x) = gj

wenn x ∈ (gj ,gj+1 ]. F¨ ur festes x ∈ (gj ,gj+1 ] ist nfb(x) binomialverteilt mit Parametern n und p = p(x) = P (X1 ∈ (gj ,gj+1 ]). Der Kerndichtesch¨ atzer nach Parzen-Rosenblatt ist ebenfalls ein Schätzer f¨ ur die Dichtefunktion. Eine Diskussion seiner Verteilungseigenschaften ist jedoch im Rahmen dieses Buches nicht m¨ oglich. Es sei auf die weiterf¨ uhrende Literatur verwiesen. 3.2.3 Das Likelihood-Prinzip ⊲ Motivation und Definition Ein Restaurant hat zwei K¨ oche A und B. Koch A versalzt die Suppe mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.1, Koch B mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.3. Sie gehen ins Restaurant und bestellen eine Suppe. Die Suppe ist versalzen. Wer schätzen Sie, war der Koch? Die meisten Menschen antworten mit ”Koch ¨ B”. Kann die dahinter stehende Uberlegung (Koch B versalzt häufiger, also wird er es schon sein) formalisiert und einem allgemeinen Schätzprinzip untergeordnet werden? Formalisierung: Wir beobachten x ∈ {0,1} (’0’: Suppe ok, ’1’: Suppe versalzen). Der Parameter ist ϑ ∈ Θ = {A,B}. (Koch A bzw. B). Das statistische Problem besteht in der Schätzung von ϑ bei gegebener Beobachtung x. Jeder Koch ϑ erzeugt eine Verteilung pϑ : pϑ (x) Beobachtung ϑ 0 1 Summe A 0.9 0.1 1.0 B 0.7 0.3 1.0

142


In den Zeilen stehen Wahrscheinlichkeitsverteilungen. In den Spalten stehen f¨ ur jede mögliche Beobachtung (hier: 0 bzw. 1) die Wahrscheinlichkeiten pϑ (x), mit denen die jeweiligen Parameterwerte - die ja jeweils einem Verteilungsmodell entsprechen - die Beobachtung erzeugen. Es ist naheliegend, einen Parameterwert ϑ als umso plausibler anzusehen, je größer diese Wahrscheinlichkeit ist. Likelihood-Funktion Sei pϑ (x) eine Z¨ ahldichte (in x ∈ X ) und ϑ ∈ Θ ein Parameter. F¨ ur eine gegebene (feste) Beobachtung x ∈ X heißt die Funktion L(ϑ|x) = pϑ (x),

ϑ ∈ Θ,

Likelihood-Funktion. L(ϑ|x), ϑ ∈ Θ, entspricht gerade den Werten in der zu x gehörigen Spalte. Es ist rational, bei gegebener Beobachtung x die zugehörige Spalte zu betrachten und denjenigen Parameterwert als plausibel anzusehen, der zum höchsten Tabelleneintrag f¨ uhrt, also zur maximalen Wahrscheinlichkeit, x zu beobachten. Likelihood-Prinzip Ein Verteilungsmodell ist bei gegebenen Daten plausibel, wenn es die Daten mit hoher Wahrscheinlichkeit erzeugt. Entscheide Dich f¨ ur das plausibelste Verteilungsmodell! Wir verallgemeinern nun das eingangs betrachtete Beispiel schrittweise auf komplexere Fälle: Situation 1: Statt zwei m¨ oglichen Parameterwerten und zwei Merkmalsausprägungen betrachten wir jeweils endlich viele: Es liege ein diskreter Parameterraum Θ = {ϑ1 , . . . , ϑL } und ein diskreter Stichprobenraum X = {x1 , . . . , xK } vor. ϑ1 ϑ2 .. . ϑL

x1 ... xK Summe 1 pϑ1 (x1 ) . . . pϑ1 (xK ) 1 pϑ2 (x1 ) . . . pϑ2 (xK ) .. .. . . pϑL (x1 ) . . . pϑL (xK ) 1

In den Zeilen stehen wiederum f¨ ur jeden Parameterwert die zugehörigen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, in den Spalten die zu jeder Beobachtung zugehörigen Likelihoods. Bei gegebener Beobachtung wählen wir nach dem LikelihoodPrinzip denjenigen Parameterwert als Sch¨ atzwert ϑb aus, der zu dem maximalen Spalteneintrag korrespondiert.


143

Beispiel 3.2.1. Y sei binominalverteilt mit Parametern n = 3 (Stichprobenumfang) und Erfolgswahrscheinlichkeit p(ϑ), ϑ ∈ { 41 , 21 }. k 3−k 3 1 3 , P1/4 (Y = k) = k 4 4

k 3−k 1 1 3 P1/2 (Y = k) = . k 2 2

Der Stichprobenraum ist nun die Menge {0,1,2,3}, der Parameterraum Θ = {1/4,1/2}. y ϑ = 1/4 ϑ = 1/2

0 1 2 3 0.422 0.422 0.078 0.078 0.125 0.375 0.375 0.125

F¨ ur y ∈ {0,1} lautet der ML-Sch¨ atzer ϑb = 1/4, bei Beobachtung von y ∈ {2,3} b hingegen ϑ = 1/2.

Situation 2: Der Parameterraum Θ ⊂ R ist ein Intervall oder ganz R, der Stichprobenraum ist diskret: X = {x1 , x2 , . . . }.

Dies ist der Standardfall f¨ ur Modelle mit diskreten Beobachtungen. Man kann hier nicht mehr mit Tabellen arbeiten. Es ist an der Zeit, formal den Maximum-Likelihood-Sch¨ atzer f¨ ur diskret verteilte Daten zu definieren: Maximum-Likelihood-Schätzer Ist pϑ (x) eine Zähldichte (in x ∈ X ) und b ϑ ∈ Θ ⊂ Rk , k ∈ N, dann heißt ϑb = ϑ(x) ∈ Θ Maximum-LikelihoodSch¨ atzer (ML-Sch¨ atzer), wenn f¨ ur festes x gilt: pϑb(x) ≥ pϑ (x)

f¨ ur alle ϑ ∈ Θ.

Hierdurch ist eine Funktion ϑb : X → Θ definiert.

Mathematisch betrachtet ist die Funktion pϑ (x) f¨ ur festes x in der Variablen ϑ ∈ Θ zu maximieren. Typischerweise ist pϑ (x) eine differenzierbare Funktion von ϑ. Dann können die bekannten und im mathematischen Anhang dargestellten Methoden zur Maximierung von Funktionen einer oder mehrerer Veränderlicher verwendet werden. Situation 3: Ist die Variable X stetig verteilt, so ist der Merkmalsraum X = R oder ein Intervall. Der Parameterraum sei diskret: Θ = {ϑ1 , . . . , ϑL }. Zu jedem ϑ ∈ Θ geh¨ ort eine Dichtefunktion fϑ (x). F¨ ur jedes gegebene x ist jeweils eine der L Dichtefunktionen auszuw¨ ahlen. Da im stetigen Fall einer Realisation x keine Wahrscheinlichkeit wie bei diskreten Verteilungsmodellen zugeordnet werden kann, stellt sich die Frage, wie der Begriff ,,plausibel” nun pr¨ azisiert werden kann.

144


Hierzu vergröbern wir die Information x f¨ ur kleines dx > 0 zu [x − dx,x + dx]. Dem Intervall [x − dx,x + dx] k¨ onnen wir eine Wahrscheinlichkeit zuordnen, also eine Likelihood definieren und das Likelihood-Prinzip anwenden. Z x+dx L(ϑ|[x − dx,x + dx]) = fϑ (s) ds ≈ fϑ (x) · (2dx). x−dx

Die rechte Seite wird maximal, wenn ϑ die Dichte fϑ (x) maximiert.

R

ϑ1 ϑ2

ϑ3 ϑ4

ϑ5 ϑ6

ϑ7 Abb. 3.1. Dichten fϑ (x) f¨ ur ϑ ∈ {ϑ1 , . . . ,ϑ7 }. Der Parameter bestimmt die Lage R x+dx der Verteilung. Hervorgehoben sind die Fl¨ achen x−dx fϑ (s)ds f¨ ur ein dx > 0.

F¨ ur stetige Zufallsgr¨ oßen definiert man daher die Likelihood-Funktion wie folgt: Likelihood-Funktion, Sei fϑ (x) eine Dichtefunktion (in x) und ϑ ∈ Θ ⊂ Rk , k ∈ N. F¨ ur festes x heißt die Funktion L(ϑ|x) = fϑ (x),

ϑ ∈ Θ,

Likelihood-Funktion. ϑb ∈ Θ heißt Maximum-Likelihood-Sch¨ atzer, wenn bei festem x gilt: fϑb(x) ≥ fϑ (x) f¨ ur alle ϑ ∈ Θ.


145

Situation 4: Seien nun schließlich Θ ⊂ R und X ⊂ R Intervalle.

µ

In diesem Fall erh¨ alt man als Bild den Graphen der Funktion fϑ (x) u ¨ ber (ϑ,x) ∈ Θ × X . Abbildung 3.2 illustriert dies anhand der Normalverteilungsdichten N (µ,1) f¨ ur µ ∈ [0,3].

x

Abb. 3.2. Normalverteilungsdichten f¨ ur ϑ = µ ∈ [0,3].

Beispiel 3.2.2. Beobachtet worden sei die Realisation x einer Zufallsvariablen X ∼ N (µ,σ 2 ). Wir wollen ϑ = µ ∈ R anhand dieser einen Beobachtung schätzen. Dann ist 1 (x − µ)2 fµ (x) = √ exp − 2σ 2 2πσ 2 2

in µ zu maximieren. Da die Funktion e−z /2 in z = 0 ihr eindeutiges Maximum annimmt, ergibt sich wegen z = (x − µ)/σ = 0 ⇔ µ = x als ML-Schätzer µ b= Pn i.i.d. 1 2 2 x. Sind X1 , . . . , Xn ∼ N (µ, σ ), dann gilt X n = n i=1 Xi ∼ N (µ, σ /n). atzer P f¨ ur µ. Als ML-Schätzer σ bn2 f¨ ur σ 2 ergibt Somit ist µ b = X n der ML-Sch¨ sich die Stichprobenvarianz σ bn2 = n1 ni=1 (xi − xn )2 . ⊲ Die Likelihood einer Zufallsstichprobe ¨ Das Ergebnis der bisherigen Uberlegungen k¨ onnen wir wie folgt zusammenfassen: Folgt eine zuf¨ allige Beobachtung X einem parametrischen Verteilungsmodell

146


X ∼ fϑ (x),

ϑ ∈ Θ,

wobei fϑ (x) eine (Z¨ ahl-) Dichte ist, so k¨ onnen wir bei gegebener Realisation x jedem Parameterwert ϑ eine Likelihood L(ϑ|x) = fϑ (x) zuordnen. In den betrachteten Beispielen war zwar stets x reell, aber diese Festsetzung macht auch Sinn, wenn x ein Vektor ist. Steht nun X nicht f¨ ur eine einzelne Beobachtung, sondern eine ganze Zufallsstichprobe X = (X1 , . . . , Xn ) von n unabhängigen und identisch verteilten Zufallsvariablen (Beobachtungen) mit zugehöriger Realisation x = (x1 , . . . , xn ), so gilt im diskreten Fall aufgrund der Unabhängigkeit der Xi mit x = (x1 , . . . , xn ) ∈ Rn : pϑ (x) = P (X1 = x1 , . . . , Xn = xn ) = P (X1 = x1 ) · . . . · P (Xn = xn ). Bei stetig verteiltem X ist die (gemeinsame) Dichtefunktion fϑ (x) durch das Produkt der Randdichten gegeben: fϑ (x1 , . . . ,xn ) = fϑ (x1 ) · . . . · fϑ (xn ). Likelihood einer Stichprobe Ist X1 , . . . , Xn eine Stichprobe von unabhängig und identisch verteilten Zufallsvariablen und wurde x = (x1 , . . . , xn ) ∈ Rn beobachtet, dann ist die Likelihood gegeben durch L(ϑ|x) = L(ϑ|x1 ) · . . . · L(ϑ|xn ).

Mathematisch ist es oft einfacher die logarithmierte Likelihood zu maximieren, die aus dem Produkt eine Summe macht. Log-Likelihood Die Log-Likelihood ist gegeben durch l(ϑ|x) = ln L(ϑ|x) =

n X

l(ϑ|xi ).

i=1

Hierbei ist l(ϑ|xi ) = ln fϑ (xi ) der Likelihood-Beitrag der i-ten Beobachtung. Wir betrachten drei Beispiele. Beispiel 3.2.3. Es sei x1 , . . . ,xn eine Realisation einer Stichprobe X1 , . . . , Xn von unabhängig und identisch Exp(λ)-verteilten Zufallsvariablen. Dann ist fλ (x) = λe−λx , x ≥ 0, und somit


147

L(λ|x1 , . . . ,xn ) = λe−λx1 · · · λe−λxn n

=λ e

−λ·

n P

xi

.

i=1

b f¨ Um den ML-Schätzer λ ur λ zu bestimmen, untersucht man die log-Likelihood l(λ|x1 , . . . ,xn ) = n · ln(λ) − λ ·

b= auf Maxima. Es ergibt sich λ

1 x

mit x =

1 n

Pn

i=1

n X

xi

i=1

xi .

Beispiel 3.2.4. x1 , . . . ,xn sei eine Realisation von unabhängig und identisch Ber(p)-verteilten Zufallsvariablen X1 , . . . ,Xn . P (X1 = x) = px (1 − p)1−x , Pn Somit ist mit y = i=1 xi (Anzahl der Erfolge)

x = 0,1.

L(p|x1 , . . . ,xn ) = px1 (1 − p)1−x1 · . . . · pxn (1 − p)1−xn = py (1 − p)n−y

und l(p|x1 , . . . ,xn ) = y · ln(p) + (n − y) ln(1 − p). Als Maximalstelle erhält man pb = ny . Der Anteil der Erfolge in der Stichprobe erweist sich als ML-Schätzer.

Beispiel 3.2.5. Sie sind zu Besuch in einer fremden Stadt und fahren dort jeden Morgen mit dem Bus. Die Wartezeit auf den nächsten Bus sei gleichverteilt im Intervall [0,ϑ], wobei ϑ ∈ (0,∞) der unbekannte Takt ist. Sind n Wartezeiten x1 , . . . , xn beobachtet worden, so k¨ onnen wir ϑ durch die LikelihoodMethode schätzen. Die Dichte der xi ist gerade 1 , 0 ≤ x ≤ ϑ, fϑ (x) = ϑ 0, x > ϑ. Qn Die Likelihood L(ϑ|x1 , . . . , xn ) = i=1 fϑ (xi ) ist als Funktion von ϑ zu maximieren. Dieses Produkt ist 0, wenn mindestens ein xi größer ist als ϑ. Gilt hingegen f¨ ur alle xi die Ungleichung xi ≤ ϑ, was gleichbedeutend mit maxi xi ≤ ϑ n ist, hat das Produkt den Wert ϑ1 . Diese Funktion ist streng monoton fallend in ϑ. Sie ist also maximal, wenn wir ϑ so klein wie möglich wählen (aber noch größer oder gleich maxi xi . Also ist der ML-Schätzer ϑb = max xi i

im Einklang mit der Intuition.

148


Die ML-Schätzer werden f¨ ur gegebene (aber beliebige) Realisation x1 , . . . , xn konstruiert. Dann kann man jedoch auch die Stichprobenvariablen X1 , . . . , Xn einsetzen. Die resultierenden Statistiken heißen ebenfalls ML-Schätzer. Das Likelihood-Prinzip stellt einen operationalen Ansatz zur Gewinnung von Schätzfunktionen dar, die sich bei G¨ ultigkeit des verwendeten Verteilungsmodells auch als optimal (im Sinne minimaler Streuung der Schätzung in sehr großen Stichproben) erweisen. Die Methode ist jedoch nicht anwendbar, wenn kein parametrisches Verteilungsmodell angegeben werden kann. 3.2.4 G¨ utekriterien f¨ ur statistische Sch¨ atzer Möchte man einen Parameter ϑ anhand einer Stichprobe schätzen, so hat man mitunter mehrere Kandidaten zur Auswahl. Es stellt sich die Frage, wie sich die G¨ ute von statistischen Sch¨ atzern messen l¨ aßt. Dann kann auch untersucht werden, welche Sch¨ atzer optimal sind. Da jeder Schätzer aus streuenden Daten ausgerechnet wird, streut auch der Schätzer. Es ist daher nahe liegend, die zwei grundlegenden Konzepte zur Verdichtung dieses Sachverhalts auf Kennzahlen zu nutzen: Erwartungswert (Kennzeichnung der Lage) und Varianz (Quantifizierung der Streuung). ⊲ Erwartungstreue Sei ϑbn = Tn (X1 , . . . , Xn ) ein Sch¨ atzer f¨ ur ϑ. Als Funktion der Zufallsvariab blen X1 , . . . , Xn ist ϑn zuf¨ allig. Es stellt sich die Frage, um welchen Wert ϑbn streut. Ein geeignetes Lagemaß ist der Erwartungswert. Wenden wir den Erwartungswertoperator E(·) auf ϑbn (X1 , . . . , Xn ) an, so hängt das Ergebnis der Berechnung von der (gedanklich fixierten) Verteilung Fϑ der Xi und somit vom Parameter ϑ ab. Im Allgemeinen ist daher E(ϑbn ) eine Funktion von ϑ. Berechnet man E(ϑbn ) unter der Annahme Xi ∼ Fϑ , so schreibt man mitunter Eϑ (ϑbn ). (Asymptotische) Erwartungstreue, Unverfälschtheit Ein Schätzer ϑbn f¨ ur einen Parameter ϑ heißt erwartungstreu, unverf¨ alscht oder unverzerrt (engl.: unbiased ), wenn er um den unbekannten wahren Parameter ϑ streut: Eϑ (ϑbn ) = ϑ,

f¨ ur alle ϑ ∈ Θ.

Eϑ (ϑbn ) → ϑ,

f¨ ur alle ϑ ∈ Θ,

Gilt lediglich f¨ ur alle ϑ

wenn n → ∞, dann heißt ϑb asymptotisch erwartungstreu f¨ ur ϑ.


149

Oft möchte man nicht ϑ, sondern eine Funktion g(ϑ) schätzen, wobei g : θ → Γ gegeben ist. Eine Statistik b gn mit Werten in Γ heißt dann Schätzer f¨ ur g(ϑ). gbn heißt erwartungstreu f¨ ur g(ϑ), wenn E(b gn ) = g(ϑ) f¨ ur alle ϑ ∈ Θ gilt. Der Begriff kann auch auf nichtparametrische Verteilungsmodelle verallgemeinert werden. Ein Sch¨ atzer Tn f¨ ur eine Kenngr¨ oße g(F ) einer Verteilungsfunktion F ∈ F heißt erwartungstreu f¨ ur g(F ), wenn EF (Tn ) = g(F ) f¨ ur alle F ∈ F gilt. Hierbei deutet EF (Tn ) an, dass der Erwartungswert unter der Annahme Xi ∼ F berechnet wird.

Anschaulich bedeutet Erwartungstreue: Wendet man einen f¨ ur ϑ erwartungstreuen Schätzer N -mal (z.B. t¨ aglich) auf Stichproben vom Umfang n an, so konvergiert nach dem Gesetz der großen Zahl das arithmetische Mittel der N Schätzungen gegen ϑ (in Wahrscheinlichkeit), egal wie groß oder klein n gewählt wurde, wenn N → ∞. Ist ein Schätzer nicht erwartungstreu, so liefert er verzerrte Ergebnisse, und zwar nicht aufgrund zufallsbedingter Schwankungen, sondern systematisch. Bei asymptotisch erwartungstreuen Sch¨ atzern konvergiert dieser systematische Fehler gegen 0, wenn der Stichprobenumfang n gegen ∞ strebt. Verzerrung,Bias Die Verzerrung (engl.: bias) wird gemessen durch b − ϑ, Bias(ϑbn ; ϑ) = Eϑ (ϑ)

ϑ ∈ Θ.

Im Allgemeinen ist Bias(ϑbn ; ϑ) eine Funktion von ϑ.

Wir betrachten drei Beispiele, die drei grundlegene Phänomene deutlich machen. Das erste Beispiel verifiziert, dass arithmetische Mittel immer erwartungstreue Schätzungen liefern. Dies hatten wir schon mehrfach gesehen, aber nicht so genannt. Beispiel 3.2.6. Sind X1 , . . . , Xn identisch verteilt mit Erwartungswert µ = n) = µ. Also ist X erwartungstreu f¨ ur E(X1 ), so gilt: E(X) = E(X1 )+···+E(X n µ. Das folgende Beispiel zeigt, dass die Erwartungstreue verloren geht, sobald man nichtlineare Transformationen anwendet. ur ϑ = µ2 ? Dazu seien X1 , . . . , Xn Beispiel 3.2.7. Ist (X)2 erwartungstreu f¨ zusätzlich unabhängig verteilt. Nach dem Verschiebungssatz gilt Var(X) = E((X)2 ) − (E(X))2 Zudem gilt: Var(X) =

σ2 n .

Einsetzen und Auflösen nach E((X)2 ) liefert E((X)2 ) =

σ2 + µ2 . n

150


2 Also ist ϑb = X nicht erwartungstreu f¨ ur ϑ = µ2 , sondern lediglich asympto2 ur n → ∞ erf¨ ullt ist. Der tisch erwartungstreu, da zumindest E(X ) → µ2 f¨ Bias ergibt sich zu σ2 2 . Bias(X ; µ2 ) = n Er hängt nicht von µ, aber von σ 2 und n ab. Mit wachsendem Stichprobenumfang konvergiert der Bias zwar gegen 0, jedoch ist er immer positiv. Folglich 2 wird µ2 durch den Sch¨ atzer X systematisch u ¨ berschätzt.

Das folgende Beispiel betrachtet die Gleichverteilung auf einem Intervall [0, ϑ], wobei ϑ unbekannt ist. Wir hatten gesehen, dass der ML-Schätzer gerade das Maximum, ϑbn = max(X1 , . . . , Xn ), ist. Ist ϑbn auch erwartungstreu?

Beispiel 3.2.8. Es seien X1 , . . . , Xn unabh¨ angig und identisch gleichverteilt auf dem Intervall [0, ϑ]. Dann gilt P (X1 ≤ x) = ϑx , wenn 0 ≤ x ≤ ϑ. Da P (max(X1 , . . . , Xn ) ≤ x) = P (X1 ≤ x, . . . , Xn ≤ x) = P (X1 ≤ x)n

gilt f¨ ur die Verteilungsfunktion von ϑbn : P (ϑb ≤ x) = ( ϑx )n , 0 ≤ x ≤ ϑ. Ableiten ur x 6∈ [0,ϑ]. liefert die Dichte, f (x) = ϑnn xn−1 , wenn 0 ≤ x ≤ ϑ, und f (x) = 0 f¨ b Den Erwartungswert E(ϑn ) k¨ onnen wir nun berechnen: Z ϑ Z ϑ n n b xf (x) dx = n E(ϑn ) = ϑ. xn dx = ϑ 0 n+1 0

Somit ist der ML-Sch¨ atzer verf¨ alscht. Eine erwartungstreue Schätzfunktion erhält man durch Umnormieren: n+1b ϑn . ϑb∗n = n

Beispiel 3.2.9. Seien X1 , . . . , Xn unabh¨ angig und identisch verteilt mit Erwartungswert µ = E(X1 ) und positiver Varianz σ 2 = Var(X). Wir wollen die Stichprobenvarianz auf Erwartungstreue untersuchen. Nach dem Verschiebungssatz ist n n X X 2 Xi2 − n(X)2 . (Xi − X) = i=1

i=1

Wir wollen hiervon den Erwartungswert berechnen. Wegen σ 2 = Var(Xi ) = E(Xi2 ) − µ2 ist der Erwartungswert des ersten Terms auf der rechen Seite ! n X Xi2 = n · E(Xi2 ) = n(σ 2 + µ2 ). E i=1

In Beispiel 3.2.7 hatten wir gesehen, dass E((X)2 ) = wir:

σ2 n

+ µ2 . Damit erhalten


E

n X i=1

2

(Xi − X)

!

2

2

= n(σ + µ ) − n

σ2 + µ2 n

151

= (n − 1)σ 2

Pn Wir m¨ ussen also die Summe der Abstandsquadrate i=1 (Xi − X)2 mit n − 1 normieren, um eine erwartungstreue Sch¨ atung f¨ ur σ 2 zu erhalten, nicht etwa mit n. Aus diesem Grund verwendet man u ¨ blicherweise den Varianzschätzer n

Sn2 =

1 X (Xi − X)2 . n − 1 i=1

Pn 2 σn2 ) = n−1 F¨ ur die Stichprobenvarianz σ bn2 = n1 i=1 (Xi − X)2 gilt E(b n σ , 2 σ 2 2 woraus die negative Verzerrung Bias(b σn2 ; σ 2 ) = n−1 n σ − σ = − n resultiert. Die Varianz wird systematisch untersch¨ atzt. ⊲ Konsistenz 2 Sind X1 , . . . , Xn unabh¨ angig und identisch Pn N (µ, σ ) -verteilt mit Erwartungs1 wert µ, dann ist µ bn = X n = n i=1 Xi ein geeigneter Schätzer. Nach dem Gesetz der großen Zahlen konvergiert µ bn im stochastischen Sinn gegen µ = E(X1 ) – auch ohne die Normalverteilungsannahme. Schätzer, die solch ein Verhalten aufweisen, nennt man konsistent:

Konsistenz Ein Sch¨ atzer ϑbn = T (X1 , . . . , Xn ) basierend auf einer Stichprobe vom Umfang n heißt (schwach) konsistent f¨ ur ϑ, falls P ϑbn → ϑ,

n → ∞,

also wenn er ein schwaches Gesetz großer Zahlen erf¨ ullt. Gilt sogar fast sichere Konvergenz, dann heißt ϑbn stark konsistent f¨ ur ϑ.

Ist ϑbn konsistent f¨ ur ϑ und g : θ → Γ , d ∈ N, eine stetige Funktion, dann ist g(ϑbn ) konsistent f¨ ur g(ϑ).

Beispiel 3.2.10. Unter den oben genannten Annahmen ist µ bn = X n konsisur den abgeleitetent f¨ ur µ. Hieraus folgt, dass g(X n ) = (X n )2 konsistent ist f¨ ten Parameter g(µ) = µ2 . GiltP EX12 < ∞, dann ist nach dem (starken) Gesetz n der großen Zahlen m b 2,n = n1 i=1 Xi2 (stark) konsistent f¨ ur das zweite Mo2 ment m = E(X ). Damit folgt, dass die Stichprobenvarianz σ bn2 = m b 2,n −b µ2n = 2 1 1 Pn 2 2 2 2 2 X − (X ) konsistent f¨ u r σ = E(X ) − (E(X )) = Var(X ) ist. n 1 1 1 i i=1 n ⊲ Effizienz

Neben der Erwartungstreue eines Sch¨ atzers spielt auch seine Varianz b 2 Var(ϑbn ) = Eϑ (ϑb − Eϑ (ϑ))

152


eine wichtige Rolle. Hat man mehrere erwartungstreue Schätzer zur Auswahl, so ist es nahe liegend, diejenige zu verwenden, welche die kleinste Varianz hat. Effizienz Sind T1 und T2 zwei erwartungstreue Schätzer f¨ ur ϑ und gilt Var(T1 ) < Var(T2 ), so heißt T1 effizienter als T2 . T1 ist effizient, wenn T1 effizienter als jede andere erwartungstreue Schätzfunktion ist.

Beispiel 3.2.11. X1 , . . . , Xn seien unabh¨ angig und identisch gleichverteilt im 2 ϑ Intervall [0, ϑ]. Es gilt: µ = E(X1 ) = 2 und σ 2 = Var(X1 ) = ϑ12 . Betrachte die Schätzer T1 = 2X

und

T2 =

n+1 max(X1 , . . . ,Xn ). n

Dann ist E(T1 ) = ϑ

und

Var(T1 ) = 4

ϑ2 σ2 = . n 3n

Sei Z = max(X1 , . . . , Xn ). Es gilt E(Z 2 ) =

n ϑn

Z

ϑ

xn+1 dx =

0

n n ϑn+2 = ϑ2 , ϑn n + 2 n+2

und somit nach dem Verschiebungssatz (Var(Z) = E(Z 2 ) − (E(Z))2 ) Var(Z) = ϑ2 Es folgt Var(T2 ) =

n n n2 = ϑ2 − ϑ2 . n+2 (n + 1)2 (n + 1)2 (n + 2)

(n+1)2 n2

· Var(Z) =

Var(T2 ) =

ϑ n(n+2) .

Daher ist f¨ ur n > 1

ϑ2 ϑ2 < = Var(T1 ). n(n + 2) 3n

T2 ist effizienter als T1 ! ⊲ Mittlerer quadratischer Fehler Warum einen erwartungstreuen Sch¨ atzer mit hoher Varianz nehmen, wenn es auch einen leicht verzerrten gibt, der deutlich weniger streut? Es scheint also einen trade-off zwischen Verzerrung und Varianz zu geben. Ein Konzept, dass sowohl Verzerrung als auch Varianz einer Schätzung ber¨ ucksichtigt, ist der mittlere quadratische Fehler.

3.3 Testverteilungen

153

MSE, mittlerer quadratischer Fehler Der mittlere quadratische Fehler (engl.: mean square error, MSE) misst nicht die erwartete quadratische Abweichung vom Erwartungswert, sondern vom wahren Parameter ϑ: cn ; ϑ) = Eϑ (ϑ cn − ϑ)2 MSE(ϑ Durch Ausquadrieren sieht man, dass sich der MSE additiv aus der Varianz und der quadrierten Verzerrung zusammen setzt. b < ∞, dann gilt die additive Zerlegung Ist ϑb eine Schätzfunktion mit Varϑ (ϑ) cn ; ϑ) = Varϑ (ϑ) b + [Bias(ϑbn ; ϑ)]2 . MSE(ϑ i.i.d.

Beispiel 3.2.12. Seien X1 , . . . , Xn ∼ N (µ, σ 2 ), n > 1. Sn2 ist erwartungstreu f¨ ur σ 2 . Im n¨ achsten Abschnitt betrachten wir die Verteilung der Sta2 (n−1)Sn tistik Q = . Ihre Varianz h¨ angt nur von n ab: Var(Q) = 2(n − 1). σ2 2σ4 2 Hieraus folgt: Var(Sn ) = n−1 = M SE(Sn2 ; σ 2 ). Die Stichprobenvarianz 2 n−1 2 σ 2 ; σ 2 ) = − σn und die Varianz n Sn besitzt die Verzerrung Bias(b 4 2(n−1)σ 2 2 . Hieraus erhält man MSE(b σn2 ; σ 2 ) = Var(b σn2 ) = ( n−1 n ) Var(Sn ) = n2 4 2n−1 4 2σ 2 2 n2 σ < n−1 = MSE(Sn ; σ ). Im Sinne des MSE ist also die Stichprobenva-

σ bn2 =

rianz besser.

3.3 Testverteilungen Bei der Konstruktion von statistischen Konfidenzintervallen und Tests treten einige Verteilungen auf, die im Kapitel u ¨ ber Wahrscheinlichkeitsrechnung ausgespart wurden: t-, χ2 - und F -Verteilung. Diese Verteilungen werden im Rahmen der Statistik u ur alle drei ¨ blicherweise Testverteilungen genannt. F¨ Verteilungen gibt es keine expliziten Formeln zur Berechnung von Intervallwahrscheinlichkeiten. Sie werden in B¨ uchern tabelliert und sind in StatistikSoftware verf¨ ugbar. 3.3.1 t-Verteilung Sind X1 , . . . , Xn unabh¨ angig und identisch N (µ, σ 2 )-verteilt, dann ist die stanP dardisierte Version des arithmetische Mittels X = n1 ni=1 Xi ,

154

3 Schließende Statistik ∗

X =

X −µ √ X −µ √ = n σ/ n σ

standardnormalverteilt. Ist die Varianz σ 2 der BeobachtungenPunbekannt, so n 1 2 ist es nahe liegend, den erwartungstreuen Sch¨ atzer S 2 = n−1 i=1 (Xi − X) einzusetzen. Die Verteilung der resultierende Größe, T =

√ X −µ n S

heißt t-Verteilung mit n − 1 Freiheitsgraden und wird mit t(n − 1) bezeichnet. Das p-Quantil notieren wir mit t(n − 1)p .

Gilt T ∼ t(k), dann ist E(T ) = 0. F¨ ur k ≥ 3 ist Var(T ) =

k k−2 .

3.3.2 χ2 -Verteilung Sind U1 , . . . , Uk unabh¨ angig und identisch N (0,1)-verteilt, dann heißt die Verteilung der Statistik k X Ui2 Q= i=1

2

χ -Verteilung mit k Freiheitsgraden. Ist T eine Zufallsvariable und c ∈ R, so dass T /c ∼ χ2 (k) gilt, dann heißt T gestreckt χ2 -verteilt mit k Freiheitsgraden. Es gilt: E(Q) = k und Var(Q) = 2k. Sind X1 , . . . , Xn unabh¨ angig und identisch N (µ,σ 2 )-verteilt, dann ist ein erPn wartungstreuer Varianzsch¨ atzer f¨ ur σ 2 durch σ b2 = n1 i=1 (Xi − µ)2 gegeben. Da die Zufallsvariablen (Xi − µ)/σ unabh¨ angig und identisch N (0,1)-verteilt sind, folgt: nb σ 2 /σ 2 ∼ χ2 (n). Ist µ unbekannt, so verwendet man den erwartungstreuen Schätzer n

S2 =

1 X (Xi − X)2 . n−1 i=1

S 2 erweist sich ebenfalls als χ2 -verteilt, jedoch reduziert sich die Anzahl der Freiheitsgrade um 1: (n − 1)S 2 ∼ χ2 (n − 1). σ2 Dieses Ergebnis erlaubt es, f¨ ur normalverteilte Daten Wahrscheinlichkeitsberechnungen f¨ ur den Varianzsch¨ atzer S 2 vorzunehmen.

3.4 Konfidenzintervalle

155

3.3.3 F -Verteilung Sind Q1 ∼ χ2 (n1 ) und Q2 ∼ χ2 (n2 ) unabh¨ angig χ2 -verteilt, dann heißt die Verteilung des Quotienten Q1 /n1 F = Q2 /n2 F -Verteilung mit n1 und n2 Freiheitsgraden und wird mit F (n1 ,n2 ) bezeichnet. Das p-Quantil wird mit F (n1 ,n2 )p bezeichnet. Erwartungswert: E(F ) =

n2 n2 −2 ,

Var(F ) =

2n22 (n1 +n2 −2) n1 (n2 −1)2 (n2 −4) . i.i.d.

i.i.d

Es seien X11 , . . . , X1n1 ∼ N (µ1 ,σ12 ) und X21 , . . . , X2n2 ∼ N (µ2 , σ22 ) unabhängige Stichproben. Dann sind die stichprobenweise berechneten erPni wartungstreuen Varianzsch¨ atzer Si2 = ni1−1 j=1 (Xij − X i )2 mit X i = Pni 1 angig. Es gilt f¨ ur i = 1,2: j=1 Xij unabh¨ ni Qi =

(ni − 1)Si2 ∼ χ2 (ni − 1) σi2

Q1 und Q2 sind unabh¨ angig. Somit ist der Quotient F -verteilt: Q1 /(n1 − 1) S 2 σ2 = 12 · 22 ∼ F (n1 − 1,n2 − 1). Q2 /(n2 − 1) S2 σ1

Haben beide Stichproben die selbe Varianz (σ12 = σ22 ), dann hängt der Quotient nur von den Beobachtungen ab.

3.4 Konfidenzintervalle √ Bei einem großen Standardfehler (z.B. S/ n = 5.45) täuscht die Angabe eines Punktschätzers mit vielen Nachkommastellen (z.B. x ¯ = 11.34534) leicht eine Genauigkeit vor, die statistisch nicht gerechtfertigt ist. Wäre es nicht sinnvoller, ein Intervall [L,U ] f¨ ur den unbekannten Parameter ϑ anzugeben, das aus den Daten berechnet wird? Beim statistischen Konfidenzintervall (Vertrauensintervall) konstruiert man das Intervall so, dass es mit einer vorgegebenen Mindestwahrscheinlichkeit 1−α den wahren Parameter u ¨ berdeckt und nur mit einer Restwahrscheinlichkeit α der Parameter nicht u ¨berdeckt wird. Konfidenzintervall, Konfidenzniveau Ein Intervall [L,U ] mit datenabhängigen Intervallgrenzen L = L(X1 , . . . , Xn ) und U = U (X1 , . . . , Xn ) heißt Konfidenzintervall (Vertrauensbereich) zum Konfidenzniveau 1 − α, wenn P ([L,U ] ∋ ϑ) ≥ 1 − α.

156


In dieser Definition bezeichnet {[L, U ] ∋ ϑ} das Ereignis, dass das zufällige Intervall [L, U ] den Parameter ϑ u ur ¨ berdeckt. Man kann auch {ϑ ∈ [L, U ]} f¨ dieses Ereignis und P (ϑ ∈ [L, U ]) f¨ ur die zugehörige Wahrscheinlichkeit schreiben. Man darf dann aber nicht - in Analogie zu dem inzwischen geläufigen Ausdruck P (X ∈ [a,b]) - den Fehler begehen, ϑ als Zufallsvariable aufzufassen. Bei einem Konfidenzintervall ist die Aussage L ≤ ϑ ≤ U“ ist mit Wahr” ¨ scheinlichkeit 1 − α richtig und mit Wahrscheinlichkeit α falsch. Ubliche Konfidenzniveaus sind 1 − α = 0.9, 0.95 und 0.99.

Begrifflich abzugrenzen sind Konfidenzintervalle (f¨ ur einen Parameter ϑ) von Prognoseintervallen (f¨ ur eine Zufallsvariable X). Ein Prognoseintervall f¨ ur X ist ein Intervall [a,b] mit festen (deterministischen, also nicht von den Daten abhängigen) Grenzen a,b ∈ R. Soll die Prognose a ≤ X ≤ b“ mit einer ” Wahrscheinlichkeit von 1 − α gelten, so kann man a und b als α/2- bzw. (1 − α/2)-Quantil der Verteilung von X w¨ ahlen. Viele Konfidenzintervalle k¨ onnen aus Prognoseintervallen geeigneter Zufallsgrößen abgeleitet werden. 3.4.1 Konfidenzintervall f¨ ur µ i.i.d.

ur Gegeben seien X1 , . . . ,Xn ∼ N (µ,σ 2 ), wobei wir ein Konfidenzintervall f¨ den Parameter µ angeben wollen. Ausgangspunkt ist ein Prognoseintervall √ f¨ ur die Statistik T = n(X − µ)/S, die einer t(n − 1)-Verteilung folgt. Die Aussage √ X −µ −t(n − 1)1−α/2 ≤ n ≤ t(n − 1)1−α/2 S ist mit einer Wahrscheinlichkeit von 1−α wahr. Diese Ungleichungskette kann nun äquivalent so umgeformt werden, dass nur µ in der Mitte stehen bleibt. Dies ergibt S S X − t(n − 1)1−α/2 √ ≤ µ ≤ X + t(n − 1)1−α/2 √ . n n ¨ Da beide Ungleichungsketten durch Aquivalenzumformungen auseinander hervor gehen, haben beide Aussagen dieselbe Wahrscheinlichkeit. Somit ist S S X − t(n − 1)1−α/2 √ , X + t(n − 1)1−α/2 √ n n ein Konfidenzintervall zum Konfidenzniveau 1 − α. Ist σ bekannt, so ersetzt man in diesen Formeln S durch σ und das t(n−1)1−α/2 -Quantil durch das Normalverteilungsquantil z1−α/2 , damit die Wahrscheinlichkeitsaussage stimmt. Mitunter sind einseitige Vertauensbereiche relevant.

3.4 Konfidenzintervalle

157

√ 1) Einseitiges unteres Konfidenzintervall: −∞, X + t(n − 1)1−α · S/ n Mit einer √ Wahrscheinlichkeit von 1 − α ist die Aussage ”µ ≤ X + t(n − 1)1−α · S/ n“ richtig. √ 2) Einseitiges oberes Konfidenzintervall: X − t(n − 1)1−α · S/ n,∞ liefert analog eine untere Schranke. F¨ ur bekanntes σ ersetzt man wieder S durch σ und verwendet z1−α anstatt t(n − 1)1−α . 3.4.2 Konfidenzintervalle f¨ ur σ 2 i.i.d.

Gegeben seien X1 , . . . ,Xn ∼ N (µ,σ 2 ). Wir suchen nun KonfidenzintervallePf¨ ur Varianz σ 2 der Daten. Ausgangspunkt ist der Schätzer σ b2 = n 1 2 i=1 (Xi − X) . Ist σ bekannt, so tritt das Ereignis n−1 χ2 (n − 1)α/2 ≤

(n − 1)b σ2 ≤ χ2 (n − 1)1−α/2 σ2

mit Wahrscheinlichkeit 1 − α ein. Umformen liefert ein zweiseitiges Konfidenzintervall f¨ ur σ 2 : n−1 n−1 2 2 σ b , σ b χ2 (n − 1)1−α/2 χ2 (n − 1)α/2

Analog erhält man als einseitiges unteres Konfidenzintervall [0,(n−1)b σ 2 /χ2 (n− 2 2 1)α ] sowie als einseitiges oberes Konfidenzintervall [(n−1)b σ /χ (n−1)1−α ,∞). 3.4.3 Konfidenzintervall f¨ ur p

Gegeben sei eine binomialverteilte Zufallsvariable Y ∼ Bin(n,p). Ein (approximatives) (1 − α)-Konfidenzintervall f¨ ur die Erfolgswahrscheinlichkeit p ist gegeben durch [L,U ] mit r pb(1 − pb) L = pb − z1−α/2 n r pb(1 − pb) U = pb + z1−α/2 n

Die Herleitung ist ganz ¨ ahnlich wie bei dem Konfidenzintervall f¨ ur µ. Die ¨ Uberdeckungswahrscheinlichkeit wird jedoch nur näherungsweise (in großen Stichproben) eingehalten, da man den Zentralen Grenzwertsatz anwendet:

158


p √ n(b p − p)/ pb(1 − pb) ist in großen Stichproben näherungsweise standardnormalverteilt. Insbesondere bei kleinen Stichprobenumfängen sind die Konfidenzintervalle [pL ,pU ] nach Pearson-Clopper besser: pL =

(y + 1)f1−α/2 y · fα/2 , pU = n − y + 1 + y · fα/2 n − y + (y + 1)f1−α/2

mit den folgenden Quantilen der F -Verteilung: fα/2 = F (2y,2(n − y + 1))α/2 ,

f1−α/2 = F (2(y + 1),2(n − y))1−α/2 . 3.4.4 Konfidenzintervall f¨ ur λ (Poisson-Verteilung) i.i.d.

Seien X1 , . . . , Xn ∼ Poi(λ). Ein approximatives (1 − α)-Konfidenzintervall kann wiederum leicht aus dem Zentralen Grenzwertsatz gewonnen werden. Der Parameter λ ist gerade der Erwartungswert der Xi . Der Zentrale Grenzwertsart besagt somit, dass X −λ √σ n

d −→ n→∞

N (0,1),

wobei σ 2 = Var(X1 ) = λ. Da σ 2 = E(X) gilt, ist X ein konsistenter und erwartungstreuer Sch¨ atzer f¨ ur σ 2 , so dass X −λ X √ n

d −→ n→∞

N (0,1).

Die Wahrscheinlichkeit des durch die Ungleichungskette −z1− α2 ≤

X −λ X √ n

≤ z1− α2

beschriebenen Ereignisses konvergiert also gegen 1 − α. Die gleichen weiteren ¨ Uberlegungen wie beim Konfidenzintervall f¨ ur µ f¨ uhren nun auf das Intervall   s s X X X − z1− α2 , X + z1− α2  . n n

3.5 Einfu ¨hrung in die statistische Testtheorie Experimente bzw. Beobachtungsstudien werden oft durchgef¨ uhrt, um bestimmte Hypothesen u ¨ ber die Grundgesamtheit empirisch an einer Stichprobe

3.5 Einf¨ uhrung in die statistische Testtheorie

159

zu u ufen. Wir betrachten in dieser Einf¨ uhrung den Fall, dass zwei Hy¨berpr¨ pothesen um die Erkl¨ arung des zugrunde liegenden Verteilungsmodells f¨ ur die Daten konkurrieren. Testproblem, Nullhypothese, Alternative Sind f0 und f1 zwei mögliche Verteilungen f¨ ur eine Zufallsvariable X, dann wird das Testproblem, zwischen X ∼ f0 und X ∼ f1 zu entscheiden, in der Form H0 : f = f 0

gegen

H1 : f = f 1

notiert, wobei f die wahre Verteilung von X bezeichnet. H0 heißt Nullhypothese und H1 Alternative. Meist kann das Datenmaterial X1 , . . . ,Xn durch eine aussagekräftige Zahl T = T (X1 , . . . ,Xn ) (Statistik) verdichtet werden. Sofern T u ¨ berhaupt zur Entscheidung zwischen H0 und H1 geeignet ist, können wir in der Regel T so (um-) definieren, dass T tendenziell kleine Werte annimmt, wenn H0 gilt, und tendenziell große Werte, wenn H1 zutrifft. Das heißt, H0 und H1 implizieren unterschiedliche Verteilungsmodelle f¨ ur T . Wir wollen an dieser Stelle annehmen, dass T eine Dichte besitzt. Gilt H0 , so bezeichnen wir die Dichte von T mit fT,0 (x), gilt hingegen H1 , dann sei fT,1 (x) die Dichte von T . Statistischer Test Ein (statistischer) Test ist eine Entscheidungsregel, die basierend auf T entweder zugunsten von H0 (Notation: H0“) oder zu” gunsten von H1 ( H1“) entscheidet. ” In der betrachteten Beispielsituation ist das einzig sinnvolle Vorgehen, H0 zu akzeptieren, wenn T einen Schwellenwert ckrit - genannt: kritischer Wert - nicht u ¨berschreitet und ansonsten H0 abzulehnen (zu verwerfen). Also: H1“ ⇔ T > ckrit . ckrit zerlegt die Menge R der möglichen Realisierungen ” von T in zwei Teilmengen A = (−∞,ckrit ] und Ac = (ckrit ,∞). A heißt Annahmebereich und Ac Ablehnbereich (Verwerfungsbereich). Wesentlich sind nun die folgenden Beobachtungen: •

Auch wenn H0 gilt, werden große Werte von T beobachtet (allerdings selten).

•

Auch wenn H1 gilt, werden kleine Werte von T beobachtet (allerdings selten).

Folglich besteht das Risiko, Fehlentscheidungen zu begehen. Man hat zwei Fehlerarten zu unterscheiden.

160


Fehler 1. und 2. Art Eine Entscheidung f¨ ur H1 , obwohl H0 richtig ist, heißt Fehler 1. Art. H0 wird dann f¨ alschlicherweise verworfen. Eine Entscheidung f¨ ur H0 , obwohl H1 richtig ist, heißt Fehler 2. Art. H0 wird fälschlicherweise akzeptiert. Insgesamt sind vier Konstellationen m¨ oglich, die in der folgenden Tabelle zusammengefasst sind. H0 H1 √ H0“ Fehler√2. Art ” H “ Fehler 1. Art ” 1

PH0 (T > ckrit ) =

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

Da H0 und H1 explizite Aussagen u ¨ ber die Verteilung von T machen, ist es möglich, den Fehler 1. bzw. 2. Art zu quantifizieren. Die Fehlerwahrscheinlichkeit 1. Art ist die unter H0 berechnete Wahrscheinlichkeit, fälschlicherweise H0 abzulehnen,

0

2

4

6

8

10

=

Z

∞

fT,0 (x) dx,

ckrit

PH1 (T ≤ ckrit ) =

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

und heißt auch Signifikanzniveau der Entscheidungsregel ”Verwerfe H0 , wenn T > ckrit ”. Die Fehlerwahrscheinlichkeit 2. Art ist die unter H1 berechnete Wahrscheinlichkeit, f¨ alschlicherweise H0 zu akzeptieren:

0

2

4

6

8

10

=

Z

ckrit

fT,1 (x) dx

−∞

Aus statistischer Sicht sind dies die beiden relevanten Maßzahlen zur rationalen Beurteilung eines Entscheidungsverfahrens. Aus obigen Abbildungen wird ersichtlich, dass man in einem Dilemma steckt: Durch Verändern des kritischen Wertes ckrit ändern sich sowohl die Wahrscheinlichkeit f¨ ur einen Fehler 1. als auch 2. Art, jedoch jeweils in gegensätzlicher Richtung. Vergr¨ oßert man ckrit , so wird das Risiko eines Fehlers 1. Art kleiner, das Risiko eines Fehlers 2. Art jedoch größer. Verkleinert man ckrit , so verhält es sich genau umgekehrt.

3.5 Einf¨ uhrung in die statistische Testtheorie

161

Signifikanzniveau, Test zum Niveau α Bezeichnet H1“ eine Annahme der ” Alternative und H0“ eine Annahme der Nullhypothese durch eine Entschei” ∧ dungsregel (im Beispiel: H1“ = T > ckrit ), dann ist durch diese Regel ein ” statistischer Test zum Signifikanzniveau (Niveau) α gegeben, wenn PH0 ( H1“) ≤ α . ” Genauer ist die linke Seite ist das tats¨ achliche Signifikanzniveau des Tests und die rechte Seite das vorgegebene nominale Signifikanzniveau. Man fordert nur ≤ statt =, da es bei manchen Testproblemen nicht möglich ist, den Test so zu konstruieren, dass das nominale Niveau exakt erreicht wird. Mathematisch ist ein Test eine Funktion φ : Rn → {0,1}, wobei H0 genau dann abgelehnt wird, wenn φ(x) = 1. Der Test φ operiert dann auf dem Niveau EH0 (φ) = PH0 (φ = 1). Ein statistischer Nachweis (der Alternative H1 ) zum Niveau α liegt vor, wenn der Nachweis lediglich mit einer Wahrscheinlichkeit von α · 100% irrt¨ umlich erfolgt. F¨ ur die obige Beispielsituation muss daher die kritische Grenze so gew¨ ahlt werden, dass PH0 (X > ckrit ) ≤ α gilt. Schärfe (Power) Die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 2. Art wird u ¨blicherweise mit β bezeichnet. Die Gegenwahrscheinlichkeit, 1 − β = PH1 ( H1“) = EH1 (1 − φ), ” dass der Test die Alternative H1 tats¨ achlich aufdeckt, heißt Sch¨ arfe (Power) des Testverfahrens. Nur wenn die Sch¨ arfe eines Tests hinreichend groß ist, kann man erwarten, aus der Analyse von realen Daten auch etwas zu lernen. In der folgenden Tabelle sind noch einmal die vier Entscheidungskonstellationen und die zugeh¨ origen Wahrscheinlichkeiten dargestellt.

H“ ” 0

H0 √

H1 Fehler 2. Art β √

1−α H1“ Fehler 1. Art ” α 1 − β: Schärfe (Power) In der betrachteten Beispielsituation, die uns auf diese Definitionen gef¨ uhrt hat, sind Nullhypothese und Alternative einelementig. Liegt allgemeiner ein Verteilungsmodell P vor, so ist ein Testproblem durch eine disjunkte Zerlegung von P in zwei Teilmengen P0 und P1 gegeben: Ist P die wahre Verteilung der Daten, dann ist zwischen H0 : P ∈ P0 und H1 : P ∈ P1 zu entscheiden.

162


Ist P = {Pϑ |ϑ ∈ Θ} ein parametrisches Verteilungsmodell, dann entsprechen P0 und P1 - und somit H0 und H1 - gewissen Teilmengen Θ0 bzw. Θ1 des Parameterraums. Das Testproblem nimmt dann die Gestalt H0 : ϑ ∈ Θ0

gegen

H1 : ϑ ∈ Θ1

an. Dann ist φ ein Test zum Niveau α, falls f¨ ur alle Verteilungen/Parameterwerte, die zur Nullhypothese geh¨ oren, die Fehlerwahrscheinlichkeit 1. Art α nicht u ¨ berschreitet. In Formeln: sup Eϑ φ = sup Pϑ ( H1“) ≤ α ” ϑ∈H0

gilt.

ϑ∈H0

F¨ ur jeden Parameterwert ϑ ∈ Θ betrachtet man dann die Ablehnwahrscheinlichkeit G(ϑ) = Pϑ ( H1“) = Eϑ (1 − φ), ϑ ∈ Θ. ” Diese Funktion heißt G¨ utefunktion des Tests.

3.6 1-Stichproben-Tests Eine Basissituation der Datenanalyse ist die Erhebung einer einfachen Zufallsstichprobe von Zufallsvariablen, um durch einen statistischen Test empirisch zu u ufen, ob gewisse Annahmen u ¨berpr¨ ¨ ber die Verteilung der Zufallsvariablen stimmen. 3.6.1 Motivation Zur Motivation betrachten wir ein konkretes Beispiel: Beispiel 3.6.1. Die Sch¨ atzung der mittleren Ozonkonzentration während der Sommermonate ergab f¨ ur eine Großstadt anhand von n = 26 Messungen die Schätzung x = 244 (in [µg/m3 ]) bei einer Standardabweichung von s = 5.1. Der im Ozongesetz v. 1995 festgelegte verbindliche Warnwert beträgt 240 ¨ [µg/m3 ]. Kann dieses Ergebnis als signifikante Uberschreitung des Warnwerts gewertet werden (α = 0.01)? 3.6.2 Stichproben-Modell Bei 1-Stichproben-Problemen liegt eine einfache Stichprobe

3.6 1-Stichproben-Tests

163

i.i.d.

X1 , . . . , Xn ∼ F (x) von n Zufallsvariablen vor, wobei Xi den zufallsbehafteten numerischen Ausgang des i-ten Experiments, der i-ten Messwiederholung bzw. Beobachtung repräsentiert. Es gelte: 1) X1 , . . . , Xn sind identisch verteilt nach einer gemeinsamen Verteilungsfunktion F (x) (Wiederholung unter identischen Bedingungen). 2) X1 , . . . , Xn sind stochastisch unabh¨ angig (unabhängige Wiederholungen). Die im folgenden Abschnitt besprochenen Verfahren gehen von normalverteilten Daten aus. 3.6.3 Gauß- und t-Test Die n Beobachtungen X1 , . . . , Xn seien unabhängig und identisch normalverteilt, d.h. i.i.d. i = 1, . . . , n, Xi ∼ N (µ, σ 2 ),

mit Erwartungswert µ und Varianz σ 2 . Wir behandeln mit dem Gauß- bzw. tTest die in dieser Situation u ¨ blichen Testverfahren, um Hypothesen u ¨ ber den Parameter µ zu u ufen. Der Gaußtest wird verwendet, wenn die Streuung ¨ berpr¨ σ bekannt ist. Dem Fall unbekannter Streuung entspricht der t-Test. ⊲ Hypothesen Einseitiges Testproblem (Nachweis, dass µ0 u ¨ berschritten wird) H0 : µ ≤ µ0

gegen

H1 : µ > µ0 ,

bzw. (Nachweis, dass µ0 unterschritten wird) H0 : µ ≥ µ0

gegen

H1 : µ < µ0 .

Das zweiseitige Testproblem stellt der Nullhypothese, dass µ = µ0 gilt (Einhaltung des Sollwertes“ µ0 ), die Alternative µ 6= µ0 gegen¨ uber, dass eine ” Abweichung nach unten oder oben vorliegt: H0 : µ = µ0

gegen

H1 : µ 6= µ0 .

⊲ Der Gaußtest Der Lageparameter µ = E(Xi ) wird durch das arithmetische Mittel µ b=X= 1 Pn X gesch¨ a tzt, welches unter der Normalverteilungsannahme wiederum i i=1 n normalverteilt ist: X ∼ N (µ, σ 2 /n).

164


√ X streut also um den wahren Erwartungswert µ mit Streuung σ/ n. F¨ ur einen einseitigen Test H0 : µ ≤ µ0 gegen H1 : µ > µ0 ist es daher nahe liegend, H0 zu verwerfen, wenn die Differenz zwischen unserem Schätzer µ b = X und dem Sollwert µ0 groß“ ist. ” Statistisch denken heißt, diese Differenz nicht f¨ ur bare M¨ unze zu nehmen. Da die Daten streuen, streut auch der Sch¨ a tzer. Die Differenz muss auf das √ Streuungsmaß σ/ n relativiert werden. Man betrachtet daher die Statistik T =

X − µ0 √ . σ/ n

T misst die Abweichung des Sch¨ atzer vom Sollwert, ausgedr¨ uckt in Streuungseinheiten. Große positive Abweichungen sprechen gegen die Nullhypothese H0 : µ ≤ µ0 . Daher wird H0 verworfen, wenn T > ckrit , wobei ckrit ein noch zu bestimmender kritischer Wert ist. ckrit muss so gewählt werden, dass die unter H0 berechnete Wahrscheinlichkeit des Verwerfungsbereiches B = (ckrit , ∞) h¨ ochstens α betr¨ agt. Problematisch ist nun, dass die Nullhypothese keine eindeutige Verteilung postuliert, sondern eine ganze Schar von Verteilungsmodellen, n¨ amlich alle Normalverteilungen mit µ ≤ µ0 . Man nimmt daher diejenige, die am schwierigsten von den H1 –Verteilungen zu unterscheiden ist. Dies ist offensichtlich bei festgehaltenem σ die Normalverteilung mit µ = µ0 . F¨ ur den Moment tun wir daher so, als ob die Nullhypothese in der Form H0 : µ = µ0 formuliert sei. Unter H0 : µ = µ0 kennen wir die Verteilung von T . Es gilt T =

X − µ0 √ σ/ n

µ=µ0

∼ N (0, 1).

Als kritischer Wert ergibt sich das (1 − α)-Quantil z1−α der Standardnormalverteilung N (0,1) : ckrit = z1−α . Dann ist PH0 (T > ckrit ) = P (U > z1−α ), U ∼ N (0,1). Die Entscheidungsregel lautet daher: Einseitiger Gaußtest (1) Der einseitige Gaußtest verwirft die Nullhypothese H0 : µ ≤ µ0 auf dem Signifikanzniveau α zugunsten von H1 : µ > µ0 , wenn T > z1−α . Der Ablehnbereich des Tests ist das Intervall (z1−α , ∞). Man kann diese Entscheidungsregel (Ungleichung) nach X aufl¨ osen: T > z1−α

⇔

σ X > µ0 + z1−α · √ n


165

Diese Formulierung zeigt, dass beim statistischen Test das Stichprobenmittel ¨ nicht in naiver Weise direkt mit µ0 verglichen wird. Ein Uberschreiten ist erst dann statistisch signifikant, wenn die Differenz auch einen Sicherheitszuschlag u ¨ bersteigt. Dieser Sicherheitszuschlag besteht aus drei Faktoren: •

•

•

dem Quantil z1−α (kontrolliert durch das Signifikanzniveau), der Streuung σ des Merkmals in der Population und dem Stichprobenumfang n.

¨ Die Uberlegungen zum einseitigen Gaußtest f¨ ur das Testproblem H0 : µ ≥ µ0 gegen H1 : µ < µ0 (Nachweis des Unterschreitens) verlaufen ganz analog, wobei lediglich die Ungleichheitszeichen zu kippen sind. Die Entscheidungsregel lautet: Einseitiger Gaußtest (2) Der einseitige Gaußtest verwirft H0 : µ ≥ µ0 auf dem Signifikanzniveau α zugunsten von H1 : µ < µ0 , wenn T < zα . Auflösen nach X liefert: σ T < zα ⇐⇒ X < µ0 + zα · √ . n In der folgenden Tabelle sind die zu den g¨ angigsten Signifikanzniveaus gehörigen kritischen Werte f¨ ur beide einseitigen Tests zusammengestellt. α zα z1−α

0.1 0.05 0.01 −1.282 −1.645 −2.326 1.282 1.645 2.326

F¨ ur das zweiseitige Testproblem H0 : µ = µ0 gegen H1 : µ 6= µ0 sprechen sowohl große Werte der Teststatistik T gegen H0 als auch sehr kleine. Der Ablehnbereich ist somit zweigeteilt und von der Form A = (−∞, c1 ) ∪ (c2 , ∞), wobei c1 und c2 so zu w¨ ahlen sind, dass P0 (A) = α gilt. Die Fehlerwahrscheinlichkeit muss auf beide Teilbereiche von A aufgeteilt werden. Man geht hierbei symmetrisch vor und w¨ ahlt c1 so, dass PH0 (T < c1 ) = α/2 gilt. Somit ist c1 = zα/2 = −z1−α/2 . c2 wird nun so bestimmt, dass PH0 (T > c2 ) = α/2 ist, also c2 = z1−α/2 . Insgesamt resultiert folgende Testprozedur: Zweiseitiger Gaußtest Der zweiseitige Gauß-Test verwirft die Nullhypothese H0 : µ = µ0 zugunsten der Alternative H1 : µ 6= µ0 wenn |T | > z1−α/2 .

(Abweichung vom Sollwertµ0 ),

166


⊲ Der t-Test: In aller Regel ist die Standardabweichung σ der Beobachtungen nicht bekannt, so dass die Teststatistik des Gaußtests nicht berechnet werden kann. Der Streuungsparamter σ der Normalverteilung tritt hier jedoch als sogenannte Störparameter (engl: nuisance parameter) auf, da wir keine Inferenz u ¨ ber σ, sondern u ¨ ber den Lageparameter µ betreiben wollen. Wir betrachten das zweiseitige Testproblem H0 : µ = µ0

gegen

H1 : µ 6= µ0 .

Man geht nun so vor, dass man den unbekannten σ in der TestqStörparameter 1 Pn statistik durch den konsistenten Sch¨ atzer s = n−1 i=1 (Xi − X)2 ersetzt. Also: X − µ0 √ . T = s/ n Unter der Nullhypothese H0 : µ = µ0 gilt: T =

X − µ0 √ s/ n

µ=µ0

∼ t(n − 1).

Große Werte von |T | (also sowohl sehr kleine (negative) als auch sehr große (positive) Werte von T ) sprechen gegen die Nullhypothese. Die weitere Konstruktion verläuft nun ganz ¨ ahnlich wie beim Gaußtest: Man hat im Grunde zwei kritische Werte c1 und c2 anzugeben: c1 soll so gewählt werden, dass Unterschreitungen von c1 durch T (d.h.: T < c1 ) als signifikant gewertet wer¨ den können, c2 soll entsprechend so gew¨ ahlt werden, dass Uberschreitungen von c2 durch T als signifikant gewertet werden können. Der Verwerfungsbereich ist zweigeteilt und besteht aus den Intervallen (−∞, c1 ) und (c2 ,∞). Die kritischen Werte c1 und c2 werden so gew¨ ahlt, dass !

PH0 (T < c1 ) = P (t(n − 1) < c1 ) = α/2 !

PH0 (T > c2 ) = P (t(n − 1) > c2 ) = α/2 Somit ergibt sich c1 = t(n − 1)α/2 und c2 = t(n − 1)1−α/2 . Da die t-Verteilung symmetrisch ist, gilt: c1 = −c2 . Wir erhalten die Entscheidungsregel: Zweiseitiger t-Test Der zweiseitige t-Test verwirft H0 : µ = µ0 zugunsten von H1 : µ 6= µ0 auf dem Signifikanzniveau α, wenn |T | > t(n − 1)1−α/2 . Der einseitige t-Test f¨ ur das Testproblem H0 : µ ≤ µ0 gegen H1 : µ > µ0 verwirft H0 , wenn T > t(n − 1)1−α . Die Nullhypothese H0 : µ ≥ µ0 wird zugunsten von H1 : µ < µ0 verworfen, wenn T < −t(n − 1)1−α . Beispiel 3.6.2. Wir wollen den t-Test auf die Daten aus Beispiel 3.6.1 anwenden. Zu testen ist H0 : µ ≤ 240 gegen H1 : µ > 240. Zunächst erhalten wir als beobachtete Teststatistik

167

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4


−3

−2

−1

0

1

2

3

Abb. 3.3. Zweiseitiger t-Test. Unterlegt ist der Verwerfungsbereich. Ferner ist eine Realisation tobs der Teststatistik T markiert, bei der H0 verworfen wird (p-Wert kleiner α).

t = Tobs =

√ 244 − 240 26 = 3.999, 5.1

die mit dem kritischen Wert t(25)0.99 = 2.485 zu vergleichen ist. Da t > 2.485, ¨ k¨ onnen wir auf einem Signifikanzniveau von α = 0.01 auf eine Uberschreitung des Warnwerts schließen. ⊲ Zusammenhang zu Konfidenzintervallen Es gibt einen wichtigen und f¨ ur die Praxis ausgesprochen n¨ utzlichen Zusammenhang zwischen Gauß- und t-Test sowie den in Abschnitt 3.4.1 besprochenen Konfidenzintervallen f¨ ur µ. Der t-Test zum Niveau α akzeptiert die Nullhypothese H0 : µ = µ0 , wenn S S µ0 − t(n − 1)1− α2 · √ ≤ X ≤ µ0 + t(n − 1)1− α2 · √ . n n Ansonsten wird H0 zugunsten der Alternative H1 : µ 6= µ0 verworfen. Die ¨ obige Ungleichungskette k¨ onnen wir durch Aquivalenzumformungen so umstellen, dass µ0 in der Mitte steht:

168


S S X − t(n − 1)1− α2 · √ ≤ µ0 ≤ X + t(n − 1)1− α2 · √ . n n H0 : µ = µ0 wird somit genau dann akzeptiert, wenn der Sollwert µ0 vom (1 − α)-Konfidenzintervall f¨ ur µ u ¨berdeckt wird. Das Konfidenzintervall beinhaltet also bereits die Information u ¨ ber das Testergebnis des zweiseitgen tTests. Dar¨ uber hinaus erkennt man sofort, welche Nullhypothesen H0 : µ = µ0 akzeptiert beziehungsweise verworfen werden. Dieser Zusammenhang gilt auch f¨ ur den zweiseitigen Gaußtest. F¨ ur die einseitigen Tests und Konfidenzintervalle ergeben sich analoge Aussagen. ⊲ Der p-Wert Wir haben oben die einseitigen Gaußtests nach folgendem Schema konstruiert: Nach Festlegung des Signifikanzniveaus wird der Verwerfungsbereich des Tests durch Berechnung der entsprechenden Quantile bestimmt. Fällt der beobachtete Wert tobs der Teststatistik in diesen Verwerfungsbereich, so wird H0 verworfen, ansonsten beibehalten. Alle gebräuchlichen Statistikprogramme gehen jedoch in aller Regel nicht nach diesem Schema vor, und der Grund ist sehr nahe liegend: Es ist in aller Regel sinnvoller, das Ergebnis einer statistischen Analyse so zu dokumentieren und kommunizieren, dass Dritte die Testentscheidung aufgrund ihres persönlichen Signifikanzniveaus (neu) f¨ allen k¨ onnen. Hierzu wird der sogenannte p-Wert berechnet. Dieser gibt an, wie wahrscheinlich es bei einer (gedanklichen) Wiederholung des Experiments ist, einen Teststatistik-Wert zu erhalten, der noch deutlicher gegen die Nullhypothese spricht, als es der tats¨ achlich beobachtete Wert tut. Etwas laxer ausgedr¨ uckt: Der p–Wert ist die Wahrscheinlichkeit, noch signifikantere Abweichungen von der Nullhypothese zu erhalten. ¨ Aquivalent hierzu ist die Charakterisierung des p-Wertes als das maximale Signifikanzniveau, bei dem der Test noch nicht verwirft, bei dem also die Teststatistik mit dem kritischen Wert u ¨bereinstimmt. Zur Erläuterung bezeichne tobs = T (x1 , . . . , xn ) den realisierten (d.h. konkret beobachteten) Wert der Teststatistik und T ∗ die Teststatistik bei einer (gedanklichen) Wiederholung des Experiments. Der p-Wert f¨ ur das Testproblem H0 : µ ≤ µ0

gegen

H1 : µ > µ0

ist dann formal definiert durch p = PH0 (T ∗ > tobs ). Dient tobs gedanklich als kritischer Wert, dann wird H0 abgelehnt, wenn man p als Signifikanzniveau w¨ ahlt. Nun gilt (s. Abbildung 3.4)


169

tobs > ckrit ⇔ PH0 (T ∗ > tobs ) < α.

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

Also wird H0 genau dann verworfen, wenn der p-Wert kleiner als α ist. Es ist zu beachten, dass prinzipiell der p-Wert von der Formulierung des Testproblems abhängt. F¨ ur das einseitige Testproblem H0 : µ ≥ µ0 gegen H1 : µ < µ0 sind extremere Werte als tobs durch T < tobs gegeben. Somit ist in diesem Fall der p-Wert durch p = PH0 (T < tobs ) gegeben.

−3

−2

−1

0

1

2

3

Abb. 3.4. Einseitiger Gaußtest. Markiert ist eine Realisation der Teststatistik, die zur Beibehaltung der Nullhypothese f¨ uhrt.

Beim zweiseitigen t-Test sprechen große Werte von |T | gegen die Nullhypothese. Der p-Wert ist daher gegeben durch pzweis. = PH0 (|T | > |t|obs ), wobei |t|obs den beobachteten Wert der Teststatistik |T | bezeichnet. Mitunter geben Statistik-Programme nur den zweiseitigen oder nur den einseitigen pWert aus. Ist die Verteilung von T symmetrisch, dann gilt: pzweis. = P (|T | > |t|obs ) = PH0 (T < −|t|obs ) + PH0 (T > |t|obs ) = 2 · peins. Hat man nur den zweiseitigen p-Wert zur Verf¨ ugung, so muss man pzweis. /2 mit α vergleichen und zus¨ atzlich auf das Vorzeichen von tobs schauen:

170


Beim einseitigen Test von H0 : µ ≤ µ0 gegen H1 : µ > µ0 wird H0 auf dem Niveau α verworfen, wenn pzweis. /2 < α und tobs > 0. Beispiel 3.6.3. Angenommen, wir f¨ uhren einen zweiseitigen Gaußtest durch und erhalten als beobachteten Wert der Teststatistik den Wert |t| = |Tobs | = 2.14. Der p-Wert ist p = P (|T | > |t|) = 2P (N (0,1) > 2.14). Es gilt: P (N (0,1) > 2.14) ≈ 0.0162. H0 wird daher auf dem 5%-Niveau abgelehnt. ⊲ G¨ utefunktion Es stellt sich die Frage nach der Sch¨ arfe (G¨ ute, Power) des Gauß- bzw. tTests, also nach der Wahrscheinlichkeit mit der die Alternative tatsächlich aufgedeckt wird. Diese Wahrscheinlichkeit h¨ angt ab von den beiden Parameter µ und σ 2 . Hier soll die Abh¨ angigkeit von µ im Vordergrund stehen. Die G¨ utefunktion ist definiert als die Ablehnwahrscheinlichkeit des Tests, wenn der Erwartungswert der Beobachtungen gerade µ ist: G(µ) = P ( H1“|µ, σ 2 ) ” Gehört µ zur Nullhypothese, so gilt G(µ) ≤ α. Ist µ ein H1 -Wert, so gibt G(µ) gerade die Power des Tests bei Vorliegen der Alternative µ an. Betrachten wir ein konkretes Beispiel: Wir wollen anhand von n = 25 unabhängig und identisch normalverteilten Messungen, deren Streuung σ = 10 sei, untersuchen, ob der Grenzwert µ0 = 150 u ¨berschritten ist. Das Testproblem lautet: H0 : µ ≤ µ0 = 150

(Grenzwert eingehalten)

versus H1 : µ > µ0 = 150

(Grenzwert u ¨ berschritten)

Wählen wir das Niveau α = 0.01, so verwirft der einseitige Gaußtest genau √ . dann, wenn T > 2.3263, wobei T = X−150 10/ n Frage: Mit welcher Wahrscheinlichkeit lehnt der Test bei einem wahren Erwartungswert der Messungen von µ = 155 bzw. µ = 160 die Nullhypothese H0 tats¨ achlich ab? Zur Beantwortung berechnen wir die G¨ utefunktion G(µ) = Pµ (T > 2.3263).


171

Wir werden hierbei den Stichprobenumfang zunächst nicht spezifizieren. Ist µ der wahre Erwartungswert der Messungen, so ist in der Teststatistik X nicht an seinem Erwartungswert µ zentriert. Um dies zu korrigieren, schreiben wir X − 150 X −µ µ − 150 √ = √ + √ . 10/ n 10/ n 10/ n Der erste Summand ist N (0,1)-verteilt, den zweiten können wir ausrechnen, wenn n und µ bekannt sind. Wir k¨ onnen nun die G¨ utefunktion aufstellen: X − 150 √ > 2.3263 G(µ) = Pµ 10/ n X −µ µ − 150 √ + √ > 2.3263 = Pµ 10/ n 10/ n µ − 150 X −µ √ √ > 2.3263 − = Pµ 10/ n 10/ n µ − 150 µ − 150 √ √ = 1 − Φ 2.3263 − = Φ −2.3263 + 10/ n 10/ n F¨ ur n = 25 und µ = 155 erhalten wir G(155) = Φ(−2.3263 + 2.5) = Φ(0.1737) ≈ 0.569. Genauso berechnet man G(160) = Φ(2.6737) ≈ 0.9962. Eine Abweichung von 10 Einheiten wird also mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit entdeckt, 5 Einheiten jedoch lediglich mit Wahrscheinlichkeit ≈ 0.57.

Ersetzt man in der obigen Herleitung 2.3263 durch z1−α , 150 durch µ und 10 durch σ, so erh¨ alt man die allgemeine Formel f¨ ur die G¨ ute des einseitigen Gaußtests: µ − µ0 √ G(µ) = Φ −z1−α + σ/ n ¨ Eine analoge Uberlegung liefert f¨ ur den zweiseitigen Test: µ − µ0 √ Gzweis. (µ) = 2Φ −z1−α/2 + σ/ n

Diese Formeln zeigen, dass die G¨ utefunktion differenzierbar in µ ist, monoton wachsend im Stichprobenumfang n, monoton wachsend in µ − µ0 (einseitiger Test) bzw. in |µ − µ0 | (zweiseitiger Test) sowie monoton fallend in σ 2 .

F¨ ur den t-Test ist die Situation etwas schwieriger. Man benötigt die Verteilung unter der Alternative, die sich nicht so elegant auf die Verteilung unter H0 zur¨ uckf¨ uhren läßt, jedoch in jedem besseren Statistik-Computer-Programm zu finden ist. In vielen praktischen Anwendungen reicht es, die obigen Formeln f¨ ur den Gaußtest als N¨ aherungsformel anzuwenden, wobei man σ durch eine Schätzung ersetzt.

172


⊲ Fallzahlplanung Ein statistischer Test zum Niveau α kontrolliert zunächst nur den Fehler 1. Art, dass die Nullhypothese f¨ alschlicherweise verworfen wird. Der Fehler 2. Art, dass die Nullhypothese f¨ alschlicherweise akzeptiert wird, ist zunächst nicht unter Kontrolle. Das zum Fehler 2. Art komplementäre Ereignis ist das Aufdecken der tats¨ achlich vorliegenden Alternative. Wir haben im vorigen Abschnitt gesehen, dass die Wahrscheinlichkeit, mit der die Alternative aufgedeckt wird, eine stetige Funktion von µ ist. Ist µ nahe dem H0 -Wert µ0 , so ist sie nur unwesentlich gr¨ oßer als α, so dass die zugehörige Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 2. Art nahezu 1 − α ist. Ein praktikables Vorgehen besteht nun darin, eine relevante Mindestabweichung d0 der Lage¨ anderung d = µ − µ0 festzulegen und zu verlangen, dass diese mit einer Mindestwahrscheinlichkeit von 1 − β aufgedeckt werden kann. Machen wir uns das Prozedere am konkreten Beispiel des vorigen Abschnitts klar. Dort hatten wir die G¨ utefunktion µ − 150 √ G(µ) = Φ −2.3263 + 10/ n

erhalten. Wir wollen nun die Fallzahl n so bestimmen, dass eine Abweichung von 5 mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% aufgedeckt wird. Dies ist gleichbedeutend mit der Forderung, dass die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 2. Art f¨ ur µ = 155 höchstens 0.1 betr¨ agt. Mit µ = 155 ist also n so zu wählen, dass gilt: µ − 150 √ ≥ 0.9. Φ −2.3263 + 10/ n Bezeichnen wir das Argument von Φ mit z, so sehen wir, dass die Gleichung Φ(z) ≥ 1 − β erf¨ ullt ist, wenn z ≥ z1−β ist, da Φ streng monoton wachsend ist. Hierbei ist z1−β das (1 − β)-Quantil der N (0,1)-Verteilung. Also: z = −2.3263 +

√ µ − 150 n ≥ z0.9 10

Auflösen nach n liefert f¨ ur µ = 155 und z0.9 = 1.12816. . . n≥

102 (2.3263 + 1.2816)2 = 52.068 52

Die gew¨ unschte Sch¨ arfe des Tests von mindestens 0.9 f¨ ur µ ≥ 155 ist also ab einem Stichprobenumfang von 53 gew¨ ahrleistet. Ersetzt man wieder die speziellen Werte durch ihre Platzhalter, so ergibt sich als Mindestfallzahl σ2 n≥ (z1−α + z1−β )2 . |µ − µ0 |2

F¨ ur den zweiseitigen Fall ergibt sich die Forderung


n≥

173

σ2 (z1−α/2 + z1−β )2 , |µ − µ0 |2

damit Abweichungen gr¨ oßer oder gleich ∆ = |µ − µ0 | mit einer Mindestwahrscheinlichkeit von 1 − β aufgedeckt werden.

F¨ ur den t-Test ist es meist ausreichend, die obigen Formeln als Näherungen zu verwenden, wobei σ 2 geeignet zu sch¨ atzen ist. Um auf der sicheren Seite zu liegen, sollten die Fallzahl (großz¨ ugig) aufgerundet werden. 3.6.4 Vorzeichentest und Binomialtest

Nicht immer sind Daten normalverteilt. Der t-Test reagiert auf etliche Abweichungen von der Normalverteilungsannahme sehr empfindlich. Eine Einhaltung des vorgegebenen Niveaus ist dann nicht mehr gewährleistet. Ein Test, der immer anwendbar ist, solange die Daten unabhängig und identisch verteilt sind, ist der Vorzeichentest. Im Unterschied zum t-Test ist dies jedoch ein Test f¨ ur den Median der Verteilung. Der Median stimmt mit dem Erwartungswert u ¨ berein, wenn die Verteilung symmetrisch ist. Es zeigt sich, dass dieses Testproblem auf den Binomialtest zur¨ uckgef¨ uhrt werden kann, mit dem Hypothesen u ¨ber die Erfolgswahrscheinlichkeit p einer Binomialverteilung u uft werden k¨ onnen. Wir besprechen daher den ¨ berpr¨ Binomialtest gleich an dieser Stelle. ⊲ Test f¨ ur den Median Modell: X1 , . . . , Xn seien unabh¨ angig und identisch verteilt mit eindeutigem Median m = x e0.5 , dass heißt: P (X1 ≤ m) = P (X1 ≥ m) = 1/2. Als einseitiges Testproblem formulieren wir H0 : m ≤ m 0

versus

H1 : m > m 0

Wir können dieses Testproblem auf die Situation eines Binomialexperiments zur¨ uckf¨ uhren, indem wir z¨ ahlen, wieviele Beobachtungen größer als der maximale unter H0 postulierte Median m0 sind. Als Teststatistik verwendet man daher die Anzahl Y (Summe) der Beobachtungen, die größer als m0 sind. Dann ist Y binomialverteilt mit Erfolgswahrscheinlichkeit p = P (X1 > m0 ). Ist m = m0 , so ist p gerade 1/2, da m0 der Median der Beobachtungen ist. Gilt H0 , so ist p ≤ 1/2, gilt hingegen H1 , so ist p > 1/2. Wir können also das urspr¨ ungliche Testproblem auf einen Binomialtest zur¨ uckf¨ uhren. ⊲ Binomialtest

174


Ist allgemein Y eine Bin(n,p)-verteilte Gr¨ oße, so wird die Nullhypothese H0 : p ≤ p0 zugunsten der Alternative H1 : p > p0 verworfen, wenn die Anzahl Y der beobachteten Erfolge ,,groß genug” ist. Exakter Binomialtest Der exakte Binomialtest verwirft H0 : p ≤ p0 zugunsten von H1 : p > p0 , wenn Y > ckrit ist. Hierbei ist ckrit die kleinste ganze Zahl, so dass n X

k=ckrit +1

n k p (1 − p0 )n−k ≤ α. k 0

In großen Stichproben kann man die Normalapproximation aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes verwenden. Gilt p = p0 , so ist E(Y ) = np0 ,

Var(Y ) = np0 (1 − p0 )

und nach dem zentralen Grenzwertsatz gilt in großen Stichproben Y − np0 ∼approx N (0,1). T = p np0 (1 − p0 ) Asymptotischer Binomialtest Der asymptotische Binomialtest verwirft H0 : p ≤ p0 auf dem Niveau α zugunsten von H1 : p > p0 , wenn Y − np0 > z1−α . T = p np0 (1 − p0 ) p Dies ist äquivalent zu Y > np0 + z1−α np0 (1 − p0 ). Beim einseitigen Testproblem H0 : p ≥ p0 gegen H1 : p < p0 wird H0 abgelehnt, wenn T < −z1−α . Der zugehörige zweiseitige Test lehnt H0 : p = p0 zugunsten von H1 : p 6= p0 ab, wenn |T | > z1−α/2 . In diesen Regeln ist z1−α das (1 − α)-Quantil der N (0,1)-Verteilung. F¨ ur den wichtigen Spezialfall p0 = 1/2 erh¨ alt man die einfachere Formel Y − n/2 Y − n/2 T = p . =2 √ n n/4

Die G¨ utefunktion des einseitigen Binomialtests berechnet sich zu s ! √ p0 (1 − p0 ) p − p0 G(p) = Φ np z1−α . − p(1 − p) p(1 − p)


175

Soll im Rahmen einer Fallzahlplanung der Stichprobenumfang n bestimmt werden, so dass die Alternative p ( > p0 ) mit einer Mindestwahrscheinlichkeit von 1 − β aufgedeckt wird, so gilt n¨ aherungsweise "p p(1 − p) n≥ p − p0

z1−β +

s

p0 (1 − p0 ) z1−α p(1 − p)

!#2

.

Beispiel 3.6.4. Eine Bin(40,p)-verteilte Zufallsvariable realisiere sich zu y = 24. Spricht dies schon gegen die Nullhypothese H0 : p ≤ 1/2 und p zugunsten H1 : p > 1/2? Wir w¨ ahlen α = 0.05. Dann ist n/2 + z0.95 n/4 ≈ 25.2. Somit kann H0 nicht verworfen werden. Die Schärfe des Tests, die Alternative p = 0.6 aufzudecken, betr¨ agt n¨ aherungsweise G(0.6) ≈ 0.35. Wie groß m¨ ußte der Stichprobenumfang gew¨ ahlt werden, damit die Alternative p = 0.6 mit einer Wahrscheinlichkeit von 1 − β = 0.9 aufgedeckt wird? Wir erhalten durch obige Näherung n ≥ 211.

3.7 2-Stichproben-Tests Die statistische Analyse von Beobachtungen zweier Vergleichsgruppen mit dem Ziel, Unterschiede zwischen ihnen aufzudecken, ist vermutlich das am h¨ aufigsten eingesetzte Instrument der statistischen Methodenlehre. Es ist zwischen den folgenden Versuchsdesigns zu unterscheiden: •

Verbundenes Design: Jeweils zwei Beobachtungen aus beiden Stichproben stammen von einer Versuchseinheit und sind daher stochastisch abhängig. (Beispiel: Vorher-Nachher-Studie).

•

Unverbundenes Design: Alle vorliegenden Beobachtungen stammen von verschiedenen statistischen Einheiten und sind daher voneinander stochastisch unabhängig.

Im ersten Fall liegt eine Stichprobe von n Wertepaaren (Xi ,Yi ), i = 1, . . . , n, vor, die man erhält, indem an n statistischen Einheiten jeweils zwei Beobachtungen erhoben werden. Im zweiten Fall liegen zwei unabhängige Stichproben mit einzelnen Stichprobenumf¨ angen n1 und n2 vor, die von n = n1 + n2 verschiedenen statistischen Einheiten stammen. 3.7.1 Verbundene Stichproben Mitunter ist der aufzudeckende Lageunterschied deutlich kleiner als die Streuung zwischen den statistischen Einheiten. Dann benötigt man sehr große Stichproben, was nicht immer realisierbar ist. Man kann nun so vorgehen, dass man

176


n statistische Einheiten jeweils beiden Versuchsbedingungen (Behandlungen) aussetzt und die Zielgr¨ oße erhebt. Dann kann jede Versuchseinheit als seine eigene Kontrolle fungieren. Relevant ist nun nur noch die Streuung von Messungen an einer statistischen Einheit. Die typische Anwendungssituation ist die Vorher-Nachher-Studie. Modell: Es liegt eine Zufallsstichprobe (X1 ,Y1 ), . . . , (Xn ,Yn ) von bivariat normalverteilten Zufallsvariablen vor. Wir wollen durch einen statistischen Test untersuchen, ob sich die Erwartungswerte µX = E(Xi )

und

µY = E(Yi )

unterscheiden. Man berechnet f¨ ur die n statistischen Einheiten die Differenzen Di = Yi − Xi ,

i = 1, . . . , n.

Durch die Differenzenbildung ist das Problem auf die Auswertung einer Stichprobe reduziert. Erwartungswert und Varianz der Differenzen ergeben sich zu: δ = E(Di ) = µY − µX Var(Di ) = Var(X1 ) + Var(Y1 ) − 2 · Cov(X1 ,Y1 ). δ ist genau dann 0, wenn µX = µY . Wir k¨ onnen daher einen t-Test auf die Differenzen anwenden, um die Nullhypothese H0 : δ = 0 ⇔ µX = µY

(kein Effekt)

gegen die (zweiseitige) Alternative H1 : δ 6= 0 ⇔ µX = µY

(Effekt vorhanden)

zu testen. H0 wird auf einem Signifikanzniveau α verworfen, wenn f¨ ur die Teststatistik T =

D √ SD / n

Pn 1 2 2 gilt: |T | > t(n− 1)1−α/2 . Hierbei ist SD = n−1 i=1 (Di − D) . Soll einseitig H0 : δ ≤ 0 gegen H1 : δ > 0 getestet werden, so schließt man auf einen signifikanten Lageunterschied, wenn T > t(n − 1)1−α . Entsprechend wird H0 : δ ≥ 0 zugunsten von H1 : δ < 0 verworfen, wenn T < t(n − 1)α .


177

3.7.2 Unverbundene Stichproben Wir besprechen nun den wichtigen Fall, dass zwei unabhängige normalverteilte Stichproben auf einen Lageunterschied untersucht werden sollen. ⊲ Motivation Beispiel 3.7.1. Die deskriptive Analyse von zwei Stichproben von n1 = 7 bzw. n2 = 6 Beobachtungen ergibt: Gruppe1 Gruppe2 x −30.71429 62.5 s 32.96824 44.6934 Zu klären ist einerseits, ob die beobachtete Differenz der Mittelwerte, d = 62.5−(−30.71429) = 93.21429, auf einen tats¨ achlichen Unterschied hindeutet, oder ob sie ein stochastisches Artefakt auf Grund der Stichprobenziehung ist. Andererseits ist zu untersuchen, ob die unterschiedlichen Streuungsschätzungen auf einen tats¨ achlichen Streuungseffekt hindeuten oder nicht. In der Praxis tritt h¨ aufig das Problem auf, dass die Streuungen der zu vergleichenden Gruppen nicht identisch sind. Dieses Phänomen bezeichnet man als Varianzinhomogenit¨ at oder Heteroskedastizit¨ at und spricht (ein wenig lax) von heteroskedastischen Daten. Stimmen die Varianzen u ¨ berein - etwa weil eine Randomisierung (zuf¨ allige Aufteilung) der statistischen Einheiten auf die beiden Gruppen vorgenommen wurde - so spricht man von Varianzhomogenit¨ at. Ist die Varianzhomogenit¨ at verletzt, so ist der von Welch vorgeschlagene Test deutlich besser. Routinem¨ aßig wird daher zunächst ein Test auf Varianzhomogenit¨ at durchgef¨ uhrt und in Abhängigkeit vom Testergebnis der t-Test oder Welchs Test angewendet. Modell: Ausgangspunkt sind zwei unabh¨ angige Stichproben i.i.d.

X11 , . . . , X1n1 ∼ N (µ1 ,σ12 ) i.i.d.

X21 , . . . , X2n2 ∼ N (µ2 ,σ22 ) Es liegen also insgesamt n = n1 +n2 stochastisch unabhängige Beobachtungen vor. ⊲ Test auf Varianzhomogenit¨ at Zu testen ist die Nullhypothese H0 : σ12 = σ22 der Varianzgleichheit (Homogenität) in beiden Stichproben gegen die Alternative H1 : σ12 6= σ22 , dass die Daten in einer der beiden Gruppen weniger streuen als in der anderen. Es ist nahe liegend, eine Teststatistik zu verwenden, welche die Varianzschätzungen

178

3 Schließende Statistik n

S12 = und

1 1 X (X1j − X 1 )2 n1 − 1 j=1

n

S22 =

2 1 X (X2j − X 2 )2 n2 − 1 j=1

der beiden Stichproben in Beziehung setzt. Unter der Normalverteilungsannahme sind die Varianzsch¨ atzungen gestreckt χ2 -verteilt: (ni − 1)Si2 ∼ χ2 (ni − 1), σi2

i = 1,2.

Da beide Streuungsmaße aus verschiedenen und unabhängigen Stichproben berechnet werden, folgt der mit den reziproken Freiheitsgraden gewichtete σ2 S 2 Quotient σ22 S12 einer F (n1 − 1,n2 − 1)-Verteilung. Unter der Nullhypothese ist σ12 σ22

1

2

= 1, so dass die F -Teststatistik F =

S12 S22

mit den Quantilen der F (n1 − 1,n2 − 1)-Verteilung verglichen werden kann. Sowohl sehr kleine als auch sehr große Werte sprechen gegen die Nullhypothese. F -Test auf Varianzgleichheit Der F -Test auf Gleichheit der Varianzen verwirft H0 : σ1 = σ2 , wenn F < F (n1 − 1,n2 − 1)α/2 oder F > F (n1 − 1,n2 − 1)1−α/2 . Dies ist ¨ aquivalent dazu, die Stichproben so zu nummerieren, dass S12 die kleinere Varianzsch¨ atzung ist und H0 zu verwerfen, wenn F < F (n1 − 1,n2 − 1)α/2 . Beispiel 3.7.2. Wir wenden den Varianztest auf die Daten aus Beispiel 3.7.1 an. Zu testen sei also auf einem Niveau von α = 0.1, ob sich die Varianzparameter σ1 und σ2 der zugrunde liegenden Populationen unterscheiden. Es ist 32.9682 Fobs = = 0.544 44.6932 1 = Wir benötigen die Quantile F (6,5)0.95 = 4.950 und F (6,5)0.05 = F (5,6) 0.95 1 4.389 = 0.228. Der Annahmebereich ist also [0.228, 4.950]. Da 0.544 ∈ [0.228, 4.950], wird H0 beibehalten. ⊲ t-Test auf Lageunterschied Die statistische Formulierung des Testproblems, einen Lageunterschied zwischen den zwei Stichproben aufzudecken, lautet:


H0 : µ1 = µ2

179

(kein Lageunterschied)

versus H1 : µ1 6= µ2

(Lageunterschied)

Der Nachweis tendenziell gr¨ oßerer Beobachtungen in Gruppe 2 erfolgt u ¨ ber die einseitige Formulierung H0 : µ1 ≥ µ2

versus

H1 : µ1 < µ2 .

Entsprechend testet man H0 : µ1 ≤ µ2 gegen H1 : µ1 > µ2 , um tendenziell größere Beobachtungen in Gruppe 1 nachzuweisen. Die Teststatistik des 2-Stichproben t-Tests schaut naheliegenderweise auf die Differenz der arithmetischen Mittelwerte X1 =

n1 1 X X1j , n1 j=1

X2 =

n2 1 X X2j . n2 j=1

Da die Mittelwerte X 1 und X 2 unabh¨ angig sind, erhalten wir als Varianz der Differenz: σ2 σ2 + . v 2 = Var(X 2 − X 1 ) = n1 n2 Genauer gilt: Bei normalverteilten Daten ist die Differenz normalverteilt, 1 1 X 2 − X 1 ∼ N µ2 − µ1 , σ 2 . + n1 n2 1 als TestIst σ 2 bekannt, so kann man die normalverteilte Größe T ′ = X 2 −X v statistik verwenden. Dies ist jedoch unrealistisch. Man benötigt daher eine Schätzung f¨ ur σ 2 . Eine erwartungstreue Sch¨ atzung erhält man durch das gewichtete Mittel der Sch¨ atzer S12 und S22 , wobei man als Gewichte die Freiheitsgrade verwendet:

S2 =

n1 − 1 n2 − 1 S12 + S2. n1 + n2 − 2 n1 + n2 − 2 2

Bei identischen Stichprobenumf¨ angen (n1 = n2 ) mittelt man also einfach S12 und S22 . Als Summe von unabh¨ angigen und gestreckt χ2 -verteilten Größen ist (n1 + n2 − 2)S 2 ebenfalls wieder gestreckt χ2 -verteilt: (n1 + n2 − 2)S 2 /σ 2 ∼ χ2 (n1 + n2 − 2). Ersetzt man in T ′ die unbekannte Varianz σ 2 durch diesen Schätzer, dann erhält man die Teststatistik X2 − X1 T = r 1 1 2 + n1 n2 S

180


Unter der Nullhypothese folgt T einer t(n − 2)-Verteilung. 2-Stichproben t-Test Der 2-Stichproben t-Test verwirft H0 : µ1 = µ2 zugunsten von H1 : µ1 6= µ2 , wenn |T | > t(n − 2)1−α/2 . Entsprechend wird beim einseitigen Test H0 : µ1 ≤ µ2 zugunsten von H1 : µ1 > µ2 verworfen, wenn T < t(n − 2)α , und H0 : µ1 ≥ µ2 zugunsten von H1 : µ1 < µ2 , falls T > t(n − 2)1−α . Beispiel 3.7.3. F¨ ur die Daten aus Beispiel 3.6.1 ergibt sich zunächst S2 =

6 5 32.9682 + 44.6932 = 1500.787, 11 11

also σ b = S = 38.734. Die t-Teststatistik berechnet sich zu 62.5 − (−30.71) = 4.3249 Tobs = q 1 1 7 + 6 1500.787

F¨ ur einen Test auf einem Niveau von α = 0.05 m¨ ussen wir |Tobs | = 4.3249 mit dem Quantil t(6 + 7 − 2)1−α/2 = t(11)0.975 = 2.201 vergleichen. Wir können also die Nullhypothese auf dem 5%-Niveau verwerfen. ⊲ Welchs Test Bei Varianzinhomogenit¨ at (σ1 6= σ2 ) sollte Welchs Test verwendet werden. Dieser Test basiert auf der Teststatistik X2 − X1 T =q 2 . S22 S1 n1 + n2

Der Ausdruck unter der Wurzel sch¨ atzt hierbei die Varianz des Zählers. In großen Stichproben ist T n¨ aherungsweise standardnormalverteilt. Jedoch ist die folgende Approximation durch eine t-Verteilung (nach Welch) wesentlich besser. Man verwirft H0 : µ1 = µ2 auf dem Niveau α, wenn |T | > t(df )1−α/2 , wobei sich die zu verwendenden Freiheitsgrade durch die Formel 2 2 S1 S22 + n1 n2 df = 2 2 2 2 S1 S2 1 1 n1 n1 −1 + n2 n2 −1 berechnen. Ist df nicht ganzzahlig (dies ist die Regel), dann rundet man die rechte Seite vorher ab. Welch-Test H0 : µ1 ≤ µ2 wird zugunsten H1 : µ1 > µ2 verworfen, wenn T < t(df )α · H0 : µ1 ≥ µ2 wird zugunsten H1 : µ1 < µ2 verworfen, wenn T > t(df )1−α .


181

⊲ Fallzahlplanung F¨ ur den Fall identischer Stichprobenumf¨ ange (n1 = n2 = n) kann eine Fallzahlplanung anhand der folgenden N¨ aherungsformeln erfolgen, die sich analog zum 1-Stichproben-Fall aus der Normalapproximation ergeben. Sei σ 2 = σ12 + σ22 . Zweiseitiger Test: W¨ ahle n≥

σ2 (z1−α/2 + z1−β )2 , ∆2

um eine Schärfe von 1 − β bei einer Abweichung von ∆ = |µA − µB | näherungsweise zu erzielen. Einseitiger Test: W¨ ahle n≥

σ2 (z1−α + z1−β )2 , ∆2

um eine Schärfe von 1 − β bei einer Abweichung von ∆ = |µA − µB | näherungsweise zu erzielen. 3.7.3 Wilcoxon-Test Oftmals ist die Normalverteilungsannahme des 2-Stichproben t-Tests nicht erf¨ ullt. Hierbei ist insbesondere an schiefe Verteilungen und Ausreißer in den Daten zu denken. In diesem Fall ist von einer Anwendung des t-Tests abzuraten, da nicht mehr sichergestellt ist, dass der Test tatsächlich das vorgegebene Signifikanzniveau einh¨ alt. Hinzu kommt, dass bei nicht normalverteilten Daten die t-Testverfahren ihre Optimalit¨ atseigenschaften verlieren. Ein Ausweg ist der Wilcoxon-Rangsummentest. Dieser Test hat immer das vorgegebene Niveau, solange zwei unabh¨ angige Stichproben vorliegen, deren Beobachtungen jeweils unabh¨ angig und identisch nach einer Dichtefunktion verteilt sind. Er kann ebenfalls auf ordinal skalierte Daten angewendet werden. Wir beschränken uns hier auf den Fall stetig verteilter Daten. F¨ ur die Behandlung von ordinal skalierten Daten sei auf die weiterf¨ uhrende Literatur verwiesen. Modell: Es liegen zwei unabh¨ angige Stichproben Xi1 , . . . , Xini ∼ Fi (x),

i = 1,2,

mit Stichprobenumf¨ angen n1 und n2 vor. Die Beobachtungen der Stichprobe 1 sind nach der Verteilungsfunktion F1 (x) verteilt, diejenigen der Stichprobe 2 nach F2 (x).

182


Nichtparametrisches Lokationsmodell (Shiftmodell) Im nichtparametrischen Lokationsmodell wird angenommen, dass nach Subtraktion des Lageunterschiedes ∆ Beobachtungen der zweiten Stichprobe genau so verteilt sind wie Beobachtungen der ersten Stichprobe. Dann gilt f¨ ur alle x ∈ R: P (X21 − ∆ ≤ x) = P (X11 ≤ x) Die linke Seite ist gerade F2 (x + ∆), die rechte hingegen F1 (x). Somit gilt: F2 (x + ∆) = F1 (x),

x ∈ R.

F¨ ur ∆ > 0 sind die Beobachtungen der zweiten Stichprobe tendenziell größer als die der ersten, im Fall ∆ < 0 verh¨ alt es sich genau umgekehrt. Kein Lageunterschied besteht, wenn ∆ = 0. Dies ist im Shiftmodell gleichbedeutend mit der Gleichheit der Verteilungsfunktionen: F1 (x) = F2 (x) f¨ ur alle x ∈ R. Als Testproblem formuliert man daher im zweiseitigen Fall H0 : ∆ = 0 ⇔ F1 = F2 versus H1 : ∆ 6= 0 ⇔ F1 6= F2 Die Grundidee des Wilcoxon-Tests ist es, die Daten so zu transformieren, dass die Schiefe eliminiert und der Einfluss von Ausreißern begrenzt wird. Hierzu markiert man alle Beobachtungen auf der Zahlengerade und kennzeichnet ihre Zugeh¨ origkeit zu den beiden Stichproben. Nun schreibt man von links nach rechts die Zahlen 1 bis n = n1 + n2 unter die Punkte. Auf diese Weise hat man den Beobachtungen ihre Rangzahlen in der GesamtStichprobe zugewiesen. Diese wollen wir mit Rij bezeichnen. In Formeln ausgedr¨ uckt: Ist W(1) , . . . , W(N ) die Ordnungsstatistik der Gesamtstichprobe X11 , . . . , X2n2 , dann wird der Beobachtung Xij der Rank Rij = k zugeordnet, wenn Xij = W(k) der k-te Wert in der Ordnungsstatistik der Gesamtstichprobe ist. Besteht nun ein Lageunterschied, so werden tendenziell die Beobachtungen der einen Stichprobe kleine Rangzahlen erhalten, die der anderen Stichprobe hingegen große Rangzahlen. Man verwendet daher die Summe der Ränge der zweiten Stichprobe, n2 X R2j , W = j=1

als Teststatistik. Sowohl sehr große als auch sehr kleine Werte von T sprechen gegen die Nullhypothese. Unter der Nullhypothese ist die Teststatistik T verteilungsfrei, d.h. ihre Verteilung h¨ angt nicht von der zugrunde liegenden


183

Verteilung F der Daten ab.1 Die kritischen Werte können daher tabelliert werden und gelten unabh¨ angig von der Verteilung der Daten. Eine weitere Konsequenz der Verteilungsfreiheit ist, dass der Wilcoxon-Test immer sein Niveau einhält. Bei großen Stichproben kann man die Verteilung von T durch eine Normalverteilung approximieren, da auch f¨ ur T ein zentraler Grenzwertsatz gilt. Wegen EH0 (W ) =

n1 n2 , 2

VarH0 (W ) =

n1 n2 (n + 1) , 12

gilt unter H0 näherungsweise W − n1 n2 /2 T = p ∼n N (0,1). n1 n2 (n + 1)/12 Wilcoxon-Test Der Wilcoxon-Test verwirft H0 auf dem Niveau α, wenn |T | > z1−α/2 bzw. wenn W >

p n1 n2 + z1−α/2 n1 n2 (n + 1)/12. 2

W
z1−α/2 . Entsprechend verwirft man H0 : p1 ≥ p2 zugunsten H1 : p1 < p2 , wenn T > z1−α , und H0 : p1 ≤ p2 wird zugunsten H1 : p1 > p2 verworfen, wenn T < zα .

3.8 Korrelationstests Situation: An n Untersuchungseinheiten werden zwei Merkmale X und Y simultan beobachtet. Es liegt also eine Stichprobe (X1 , Y1 ), . . . , (Xn ,Yn ) von Wertepaaren vor. Es soll anhand dieser Daten untersucht werden, ob zwischen den Merkmalen X und Y ein ungerichteter Zusammenhang besteht. Das heißt, uns interessiert, ob das gemeinsame Auftreten von X- und Y -Werten gewissen Regelmäßigkeiten unterliegt (etwa: große X-Werte treten stark gehäuft zusammen mit kleinen Y -Werten auf), ohne dass ein kausaler Zusammenhang unterstellt wird. Keine der beiden Variablen soll als potentielle Einflussgröße ausgezeichnet sein. Aus diesem Grund sollte eine geeignete Kenngröße, die ’Zusammenhang’ (Korrelation) messen will, symmetrisch in den X- und Y Werten sein. Wir betrachten zwei Testverfahren. Das erste unterstellt, dass

3.8 Korrelationstests

185

die Stichprobe bivariat normalverteilt ist und basiert auf dem Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson. Das zweite Verfahren unterstellt keine spezielle Verteilung der Paare (Xi ,Yi ) und nutzt lediglich die ordinale Information der Daten aus. Es beruht auf dem Rangkorrelationskoeffizienten von Spearman. 3.8.1 Test auf Korrelation Modell: Es liegt eine Stichprobe (X,Y ), (X1 ,Y1 ), . . . , (Xn ,Yn ) von unabhängig und identisch bivariat normalverteilten Paaren vor mit Korrelationskoeffizient ρ = ρ(X,Y ) = Cor(X,Y ). Testproblem: Um auf Korrelation zwischen den zufälligen Variablen X und Y zu testen, formulieren wir: H0 : ρ = 0

versus

H1 : ρ 6= 0.

Die Teststatistik basiert auf dem empirischen Korrelationskoeffizienten nach Bravais-Pearson, Pn (Xi − X)(Yi − Y ) ρb = rXY = qP i=1 , Pn n 2 2 (Y − X) Y ) (X − i i i=1 i=1 der bereits im Kapitel u uhrlich besprochen wur¨ ber deskriptiven Statistik ausf¨ de. Unter der Nullhypothese gilt: √ ρb n − 2 ∼ t(n − 2). T = p 1 − ρb2 Der Korrelationstest f¨ ur normalverteilte bivariate Stichproben verwirft H0 wird auf einem Signifikanzniveau von α zugunsten von H1 , wenn |T | > t(n − 2)1−α/2 .

F¨ ur bivariat normalverteilte Daten ist dieser Test ein exakter Test auf Unabhängigkeit. Bei leichten Verletzung der Normalverteilungsannahme kann der Test als asymptotischer Test auf Unkorreliertheit angewendet werden. Im Zweifelsfall sollte das nun zu besprechende Testverfahren verwendet werden. 3.8.2 Rangkorrelationstest Als Assoziationsmaß, das lediglich die ordinale Information verwendet, war in Abschnitt 1.8.1 von Kapitel 1 der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman betrachtet worden. Der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman kann

186


verwendet werden, um zu testen, ob in den Daten ein monotoner Zusammenhang zwischen den X- und Y -Messungen besteht. Unter der Nullhypothese H0 , dass kein monotoner Trend besteht, ist die Teststatistik √ RSp n − 2 T = q 2 1 − RSp

n¨ aherungsweise t(n − 2)-verteilt. H0 wird auf dem Niveau α abgebildet, falls |T | > t(n − 2)1−α/2 .

3.9 Lineares Regressionsmodell Im ersten Kapitel u ¨ ber deskriptive Statistik war die lineare Regressionsrechnung als Werkzeug zur Approximation einer Punktwolke durch eine Gerade bereits beschrieben worden. Wir gehen nun davon aus, dass die Punktepaare (yi ,xi ), i = 1, . . . , n, einem stochastischen Modell folgen. Hierdurch wird es möglich, Konfidenzintervalle und Tests f¨ ur die Modellparameter – insbesondere y-Achsenabschnitt und Steigung der Gerade – zu konstruieren. 3.9.1 Modell Beobachtet werden unabh¨ angige Paare von Messwerten (Y1 , x1 ), (Y2 , x2 ), . . . , (Yn , xn ), wobei Yi den an der i-ten Versuchs- oder Beobachtungseinheit gemessenen Wert der Zielgröße bezeichnet und xi den zugehörigen x-Wert. Trägt man reale Datenpaare von Experimenten auf, bei denen die Theorie einen ,,perfekten” linearen Zusammenhang vorhersagt, so erkennt man typischerweise, dass die Messwerte nicht exakt auf einer Gerade liegen, sondern bestenfalls um eine Gerade streuen. Dies erkl¨ art sich aus Messfehlern oder anderen zufälligen Einfl¨ ussen, die in der Theorie nicht ber¨ ucksichtigt wurden. Die Tatsache, dass bei gegebenem xi nicht der zugeh¨ orige Wert auf der wahren Geraden beobachtet wird, ber¨ ucksichtigen wir durch einen additiven stochastischen Störterm mit Erwartungswert 0: Yi = a + b · xi + ǫi ,

i = 1, . . . , n,

mit Störtermen (Messfehlern) ǫ1 , . . . , ǫn , f¨ ur die gilt: E(ǫi ) = 0,

Var(ǫi ) = σ 2 ∈ (0,∞),

i = 1, . . . , n.

3.9 Lineares Regressionsmodell

187

σ 2 heißt auch Modellfehler, da es den zufälligen Messfehler des Modells quantifiziert. Ob x einen Einfluss auf Y aus¨ ubt, erkennt man an dem Parameter b. Ist b = 0, so taucht x nicht in der Modellgleichung f¨ ur die Beobachtung Yi auf. Die Variable x hat dann keinen Einfluss auf Y . Das Modell der linearen Einfachregression unterstellt die G¨ ultigkeit der folgenden Annahmen: 1) Die Störterme ǫ1 , . . . , ǫn sind unabh¨ angig und identisch normalverteilte Zufallsvariable mit E(ǫi ) = 0,

Var(ǫi ) = σ 2 > 0,

f¨ ur i = 1, . . . , n. 2) Die x1 , . . . , xn sind vorgegeben (deterministisch), beispielsweise durch festgelegte Messzeitpunkte. 3) a und b sind unbekannte Parameter, genannt Regressionskoeffizienten. Der Erwartungswert von Y h¨ angt von x ab und berechnet sich zu: f (x) = a + b · x. Die Funktion f (x) heißt wahre Regressionsfunktion. Die lineare Funktion f (x) = a + b · x spezifiziert also den Erwartungswert von Y bei gegebenem x. a = f (0) ist der y-Achsenabschnitt (engl.: intercept), b = f ′ (x) ist das Steigungsmaß (engl.: slope). Die im ersten Kapitel ausf¨ uhrlich vorgestellte Kleinste–Quadrate–Methode liefert folgende Schätzer: Pn Yi xi − n · Y x sxy bb = Pi=1 n 2 − n · (x)2 = s2 , x x i=1 i b a = Y − bb · x. wobei

n

sxy =

1X xi Yi − xY , n i=1

n

s2x =

1X 2 x − x2 . n i=1 i

Hierdurch erhalten wir die (gesch¨ atzte) Regressionsgerade (Ausgleichsgerade) fb(x) = b a + bb · x, f¨ ur x ∈ [xmin , xmax ]. Die Differenzen zwischen Zielgr¨ oßen Yi und ihren Prognosen Ybi = fb(xi ) = b b a + b · xi , b ǫi = Yi − Ybi , i = 1, . . . , n, sind die (gesch¨ atzten) Residuen. Wir erhalten also zu jeder Beobachtung auch eine Schätzung des Messfehlers. Eine erwartungstreue Schätzung des Modellfehlers σ 2 erh¨ alt man durch n 1 X 2 1 2 2 σ b = sn = b ǫ = Q(b a,bb). n − 2 i=1 i n−2

188


3.9.2 Statistische Eigenschaften der KQ-Sch¨ atzer Die Schätzer b a und bb sind erwartungstreu und konsistent f¨ ur die Regressionskoeffizienten a bzw. b. Ihre Varianzen k¨ onnen durch Pn 2 σ b2 2 2 i=1 xi σ bb = sowie σ b = ·σ b2 a n · s2x n2 · s2x geschätzt werden.

Herleitung: Wegen n · Y x = b b=

Pn

i=1

Pn

i=1

Yi · x ist b b Linearkombination der Y1 , . . . ,Yn n

X (xi − x) Yi xi − nY · x = · Yi . n · s2x n · s2x i=1

“ ” Somit ist b b normalverteilt: b b ∼ N E(b b), Var(b b) . Einsetzen von EYi = a + b · xi und Ausnutzen von n X

(a + b · xi )(xi − x) = a ·

n X

(xi − x) + b ·

i=1

i=1

xi (xi − x)

i=1

= b · n · s2x

liefert

n X

E(b b) = b.

Also ist b b erwartungstreu f¨ ur b. Die Varianz σb2 = V ar(b b) berechnet sich zu σb2 =

n X (xi − x)2 2 σ2 σ = → 0, n → ∞. n2 · s4x n · s2x i=1

Folglich ist b b konsistenter Sch¨ atzer f¨ ur b. Der angegebenen Sch¨ azer ergibt sich durch Ersetzen des unbekannten Modellfehlers σ 2 durch σ b2. b a ist ebenfalls Linearkombination der Y1 , . . . ,Yn , « n „ X 1 (xi − x)x b a= Yi , − n s2x i=1 P also normalverteilt. Einsetzen von E(Y ) = n1 n i=1 (a + b · xi ) liefert bx) = E(b a) = E(Y − b

n n 1X 1X (a + b · xi ) − b · xi = a. n i=1 n i=1

Die Varianz berechnet sich zu

σa2

= V ar(b a) =

Pn

2 i=1 xi 2 σ . n2 · s2x

Den angegebenen Sch¨ atzer σ ba2 erh¨ alt man durch Einsetzen von σ b2 .

3.9 Lineares Regressionsmodell

189

3.9.3 Konfidenzintervalle Meist interessiert prim¨ ar ein (zweiseitiges) Konfidenzintervall f¨ ur den Parameter b, der den Einfluss von x beschreibt, und f¨ ur den Modellfehler σ 2 . " # b σ b bb − t(n − 2)1−α/2 pP σ b , b + t(n − 2)1−α/2 pPn n 2 2 i=1 (xi − x) i=1 (xi − x)

ist ein Konfidenzintervall f¨ ur b und (n − 2)b σ2 (n − 2)b σ2 , χ2 (n − 2)1−α/2 χ2 (n − 2)α/2

eins f¨ ur σ 2 , jeweils zum Konfidenzniveau 1 − α. Zieht man die Wurzel aus den Intervallgrenzen, so erh¨ alt man ein Konfidenzintervall f¨ ur σ. Ein (1 − α)-Konfidenzbereich f¨ ur die gesamte Regressionsfunktion ist durch die eingrenzenden Funktionen s 1 (x − x)2 b l(x) = b a+b·x−σ b 2 · F (2,n − 2)1−α · + n n · sxx s 1 (x − x)2 u(x) = b a + bb · x + σ b 2 · F (2,n − 2)1−α · + n n · sxx

gegeben. Der so definierte Bereich u ¨ berdeckt die wahre Regressionsfunktion m(x) = a + b · x mit Wahrscheinlichkeit 1 − α. ⊲ Hypothesentests Von Interesse sind Tests u ¨ ber die Modellparameter a,b und σ 2 . Um einen Einfluss des Regressors x auf die Zielgr¨ oße Y auf dem Signifikanzniveau α nachzuweisen, ist das Testproblem H0 : b = 0 versus H1 : b 6= 0 zu betrachten. Man geht hierbei wie beim Testen der Parameter µ und σ 2 einer normalverteilten Stichprobe vor. Ausgangspunkt sind die folgenden Verteilungsergebnisse: Sind ǫ1 , . . . , ǫn unabh¨ angig und identisch N (0, σ 2 )-verteilte Zufallsvariablen, dann gilt: Tb =

bb − b ∼ t(n−2), σ bb

Ta =

b a−a ∼ t(n−2), σ ba

Q=

(n − 2)b σ2 ∼ χ2 (n−2). 2 σ0

190


Test der Regressionskoeffizienten 1) H0 : b = b0 gegen H1 : b 6= b0 . H0 ablehnen, wenn |Tb | > t(n − 2)1−α/2 . 2) H0 : b ≤ b0 gegen H1 : b > b0 . H0 ablehnen, falls Tb > t(n − 2)1−α . 3) H0 : b ≥ b0 gegen H1 : b < b0 . H0 ablehnen, falls Tb < −t(n − 2)1−α = t(n − 2)α . Die entsprechenden Tests f¨ ur den Parameter a erhält man durch Ersetzen von b durch a in den Hypothesen und Ersetzen von Tb durch Ta . Test des Modellfehlers 1) H0 : σ 2 = σ02 gegen H1 : σ 2 6= σ02 . H0 ablehnen, wenn Q < χ2 (n − 2)α/2 oder Q > χ2 (n − 2)1−α/2 . 2) H0 : σ 2 ≤ σ02 gegen H1 : σ 2 > σ02 . H0 ablehnen, falls Q > χ2 (n − 2)1−α . 3) H0 : σ 2 ≥ σ02 gegen H1 : σ 2 < σ02 . H0 ablehnen, falls Q < χ2 (n − 2)α .

Beispiel 3.9.1. Gegeben seien die folgenden Daten: 2 3 4 5 6 7 x 1 y 1.7 2.6 2.0 2.7 3.2 3.6 4.6 Hieraus berechnet man: 7 X

7 X

xi = 28,

7 X

yi = 20.4,

P7

i=1

yi2 = 65.3,

y = 2.91429

i=1

i=1

sowie mit:

x=4

i=1

i=1

7 X

x2i = 140,

yi xi = 93.5. Die gesch¨ atzten Regressionskoeffizienten lauten so-

βb1 =

7 P

yi xi − n · xy

i=1 7 P

i=1

x2i − n · x2

93.5 − 7 · 4 · 2.91429 140 − 7 · (4)2 11.89988 = 28 ≈ 0.425. =

3.10 Multiple lineare Regression (Lineares Modell)∗

191

βb0 = y − βb1 · x = 2.91 − 0.425 · 4 = 1.21.

Die Ausgleichsgerade ist somit gegeben durch: fb(x) = 1.21 + 0.425 · x,

x ∈ [1,7].

Ferner ist s2 = 0.1582143

Um H0 : b = 0.5 gegen H1 : b 6= 0.5 zu testen, berechnet man s2x =

140 − 42 = 4, 7

und hieraus

s2b =

s2 = 0.00565 n · s2x

0.425 − 0.5 ≈ −0.9978 . tb = √ 0.00565

Da t(5)0.975 = 2.57, wird H0 auf dem 5%-Niveau akzeptiert. ⊲ Heteroskedastizit¨ at (Ungleiche Fehlervarianzen) In vielen Anwendungen tritt das Problem auf, dass die Varianzen der Fehlerterme ε1 , . . . ,εn nicht identisch sind. Dieses Ph¨ anomen heißt Heteroskedastizität. In diesem Fall liefert der Standardfehler von bb, σ bb2 , falsche Werte. Der Schätzer σ eb2

1 n−2

n P

(Xi − X)2 · εbi2 1 i=1 = · 2 n n P 1 2 (Xi − X) n i=1

n

=

1 1 1 X (Xi − X)2 · εbi2 · n s2x n − 2 i=1

ist auch bei heteroskedastischen Fehlertermen konsistent. Bei den Hypothesentests ersetzt man die Quantile der t(n−2)-Verteilung durch die der N (0,1)Verteilung.

3.10 Multiple lineare Regression (Lineares Modell)∗ Die im letzten Abschnitt besprochene Inferenz f¨ ur das lineare Regressionsmodell mit nur einer erkl¨ arenden Variablen greift in der Regel zu kurz. Typischerweise möchte man den Einfluss von mehreren Regressoren auf den Erwartungswert einer Response-Variablen untersuchen. Diese nahe liegende Erweiterung f¨ uhrt zur multiplen linearen Regression, die aufgrund ihrer großen Flexibilität zur Standardausr¨ ustung der Datenanalyse gehört. Sie ist in gängiger Statistik-Software verf¨ ugbar.

192


3.10.1 Modell Beobachtet werden eine zuf¨ allige Zielgr¨ oße Y und p deterministische erklärende Variablen x1 , . . . , xp . In Regressionsmodellen wird angenommen, dass der Erwartungswert von Y eine Funktion von x1 , . . . , xp ist, die durch einen stochastischen Fehlerterm ǫ mit E(ǫ) = 0 u ¨ berlagert wird: Y = f (x1 , . . . , xp ) + ǫ. f (x1 , . . . , xp ) heißt (wahre) Regressionsfunktion. Basierend auf einer Stichprobe soll einerseits f gesch¨ atzt werden. Zudem soll durch statistische Tests untersucht werden, von welchen Variablen f tatsächlich abhängt. Im linearen Modell wird angenommen, dass f eine lineare Funktion der Form f (x1 , . . . , xp ) = b0 + b1 · x1 + · · · + bp · xp ist. Hierbei sind b0 , . . . , bp unbekannte (feste) Parameter, die wir in einem Parametervektor b = (b0 , . . . , bp )′ ∈ Rp+1 zusammenfassen. f (x1 , . . . , xp ) ist das Skalarprodukt von x = (1,x1 , . . . , xp )′ und b: f (x1 , . . . , xp ) = b′ x heißt linearer Pr¨ adiktor. Wir gehen nun davon aus, dass n Beobachtungsvektoren (Yi , xi1 , . . . , xip ), i = 1, . . . , n vorliegen. Die Modellgleichung f¨ ur den i-ten Beobachtungsvektor lautet: Yi = f (xi1 , . . . , xip ) + ǫi , i = 1, . . . , n. Hierbei sind ǫ1 , . . . , ǫn unabh¨ angige und identisch verteilte Zufallsvariablen mit E(ǫi ) = 0, Var(ǫi ) = σ 2 ∈ (0,∞), i = 1, . . . , n. Zur Vereinfachung der folgenden Formeln sei k = p + 1. Die in der i-ten Modellgleichung auftretende Summation f (xi1 , . . . , xip ) = b0 + b1 xi1 + . . . + bp xip ist das Skalarprodukt des Vektors xi = (1, xi1 , . . . , xip )′ ∈ Rk mit dem Parametervektor: Yi = x′i b + ǫi , i = 1, . . . , n. Es gilt E(Yi ) = x′i b. Um die Modellgleichung in Matrixschreibweise zu formulieren, setzen wir   x11 · · · xik  ..  . Y = (Y1 , . . . , Yn )′ ∈ Rn , ǫ = (ǫ1 , . . . , ǫn )′ ∈ Rn , X =  ... .  xn1 · · · xnk

Die (n × k)-Matrix X heißt Designmatrix. Nun gilt: Y = Xb + ǫ.

3.10 Multiple lineare Regression (Lineares Modell)∗

193

3.10.2 KQ-Sch¨ atzung Die Modellschätzung des Parametervektors b erfolgt meist mit Hilfe der Kleinste–Quadrate–Methode (KQ-Methode). Zu minimieren ist die Zielfunktion n X (Yi − x′i b)2 , b ∈ Rk . Q(b) = i=1

b = (βb0 , . . . , βbp )′ von Q(b) heißt KQ-Schätzer f¨ Jedes Minimum b ur b. Die Regressionsfunktion wird dann durch fb(x1 , . . . , xp ) = bb0 + bb1 x1 + . . . + bbp xp

geschätzt. Schätzungen der Fehlerterme erh¨ alt man durch die geschätzten Residuen b b ǫi = Yi − x′i b. b Der ModellDer Vektor b ǫ = (b ǫ1 , . . . , b ǫn )′ berechnet sich durch b ǫ = Y − Xb. 2 fehler σ wird schließlich durch n 1 X 2 σ b2 = b ǫ n − k i=1 i geschätzt.

b der KQ-Schätzer f¨ KQ-Schätzer, Normalgleichungen Ist b ur b, dann gelten die Normalgleichungen b = X′ Y. X′ Xb Hat X den (vollen) Rang k, dann ist b = (X′ X)−1 X′ Y, b

b ǫ = (I − X(X′ X)−1 X′ )Y.

b ein KQ-Sch¨ b = 0. Es ist Herleitung: Ist b atzer, dann gilt: grad Q(b) n X ∂Q(b) (Yi − x′i b)xij = −2 bj i=1

Die auftretende Summe ist das Skalarprodukt des Vektors Y − Xb, dessen i-te Koordinate gerade Yi − x′i b ist, und der j-ten Zeile von X′ . Daher ist grad Q(b) = −2X′ (Y − Xb) = −2(X′ Y − X′ X). b = 0, d.h. F¨ ur den KQ-Sch¨ atzer gilt: X′ Y − X′ Xb b = X′ Y. X′ Xb

Dies ist ein lineares Gleichungssystem in den Variablen b b0 , . . . , b bp mit symmetrischer ′ ′ ′ Koeffizientenmatrix X X und rechter Seite X Y. X X ist invertierbar, wenn X vollen Rang k hat. Multiplikation von links mit (X′ X)−1 liefert die L¨ osungsformel. b = Y − X(X′ X)−1 X′ Y = (I − X(X′ X)−1 X′ )Y. Schließlich ist ǫ = Y − Xb

194


3.10.3 Verteilungseigenschaften Hat die Designmatrix vollen Rang, dann berechnet sich der KQ-Schätzer durch Anwendung der Matrix (X′ X)−1 X′ auf den Datenvektor Y, ist also eine lineare Funktion von Y. Die Fehlerterme ǫ1 , . . . , ǫn seien unabh¨ angig und identisch N (0, σ 2 )-verteilt. Dann gilt ǫ ∼ N (0, σ 2 I) und Y ∼ N (Xb, σ 2 I). Hat X vollen Spaltenrang, dann gilt: 1) 2) 3) 4) 5)

b ∼ N (b, σ 2 (X′ X)−1 ) b b ǫ ∼ N (0, (I − X(X′ X)−1 X′ )) P n ǫ2i ∼ χ2 (n − k). i=1 b 2 σ b ist erwartungstreu f¨ ur σ 2 . 2 b b und σ b sind unabh¨ angig.

Herleitung: Alle Aussagen folgen aus den in Abschnitt 2.12.2 des Kapitels 2 dargestellten Regeln: Da ǫ ∼ N (0, σ 2 I), ist Y = Xb + ǫ ∼ N (Xb, σ 2 I). Damit gilt f¨ ur eine beliebige Matrix A mit n Spalten: AY ∼ N (AXb, σ 2 AA′ ). F¨ ur den KQ-Sch¨ atzer ist A = (X′ X)−1 X′ , also AXb = (X′ X)−1 X′ Xb = b und AA′ = (X′ X)−1 X′ X(X′ X)−1 = (X′ X)−1 . Der Vektor der gesch¨ atzten Residuen berechnet sich dann durch ǫ = BY mit B = I − X(X′ X)−1 X′ . Somit ist ǫ ∼ N (BXb, σ 2 BB′ ). Es ist BXb = 0 und BB′ = B.

Aus diesen Resultaten folgt insbesondere, dass die Statistik Tj =

βbj − βj σ b hi

t(n − k)-verteilt ist. Hierbei ist hi das i-te Diagonalelement der Matrix (X′ X)−1 . Die Konstruktion von Hypothesentests folgt dem u ¨blichen Schema. Wir formulieren den am h¨ aufigsten verwendeten zweiseitigen Test, um zu testen, ob die j-te Variable in der Modellgleichung vorkommt. Test der Regressionskoeffizienten H0 : βj = 0 gegen H1 : βj 6= 0: H0 ablehnen, falls |Tj | > t(n − k)1−α/2 3.10.4 Anwendung: Funktionsapproximation In vielen Anwendungen wird angenommen werden, dass die Regressionsfunktion f (x), x ∈ R, eine Linearkombination von bekannten Funktionen f1 (x), . . . , fp (x) ist:

3.11 Analyse von Kontingenztafeln

f (x) =

p X

195

bj fj (x).

j=1

Insbesondere kann f (x) nichtlinear sein. Bei einer polynomialen Regression ist fj (x) = xj . In diesem Fall kann f (x) als Taylorapproximation an verstanden werden. F¨ ur ein Beobachtungspaar (Y,x) gelte nun Y = f (x) + ǫ mit einem stochastischen Störterm ǫ mit E(ǫ) = 0. Basierend auf einer Stichprobe (Y1 ,xi ), . . . , (Yn ,xn ) soll die Funktion f (x) geschätzt und der Einfluss der Komponenten f1 , . . . , fp analysiert werden. Die Modellgleichungen lauten nun: Yi = f (xi ) + ǫi =

p X

bj fj (xi ) + ǫi ,

i = 1, . . . , n.

j=1

Wir können dies als lineares Modell schreiben: Setze xi = (f1 (xi ), . . . , fp (xi ))′ . Dann gilt: Yi = x′i b + ǫi , i = 1, . . . , n, und in Matrixschreibweise: Y = Xb + ǫ mit der Designmatrix X = (fi (xj ))i,j .

3.11 Analyse von Kontingenztafeln Oftmals besteht das auszuwertende Datenmaterial aus kategorialen bzw. Zähldaten. Hier gibt es nur endlich viele Auspr¨ agungen f¨ ur jedes Merkmal und die Stichproben-Information besteht aus den Anzahlen der Beobachtungen, die in die verschiedenen Kategorien gefallen sind. Im Kapitel u ¨ ber beschreibende Statistik wurde bereits die deskriptive Analyse von Kontingenztafeln diskutiert. Dort war insbesondere der Begriff der empirischen Unabhängigkeit eingef¨ uhrt worden, dessen theoretisches Gegenst¨ uck die stochastische Unabh¨ angigkeit der betrachteten Merkmale ist. Was noch fehlt ist ein formaler statistischer Test. Kontingenztafeln k¨ onnen nicht nur durch Kreuzklassifikation von Datenmaterial nach zwei (oder mehr) Merkmalen entstehen, sondern auch durch die Aneinanderreihung mehrerer Stichproben eines diskreten Merkmals. Werden bspw. auf p Märkten jeweils 100 Konsumenten u uhlte Einkaufs¨ ber die gef¨ qualität (schlecht/geht so/gut/weiß nicht) befragt, so können die p Häufigkeitsverteilungen zu einer (p × 4)-Kontingenztafel zusammen gestellt werden. Dann ist es von Interesse zu testen, ob die p Verteilungen u ¨ bereinstimmen oder nicht.

196


3.11.1 Vergleich diskreter Verteilungen Die Kontingenztafel habe r Zeilen und s Spalten mit insgesamt N Beobachtungen. Sie habe folgende Struktur: Zeilenweise liegen diskrete Verteilungen einer Zielgröße mit s Auspr¨ agungen vor, deren Stichprobenumfänge fest vorgegeben sind. Bezeichnet Nij die Anzahl der Beobachtungen in Zeile i und Spalte j, dann ist (Ni1P , . . . , Nis ) die H¨ aufigkeitsverteilung in Zeile i vom Stichs probenumfang Ni• = j=1 Nij . Die relevante Nullhypothese H0 lautet: Alle Zeilenverteilungen stimmen u ¨berein. Unter H0 liegt also nur eine Verteilung (p1 , . . . , ps ) vor. Die Daten k¨ onnen dann spaltenweise P zusammen gefasst werr den zur Randverteilnug (N•1 , . . . , N•s ), wobei N•j = i=1 Nij die j-te Spaltensumme ist. Die pj werden durch pbj =

N•j , N

j = 1, . . . , s,

geschätzt. Unter H0 ist der Erwartungswert von Nij durch Eij = EH0 (Nij ) = Ni• · pj gegeben, da Nij Bin(Ni• , pj )-verteilt ist. Die erwarteten Anzahlen Eij werdern durch Einsetzen von pbj gesch¨ atzt: bij = Ni• · pbj = Ni• · N•j . E N

bij werden nun mit den beobachteten Anzahlen Nij verglichen. Man Die E verwendet die Chiquadratstatistik aus der deskriptiven Statistik: Q=

r X s X (Nij − Ni• · N•j /N )2 . Ni• · N•j /N i=1 j=1

Unter H0 ist Q näherungsweise χ2 -verteilt mit (r − 1)(s − 1) Freiheitsgraden. Chiquadrat-Test Der Chiquadrat-Test zum Vergleich diskreter Verteilungen verwirft die Nullhypothese H0 identischer Verteilungen, wenn Q > χ2 ((r − 1)(s − 1))1−α . F¨ ur den wichtigen Spezialfall einer 2×2 Tafel mit Einträgen a,b,c,d vereinfacht sich die Pr¨ ufgröße zu Q=

n(ad − bc)2 . (a + b)(c + d)(a + c)(b + d)

Die kritischen Werte zu den gebr¨ auchlichsten Signifikanzniveaus sind f¨ ur diesen Fall in der folgenden Tabelle zusammengestellt. α 0.1 0.05 0.025 0.01 0.001 ckrit 2.706 3.842 5.024 6.635 10.83

3.12 Elemente der Bayes-Statistik∗

197

3.11.2 Chiquadrat-Unabh¨ angigkeitstest Die Kontingenztafel habe wieder r Zeilen und s Spalten, entstehe jedoch durch eine Kreuzklassifikation von N zuf¨ allig ausgewählten statistischen Einheiten nach zwei nominal skalierten Merkmalen X und Y . X habe r Ausprägungen a1 , . . . ,ar , Y habe s Auspr¨ agungen b1 , . . . ,bs . Man zählt nun aus, wie oft die Kombination (ai ,bj ) beobachtet wurde und erhält so die Nij . Die relevante Nullhypothese H0 lautet: Zeilenvariable X und Spaltenvariable Y sind stochastisch unabh¨ angig. Ist (p1 , . . . ,pr ) die Verteilung von X und (q1 , . . . ,qs ) die Verteilung von Y , so ist der Erwartungswert von Nij bei G¨ ultigkeit von H0 gerade Eij = EH0 (Nij ) = N · pi · qj , da die Nij Bin(N,pij )-verteilt H

sind mit pij =0 pi · qj . Die Eij werden durch

bij = N · Ni• · N•j = Ni• · N•j E N N N

geschätzt. Ein Vergleich mit den beobachteten Anzahlen erfolgt wieder durch die Chiquadratstatistik Q=

r X s X (Nij − Ni• · N•j /N )2 . Ni• · N•j /N i=1 j=1

Unter H0 ist Q in großen Stichproben χ2 (df )-verteilt mit df = (r − 1)(s − 1). Der formale Rechengang ist also wie bei dem Vergleich diskreter Verteilungen, jedoch wird das Ergebnis anders interpretiert, da sich die Datenmodelle unterscheiden.

3.12 Elemente der Bayes-Statistik∗ Die bisher betrachteten statistischen Verfahren gehören zur frequentistischen Statistik, in der keinerlei subjektives Vorwissen verwendet wird. Die Information u ¨ ber den relevanten Parameter wird allein aus der Stichprobe bezogen. Aus Sicht des Bayesianers ist dies suboptimal, da oftmals Vorwissen vorhanden ist. Wirft man z.B. eine frisch gepr¨ agte M¨ unze f¨ unfmal und erhält einmal Kopf, dann schätzt der Frequentist die Wahrscheinlichkeit f¨ ur Kopf optimal“ mit ” 1/5. F¨ ur einen Bayesianer ist dies absurd, da wir wissen, dass der wahre Wert nahe bei 1/2 liegt. Wenn ein Wirtschaftsinstitut eine Prognose der Arbeitslosenquote erstellen soll, dann h¨ angt diese Prognose sicherlich davon ab, welche Werte f¨ ur die Wahrscheinlichkeit p, dass sich die Konjunktur belebt, von dem Institut als glaubw¨ urdig angesehen werden. In diesem Fall liegt subjektives Vorwissen vor.

198


Die Bayes’sche Statistik arbeitet daher mit subjektiven Wahrscheinlichkeiten, die das Ausmaß unseres Glaubens (degree of belief) zum Ausdruck bringen. Es stellt sich die Frage, wie solches (subjektives) Vorwissen modelliert und mit der Information aus den Daten verschmolzen werden kann. Wir können an dieser Stelle nicht auf den Disput zwischen Frequentisten und Bayesianern eingehen, sondern beschr¨ anken uns darauf, die wesentlichen Kernideen der Bayes’schen Statistik vorzustellen. 3.12.1 Grundbegriffe X1 , . . . ,Xn seien unabh¨ angig und identisch verteilte Beobachtungen, d.h. i.i.d.

Xi ∼ fϑ (x). Hierbei sei fϑ eine Dichte bzw. Z¨ ahldichte aus einer parametrischen Verteilungsfamilie F = {fϑ : ϑ ∈ Θ}. Θ ⊂ Rk bezeichnet den Parameterraum.

Das Ziel der Statistik ist es, anhand einer Stichprobe X = (X1 , . . . ,Xn ) eine Entscheidung zu treffen. A sei die Menge der möglichen Entscheidungen, auch Aktionsraum genannt. Entscheidungsfunktion Eine Entscheidungsfunktion δ ist eine Statistik δ : Rn → A mit Werten in A. Wird x = (x1 , . . . ,xn ) beobachtet, so trifft man die Entscheidung δ(x1 , . . . ,xn ). D sei die Menge der möglichen Entscheidungsfunktionen. Beispiel 3.12.1. Sei A = {a1 ,a2 }. Jede Entscheidungsregel zerlegt den Stichprobenraum Rn in zwei komplement¨ are Mengen A und Ac . F¨ ur x ∈ A entscheidet man sich f¨ ur a1 , sonst f¨ ur a2 . Dies ist die Situation des statistischen Hypothesentests (a1 = H0“, a2 = H1“). ” ” Beispiel 3.12.2. Ist A = Θ, dann kann δ(x) ∈ Θ als Punktschätzer f¨ ur den Parameter ϑ interpretiert werden. Dies entspricht dem statistischen Schätzproblem. Verlustfunktion Eine nicht-negative Funktion L : Θ×A → R heißt Verlust oder Verlustfunktion. Speziell heißt im Fall A = Θ L(ϑ,a) = (ϑ − a)2 quadratische Verlustfunktion. L(ϑ,a) ist der Verlust in Folge der Entscheidung a bei Vorliegen des wahren Parameters ϑ.


199

Setzt man in das Argument a die Entscheidungsfunktion δ(X) ein, die ja stets Werte in der Menge A annimmt, so erhält man eine zufällige Variable L(ϑ,δ(X)). L(ϑ,δ(X)) heißt Verlust der Entscheidungsfunktion δ(X) im Punkt ϑ ∈ Θ. Risiko Die Risikofunktion R : Θ × D → R, R(ϑ,δ) = Eϑ L(ϑ,δ(X)) ist der erwartete Verlust der Entscheidungsfunktion δ(X) im Punkt ϑ. Beispiel 3.12.3. Sei A = Θ ⊂ R und L(ϑ,a) = (ϑ − a)2 . Dann ist R(ϑ,δ) = Eϑ L(ϑ,δ(X)) = Eϑ (ϑ − δ(X))2 der MSE von ϑb = δ(X) bzgl. ϑ. Betrachtet man nur unverzerrte Schätzer, setzt also D = {δ : Rn → Θ | Eϑ δ(X) = ϑ f¨ ur alle ϑ ∈ Θ}, dann ist das Risiko gerade die Varianz des Schätzers.

Es ist nun nahe liegend, Entscheidungsfunktionen δ ∈ D zu bestimmen, die das Risiko R(ϑ,δ) in einem geeigneten Sinne optimieren. 3.12.2 Minimax-Prinzip Minimax-Regel δ ∗ ∈ D heißt Minimax-Regel, wenn max R(ϑ,δ ∗ ) ≤ max R(ϑ,δ) f¨ ur alle δ ∈ D. ϑ∈Θ

ϑ∈Θ

Beispiel 3.12.4. Sei X ∼ Bin(1,p), p ∈ { 14 , 12 } und A = {a1 ,a2 }. Die Verlustfunktion sei gegeben durch a1 1 3

p = 1/4 p = 1/2

a2 4 2

Die vier möglichen Entscheidungsfunktionen sind: x 0 1

δ1 a1 a1

δ2 a1 a2

δ3 a2 a1

δ4 a2 a2

200


Das Risiko f¨ ur δ1 bei Vorliegen von p = 1/4 berechnet sich zu X R(1/4,δ1 ) = EL 41 ,δ1 (X) = L 14 ,δ1 (x) P1/4 (X = x) =L

=L Man erhält i R( 14 ,δi ) 1 2 3 4 =⇒

1 7/4 13/4 4

1 4 ,δ1 (0) 1 1 4 ,a1

R( 21 ,δi ) 3 5/2 5/2 2

x

· P1/4 (X = 0) + L 14 ,δ1 (1) · P1/4 (X = 1) − 41 + L 14 ,a1 41 = 1 . max

p∈{ 14 , 21 }

R(p,δi ) min max R(p,δi ) 1 1 i

3 5/2 13/4 4

p∈{ 4 , 2 }

5/2

δ2 ist Minimax-Regel f¨ ur dieses Problem!

3.12.3 Bayes-Prinzip In der bayesianischen Statistik nimmt man an, dass der Parameter eine Zufallsvariable mit (Z¨ ahl-) Dichte π(ϑ) auf Θ ist: ϑ ∼ π(ϑ). π(ϑ) heißt a-priori-Verteilung oder kurz Prior. Wir verwenden hier die in der bayesianischen Welt u ¨ bliche Konvention, dass Variablenbezeichner einen G¨ ultigkeitsbereich (engl.: scope) besitzen. Auf der rechten Seite des Ausdrucks ϑ ∼ π(ϑ) definiert die Formel π(ϑ) einen scope, innerhalb dessen ϑ das Argument der (Z¨ ahl-) Dichte π bezeichnet. Auf der linken Seite bezeichnet ϑ den zuf¨ alligen Parameter, dessen Verteilung spezifiziert wird. fϑ (x) wird nun als bedingte Dichte von X bei gegebenem Parameter ϑ interpretiert, und man schreibt stattdessen f (x|ϑ). Die gemeinsame Dichte von X und ϑ notieren wir mit f (x,ϑ). Es gilt: f (x,ϑ) = f (x|ϑ)π(ϑ). Die (Zähl-) Dichte f (x) von X berechnet sich hieraus wie folgt: Z X f (x) = f (x,ϑ) dϑ bzw. f (x) = f (x,ϑ) ϑ

Die bedingte (Zähl)-Dichte von ϑ gegeben X = x schreiben wir als f (ϑ|x). Es ist:


f (ϑ|x) =

201

f (x,ϑ) f (x)

Nach dem Satz von Bayes gilt: f (ϑ|x) =

f (x|ϑ)π(ϑ) f (x,ϑ) =R , f (x) f (x|ϑ)π(ϑ) dϑ

f (ϑ|x) beschreibt, wie die Beobachtung x unsere Einschätzung u ¨ ber die Verteilung von ϑ ändert. π(ϑ) liefert die Verteilung des Parameters bevor x beobachtet wird, f (ϑ|x) ist die (neue) Verteilung von ϑ nach Beobachten von x. Die Bayes’sche Formel f (ϑ|x) = f (x|ϑ)π(ϑ)/f (x) stellt die Essenz der bayesianischen Statistik dar: F¨ ur den Bayesianer ist f (ϑ|x) die relevante Information u ¨ ber den Parameter ϑ im Lichte der Beobachtung x. Sie besagt, dass als Funktion von ϑ die a posteriori-Dichte proportional zum Produkt aus a-priori-Dichte und Likelihood L(ϑ|x) = f (x|ϑ) ist: f (ϑ|x) ∝ π(ϑ)L(ϑ|x). f (ϑ|x) heißt a posteriori-Verteilung (Posterior-Verteilung) von ϑ. Die Risikofunktion R(ϑ,δ) wird als bedingter erwarteter Verlust interpretiert, R(ϑ,δ) = E(L(ϑ,δ(x))|ϑ). Ist X stetig verteilt, so ist R(ϑ,δ) =

Z

L(ϑ,δ(x))f (x|ϑ) dx,

bei diskretem X berechnet man R(ϑ,δ) =

X

L(ϑ,δ(x))f (x|ϑ).

x

Bayes-Risiko Mittelt man das bedingte Risiko R(ϑ,δ) u ¨ ber ϑ, so erhält man das Bayes-Risiko von δ unter dem Prior π, R(π,δ) = Eπ R(ϑ,δ).

Ist π(ϑ) eine Dichte, so ist R(π,δ) =

Z

R(ϑ,δ)π(ϑ) dϑ,

202


bei diskretem Prior berechnet man R(π,δ) =

X

R(ϑ,δ)π(ϑ).

ϑ

Bayes-Regel Eine Entscheidungsfunktion δ ∗ ∈ D heißt Bayes-Regel, wenn sie das Bayes-Risiko minimiert R(π,δ ∗ ) = min R(π,δ). δ

Verwendet man den quadratischen Verlust, so kann der Bayes-Schätzer direkt berechnet werden. Bei Vorliegen von Dichten erhält man durch Ausnutzen von f (x|ϑ)π(ϑ) = f (ϑ|x)f (x) und Vertauschen der Integrationsreihenfolge Z Z 2 R(π,δ) = (δ(x) − ϑ) f (ϑ|x) dϑ f (x) dx. Das Bayes-Risiko wird also minimal, wenn das innere Integral minimiert wird, das als Funktion h(z), z = δ(x), aufgefasst werden kann. Aus Z h′ (z) = 2 (z − ϑ)f (ϑ|x) dϑ = 0 folgt, dass der Bayes-Sch¨ atzer gegeben ist durch Z δ(x) = E(ϑ|x) = ϑf (ϑ|x) dx, also als Erwartungswert der Posterior-Verteilung. Beispiel 3.12.5. Gegeben p sei X Bin(n,p)-verteilt. Der Parameter p sei G[0,1]-verteilt. Also ist n x f (x|p) = p (1 − p)n−x . x Die gemeinsame Dichte ist n x f (x|p)f (p) = p (1 − p)n−x 1[0,1] (p). x Integrieren nach p liefert die Rand-Z¨ ahldichte von X Z 1 n x n n−x p (1 − p) dp = B(x + 1,n − x + 1). f (x) = x x 0


203

Die a posteriori-Dichte von p nach Beobachten von X = x ist f (p|x) =

px (1 − p)n−x f (x|p)f (p) = , f (x) B(x + 1,n − x + 1)

also eine B(x + 1, n − x + 1)-Dichte, deren Erwartungswert durch E(p|x) =

x+1 x+1 = n − x + 1 + (x + 1) n+2

gegeben ist. Also ist der Bayes-Sch¨ atzer f¨ ur p pbBayes =

x+1 . n+2

Oft lässt sich die a posteriori-Verteilung nicht explizit berechnen. Gehört jedoch die posteriori-Verteilung wieder zur gewählten Familie der prioriVerteilungen, dann besteht der Update-Schritt von π(ϑ) auf f (ϑ|x) aus einer Transformation der Parameter. π(ϑ), ϑ ∈ Θ, heißt konjugierte Prior-Familie (kurz: π(ϑ) ist konjugierter Prior) zu einem bedingten Verteilungsmodell f (x|ϑ), wenn die a posterioriVerteilung ein Element der Prior-Familie ist.

f (x|ϑ)

π(ϑ)

f (ϑ|x)

bed. Stichprobenverteilung

N (ϑ,σ 2 )

N (µ,τ 2 )

Γ (ν,β)

Γ (α,β)

Bin(n,p)

Beta(α,β)

N

σ 2 µ + xτ 2 σ 2 τ 2 , σ2 + τ 2 σ2 + τ 2 Γ (α + ν,β + x)

Beta(α + x,β + n − x)

Tabelle: Konjugierte Verteilungen.

A Mathematik - kompakt

A.1 Notationen A.1.1 Griechische Buchstaben (Auswahl) α: Alpha, β: Beta, γ, Γ : Gamma, δ, ∆: Delta, ǫ: Epsilon, µ: Mu, π, Π: Pi, ρ : Rho, σ, Σ: Sigma, τ : Tau, χ: Chi, ψ, Ψ : Psi, ω, Ω: Omega. A.1.2 Mengen und Zahlen N = {1, 2, 3, . . .} nat¨ urliche Zahlen, N0 = N ∪ {0}, Z = {. . . , −2, 1, 0, 1, 2, . . .} ganze Zahlen, Q = { pq |p ∈ Z, q ∈ N} rationale Zahlen, R : reelle Zahlen.

A.2 Punktfolgen und Konvergenz Folge Sei I ⊂ N0 eine Indexmenge (meist: I = N0 oder I = N). Eine Zuordnung, die jedem i ∈ I eine reelle Zahl an ∈ R zuordnet, heißt Folge. F¨ ur I = N0 : a0 , a1 , a2 , . . . ai heißt i-tes Folgenglied. F¨ ur I = N oder I = N0 notiert man die Folgenglieder meist mit an . Notation einer Folge: (ai )i∈I , (ai : i ∈ I) oder auch (ai )i , wenn die Indexmenge aus dem Kontext heraus klar ist. Ist |I| = n < ∞, dann heißt (ai )i endliche Folge. Ansonsten spricht man von einer unendlichen Folge. In den folgenden Vereinbarungen notieren wir die Folge (an )n∈I kurz mit (an ) und schreiben stets ,,f¨ ur alle n” statt ausf¨ uhrlicher ,,f¨ ur alle n ∈ I”. A. Steland, Basiswissen Statistik, Springer-Lehrbuch, 2nd ed., DOI 10.1007/978-3-642-02667-6_4, © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010

206


1) (an ) heißt monoton wachsend, wenn an ≤ an+1 f¨ ur alle n gilt und streng monoton wachsend, wenn an < an+1 f¨ ur alle n gilt. 2) (an ) heißt monoton fallend, wenn an ≥ an+1 f¨ ur alle n gilt und streng monoton fallend, wenn an > an+1 f¨ ur alle n gilt. 3) (an ) heißt alternierend, wenn f¨ ur alle n mit an 6= an+1 gilt: an < an+1 zieht an+1 > an+2 nach sich und umgekehrt. 4) (an ) heißt beschr¨ ankt, falls es eine Zahl (Konstante) K gibt, so dass |an | ≤ K f¨ ur alle n gilt. Gilt an ≥ K f¨ ur alle n und ein K ∈ R, dann heißt (an ) nach unten beschr¨ ankt. Gilt an ≤ K f¨ ur alle n und ein K ∈ R, dann heißt (an ) nach oben beschr¨ ankt. Beispiele: (i)

an =

1 n,

n ∈ N, ist streng monoton fallend, da n+1>n ⇔

(ii)

1 < n ⇔ an+1 < an , n ≥ 1. n+1

an = 3n , n ∈ N, und Kn = K0 (1 + i)n , n ∈ N, i > 0, sind streng monoton wachsend.

(iii) an = (−1)n , n ∈ N, ist alternierend und beschränkt. A.2.1 Konvergenz von Folgen

Konvergenz, Nullfolge Eine Folge (an )n∈I heißt konvergent gegen a ∈ R, wenn es zu jeder Toleranz ǫ > 0 einen Index n0 gibt, so dass f¨ ur alle n ≥ n0 gilt: |an − a| < ǫ. Eine Folge heißt Nullfolge, wenn (an )n∈I gegen a = 0 konvergiert. (an ) heißt konvergent gegen ∞ (bestimmt divergent gegen ∞), wenn zu jeder Schranke K > 0 ein n0 existiert, so dass f¨ ur alle n ≥ n0 gilt: an > K. (an ) heißt konvergent gegen −∞ (bestimmt divergent gegen −∞), wenn zu jeder Schranke K < 0 ein n0 existiert, so dass f¨ ur alle n ≥ n0 gilt: an < K. Man schreibt: an → a,

n → ∞,

oder

a = lim an . n→∞

Konvergiert (an )n∈I nicht gegen eine Zahl a ∈ R oder gegen ∞ oder −∞, dann heißt die Folge divergent.

A.2 Punktfolgen und Konvergenz

207

Beispiele: Die Folge an = 1/n ist eine Nullfolge (zu ε > 0 runde 1/ε nach oben auf, um n0 zu erhalten), an = 1 + 1/n konvergiert gegen a = 1, an = n gegen ∞ und an = −n gegen −∞. Kriterium Jede monoton wachsende (oder fallende) und beschränkte Folge ist konvergent gegen eine Zahl a ∈ R. Ist die Folge (an )n konvergent gegen a ∈ R und die Folge (bn )n konvergent gegen b ∈ R und sind c,d reelle Zahlen, dann gelten die folgenden Rechenregeln: ·

1) Die Differenz-, Summen- bzw. Produktfolge cn = an ± bn konvergiert und ·

hat den Grenzwert c = a ± b, d.h. ·

·

lim (an ± bn ) = lim an ± lim bn .

n→∞

n→∞

n→∞

Gilt bn 6= 0 f¨ ur alle n und ist b 6= 0, dann konvergiert auch die Quotientenfolge cn = an /bn mit Grenzwert c = a/b. ·

·

2) Die Folge c · an ± d · bn konvergiert und hat den Grenzwert ca ± db. Beispiele: (i) an = (ii) an =

1 n

→ 0, n → ∞, so wie bn =

2n5 +n3 −3 −4n5 +n

5

=

(

n 2+ n12 − n35 n5 −4+ n14

)

(

)

−→ 1 nk n→∞

−→ 2 n→∞ −4

0, k ∈ N.

= − 21 .

A.2.2 Summen und Reihen Sind x1 , . . . , xn ∈ R reelle Zahlen, dann heißt n X i=1

xi = x1 + · · · + xn

(endliche) Summe der xi oder auch endliche Reihe. i heißt Laufindex. Pn Pn Es gilt: i=1 i = n(n+1) , i=1 i2 = n(n+1)(2n+1) . 2 6 Endliche geometrische Reihe F¨ ur alle x ∈ R\{1} gilt: 1 + x + · · · + xn =

n X i=0

xi =

1 − xn+1 . 1−x

208


Reihe, Partialsumme Ist an , n ∈ N0 , eine Folge reeller Zahlen, dann heißt sn =

n X

ak

k=0

n-te Partialsumme. P Die Folge sn , n ∈ N0 , der n-ten Partialsummen heißt Reihe. Notation: ∞ k=0 ak . (Absolute) Konvergenz und Divergenz einer Reihe Die Reihe sn = Pn k=0 ak , n ∈ N0 , heißt konvergent gegen s ∈ R, wenn sie als reelle Folge gegen eine Zahl s ∈ R konvergiert. Dann schreibt man: ∞ X

ak = lim sn = s. n→∞

k=0

s heißt Grenzwert, Limes Poder Wert der Reihe. Die Reihe sn heißt absolut konvergent, wenn nk=0 |ak | konvergiert.

Konvergiert eine Reihe gegen P∞ eine Zahl, ohne dass man diesen Limes kennt, so schreibt man mitunter k=0 ak < ∞.

Ergänzung: Die Reihe heißt uneigentlich konvergent gegen ∞ (−∞), wenn die Folge (sn ) gegen ∞ (−∞) uneigentlich konvergiert. Ansonsten heißt die Reihe divergent. P P∞ k xk 1 Exponentialreihe: ∞ k=0 k! . Geometrische Reihe: k=0 q = 1−q , |q| < 1. ⊲ Konvergenzkriterien

Notwendiges Kriterium Konvergiert die Reihe sn = dann gilt: an → 0, n → ∞. Leibniz-Kriterium Die Reihe k → ∞.

Pn

k k=0 (−1) ak

Pn

k=0

ak gegen s ∈ R,

konvergiert, wenn ak → 0,

Pn Quotientenkriterium sn = k=0 ak sei eine Reihe, deren Summanden ak ab einem Index n0 ungleich 0 sind. Gibt es ein q ∈ (0,1), so dass ak+1 k ≥ n0 , ak ≤ q,

= q, dann konvergiert sn gegen eine Zahl s ∈ R. Gilt bzw. limk→∞ aak+1 k |ak+1 /ak | ≥ 1, k ≥ n0 , dann konvergiert sn nicht gegen eine Zahl s ∈ R.

A.3 Funktionen

209

Beispiele: (i) (ii)

Pn

k 1 k=1 (−1) k2 , n

∈ N, konvergiert nach dem Leibniz-Kriterium. Pn i i Sei x > 0 fest und sn = i=0 x5i , n ∈ N0 , also ai = x5i . Da i+1 ai+1 5i x = x 5i+1 · xi = 5 < 1 ⇔ |x| < 5 ai

sn =

ist die Reihe konvergent f¨ ur −5 < x < 5. P∞ P∞ P∞ 3 6 1 n (iii) + 3 · n=0 n=0 3n + 2n = 6 · n=0 3

1 n 2

=6·

3 2

+ 3 · 2 = 15.

A.3 Funktionen Funktion Eine Zuordnung, die jedem Element x einer Menge D ⊂ R eine Zahl y = f (x) ∈ R zuordnet, heißt Funktion und wird mit f : D → R notiert. D heißt Definitionsbereich, die Menge W = {f (x)|x ∈ D} heißt Wertebereich. Ist f : D → R eine Funktion mit Wertebereich W und ist g : E → R eine Funktion, so dass W Teilmenge von E ist, dann ist die Funktion y = g(f (x)) f¨ ur alle x ∈ D definiert und heißt Komposition (Verkettung) von f und g. Die Gleichung y = f (x), y vorgegeben, ist l¨ osbar, wenn y ∈ W . Wann ist sie jedoch eindeutig l¨ osbar? Umkehrfunktion Eine Funktion f (x), x ∈ D, mit Wertebereich W heißt umkehrbar, wenn es zu jedem y ∈ W genau ein x ∈ D gibt mit y = f (x). Durch f −1 (y) = x wird die Umkehrfunktion f −1 : W → D definiert. Es gelten dann die Gleichungen: f (f −1 (y)) = y

und

f −1 (f (x)) = x.

Achtung: Unterscheide f −1 (x) (Umkehrfunktion) und f (x)−1 = 1/f (x). Jede streng monotone Funktion f : D → R ist umkehrbar. Beispiel: f : [0,∞) → R, y = f (x) = x2 + 4, ist streng monoton wachsend mit f ([0,∞)) = [4,∞). F¨ ur x ≥ 0 gilt y = x2 + 4 ≥ 4 und somit

210


p y = x2 + 4 ⇔ y − 4 = x2 ⇔ x = y − 4. √ Also ist f −1 (y) = y − 4 mit Definitionsbereich [4,∞). Hingegen ist f (x)−1 = 1 x2 +4 . A.3.1 Spezielle Funktionen Sind a0 , . . . , an ∈ R, dann heißt die Funktion p : R → R, p(x) = a0 + a1 · x + a2 · x2 + . . . + an · xn ,

x ∈ R,

Polynom vom Grad n oder ganz-rationale Funktion und a0 , . . . , an heißen Koeffizienten. Zwei Polynome sind gleich, wenn ihre Koeffizienten gleich sind. Ist x1 eine Nullstelle von f (x), dann gilt: f (x) = (x − x1 )g(x) mit einem Polynom g(x) vom Grad n − 1. Sind p(x) und q(x) zwei Polynome und hat q(x) keine Nullstellen in der Menge D, dann ist p(x) , x ∈ D, f (x) = q(x)

definiert und heißt gebrochen-rationale Funktion. Die Nullstellen von q(x) sind Polstellen (senkrechte Asymptoten) von f (x). Ist n ∈ N, dann ist die Funktion f (x) = xn , x ∈ [0,∞), streng monoton wachsend mit Wertebereich [0,∞) und somit umkehrbar. Die Umkehrfunktion √ heißt n-te Wurzelfunktion: f −1 (y) = n y. Dies ist die eindeutige nichtnegative Lösung der Gleichung y = xn . F¨ ur a 6= 0 heißt f (x) = xa Potenzfunktion. Der maximale Definitionsbereich ist [0,∞), falls a > 0, und (0,∞), falls a < 0. Ist b > 0, dann heißt die Funktion f (x) = bx ,

x ∈ R,

allgemeine Exponentialfunktion zur Basis b. F¨ ur b = e0 ≈ 2.718282 x erhält man die Exponentialfunktion e , deren Wertebereich R+ ist. ex ist streng monoton wachsend mit Umkehrfunktion y = ln(x), dem nat¨ urlichen Logarithmus, dessen Definitionsbereich (0,∞) ist. Es ist y = ex ⇔ x = ln(y). Es gilt f¨ ur b > 0 und x ∈ R: bx = ex·ln(b) . Daher hat y = bx die Umkehrfunktion x = logb (y) = ln(y)/ ln(b), y > 0, sofern b 6= 1. Die Rechenregeln der Potenzfunktion leiten sich daher aus den folgenden Rechenregeln f¨ ur die Exponentialfunktion ab: F¨ ur alle x, y ∈ R gilt: 1) e0 = 1 sowie: ex > 1, wenn x > 0, und 0 < ex < 1 wenn x < 0,

A.3 Funktionen

211

2) e−x = 1/ex , 3) ex+y = ex · ey , ex−y = ex /ey ,

4) (ex )y = ex·y .

F¨ ur den Logarithmus gelten die folgenden Rechenregeln: 1) ln(1) = 0, 2) Sind x, y > 0, dann ist ln(x · y) = ln(x) + ln(y), ln(x/y) = ln(x) − ln(y),

3) F¨ ur x > 0 und y ∈ R ist ln(xy ) = y ln(x).

Zu jeder Zahl t ∈ [0,2π] gibt es auf dem Einheitskreis im R2 einen Punkt (x,y), so dass der Kreisbogen vom Punkt (1,0) bis zum Punkt (x,y), gegen den Uhrzeigersinn aufgetragen, die L¨ ange t hat. Die Koordinaten werden mit x = cos(t) und y = sin(t) bezeichnet. Die so definierten Funktionen sin(x) und cos(x) f¨ ur x ∈ [2,π], heißen Sinus und Kosinus und haben folgende Eigenschaften: 1) cos(x + 2π) = cos(x), sin(x + 2π) = sin(x) (Periode 2π), 2) cos(−x) = cos(x) (gerade), sin(−x) = sin(x) (ungerade), 3) cos(x + π) = − cos(x), sin(x + π) = − sin(x),

4) (sin(x))2 + (cos(x))2 = 1 (Satz des Pythagoras), 5) | sin(x)| ≤ 1, | cos(x)| ≤ 1,

6) (cos(x))2 = 12 (1 + cos(2x)), (sin(x))2 = 12 (1 − cos(2x)) (Halber Winkel), 7) cos(x + y) = cos(x) cos(y) − sin(x) sin(y),

8) cos(x − y) = cos(x) cos(y) + sin(x) sin(y), 9) sin(x + y) = sin(x) cos(y) + cos(x) sin(y),

10) sin(x − y) = sin(x) cos(y) − cos(x) sin(y), Die letzten vier Regeln sind die Additionstheoreme. A.3.2 Grenzwert von Funktionen Ist f : D → R eine Funktion und (xn ) eine Folge von Zahlen mit xn ∈ D f¨ ur alle n, dann kann man die Folge der Funktionswerte f (xn ) bilden. Was passiert mit dieser Folge der Funktionswerte, wenn die Folge xn gegen einen Wert x konvergiert?

212


Grenzwert einer Funktion Sei f : D → R eine Funktion und a ∈ R. f (x) hat im Punkt a den Grenzwert c, wenn f¨ ur jede Folge (xn )n mit xn ∈ D f¨ ur alle n und limn→∞ xn = a gilt: limn→∞ f (xn ) = c. Notation: lim f (x) = c

x→a

c heißt linksseitiger Grenzwert im Punkt a und wird mit f (a−) bezeichnet, wenn f¨ ur alle Folgen (xn )n mit xn ∈ D, xn ≤ a f¨ ur alle n und limn→∞ xn = a gilt: f (xn ) → c, n → ∞. c heißt rechtsseitiger Grenzwert im Punkt a und wird mit f (a+) bezeichnet, wenn f¨ ur alle Folgen (xn )n mit xn ∈ D, xn ≥ a f¨ ur alle n und limn→∞ xn = a gilt: f (xn ) → c, n → ∞. Notationen: f (a−) = lim f (x)

und

x↑a

f (a+) = lim f (x). x↓a

In den Definitionen von f (a−) und f (a+) sind −∞ und ∞ als Grenzwerte zugelassen. Gilt f (a+) 6= f (a−)und sind f (a+) und f (a−) endlich, dann hat f (x) an der Stelle a einen Sprung der H¨ ohe f (a+) − f (a−).

Beispiele: limx→∞ limx→−∞ ex = 0.

1 x

= 0, limx↓0

1 x

= ∞, limx↑0

1 x

= −∞, limx→∞ ex = ∞,

Indikatorfunktion: Die Indikatorfunktion 1(A) eines Ausdrucks A, der wahr oder falsch sein kann, ist 1, wenn A wahr ist und 0, wenn A falsch ist. Die Indikatorfunktion, 1I (x), auf einer Menge I ist 1, x ∈ I, 1I (x) = 1(x ∈ I) = 0, x 6∈ I. Sie nimmt den Wert 1 an, wenn x in der Menge I ist, sonst den Wert 0 an. Ist I = [a,∞), dann hat f (x) = 1I (x) einen Sprung der Höhe 1 an der Stelle a. Es gilt f (a−) = 0 und f (a+) = 1. A.3.3 Stetigkeit Stetige Funktion Eine Funktion f : D → R heißt stetig im Punkt x ∈ D, wenn f¨ ur alle Folgen (xn )n mit xn → x, f¨ ur n → ∞, gilt: f (xn ) → f (x), n → ∞. Die ist gleichbedeutend mit f (x−) = f (x+). f (x) heißt stetig, wenn f (x) in allen Punkten x ∈ D stetig ist. F¨ ur die Funktion f (x) = x2 gilt nach den Regeln f¨ ur das Rechnen mit konvergenten Folgen: Aus xn → x, f¨ ur n → ∞, folgt f (xn ) = xn · xn → x · x = x2 = f (x), f¨ ur n → ∞. Also ist f (x) stetig in x. Dies gilt f¨ ur alle x ∈ R.

A.4 Differenzialrechnung

213

f (x) ist genau dann stetig in x, wenn links- und rechtsseitiger Grenzwert endlich sind und u ¨bereinstimmen: f (x+) = f (x−) = f (x). Sind f (x) und g(x) stetige Funktionen mit Definitionsbereich D, dann auch f (x)±g(x), f (x)·g(x) und f (x)/g(x) (sofern g(x) 6= 0). Ist f (g(x)) definiert, dann ist mit f (x) und g(x) auch f (g(x)) stetig. Insbesondere sind alle Polynome, gebrochen-rationale Funktionen, |x|, ex und ln(x) stetig. Die Indikatorfunktion 1(a,b] (x) ist nicht stetig. Unstetigkeitsstellen sind bei x = a und x = b. A.3.4 Potenzreihen∗ Potenzreihe F¨ ur x ∈ R und Zahlen ak ∈ R, k ∈ N0 , heißt f (x) =

∞ X

k=0

ak (x − x0 )k

formale Potenzreihe mit Entwicklungspunkt x0 . f (x) konvergiert entweder nur f¨ ur x = 0, auf einem ganzen Intervall I ⊂ R, oder auf ganz R. Wenn es eine Zahl R > 0, so dass f (x) f¨ ur alle |x−x0 | < R absolut konvergiert und f¨ ur |x − x0 | > R divergiert, dann heißt R Konvergenzradius. Es gilt dann: an . R = lim n→∞ an+1

A.4 Differenzialrechnung A.4.1 Ableitung ¨ Ist f (x) eine Funktion, dann ist f (x + h) − f (x) die Anderung des Funktionswertes, wenn das Argument um h Einheiten geändert wird. Umgerechnet auf (x) eine Einheit ergibt dies den Differenzenquotienten f (x+h)−f (relative h ¨ ¨ Anderung, Anderungsrate).

214


Ableitung Eine Funktion f : D → R heißt im Punkt x ∈ D differenzierbar, wenn der Differenzenquotient f¨ ur h → 0 konvergiert und f ′ (x) =

f (x + h) − f (x) df (x) = lim h→0 dx h

eine reelle Zahl ist. Dann heißt der Grenzwert f ′ (x) Ableitung von f an der Stelle x. f (x) heißt differenzierbar, wenn f (x) an jeder Stelle x ∈ D differenzierbar ist. (x) , Die linksseitige Ableitung ist definiert durch f ′ (x−) = limh↑0 f (x+h)−f h (x) die rechtsseitige Ableitung durch f ′ (x+) = limh↑0 f (x+h)−f . h Beispiel: F¨ ur f (x) = |x| ist f ′ (0+) = 1 und f ′ (0−) = −1.

Geometrisch ist der Differenzenquotient die Steigung der Sekanten durch die Punkte (x,f (x)) und (x + h, f (x + h)). F¨ ur h → 0 erhält man die Steigung der Tangenten, sofern f in x differenzierbar ist. Die Geradengleichung der Tangente lautet: y = f (x0 ) + f ′ (x0 )(x − x0 ). Eine lineare Approximation an f (x) im Punkt x0 ist somit gegeben durch: f (x) ≈ f (x0 ) + f ′ (x0 )(x − x0 ). Regel von L’Hospital Konvergieren f (x) und g(x) f¨ ur x → x0 beide gegen

0, ∞ oder −∞ und gilt x → x0 .

f ′ (x) g′ (x)

→ c ∈ R f¨ ur x → x0 , dann folgt

f (x) g(x)

→ c, f¨ ur

Ableitungsregeln Sind f (x) und g(x) im Punkt x differenzierbar, dann auch f (x) ± g(x), f (x)g(x), sowie f (x)/g(x) (sofern g(x) 6= 0) und es gilt: 1) (cf (x))′ = cf ′ (x) f¨ ur alle c ∈ R, 2) Summenregel: (f (x) ± g(x))′ = f ′ (x) ± g ′ (x), 3) Produktregel: (f (x)g(x))′ = f ′ (x)g(x) + f (x)g ′ (x), ′ ′ (x) (x)g′ (x) 4) Quotientenregel: fg(x) , = f (x)g(x)−f g(x)2

5) Kettenregel: (f (g(x)))′ = f ′ (g(x))g ′ (x), 1 1 −1 = f (f −1 (y)). 6) Umkehrfunktion: (f −1 (y))′ = f (x) (y)) (y = f (x), x = f

A.5 Taylorpolynom und Taylorentwicklung

215

R Stammfunktion f (x) dx ax2 /2 + bx

Funktionf (x) ax + b

Ableitungf ′ (x) a

xn (n ∈ N, x ∈ R)

nxn−1

xn+1 n+1

xr (r ∈ R)

rxr−1

bx (b > 0, x ∈ R)

ln(b)bx

xr+1 r+1 bx ln(b)

a0 + a1 x + · · · + an xn

a1 + 2a2 x + · · · + nan xn−1

a0 x + a1 x2 + · · · + an xn+1

ex

ex

ex

ln(x) (x > 0)

1/x

x ln(x) − x

sin(x)

cos(x)

− cos(x)

cos(x)

− sin(x)

sin(x)

2

n+1

Beispiele: (i)

h(x) = xa ex mit a 6= 0. h′ (x) = axa−1 ex + xa ex = (a + x)xa−1 ex .

h(x) = ln(x2 ). h′ (x) = x2 , da h′ (y) = y1 und (x2 )′ = 2x. √ (iii) y = f (x) = x2 , x > 0. x = f −1 (y) = y. (f −1 )′ (y) = f ′ (1√y) = (ii)

1 √ 2 y.

A.4.2 H¨ ohere Ableitungen Ist f (x) in x differenzierbar, dann kann man untersuchen, ob die Ableitung f ′ (x) wieder differenzierbar ist. Höhere Ableitungen Ist f ′ (x) in x differenzierbar, dann heißt f ′′ (x) = f (2) (x) =

d2 f (x) = (f ′ (x))′ dx2

zweite Ableitung von f (x) an der Stelle x. Ist f¨ ur n ≥ 3 die Funktion f (n−1) (x) an der Stelle x differenzierbar, dann heißt f (n) (x) = (f (n−1) (x))′ n-te Ableitung von f (x) an der Stelle x. f (x) sei in x0 zweimal stetig differenzierbar. Eine quadratische Approximation von f (x) f¨ ur x-Werte nahe x0 ist gegeben durch: 1 f (x) ≈ f (x0 ) + f ′ (x0 )(x − x0 ) + f ′′ (x0 )(x − x0 )2 . 2

A.5 Taylorpolynom und Taylorentwicklung Wir wollen eine n-mal differenzierbare Funktion f (x) durch ein Polynom p(x) approximieren, so dass der Funktionswert und die ersten n Ableitungen von

216


p(x) an einer vorgegeben Stelle x0 mit Funktionswert und Ableitungen von f (x) u ¨bereinstimmt. Taylorpolynom, Restglied Ist f (x) n-mal differenzierbar in x0 , dann heißt Pn (f,x) = f (x0 ) + f ′ (x0 )(x − x0 ) +

f (n) f ′′ (x0 ) (x − x0 )2 + · · · + (x − x0 )n 2 n!

Taylorpolynom von f (x) an der Stelle x0 . Der Approximationsfehler Rn (f,x) = f (x) − Pn (f,x) heißt Restglied. Ist f (x) (n+ 1)-mal stetig differenzierbar, dann gilt f¨ ur x-Werte mit |x− x0 | ≤ c, c > 0, die Absch¨ atzung: Rn (f,x) = |f (x) − Pn (f,x)| ≤

cn+1 max |f (n+1) (t)|. (n + 1)! t∈[x0 −c,x0 +c]

Taylorreihe Sei f : (a,b) → R gegeben. Falls f (x) darstellbar ist in der Form ∞ X f (x) = ak (x − x0 )k k=0

f¨ ur alle x mit |x − x0 | < R (R > 0) gilt, dann heißt die rechts stehende Potenzreihe Taylorreihe von f (x) mit Entwicklungspunkt x0 . Es gilt dann:

ak =

f (k) (x0 ) . k!

1 Wichtige Taylorreihen: Geometrische Reihe: 1−x = P∞ α k α Binomialreihe: (1 + x) = k=0 k x f¨ ur |x| < 1.

P∞

k=0

xn f¨ ur |x| < 1.

A.6 Optimierung von Funktionen Wir stellen uns den Graphen von f (x) als Gebirge vor: f (x) ist dann die Höhe am Ort x. Wir suchen T¨ aler und Bergspitzen. F¨ ur die höchste Bergspitze am Ort x∗ gilt: f (x) ≤ f (x∗ ) f¨ ur alle x. Betrachtet man f (x) nur auf einem (kleinen) Teilintervall (x0 − c, x0 + c) um x0 , dann gilt f¨ ur eine (kleine) Bergspitze an der Stelle x0 : f (x0 ) ≥ f (x) f¨ ur alle x ∈ (x0 − c,x0 + c), wenn c > 0 klein genug gewählt ist.

A.6 Optimierung von Funktionen

217

(Lokale/globale) Minima/Maxima/Extrema Sei f : (a,b) → R eine Funktion auf dem offenen Interval (a,b). f (x) besitzt an der Stelle x0 ∈ (a,b) ein lokales Minimum, wenn es ein c > 0 gibt, so dass f (x0 ) ≤ f (x) f¨ ur alle x mit |x − x0 | < c. x0 ∈ (a,b) ist ein lokales Maximum, wenn f (x) ≤ f (x0 ) f¨ ur alle x mit |x − x0 | < c. x0 ist ein globales Minimum, wenn f (x0 ) ≤ f (x) f¨ ur alle x ∈ (a,b). x0 ist ein globales Maximum, wenn f (x) ≤ f (x0 ) f¨ ur alle x ∈ (a,b). In einem lokalen Extremum verl¨ auft die Tangente an f (x) parallel zur x-Achse. Notwendiges Kriterium Ist x0 ∈ (a,b) ein lokales Extremum, dann gilt: f ′ (x0 ) = 0 Punkte x mit f ′ (x) = 0 sind also Kandidaten f¨ ur die lokalen Extrema. Stationärer Punkt Ein Punkt x mit f ′ (x) = 0 heißt station¨ arer Punkt.

Hinreichendes Kriterium 1. Ordnung x0 ∈ (a,b) sei ein stationärer Punkt von f (x). Bei einem Vorzeichenwechsel von f ′ (x) bei x0 . . . 1) von + nach − liegt ein lokales Maximum bei x0 , vor. 2) von − nach + liegt ein lokales Minimum bei x0 vor. Hinweis: Eine genaue Analyse des Vorzeichens von f ′ (x) u ¨ ber den gesamten Definitionsbereich erm¨ oglicht oft eine leichte Klärung der Frage, ob ein lokales Minimum auch ein globales ist (analog f¨ ur Maxima). Eine Funktion f (x) heißt konvex auf (a,b), wenn alle Verbindungsstrecken von zwei Punkten auf dem Graphen mit x-Koordinaten in (a,b) oberhalb der Kurve verlaufen. Verlaufen diese stets unterhalb, dann heißt f (x) konkav. Kriterium f¨ ur konvex/konkav Sei f (x) zweimal differenzierbar. Gilt ′′ f (x) < 0 f¨ ur alle x ∈ (a,b), dann ist f (x) in (a,b) konkav. Gilt f ′′ (x) > 0 f¨ ur alle (a,b), dann ist f (x) konvex in (a,b). Hinreichendes Kriterium 2. Ordnung x0 ∈ (a,b) sei ein stationärer Punkt von f (x). 1) Gilt zusätzlich f ′′ (x0 ) < 0, dann ist x0 lokales Maximum. 2) Gilt zusätzlich f ′′ (x0 ) > 0, dann ist x0 lokales Maximum.

218


Beispiel: F¨ ur f (x) = x3 , x ∈ [−2,2], hat f ′ (x) = 3x2 = 0 die Lösung x = 0. Da ′′ f (x) = 6x ist x = 0 Wendepunkt. An den Rändern: f (−2) = −8, f (2) = 8, d.h. −2 ist globales Minimum, 2 globales Maximum. Beispiel:

(i) f (x) = 100 + 12x − 3x2 , x ∈ R. Es ist f ′ (x) = 12 − 6x, f ′′ (x) = −6. Stationäre Punkte: f ′ (x∗ ) = 12 − 6x∗ = 0 ⇔ x∗ = 2. Da f ′′ (x∗ ) < 0 ist x∗ = 2 lokales Maximum. Aus f (x) → −∞ f¨ ur x → −∞ beziehungsweise x → −∞ folgt, dass x∗ = 2 globales Maximum ist. Wendepunkt x0 ∈ R heißt Wendepunkt von f , wenn es ein Intervall (a,b) gibt, so dass f auf (a, x0 ) konvex und auf (x0 , b) konkav ist oder konkav auf (a, x0 ) und konvex auf (x0 , b) ist. Ist x0 ein Wendepunkt, dann gilt f ′′ (x0 ) = 0. Gilt f ′′ (x0 ) = 0 und wechselt f ′′ (x) an der Stelle x0 das Vorzeichen, dann ist x0 ein Wendepunkt.

A.7 Integration Sei f : [a,b] → R eine Funktion und a = x0 < x1 < · · · < xn = b eine Partition von [a,b]. dn = maxi=1,...,n |xi −xi−1 | heißt Feinheit der Partition. Wähle in jedem Teilintervall (xi−1 ,xi ] einen St¨ utzpunkt x∗i . Dann heißt Rn (f ) =

n X i=1

f (x∗i )(xi − xi−1 )

Riemann-Summe von f (x) zu den St¨ utzstellen x∗1 , . . . , x∗n . Wählt man alle ∗ xi als Minima von f (x) auf dem Intervall [xi−1 ,xi ], dann erhält man die Untersumme Un (f ), w¨ ahlt man die x∗i als Maxima von f (x) auf [xi−1 ,xi ], so erhält man die Obersumme. (Riemann-) integrierbar Konvergiert Rn (f ) f¨ ur jede beliebige Wahl der St¨ utzstellen bzw. (gleichbedeutend hiermit) konvergieren Unter- und Obersumme gegen dieselbe Zahl I, sofern die Feinheit dn f¨ ur n → ∞ gegen 0 konvergiert, dann heißt f (x) (Riemann-) integrierbar auf [a,b]. Man setzt: Z b

f (x) dx = I.

a

Jede (st¨ uckweise) stetige Funktion f : [a,b] → R ist integrierbar.

A.7 Integration

219

A.7.1 Stammfunktion Stammfunktion Ist F (x) eine Funktion auf [a,b] mit F ′ (x) = f (x) f¨ ur alle x ∈ [a,b], R x dann heißt F (x) Stammfunktion von f (x). Insbesondere ist F (x) = a f (t) dt eine Stammfunktion. Stammfunktionen sind nicht eindeutig bestimmt: Gilt F ′ (x) = f (x) und ist G(x) = F (x) + c mit c ∈ R, dann ist auch G(x)R eine Stammfunktion von f (x). Die Menge aller Stammfunktionen wird mit f (x) dx bezeichnet und heißt unbestimmtes Integral: Z f (x) dx = F (x) + c, c∈R c heißt Integrationskonstante. R1 R 2 Beispiel: xdx = x2 + c, c ∈ R. Also 0 x dx = ln(f (x)) + c, c ∈ R.

x2 1 2 |0

= 1/2.

R

f ′ (x) f (x)

dx =

In Abschnitt A.4.1 sind Stammfunkionen zu einigen elementaren Funktionen angegeben, jeweils zur Integrationskonstante c = 0. Ist F (x) eine Stammfunktion von f (x), dann gilt: Z

a

b

b f (x) dx = [F (x)]ba = F (x) = F (b) − F (a). a

220


A.7.2 Integrationsregeln

Integrationsregeln Rb

1) Partielle Integration:

a

f ′ (x)g(x) dx = f (x)g(x)|ba −

Rb a

f (x)g ′ (x) dx.

Rb R g(b) 2) Substitutionsregel: a f (g(x))g ′ (x) dx = g(a) f (y) dy, (y = g(x)). Rb Ra Ra 3) a f (x)dx = − b f (x)dx, a f (x)dx = 0. Rb Rb Rb [c · f (x) + d · g(x)]dx = c · a f (x)dx + d · a g(x)dx. Rab Rc Rb 5) a f (x)dx = a f (x)dx + c f (x)dx. 4)

6)

d dt

Rt a

f (x)dx = f (t),

d dt

Ra t

f (x)dx = −f (t).

7) Sind a(t), b(t) differenzierbar mit Werten in Def (f ), dann gilt d dt

Z

b(t) a(t)

f (x)dx = f (b(t))b′ (t) − f (a(t))a′ (t).

8) Gilt zusätzlich zu den Annahmen von 7), dass f (x,t) und Funktionen in (x,t) sind, dann gilt d dt

Z

b(t)

a(t)

f (x,t)dx = f (b(t), t)b′ (t) − f (a(t), t)a′ (t) +

Z

∂f (x,t) ∂t

b(t)

a(t)

stetige

∂f (x,t) dx. ∂t

A.7.3 Uneigentliches Integral Sei f : [a,b) → R, b ∈ R oder b = +∞, auf jedem Teilintervall [a,c] ⊂ [a,b) integrierbar. f (x) heißt (uneigentlich) integrierbar auf [a,b), wenn der Grenzwert Z c I = lim c↑b

f (x) dx

a

existiert (oder ±∞ ist). I heißt uneigentliches Integral von f . Notation: Rb R∞ I = a f (x) dx. bzw. I = a f (x) dx, wenn b = ∞.

Genauso geht man am linken Rand vor: Sei a ∈ R oder a = −∞ und b ∈ R. f : (a,b] → R sei auf jedem Teilintervall [c,d] ⊂ (a,b] integrierbar. Dann definiert man: Z b Z b f (x) dx = lim f (x) dx. a

c↓a

c

A.8 Vektoren

221

A.8 Vektoren Wir bezeichnen die Punkte der zweidimensionalen Ebene (xy-Ebene) mit →

Großbuchstaben A,B, . . . . Ein Vektor AB ist ein Pfeil mit Anfangspunkt →

→

A und Endpunkt B. Zwei Vektoren AB und CD heißen gleich, wenn man durch eine Parallelverschiebung (parallel zu den Koordinatenachsen) eines der Vektoren erreichen kann, dass die Pfeile deckungsgleich sind, also Anfangs→

und Endpunkt aufeinanderfallen. Somit ist jeder Vektor AB gleich zu einem sogenannten Ortsvektor, dessen Anfangspunkt der Ursprung 0 ist. Auf diese Weise kann jeder Vektor mit einem Punkt, nämlich dem Endpunkt des zugehörigen Ortsvektors, identifiziert werden. Spalten- und Zeilenvektor, Rn , transponierter Vektor (Spalten-) Vektoren   x1  ..  x =  . , x1 , . . . , xn ∈ R,

Die Menge aller

xn

heißt n-dimensionaler Vektorraum Rn . (x1 , . . . , xn ) heißt Zeilenvektor. Transposition: Ist x ∈ Rn der Spaltenvektor mit den Einträgen x1 , . . . , xn , dann bezeichnet x′ den zugeh¨ origen Zeilenvektor (x1 , . . . , xn ). Ist (x1 , . . . , xn ) ein Zeilenvektor, dann ist (x1 , . . . ,xn )′ der zugehörige Spaltenvektor. x′ heißt transponierter Vektor. →

→

→

→

→

Zwei Vektoren x =AB und y =CD werden addiert, indem man y so ver→ schiebt, dass sein Anfangspunkt mit dem Endpunkt von x u ¨ bereinstimmt. → → Der Endpunkt des so verschobenen Vektors sei E. Der Vektor x + y ist → → → dann derjenige Vektor mit Anfangspunkt D und Endpunkt E: x + y =DE . → → → → Identifiziert man die Vektoren x , y und x + y mit den Endpunkten (x1 ,x2 ), (y1 ,y2 ) und (z1 ,z2 ) ihrer zugeh¨ origen Ortsvektoren, dann sieht man, dass gilt: z1 = x1 + y1 und z2 = x2 + y2 . Spezielle Vektoren: •

•

0 = 0n = (0, . . . , 0)′ ∈ Rn heißt Nullvektor. Die Vektoren

      0 1 0 1   0  ..        e1 =  .  , e2 =  0  , . . . , en =  .   ..   ..  0 . 1 0 0

222


heißen Einheitsvektoren. ei heißt i-ter Einheitsvektor. Vektoraddition Sind x = (x1 , . . . , xn )′ und y = (y1 , . . . , yn )′ ndimensionale Vektoren, dann definiert man:   x1 + y1   .. x+y =  . . xn + yn

Vektoren werden also koordinatenweise addiert.

Um Verwechselungen zu vermeiden, nennt man in der Vektorrechnung reelle Zahlen oftmals Skalare. Wir notieren Skalare mit normalen Buchstaben a,b,x,y, . . . und verwenden f¨ ur Vektoren Fettschrift.

.

Multiplikation mit einem Skalar Ist x ∈ Rn ein Vektor und c ∈ R ein Skalar, dann ist das skalare Vielfache c · x der Vektor (cx1 , . . . , cxn )′ (koordinatenweise Multiplikation).

F¨ ur Skalare c, d ∈ R und Vektoren x, y, z ∈ Rn gelten die Rechenregeln: 1) x + (y + z) = (x + y) + z, 2) c(x + y) = cx + cy, 3) (c + d)x = cx + dx. A.8.1 Lineare Unabh¨ angigkeit

Linearkombination Sind x1 , . . . , xk ∈ Rn Vektoren und c1 , . . . , ck ∈ R Skalare, dann heißt c1 x1 + . . . + ck xk Linearkombination von x1 , . . . , xk mit Koeffizienten c1 , . . . , ck . Ein Vektor y heißt linear kombinierbar aus x1 , . . . , xk , wenn es Zahlen c1 , . . . , ck gibt, so dass c1 x1 + . . . + ck xk = y.

Es gilt: (1,0)′ −(1,1)′ +(0,1)′ = (0,0). Somit ist der Nullvektor aus den Vektoren (1,0), (1,1), (0,1) linear kombinierbar (mit Koeffizienten +1, −1, +1).

A.8 Vektoren

223

Linear abhängig, linear unabhängig k Vektoren x1 , . . . , xk heißen linear abh¨ angig, wenn es Zahlen c1 , . . . , ck ∈ R gibt, die nicht alle 0 sind, so dass c1 x1 + . . . + ck xk = 0. Ansonsten heißen x1 , . . . , xn linear unabh¨ angig. Sind x1 , . . . , xk linear unabh¨ angig, dann folgt aus c1 x1 + . . . + ck xk = 0 schon, dass alle Koeffizienten 0 sind: c1 = 0, . . . , ck = 0. A.8.2 Skalarprodukt und Norm

Skalarprodukt Sind x = (x1 , . . . , xn )′ und y = (y1 , . . . , yn )′ zwei ndimensionale Vektoren, dann heißt die Zahl x′ y =

n X

xi yi

i=1

Skalarprodukt von x und y. Insbesondere ist x′ x =

Pn

i=1

x2i .

F¨ ur das Skalarprodukt gelten die folgenden Rechenregeln: Sind x, y, z ∈ Rn Vektoren und ist c ∈ R ein Skalar, dann gilt: 1) x′ y = y′ x, 2) (x + y)′ z = x′ z + y′ z, 3) (c · x)′ y = c · x′ y = x′ (c · y). Orthogonale (senkrechte) Vektoren Zwei Vekoren x, y ∈ Rn heißen orthogonal (senkrecht), wenn ihr Skalarprodukt 0 ist, d.h. x′ y = 0. Ist x = (x1 ,x2 )′ ein (Orts-) Vektor, dann ist seine Länge nach dem Satz des Pythagoras gegeben durch: q l = x21 + x22 . √ Wir können l u ¨ ber das Skalarprodukt darstellen: l = x′ x. Man nennt die L¨ ange eines Vektors auch Norm.

224


Norm, normierter Vektor Ist x ∈ Rn ein Vekor, dann heißt kxk =

√ x′ x

(euklidische) Norm von x. Ein Vektor x heißt normiert, wenn seine Norm 1 ist: kxk = 1. Die Norm erf¨ ullt folgende Rechenregeln: F¨ ur Vektoren x, y ∈ Rn und c ∈ R gilt: 1) kxk = 0 gilt genau dann, wenn x der Nullvektor ist, d.h. x = 0,

2) kx + yk ≤ kxk + kyk (Dreiecksungleichung),

3) kc · xk = |c| · kxk.

Jede Abbildung k · k : Rn → R, welche diese Regeln erf¨ ullt heißt Norm. Eine weitere Norm ist etwa: kxk∞ = maxi=1,...,n |xi |. Jeder Vektor x 6= 0 kann normiert werden: Der Vektor x∗ = 1.

x kxk

hat Norm

Cauchy-Schwarz-Ungleichung Sind x, y ∈ Rn n-dimensionale Vektoren, dann gilt: |x′ y| ≤ kxk · kyk. Aus der Cauchy-Schwarz-Ungleichung folgt, dass das Skalarprodukt der nory x mierten Vektoren x∗ = kxk und y∗ = kyk betragsmäßig kleiner oder gleich 1 ist: x′ y ∗ ′ ∗ ≤ 1. |(x ) (y )| = kxkkyk

Also ist (x∗ )′ (y∗ ) eine Zahl zwischen −1 und +1, so dass wir die Funktion arccos anwenden k¨ onnen, um einen Winkel zu zu ordnen. Winkel zwischen zwei Vektoren Sind x, y ∈ Rn Vektoren, dann heißt x y (x,y) = arccos , kxk kyk Winkel zwischen den Vektoren x und y.

Satz des Pythagoras Sind x, y ∈ Rn orthogonale Vektoren, dann gilt: kx + yk2 = kxk2 + kyk2 .

A.9 Matrizen

225

A.9 Matrizen Matrix Eine Anordnung von m · n Zahlen aij ∈ R, i = 1, . . . , m, j = 1, . . . , n, der Form

1 a11 a12 · · · a1n B a21 a22 · · · a2n C C B A=B . .. C @ .. . A am1 am2 · · · amn 0

heißt (m×n)-Matrix. (m,n) heißt Dimension. Ist die Dimension aus dem Kontext klar, dann schreibt man oft abk¨ urzend: A = (aij )i,j . Zwei Matrizen A = (aij )i,j und B = (bij )i,j gleicher Dimension (d.h.: mit gleicher Zeilen- und Spaltenanzahl) heißen gleich, wenn alle Elemente u ¨ bereinstimmen: aij = bij f¨ ur alle Zeilen i und alle Spalten j. Einige spezielle Matrizen: •

•

Nullmatrix: 0 = 0m×n ist die Matrix, deren Einträge alle 0 sind. A heißt Diagonalmatrix, wenn  a11 0  0 a22   A =  ...   0 ··· 0

... 0

...

0 0 .. .



     0 

0 an−1,n−1 ··· 0 ann

Nur die Diagonale ist belegt. Kurznotation: A = diag(a11 , . . . , ann ). •

Einheitsmatrix: I = In×n = diag(1, . . . ,1) ist die Diagonalmatrix mit Diagonalelementen 1.

Sind A = (aij )i,j und B = (bij )i,j zwei Matrizen gleicher Dimension, dann ist C = A + B die Matrix mit den Eintr¨ agen cij = aij + bij (elementweise Addition). F¨ ur ein c ∈ R ist cA die Matrix mit den Einträgen c · aij (elementweise Multiplikation mit einen Skalar). F¨ ur Matrizen A, B, C gleicher Dimension und Skalare c,d ∈ R gelten dann die Rechenregeln: 1) (A + B) + C = A + (B + C), 2) c(A + B) = cA + cB, 3) (c + d)A = cA + dA.

226


Sei y = (y1 , . . . , ym )′ ∈ Rm ein Vektor, dessen Koordinaten sich aus x durch m Skalarprodukte yi = a′i x =

n X

aij xj ,

i = 1, . . . , m,

j=1

mit Koeffizientenvektoren ai = (ai1 , . . . , ain )′ berechnen. Matrix–Vektor–Multiplikation Ist A = (aij )i,j eine (m × n)-Matrix und x = (x1 , . . . , xn )′ ∈ Rn ein Vektor, dann ist die Multiplikation von A mit x definiert als derjenige m-dimensionale Vektor y, dessen i-ter Eintrag das Skalarprodukt der i-ten Zeile von A mit x ist:  ′  a1 x  ..  y = Ax =  .  . a′n x

Bei gegebener Matrix A wird durch diese Operation jedem Vektor x ∈ Rn ein Bildvektor y = Ax ∈ Rm zugeordnet. Die m Vektoren, welche die Zeilen einer Matrix A bilden, bezeichnen wir mit a1 , . . . , am . Die n Spaltenvektoren notieren wir mit a(1) , . . . , a(n) . Dann gilt:  ′  a1   A =  ...  = (a(1) , . . . , a(n) ). a′m

In den Spalten von A stehen die Bildvektoren der Einheitsvektoren ei : a(i) = Aei , i = 1, . . . , n. Sind A und B (m × n)-Matrizen, x, y ∈ Rn und ist c ∈ R, dann gelten die folgenden Regeln: 1) (A + B)x = Ax + Bx, 2) A(x + y) = Ax + Ay, 3) A(c · x) = c · Ax. Die letzten beiden Regeln besagen, dass die Abbildung x 7→ Ax linear ist.

Ist x = (x1 , . . . , xn )′ ∈ Rn , dann ist y = Ax eine Linearkombination der n Spalten a(1) , . . . , a(n) von A. Aus x = x1 e1 + x2 e2 + · · · + xn en

A.9 Matrizen

227

und der Linearität folgt n¨ amlich: Ax = x1 Ae1 + · · · + xn Aen = x1 a(1) + · · · + xn a(n) . Matrizenmultiplikation Ist A eine (m × n)-Matrix und B eine (n × r)Matrix, dann wird die Produktmatrix A · B definiert als (m × r)-Matrix C = AB = (cij )i,j ∈ Rm×r , deren Einträge cij das Skalarprodukt der i-ten Zeile von A mit der j-ten Spalte von B sind: n X cij = aik bkj k=1

Zwei Matrizen heißen multiplikations-kompatibel, wenn die Spaltenzahl von A mit der Zeilenzahl von B u ¨bereinstimmt, so dass die Produktmatrix gebildet werden kann.

Sind A, B, C Matrizen, so dass A und C sowie B und C multiplikationskompatibel sind, ist x ∈ Rn und c ∈ R, dann gelten die folgenden Regeln: 1) (A + B)C = AC + BC, 2) A(Bx) = (AB)x, 3) A(BC) = (AB)C, 4) Meist gilt: AB 6= BA. Die Produktmatrix C = AB beschreibt die Hintereinanderausf¨ uhrung der Abbildungen, die durch A und B beschrieben werden: B ordnet jedem Vektor x ∈ Rr einen Bildvektor y = Bx ∈ Rn zu, dem wir durch Anwenden der Matrix A einen Vektor z = Ay ∈ Rm zuordnen können: x 7→ y = Bx 7→ z = Ay = A(Bx).

Die Produktmatrix ist nun genau diejenige Matrix, die x direkt auf z abbildet: z = Cx. In den Spalten von C stehen die Bildvektoren der Einheitsvektoren: c(i) = Cei . Es gilt: c(i) = (AB)ei = A(Be(i) ) = Ab(i) . In den Spalten von C stehen also die Bildvektoren der Spalten von B nach Anwendung der Matrix A. Rang einer Matrix Der Spaltenrang bzw. Zeilenrang einer Matrix ist die maximale Anzahl linear unabh¨ angiger Spalten- bzw. Zeilenvektoren. Spalten- und Zeilenrang einer Matrix stimmen u ¨berein, so dass man vom Rang einer Matrix spricht. Notation: rg(A).

228


A.10 L¨ osung linearer Gleichungssysteme Seien A eine (m×n)-Matrix mit Zeilen a′i , i = 1, . . . , m, und b ∈ Rm . Gesucht sind Lösungsvektoren x ∈ Rn der n Gleichungen: a′i x = bi ,

⇔

i = 1, . . . , m,

Ax = b.

Dies ist ein lineares Gleichungssystem (LGS) mit m Gleichungen und n Unbekannten x1 , . . . , xn . Ax = b besitzt genau dann eine Lösung, wenn b als Linearkombination der Spalten von A darstellbar ist. Gilt nämlich: b = x1 a(1) + · · · + xn a(n) , dann ist x = (x1 , . . . , xn )′ ein L¨ osungsvektor. Ist b als Linearkombination der Spalten von A darstellbar, dann besitzt die erweiterte Koeffizientenmatrix (A|b) den selben Rang wie A. Ansonsten sind die Vektoren a(1) , . . . , a(n) , b linear unabhängig, so dass rg(A|b) > rg(A). Das LGS Ax = b besitzt genau dann eine L¨ osung, wenn rg(A) = rg(A|b). Ist A = (aij )ij eine (2 × 2)-Matrix, dann zeigt eine explizite Rechnung (s. Steland (2004), Abschnitt 7.6.5), dass das LGS Ax = b genau dann eine L¨ osung besitzt, wenn die Determinante det(A) = a11 a22 − a12 a21 ungleich 0 ist. Determinante einer (2 × 2)-Matrix A−1 =

1 det(A)

Gilt det(A) 6= 0, dann heißt

a22 −a12 −a21 a11

inverse Matrix von A. Das LGS Ax = b besitzt dann die eindeutig bestimmte Lösung 1 b1 a22 −a12 −1 x=A b= . b2 det(A) −a21 a11 Ist allgemein A−1 eine Matrix mit A−1 A = I, dann können wir Ax = b auf beiden Seiten von links mit der Matrix A−1 multiplizieren, also nach x auflösen: x = A−1 b.

A.10 L¨ osung linearer Gleichungssysteme

229

Inverse Matrix Sei A eine (n × n)-Matrix. Existiert eine Matrix B mit BA = I,

AB = I,

dann heißt B inverse Matrix von A und wird mit A−1 bezeichnet. Sei A eine invertierbare (n × n)-Matrix. Dann gilt: 1) Ist A · B = I oder B · A = I, dann folgt B = A−1 .

2) (A′ )−1 = (A−1 )′ .

3) Ist c ∈ R, dann gilt: (cA)−1 = 1c A−1 .

4) Ist A symmetrisch, d.h. A = A′ , dann ist auch A−1 symmetrisch. 5) Sind A und B invertierbar, dann auch die Produkte A · B und B · A: (AB)−1 = B−1 A−1 ,

(BA)−1 = A−1 B−1 .

A.10.1 Gauß-Verfahren Das Gauß-Verfahren ist ein bekanntes Verfahren zur Lösung linearer Gleichungssysteme. Hierzu wird ein beliebiges LGS Ax = b durch sogenannte elementare Zeilenumformungen so umgeformt, dass die Koeffizientenmatrix Dreiecksgestalt hat. Ist A eine obere Dreiecksmatrix, dann kann das Gleichungssystem durch schrittweises R¨ uckwärtseinsetzen gelöst werden. F¨ ur m = n gilt dann: a11 x1 + a12 x2 + · · · + a1n xn = b1 , a22 x2 + · · · + a2n xn = b2 , .. .. . . ann xn = bn Die letzte Zeile liefert xn = bn /ann . Dies wird in die vorletzte Zeile eingesetzt, die dann nach xn−1 aufgel¨ ost werden kann, usw. Die folgenden elementaren Zeilenumformungen ändern die Lösungsmenge des Gleichungssystems Ax = b nicht: 1) Vertauschen zweier Zeilen. 2) Addition eines Vielfachen der i-ten Zeile zur j-ten Zeile. 3) Multiplikation einer Zeile mit einer Zahl c 6= 0. Durch Anwenden dieser Operationen auf die erweiterte Koeffizientenmatrix (A|b) erzeugt man nun Nullen unterhalb der Diagonalen von A und bringt (A|b) somit auf die Gestalt

230


Td 0 e

.

Hierbei ist T eine (k×n)-Matrix mit Stufengestalt. Ist e kein Nullvektor, dann ist das LGS widerspr¨ uchlich und besitzt keine Lösung. Der Rang der Matrix A ist k. T habe an den Spalten mit Indizes s1 , . . . , sk Stufen. Das heißt, in der j-ten Zeile ist der Eintrag tj,sj in der sj -ten Spalte ungleich 0 und links davon stehen nur Nullen: (0, . . . , 0, tj,sj , ∗, . . . , ∗) mit tj,sj 6= 0. Hierbei steht ∗ f¨ ur eine beliebige Zahl. Durch weitere elementare Zeilenumformungen kann man noch Nullen oberhalb von tj,sj erzeugen. Davon gehen wir jetzt aus. Die Gleichungen können dann nach den Variablen xs1 , . . . , xsk aufgelöst werden. Die u ¨ brigen Variablen xj mit j 6∈ {s1 , . . . , sk } bilden n − k freie Parameter: Man beginnt mit der k-ten Zeile des obigen Schemas, tk,sk xsk + tk,sk +1 · xsk +1 + · · · + tk,n · xn = dk . Diese Gleichung wird nach xsk aufgel¨ ost: xsk =

tk,sk+1 dk tk,n − xsk +1 − · · · − xn . tk,sk tk,sk tk,sk

xsk ist nun eine Funktion der freien Variablen xsk +1 , . . . , xn , die beliebig gewählt werden k¨ onnen. Da oberhalb von tk,sk Nullen erzeugt wurden, muss xsk nicht in die oberen Gleichungen eingesetzt werden. Man löst nun schrittweise die Gleichungen (von unten nach oben) nach den Variablen xsk , xsk−1 , . . . , xs1 auf. Hierbei erscheinen die u ¨brigen Variablen als zusätzliche freie Parameter in den Formeln f¨ ur die xsj . Beispiel: Löse das Gleichungssystem 2x2 − x3 = 2

x1 + x2 + x3 = 2 x2 + x3 = 7 

   0 2 -1 2 Hier ist A =  1 1 1  und b =  2 . Wir arbeiten mit der erweiterten 01 1 7 Koeffizientenmatrix und wenden elementare Zeilenumformungen an, bis unterhalb der Diagonalen Nullen stehen:

A.10 L¨ osung linearer Gleichungssysteme



0 (A|b) =  1 0  1 → 0 0  1 → 0 0

2 1 1

−1 1 1

1 2 1

1 −1 1

1 2 0

1 −1 3 2

231



2 2 7  2 2 7  2 2 6

1. Schritt: Vertausche 1. und 2. Zeile. 2. Schritt: Addiere das − 21 -fache der 2. Zeile zur 3. Zeile. R¨ uckw¨ artseinsetzen liefert die Lösung x3 = 4, x2 = 3 und x1 = −5. ⊲ Das Gauß-Verfahren f¨ ur mehrere rechte Seiten Sind k Gleichungssysteme mit rechten Seiten b1 , . . . , bk zu lösen, Ax = b1 ,

Ax = b2 ,

...,

Ax = bk ,

dann kann das Gauß-Verfahren auf die erweiterte Matrix (A|b1 , . . . , bk ) angewendet werden: Erzeugt man durch elementare Zeilenumformungen die Gestalt (I|B), so stehen in der Matrix B spaltenweise die Lösungsvektoren x1 , . . . , xk . ⊲ Berechnung der inversen Matrix Sei A eine invertierbare (n × n)-Matrix. Betrachte die n linearen Gleichungssysteme Ax = ei , i = 1, . . . , n, bei denen die rechten Seiten die n Einheitsvektoren sind. Da A invertierbar ist, hat Ax = ei die eindeutige L¨ osung x = A−1 ei . Dies ist die i-te Spalte der −1 inversen Matrix A . L¨ ost man die n linearen Gleichungssysteme Ax = ei , so erhält man also spaltenweise die inverse Matrix. Dies kann effizient durch das Gauß-Verfahren geschehen, indem man die erweiterte Matrix (A|I) durch elementare Zeilenumformungen auf die Gestalt (I|C) bringt. Dann ist C die inverse Matrix A−1 . A.10.2 Determinanten F¨ ur (2 × 2)-Matrizen wurde die Determinante bereits definiert.

232


Determinante einer (3 × 3)-Matrix Ist A eine (3×3)-Matrix mit Einträgen aij ∈ R, dann heißt die Zahl a21 a22 a21 a23 a22 a23 + a13 det − a12 det a11 det a31 a32 a31 a33 a32 a33 Determinante von A und wird mit det(A) notiert. Die Definition der Determinante einer (n × n)-Matrix ist etwas komplizierter: Eine Transposition von {1, . . . , n} ist eine Permutation, die genau zwei Elemente vertauscht und die anderen unver¨ andert läßt. Jede Permutation p kann als endliche Anzahl von hintereinander ausgef¨ uhrten Transpositionen geschrieben werden. Ist diese Anzahl gerade, so vergibt man das Vorzeichen sgn(p) = +1, sonst sgn(p) = −1. Beispiel: Die Permutation (2,1,3) der Zahlen 1,2,3 hat das Vorzeichen sgn(2,1,3) = −1, (2,3,1) hat das Vorzeichen +1. Ist A eine Matrix, dann kann man zu jeder Permutation p = (p1 , . . . , pn ) diejenige Matrix Ap betrachten, bei der die Zeilen entsprechend permutiert sind: In der i-ten Zeile von Ap steht die pi -te Zeile von A. Die Determinante von A ist jetzt definiert als X det(A) = sgn(p)ap1 ,1 · . . . · apn ,n . p

Jeder Summand ist das Produkt der Diagonalelemente der Matrix Ap ; es wird u ur eine (2 × 2)-Matrix A = (aij )i,j ¨ ber alle n! Permutationen summiert. F¨ gibt es nur zwei Permutation der Zeilenindizes {1, 2}, nämlich p = (1,2) und q = (2,1). Daher ist det(A) = ap(1),1 ap(2),2 − aq(1),1 aq(2),2 = a11 a22 − a21 a12 ; wie gehabt. Man berechnet Determinanten jedoch wie folgt: Entwicklungssatz A sei eine (n × n)-Matrix. Aij entstehe aus A durch Streichen der i-ten Zeile und j-ten Spalte. Dann berechnet sich die Determinante von A durch det(A) =

n X

(−1)i+j aij det(Aij )

j=1

(Entwicklung nach der i-ten Zeile). Insbesondere gilt: det(A) = a11 det(A11 ) − a12 det(A12 ) ± · · · + (−1)n+1 det(A1n ). Pn Es gilt auch: det(A) = i=1 (−1)i+j aij det(Aij ) (Entwicklung nach der j-ten Spalte), da det(A) = det(A′ ). Man entwickelt nach derjenigen Spalte oder Zeile, in der die meisten Nullen stehen.

A.11 Funktionen mehrerer Ver¨ anderlicher

233

Sind A, B multiplikationskompatible Matrizen und ist c ∈ R, dann gilt: 1) Vertauschen zweier Zeilen (Spalten) ¨ andert das Vorzeichen der Determinante. 2) det(AB) = det(A) det(B). 3) det(cA) = cn det(A). 4) det(A) = det(A′ ) 5) det(A) = 0 genau dann, wenn rg(A) < n. 6) det(A) 6= 0 genau dann, wenn die Zeilen (Spalten) von A linear unabhängig sind. 7) A ist genau dann invertierbar, wenn det(A) 6= 0.

8) Die Determinante ist linear in jeder Zeile bzw. Spalte. 9) Sind alle Elemente unterhalb der Hauptdiagonalen 0, dann erhält man: det(A) = a11 a22 · . . . · ann . Sei A = (a(1) , . . . , a(n) ) die (n × n)-Matrix mit Spaltenvektoren a(j) . Die Determinate kann als Funktion der Spalten von A aufgefasst werden: det(A) = det(a(1) , . . . , a(n) ). Cramer’sche Regel Ist A invertierbar, dann berechnet sich die i-te Koordinate xi des eindeutig bestimmten L¨ osungsvektors des LGLs Ax = b durch det(a(1) , . . . , a(i−1) , b, a(i+1) , . . . , a(n) ) . xi = det(A)

A.11 Funktionen mehrerer Ver¨ anderlicher Funktion Eine Zuordnung f : D → R mit D ⊂ Rn , die jedem Punkt x = (x1 , . . . ,xn ) ∈ D genau eine Zahl y = f (x1 , . . . ,xn ) ∈ R zuordnet, heißt Funktion von x1 , . . . ,xn . D heißt Definitionsbereich von f , x1 , . . . , xn Argumentvariablen oder auch (unabh¨ angige, exogene) Variablen. y = f (x1 , . . . ,xn ) heißt mitunter auch endogene Variable. Die Menge W = {f (x) : x ∈ D} heißt Wertebereich. Betrachtet man Funktionen von n = 2 Variablen, so ist es u ¨ blich, die Variablen mit x,y zu bezeichnen und den Funktionswert mit z = f (x,y). Solche Funktionen kann man grafisch darstellen, indem man den Funktionswert z = f (x,y)

234


u agt. Anschaulich ist der Funktionsgraph ¨ ber dem Punkt (x,y) ∈ D auftr¨ {(x,y,z) : z = f (x,y), (x,y) ∈ D} ein Gebirge. Konvergenz von Punktfolgen Eine Folge (xk )k∈N von Punkten des Rn , xk = (xk1 , . . . , xkn ), heißt konvergent gegen x, x = (x1 , . . . , xn ), wenn alle n Koordinatenfolgen gegen die zugeh¨ origen Koordinaten von x = (x1 , . . . , xn ) konvergieren: xk = (xk1 , . . . , xkn ) ↓ ↓ x = (x1 , . . . , xn ).

Stetige Funktion Eine Funktion f (x) = f (x1 , . . . , xn ), x ∈ D, heißt stetig im Punkt a, wenn f¨ ur alle Folgen (xk )k , die gegen a konvergieren, auch die zugehörigen Funktionswerte f (xk ) gegen f (a) konvergieren, d.h. xk → a,

k → ∞,

⇒

f (xk ) → f (a),

k → ∞.

f (x) heißt stetig, wenn f (x) in allen Punkten a stetig ist. Insbesondere sind alle Polynome in n Variablen sowie alle Funktionen, die durch Addition, Subtraktion, Multiplikation oder Division aus stetigen Funktionen hervorgehen, stetig. Desgleichen ist eine Verkettung f (g1 (x), . . . , gn (x)) stetig, wenn f (x) und die reellwertigen Funktionen g1 (x), . . . , gn (x) stetig sind.


235

A.11.1 Partielle Differenzierbarkeit und Kettenregel

Partielle Ableitung 1) Ist f (x) = f (x1 , . . . , xn ) eine Funktion von n Variablen, dann ist die (i-te) partielle Ableitung nach xi im Punkt x, definiert durch f (x + hei ) − f (x) ∂f (x) := lim , h→0 ∂xi h sofern dieser Grenzwert (in R) existiert. 2) f heißt partiell differenzierbar (im Punkt x), wenn alle n partiellen Ableitungen (im Punkt x) existieren. 3) f heißt stetig partiell differenzierbar, wenn alle n partiellen Ableitungen stetig sind.

Die partielle Ableitung nach xi ist die ,,gew¨ ohnliche” Ableitung, wobei alle anderen Variablen als Konstanten betrachtet werden. Gradient Der Vektor der n partiellen Ableitungen,  ∂f (x)   grad f (x) =  

heißt Gradient von f (x).

∂x1

.. .

∂f (x) ∂xn

  

Die Funktion f (x,y) = |x| + y 2 ist in jedem Punkte (x,y) partiell nach y (x,y) differenzierbar mit ∂f ∂y = 2y. f (x,y) ist jedoch in allen Punkten (0,y) mit y ∈ R nicht nach x partiell differenzierbar. Ist die Funktion

∂f (x1 ,...,xn ) ∂xi

partiell differenzierbar nach xj , so notiert man

die resultierende partielle Ableitung mit

∂ 2 f (x1 ,...,xn ) . ∂xj ∂xi

In analoger Weise sind alle partielle Ableitungen k-ter Ordnung nach den k f (x1 ,...,xn ) Variablen xi1 , . . . , xik definiert und werden mit ∂x∂i ∂x ···∂xi notiert, wenn i k

die partielle Ableitung

∂ k−1 f (x1 ,...,xn ) ∂xik−1 ···∂xi1

k−1

1

nach xik partiell differenzierbar ist.

Beispiel: (i) f (x,y) = 3x2 y 2 + 2xy − 2x3 y 2 . Ableiten nach x:

236


∂f (x,y) = 3y 2 (x2 )′ + 2y(x)′ − 2y 2 (x3 )′ ∂x = 6y 2 x + 2y − 6y 2 x2 Ableiten nach y: ∂f (x,y) = 3x2 (y 2 )′ + 2x(y)′ − 2x3 (y 2 )′ ∂y = 6x2 y + 2x − 4x3 y = (6x2 − 4x3 )y + 2x. (ii) f (x,y) = x · sin(x) − cos(y). Da sin′ (x) = cos(x) und cos′ (x) = − sin(x) : ∂f (x,y) = 1 · sin(x) + x · cos(x) ∂x ∂f (x,y) = sin(y) ∂y

Vertauschbarkeitsregel Existieren alle partiellen Ableitungen 2. Ordnung, ∂ 2 f (x) ∂xi ∂xj ,

und sind dies stetige Funktionen von x = (x1 , . . . , xn ), dann kann die Reihenfolge vertauscht werden: ∂ 2 f (x) ∂ ∂f (x) ∂f (x) ∂ ∂ 2 f (x) = = = ∂xi ∂xj ∂xi ∂xj ∂xj ∂xi ∂xj ∂xi Ist f : D → R eine Funktion von x = (x1 , . . . , xn ) und sind xi (t), i = 1, . . . , n, n Funktionen mit Definitionsbereich I, so dass (x1 (t), . . . , xn (t)) ∈ D,

f¨ ur alle t ∈ I,

dann erhält man durch Einsetzen der Funktionen xi (t) in die entsprechenden Argumente von f (x1 , . . . , xn ) eine Funktion von I nach R: z(t) = f (x1 (t), . . . , xn (t)). Die folgende Kettenregel liefert eine Formel f¨ ur die Ableitung von z(t):


237

Kettenregel Ist f (x1 , . . . , xn ) differenzierbar und sind die Funktionen x1 (t), . . . , xn (t) alle differenzierbar, dann gilt 

dz(t)  = (grad f (x1 (t), . . . , xn (t)))′  dt

dx1 (t) dt

.. .

dxn (t) dt



 .

Beispiel: Sei f (x,y) = x2 + y 2 , (x,y) ∈ R2 , sowie x(t) = t2 , y(t) = 3t, t ∈ R. Dann ist z(t) = f (x(t), y(t)) = (t2 )2 + (3t)2 = t4 + 9t2 z ′ (t) = 4t3 + 18t. Ferner ist gradf (x,y) =

2x 2y

und

dx(t) dt

=

. Die Kettenregel liefert

2t 3

2t z (t) = (2t , 6t) = 4t3 + 18t 3 ′

2

A.11.2 Lineare und quadratische Approximation, Hessematrix Ist eine Funktion f (x) in einem Punkte x0 stetig partiell differenzierbar, dann kann f (x) f¨ ur Argumente x in der N¨ ahe von x0 durch eine lineare bzw. quadratische Funktion angen¨ ahert werden. Lineare Approximation Die lineare Approximation von f (x,y) im Punkte (x0 ,y0 ) ist f (x,y) ≈ f (x0 ,y0 ) +

∂f (x0 ,y0 ) ∂f (x0 ,y0 ) (x − x0 ) + (y − y0 ). ∂x ∂y

Allgemein ist f¨ ur eine Funktion von n Variablen die lineare Approximation von f (x) im Punkt x0 gegeben durch: f (x) ≈ f (x0 ) + (grad f (x0 ))′ (x − x0 ).

238


Hesse-Matrix Ist f zweimal stetig partiell differenzierbar im Punkt x, dann heißt die symmetrische (n × n)-Matrix 2 ∂ f (x) Hf (x) = ∂xi ∂xj i,j Hesse-Matrix von f (x) an der Stelle x.

Quadratische Approximation Eine quadratische Approximation an f (x) in der Nähe von x0 ist gegeben durch: 1 Q(x) = f (x0 ) + grad f (x0 )′ (x − x0 ) + (x − x0 )′ Hf (x0 )(x − x0 ). 2 Die Funktion Q(x) bestimmt das Verhalten von f (x) in der Nähe von x0 . Aus der quadratischen Approximation folgt, dass das Verhalten von f (x) in der Nähe von x0 durch den Gradienten grad f (x0 ) und die Hesse-Matrix Hf (x0 ) bestimmt wird. A.11.3 Optimierung von Funktionen

Lokale Extrema (Minimum/Maximum) Sei f : D → R, D ⊂ Rn , eine Funktion. Ein Punkt x0 heißt lokales Minimum, wenn f (x0 ) ≤ f (x) f¨ ur alle x mit kx − x0 k ≤ c f¨ ur ein c > 0 gilt. x0 heißt lokales Maximum, wenn x0 lokales Minimum von −f (x) ist. x0 heißt lokales Extremum, wenn f (x) lokales Minimum oder lokales Maximum ist. Anschaulich kann man sich eine Funktion f (x,y) als Gebirge vorstellen. Befindet man sich am Ort (x0 ,y0 ), dann zeigt der Gradient grad f (x0 ,y0 ) in Richtung des steilsten Anstiegs. − grad f (x0 ,y0 ) zeigt in die Richtung des steilsten Abstiegs. Gibt es keine Aufstiegsrichtung, dann befindet man sich u.U. in einem lokalen Minimum oder lokalen Maximum. Stationäre Punkte Ein Punkt x ∈ Rn heißt station¨ arer Punkt, wenn der Gradient in diesem Punkt der Nullvektor ist: grad f (x) = 0. Zur Bestimmung aller station¨ aren Punkte ist also die Gleichung grad f (x) = 0 zu lösen.


239

Innerer Punkt Ein Punkt x0 ∈ D des Definitionsbereichs D einer Funktion f : D → R heißt innerer Punkt, wenn es ein c > 0 gibt, so dass alle Punkte x, deren Abstand kx − x0 k kleiner als c ist, auch in D liegen. Notwendiges Kriterium 1. Ordnung Ist x0 ∈ D innerer Punkt von D und ein lokales Extremum von f (x), dann gilt: grad f (x0 ) = 0. Ist f (x) zweimal stetig partiell differenzierbar und ist x0 ein stationärer Punkt, dann lautet die quadratische Approximation von f (x): 1 f (x) ≈ f (x0 ) + (x − x0 )′ Hf (x0 )(x − x0 ). 2 Somit entscheidet das Verhalten von q(x) = (x − x0 )′ Hf (x0 )(x − x0 ), ob x0 ein lokales Extremum ist. Nimmt q(x) nur positive (negative) Werte an, dann ist x0 ein lokales Minimum (Maximum). Man definiert daher: Positiv/negativ definit Sei A eine symmetrische (n × n)-Matrix. A heißt positiv definit, wenn x′ Ax > 0 ist f¨ ur alle x 6= 0. A heißt negativ definit, wenn −A positiv definit ist. Sonst heißt A indefinit. Kriterium f¨ ur positive Definitheit ab 1) Ist A = eine (2 × 2)-Matrix, dann ist A genau dann positiv cd definit, wenn a > 0 und ad − bc > 0 gilt. 2) Ist A eine (n × n)-Matrix, dann ist A positiv definit, wenn alle Determinanten det(Ai ) der Teilmatrizen Ai , die aus den ersten i Zeilen und Spalten von A bestehen, positiv sind.

Hinreichendes Kriterium 2. Ordnung, Sattelpunkt Ist f (x) zweimal stetig differenzierbar und ist x0 ein station¨ arer Punkt, der innerer Punkt von D ist, dann gilt: 1) Ist Hf (x0 ) positiv definit, dann ist x0 lokales Minimum. 2) Ist Hf (x0 ) negativ definit, dann ist x0 lokales Maximum. 3) Ist Hf (x0 ) indefinit, dann heißt x0 Sattelpunkt.

Das Kriterium macht keine Aussage, wenn die Hesse-Matrix nur positiv semidefinit ist, d.h. x′ Hf x ≥ 0 f¨ ur alle x 6= 0 gilt, oder negativ semidefinit ist, d.h. x′ Hf x ≥ 0 f¨ ur alle x 6= 0 gilt!

240


A.11.4 Optimierung unter Nebenbedingungen Problem: Bestimme die Extremalstellen einer Funktion f : D → R, D ⊂ Rn , unter den m Nebenbedingungen g1 (x) = 0, g2 (x) = 0, . . . , gm (x) = 0. Man spricht von einem restringierten Optimierungsproblem. Kann man diese m Gleichungen nach m Variablen, etwa nach xn−m+1 , . . . , xn , auflösen, xn−m+1 = h1 (x1 , . . . , xn−m ), . . . xn = hm (x1 , . . . , xn−m ), dann erhält man durch Einsetzen in f (x1 , . . . , xn ) ein unrestringiertes Optimierungsproblem: Minimiere f (x1 , . . . , xn−m , h1 (x1 , . . . , xn−m ), . . . , hm (x1 , . . . , xn−m )) in den n − m Variablen x1 , . . . , xn−m .

Beispiel: Minimiere f (x,y) = x2 + y 2 unter der Nebenbedingung x + y = 10. Die Nebenbedingung ist ¨ aquivalent zu y = 10 − x. Einsetzen liefert: Minimiere f (x,10 − x) = x2 + (10 − x)2 in x ∈ R. Häufig ist dieses Vorgehen jedoch nicht m¨ oglich. Dann verwendet man die Lagrange-Methode: Lagrange-Ansatz, Lagrange-Funktion Seien die Zielfunktion f : D → R und die Funktionen g1 , . . . , gm : D → R stetig differenzierbar und x0 eine lokale Extremalstelle von f (x) unter den Nebenbedingungen gi (x) = 0, i = 1, . . . , m. Die (m × n)- Jakobi-Matrix   ∂g1 (x0 ) 1 (x0 ) · · · ∂g∂x ∂x1 n   .. ..  g ′ (x0 ) =  . .   ∂gm (x0 ) ∂gm (x0 ) · · · ∂x1 ∂xn

der partiellen Ableitungen der gi nach x1 , . . . , xn habe vollen Rang m. Dann gibt es eindeutig bestimmte Zahlen λ1 , . . . , λn ∈ R, die LagrangeMultiplikatoren, so dass gilt: grad f (x0 ) +

m X

λi grad gi (x0 ) = 0 .

i=1

Die Funktion F : D → Rn , F (x1 , . . . , xn , λ1 , . . . , λm ) = f (x) +

m X i=1

λi gi (x),

A.12 Mehrdimensionale Integration

241

heißt Lagrange-Funktion. Die obige Bedingung besagt, dass ein lokales Extremum x0 von f (x) unter den Nebenbedingungen gi (x) = 0, i = 1, . . . , m, ein stationärer Punkt der Lagrange-Funktion ist.

A.12 Mehrdimensionale Integration Ist f (x,y) eine stetige Funktion f : R2 → R, dann ist auch die Funktion g(y) = f (x,y), y ∈ R, die man durch Fixieren von x erhält, stetig. Somit kann man das Integral Z d Z d I(x) = g(y) dy = f (x,y) dy c

c

berechnen (Integration u ¨ ber y). I(x) ist wieder stetig, so dass man I(x) u ¨ ber ein Intervall (a,b] integrieren kann: ! Z Z Z b

I=

b

d

I(x) dx =

a

f (x,y) dy

a

dy .

c

Man berechnet also zun¨ achst das sogenannte innere Integral I(x) und dann das ¨ außere Integral I. Die Intervalle (a,b] R und (c,d] definieren ein Intervall im R2 : R = (a,b] × (c,d]. Man schreibt: R f (x,y) dx dy. Mehrdimensionales Integral Ist f : D → R eine (st¨ uckweise) stetige Funktion und (a,b] = (a1 ,b1 ] × · · · × (ab ,bn ], a = (a1 , . . . , an ), b = (b1 , . . . , bn ) ∈ Rn , ein Intervall, dann existiert das Integral Z f (x1 , . . . , xn ) dx1 . . . dxn I= (a,b]

und wird durch schrittweise Integration von innen nach außen berechnet: ! Z Z b1

I=

a1

bn

···

f (x1 , . . . , xn ) dxn

an

· · · dx1 .

Hierbei darf die Reihenfolge der Variablen, nach denen integriert wird, vertauscht werden. F¨ ur eine Funktion f (x,y) gilt also: ! ! Z Z Z Z f (x,y) dy

a

c

b

d

d

b

f (x,y) dx

dx =

c

a

dy.

B Glossar

Abbildung Abh¨ angige Variable Ablehnbereich Ableitung ¨ Anderungsrate Alternative H1 Annahmebereich Asymptotisch unverzerrter Sch¨ atzer Ausdruck (mathematischer) Ausgang (ω ∈ Ω) Balkendiagramm Bedingte Verteilung Bedingte Wahrscheinlichkeit Beobachtungsstudie bestimmtes Integral Bestimmtheitsmaß R2 Betrag, Absolutwert Determinante Dichtefunktion differenzierbare Funktion Differenzenquotient disjunkt Dreiecksmatrix Dreisatz Eigenwert Empirische Verteilungsfunktion Ereignis Ereignisalgebra Erwartungswert F-Test Folge (z.B. von Zahlen) Folgerung Freiheitsgrade

mapping, transformation dependent variable critical region derivative rate of change alternative hypothesis acceptance region asymptotically unbiased estimator expression (possible) outcome bar chart conditional distribution (law) conditional probability observational study definite integral coefficient of determination absolute value determinant (probability) density function (p.d.f.) differentiable function difference quotient disjoint triangular matrix rule of three eigenvalue empirical distribution function (random) event σ field expectation, mean F-Test, variance ratio test sequence conclusion degrees of freedom

A. Steland, Basiswissen Statistik, Springer-Lehrbuch, 2nd ed., DOI 10.1007/978-3-642-02667-6, © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010

244

B Glossar

ganze Zahlen Z gebrochen rationale Funktion Gesetz der großen Zahlen Gleichung Gleichverteilung Grad (eines Polynoms) Grenzwert Grundgesamtheit H¨ aufigkeitstabelle identisch verteilt Kerndichtesch¨ atzer Kettenregel Kleinste-Quadrate Sch¨ atzung Komplement¨ armenge Konfidenzintervall Konsistenz Kontingenztafel Konvergenz, konvergieren gegen Kreisdiagramm kritischer Wert Kurtosis leere Menge linear unabh¨ angig lokales Extremum Meinungsumfrage Menge Merkmal Mittelwert (arithm.) M¨ unzwurf nat¨ urliche Zahlen Nenner (eines Bruchs) Nullhypothese H0 Ordnungsstatistik p Wert partielle Ableitung partielle Integration Polynom Prozent, Prozentsatz Punktsch¨ atzer Quantil Randverteilung reelle Zahlen Regressoren Reihe Residuum Sch¨ atzer Schiefe Schnittpunkt Schranke (untere/obere)

integers rational function law of large numbers equation uniform distribution degree limes population frequency table identically distributed kernel density estimator chain rule least squares estimation complementary set confidence interval consistency contingency table convergence, converge to pie chart critical value kurtosis empty set linearly independent local extremum opinion poll set feature (arithmetic) average, sample mean coin toss natural numbers denominator null hypothesis order statistic p-value partial derivative integration by parts polynomial percent, percentage point estimator quantile marginal distribution real numbers explanatory variables series residual estimator skewness point of intersection bound (lower/upper...)

B Glossar Signifikanzniveau Spaltenvektor stetige Funktion Stichprobe Stichprobenraum (Ergebnismenge) Stichprobenvarianz St¨ orparameter Teilmenge Test zum Niveau α Totalerhebung Trendbereinigung Treppenfunktion (stochastisch) unabh¨ angig unendlich ∞ Ungleichung Unstetigkeitsstelle unverbundener t-Test (2 Stichproben) unverzerrt / verzerrt Varianz Variationskoeffizient Vektorraum Verbundener t-Test (2 Stichproben) Verteilung Verteilungsfunktion Verteilungskonvergenz verzerrt Wahrscheinlichkeitsmaß Wahrscheinlichkeitsraum Wendepunkt Wertetabelle Wurzel Z¨ ahldichte Z¨ ahler (eines Bruchs) Zeilenvektor Zentraler Grenzwertsatz Zielvariable (Regressand) Zufallsexperiment Zufallsstichprobe Zufallsvariable Zufallszahl

245

significance level, type I error rate column vector continuous function (random) sample sample space sample variance nuisance parameter subset level α test census detrending step function (stochastically) independent infinity inequality point of discontinuity independent samples t-test unbiased / biased variance coefficient of variation vector space matched pairs t-test distribution (law) (cumulative) distribution function (c.d.f.) convergence of distribution biased probability (measure) probability space point of inflection table of values root probability function numerator row vector central limit theorem response variable random experiment random sample random variable random number

C Tabellen

C.1 Normalverteilung ¨ Uberschreitungswahrscheinlichkeiten 1 − Φ(x + h) h 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0 .5000 .4960 .4920 .4880 .4840 .4801 .4761 .4721 .4681 0.1 .4602 .4562 .4522 .4483 .4443 .4404 .4364 .4325 .4286 0.2 .4207 .4168 .4129 .4090 .4052 .4013 .3974 .3936 .3897 0.3 .3821 .3783 .3745 .3707 .3669 .3632 .3594 .3557 .3520 0.4 .3446 .3409 .3372 .3336 .3300 .3264 .3228 .3192 .3156 0.5 .3085 .3050 .3015 .2981 .2946 .2912 .2877 .2843 .2810 0.6 .2743 .2709 .2676 .2643 .2611 .2578 .2546 .2514 .2483 0.7 .2420 .2389 .2358 .2327 .2296 .2266 .2236 .2206 .2177 0.8 .2119 .2090 .2061 .2033 .2005 .1977 .1949 .1922 .1894 0.9 .1841 .1814 .1788 .1762 .1736 .1711 .1685 .1660 .1635 1 .1587 .1562 .1539 .1515 .1492 .1469 .1446 .1423 .1401 1.1 .1357 .1335 .1314 .1292 .1271 .1251 .1230 .1210 .1190 1.2 .1151 .1131 .1112 .1093 .1075 .1056 .1038 .1020 .1003 1.3 .0968 .0951 .0934 .0918 .0901 .0885 .0869 .0853 .0838 1.4 .0808 .0793 .0778 .0764 .0749 .0735 .0721 .0708 .0694 1.5 .0668 .0655 .0643 .0630 .0618 .0606 .0594 .0582 .0571 1.6 .0548 .0537 .0526 .0516 .0505 .0495 .0485 .0475 .0465 1.7 .0446 .0436 .0427 .0418 .0409 .0401 .0392 .0384 .0375 1.8 .0359 .0351 .0344 .0336 .0329 .0322 .0314 .0307 .0301 1.9 .0287 .0281 .0274 .0268 .0262 .0256 .0250 .0244 .0239 2 .0228 .0222 .0217 .0212 .0207 .0202 .0197 .0192 .0188 2.1 .0179 .0174 .0170 .0166 .0162 .0158 .0154 .0150 .0146 2.2 .0139 .0136 .0132 .0129 .0125 .0122 .0119 .0116 .0113 2.3 .0107 .0104 .0102 .0099 .0096 .0094 .0091 .0089 .0087 2.4 .0082 .0080 .0078 .0075 .0073 .0071 .0069 .0068 .0066 2.5 .0062 .0060 .0059 .0057 .0055 .0054 .0052 .0051 .0049 2.6 .0047 .0045 .0044 .0043 .0041 .0040 .0039 .0038 .0037 2.7 .0035 .0034 .0033 .0032 .0031 .0030 .0029 .0028 .0027 2.8 .0026 .0025 .0024 .0023 .0023 .0022 .0021 .0021 .0020 Beispiel: X ∼ N (0,1), P (X > 2.26) = 0.0119 x

0.09 .4641 .4247 .3859 .3483 .3121 .2776 .2451 .2148 .1867 .1611 .1379 .1170 .0985 .0823 .0681 .0559 .0455 .0367 .0294 .0233 .0183 .0143 .0110 .0084 .0064 .0048 .0036 .0026 .0019

248

C Tabellen

Verteilungsfunktion Φ(x + h) h 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0 .5000 .5040 .5080 .5120 .5160 .5199 .5239 .5279 .5319 .5359 0.1 .5398 .5438 .5478 .5517 .5557 .5596 .5636 .5675 .5714 .5753 0.2 .5793 .5832 .5871 .5910 .5948 .5987 .6026 .6064 .6103 .6141 0.3 .6179 .6217 .6255 .6293 .6331 .6368 .6406 .6443 .6480 .6517 0.4 .6554 .6591 .6628 .6664 .6700 .6736 .6772 .6808 .6844 .6879 0.5 .6915 .6950 .6985 .7019 .7054 .7088 .7123 .7157 .7190 .7224 0.6 .7257 .7291 .7324 .7357 .7389 .7422 .7454 .7486 .7517 .7549 0.7 .7580 .7611 .7642 .7673 .7704 .7734 .7764 .7794 .7823 .7852 0.8 .7881 .7910 .7939 .7967 .7995 .8023 .8051 .8078 .8106 .8133 0.9 .8159 .8186 .8212 .8238 .8264 .8289 .8315 .8340 .8365 .8389 1 .8413 .8438 .8461 .8485 .8508 .8531 .8554 .8577 .8599 .8621 1.1 .8643 .8665 .8686 .8708 .8729 .8749 .8770 .8790 .8810 .8830 1.2 .8849 .8869 .8888 .8907 .8925 .8944 .8962 .8980 .8997 .9015 1.3 .9032 .9049 .9066 .9082 .9099 .9115 .9131 .9147 .9162 .9177 1.4 .9192 .9207 .9222 .9236 .9251 .9265 .9279 .9292 .9306 .9319 1.5 .9332 .9345 .9357 .9370 .9382 .9394 .9406 .9418 .9429 .9441 1.6 .9452 .9463 .9474 .9484 .9495 .9505 .9515 .9525 .9535 .9545 1.7 .9554 .9564 .9573 .9582 .9591 .9599 .9608 .9616 .9625 .9633 1.8 .9641 .9649 .9656 .9664 .9671 .9678 .9686 .9693 .9699 .9706 1.9 .9713 .9719 .9726 .9732 .9738 .9744 .9750 .9756 .9761 .9767 2 .9772 .9778 .9783 .9788 .9793 .9798 .9803 .9808 .9812 .9817 2.1 .9821 .9826 .9830 .9834 .9838 .9842 .9846 .9850 .9854 .9857 2.2 .9861 .9864 .9868 .9871 .9875 .9878 .9881 .9884 .9887 .9890 2.3 .9893 .9896 .9898 .9901 .9904 .9906 .9909 .9911 .9913 .9916 2.4 .9918 .9920 .9922 .9925 .9927 .9929 .9931 .9932 .9934 .9936 2.5 .9938 .9940 .9941 .9943 .9945 .9946 .9948 .9949 .9951 .9952 2.6 .9953 .9955 .9956 .9957 .9959 .9960 .9961 .9962 .9963 .9964 2.7 .9965 .9966 .9967 .9968 .9969 .9970 .9971 .9972 .9973 .9974 2.8 .9974 .9975 .9976 .9977 .9977 .9978 .9979 .9979 .9980 .9981 Beispiel: X ∼ N (3,9), √ P (X ≤ 4.26) = P ( X−3 ) = P (X ≤ 0.42) = 0.6628 ≤ 4.26−3 3 9 x

C.2 t-Verteilung

C.2 t-Verteilung

q-Quantile der t(df )-Verteilung q df 0.9 0.95 0.975 0.98 0.99 0.995 1 3.078 6.314 12.706 15.895 31.821 63.657 2 1.886 2.920 4.303 4.849 6.965 9.925 3 1.638 2.353 3.182 3.482 4.541 5.841 4 1.533 2.132 2.776 2.999 3.747 4.604 5 1.476 2.015 2.571 2.757 3.365 4.032 6 1.440 1.943 2.447 2.612 3.143 3.707 7 1.415 1.895 2.365 2.517 2.998 3.499 8 1.397 1.860 2.306 2.449 2.896 3.355 9 1.383 1.833 2.262 2.398 2.821 3.250 10 1.372 1.812 2.228 2.359 2.764 3.169 11 1.363 1.796 2.201 2.328 2.718 3.106 12 1.356 1.782 2.179 2.303 2.681 3.055 13 1.350 1.771 2.160 2.282 2.650 3.012 14 1.345 1.761 2.145 2.264 2.624 2.977 15 1.341 1.753 2.131 2.249 2.602 2.947 16 1.337 1.746 2.120 2.235 2.583 2.921 17 1.333 1.740 2.110 2.224 2.567 2.898 18 1.330 1.734 2.101 2.214 2.552 2.878 19 1.328 1.729 2.093 2.205 2.539 2.861 20 1.325 1.725 2.086 2.197 2.528 2.845 21 1.323 1.721 2.080 2.189 2.518 2.831 22 1.321 1.717 2.074 2.183 2.508 2.819 23 1.319 1.714 2.069 2.177 2.500 2.807 24 1.318 1.711 2.064 2.172 2.492 2.797 25 1.316 1.708 2.060 2.167 2.485 2.787 26 1.315 1.706 2.056 2.162 2.479 2.779 27 1.314 1.703 2.052 2.158 2.473 2.771 28 1.313 1.701 2.048 2.154 2.467 2.763 29 1.311 1.699 2.045 2.150 2.462 2.756 30 1.310 1.697 2.042 2.147 2.457 2.750 31 1.309 1.696 2.040 2.144 2.453 2.744 32 1.309 1.694 2.037 2.141 2.449 2.738 Beispiel: X ∼ t(8), P (X ≤ c) = 0.95 ⇒ c = 1.860

249

250

C Tabellen

q-Quantile der t(df )-Verteilung q df 0.9 0.95 0.975 0.98 0.99 0.995 33 1.308 1.692 2.035 2.138 2.445 2.733 34 1.307 1.691 2.032 2.136 2.441 2.728 35 1.306 1.690 2.030 2.133 2.438 2.724 36 1.306 1.688 2.028 2.131 2.434 2.719 37 1.305 1.687 2.026 2.129 2.431 2.715 38 1.304 1.686 2.024 2.127 2.429 2.712 39 1.304 1.685 2.023 2.125 2.426 2.708 40 1.303 1.684 2.021 2.123 2.423 2.704 41 1.303 1.683 2.020 2.121 2.421 2.701 42 1.302 1.682 2.018 2.120 2.418 2.698 43 1.302 1.681 2.017 2.118 2.416 2.695 44 1.301 1.680 2.015 2.116 2.414 2.692 45 1.301 1.679 2.014 2.115 2.412 2.690 46 1.300 1.679 2.013 2.114 2.410 2.687 47 1.300 1.678 2.012 2.112 2.408 2.685 48 1.299 1.677 2.011 2.111 2.407 2.682 49 1.299 1.677 2.010 2.110 2.405 2.680 50 1.299 1.676 2.009 2.109 2.403 2.678 51 1.298 1.675 2.008 2.108 2.402 2.676 52 1.298 1.675 2.007 2.107 2.400 2.674 53 1.298 1.674 2.006 2.106 2.399 2.672 54 1.297 1.674 2.005 2.105 2.397 2.670 55 1.297 1.673 2.004 2.104 2.396 2.668 56 1.297 1.673 2.003 2.103 2.395 2.667 57 1.297 1.672 2.002 2.102 2.394 2.665 58 1.296 1.672 2.002 2.101 2.392 2.663 59 1.296 1.671 2.001 2.100 2.391 2.662 60 1.296 1.671 2.000 2.099 2.390 2.660 61 1.296 1.670 2.000 2.099 2.389 2.659 62 1.295 1.670 1.999 2.098 2.388 2.657 63 1.295 1.669 1.998 2.097 2.387 2.656 64 1.295 1.669 1.998 2.096 2.386 2.655

C.3 χ2 -Verteilung

C.3 χ2 -Verteilung q-Quantile der χ2 (df )-Verteilung q df 0.9 0.95 0.975 0.98 0.99 0.995 1 2.706 3.841 5.024 5.412 6.635 7.879 2 4.605 5.991 7.378 7.824 9.210 10.597 3 6.251 7.815 9.348 9.837 11.345 12.838 4 7.779 9.488 11.143 11.668 13.277 14.860 5 9.236 11.070 12.833 13.388 15.086 16.750 6 10.645 12.592 14.449 15.033 16.812 18.548 7 12.017 14.067 16.013 16.622 18.475 20.278 8 13.362 15.507 17.535 18.168 20.090 21.955 9 14.684 16.919 19.023 19.679 21.666 23.589 10 15.987 18.307 20.483 21.161 23.209 25.188 11 17.275 19.675 21.920 22.618 24.725 26.757 12 18.549 21.026 23.337 24.054 26.217 28.300 13 19.812 22.362 24.736 25.472 27.688 29.819 14 21.064 23.685 26.119 26.873 29.141 31.319 15 22.307 24.996 27.488 28.259 30.578 32.801 16 23.542 26.296 28.845 29.633 32.000 34.267 17 24.769 27.587 30.191 30.995 33.409 35.718 18 25.989 28.869 31.526 32.346 34.805 37.156 19 27.204 30.144 32.852 33.687 36.191 38.582 20 28.412 31.410 34.170 35.020 37.566 39.997 21 29.615 32.671 35.479 36.343 38.932 41.401 22 30.813 33.924 36.781 37.659 40.289 42.796 23 32.007 35.172 38.076 38.968 41.638 44.181 24 33.196 36.415 39.364 40.270 42.980 45.559 25 34.382 37.652 40.646 41.566 44.314 46.928 26 35.563 38.885 41.923 42.856 45.642 48.290 27 36.741 40.113 43.195 44.140 46.963 49.645 28 37.916 41.337 44.461 45.419 48.278 50.993 29 39.087 42.557 45.722 46.693 49.588 52.336 30 40.256 43.773 46.979 47.962 50.892 53.672 31 41.422 44.985 48.232 49.226 52.191 55.003 32 42.585 46.194 49.480 50.487 53.486 56.328 33 43.745 47.400 50.725 51.743 54.776 57.648 34 44.903 48.602 51.966 52.995 56.061 58.964 35 46.059 49.802 53.203 54.244 57.342 60.275

251

252

C Tabellen

q-Quantile der χ2 (df )-Verteilung q df 0.9 0.95 0.975 0.98 0.99 0.995 36 47.212 50.998 54.437 55.489 58.619 61.581 37 48.363 52.192 55.668 56.730 59.893 62.883 38 49.513 53.384 56.896 57.969 61.162 64.181 39 50.660 54.572 58.120 59.204 62.428 65.476 40 51.805 55.758 59.342 60.436 63.691 66.766 41 52.949 56.942 60.561 61.665 64.950 68.053 42 54.090 58.124 61.777 62.892 66.206 69.336 43 55.230 59.304 62.990 64.116 67.459 70.616 44 56.369 60.481 64.201 65.337 68.710 71.893 45 57.505 61.656 65.410 66.555 69.957 73.166 46 58.641 62.830 66.617 67.771 71.201 74.437 47 59.774 64.001 67.821 68.985 72.443 75.704 48 60.907 65.171 69.023 70.197 73.683 76.969 49 62.038 66.339 70.222 71.406 74.919 78.231 50 63.167 67.505 71.420 72.613 76.154 79.490 51 64.295 68.669 72.616 73.818 77.386 80.747 52 65.422 69.832 73.810 75.021 78.616 82.001 53 66.548 70.993 75.002 76.223 79.843 83.253 54 67.673 72.153 76.192 77.422 81.069 84.502 55 68.796 73.311 77.380 78.619 82.292 85.749 56 69.919 74.468 78.567 79.815 83.513 86.994 57 71.040 75.624 79.752 81.009 84.733 88.236 58 72.160 76.778 80.936 82.201 85.950 89.477 59 73.279 77.931 82.117 83.391 87.166 90.715 60 74.397 79.082 83.298 84.580 88.379 91.952 61 75.514 80.232 84.476 85.767 89.591 93.186 62 76.630 81.381 85.654 86.953 90.802 94.419 63 77.745 82.529 86.830 88.137 92.010 95.649 64 78.860 83.675 88.004 89.320 93.217 96.878 65 79.973 84.821 89.177 90.501 94.422 98.105 66 81.085 85.965 90.349 91.681 95.626 99.330 67 82.197 87.108 91.519 92.860 96.828 100.554 68 83.308 88.250 92.689 94.037 98.028 101.776 69 84.418 89.391 93.856 95.213 99.228 102.996 70 85.527 90.531 95.023 96.388 100.425 104.215

C.4 F -Verteilung

C.4 F -Verteilung

0.950 -Quantile der F (df1 , df2 )-Verteilung df2 df1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 161 18.5 10.1 7.7 6.6 6.0 5.6 5.3 5.1 2 199 19.0 9.6 6.9 5.8 5.1 4.7 4.5 4.3 3 216 19.2 9.277 6.591 5.409 4.757 4.347 4.066 3.863 4 225 19.2 9.117 6.388 5.192 4.534 4.120 3.838 3.633 5 230 19.3 9.013 6.256 5.050 4.387 3.972 3.687 3.482 6 234 19.3 8.941 6.163 4.950 4.284 3.866 3.581 3.374 7 237 19.4 8.887 6.094 4.876 4.207 3.787 3.500 3.293 8 239 19.4 8.845 6.041 4.818 4.147 3.726 3.438 3.230 9 241 19.4 8.812 5.999 4.772 4.099 3.677 3.388 3.179 10 242 19.4 8.786 5.964 4.735 4.060 3.637 3.347 3.137 11 243 19.4 8.763 5.936 4.704 4.027 3.603 3.313 3.102 12 244 19.4 8.745 5.912 4.678 4.000 3.575 3.284 3.073 13 245 19.4 8.729 5.891 4.655 3.976 3.550 3.259 3.048 14 245 19.4 8.715 5.873 4.636 3.956 3.529 3.237 3.025 15 246 19.4 8.703 5.858 4.619 3.938 3.511 3.218 3.006 16 246 19.4 8.692 5.844 4.604 3.922 3.494 3.202 2.989 17 247 19.4 8.683 5.832 4.590 3.908 3.480 3.187 2.974 18 247 19.4 8.675 5.821 4.579 3.896 3.467 3.173 2.960 19 248 19.4 8.667 5.811 4.568 3.884 3.455 3.161 2.948 20 248 19.4 8.660 5.803 4.558 3.874 3.445 3.150 2.936 21 248 19.4 8.654 5.795 4.549 3.865 3.435 3.140 2.926 22 249 19.5 8.648 5.787 4.541 3.856 3.426 3.131 2.917 23 249 19.5 8.643 5.781 4.534 3.849 3.418 3.123 2.908 24 249 19.5 8.639 5.774 4.527 3.841 3.410 3.115 2.900 25 249 19.5 8.634 5.769 4.521 3.835 3.404 3.108 2.893 26 249 19.5 8.630 5.763 4.515 3.829 3.397 3.102 2.886 27 250 19.5 8.626 5.759 4.510 3.823 3.391 3.095 2.880 28 250 19.5 8.623 5.754 4.505 3.818 3.386 3.090 2.874 29 250 19.5 8.620 5.750 4.500 3.813 3.381 3.084 2.869 30 250 19.5 8.617 5.746 4.496 3.808 3.376 3.079 2.864 31 250 19.5 8.614 5.742 4.492 3.804 3.371 3.075 2.859 Beispiel: X ∼ F (4, 6), P (X ≤ c) = 0.9500 ⇒ c = 4.534 Es gilt: F (df1 , df2 )α = F (df2 ,d1f1 )1−α

253

254

df1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

C Tabellen 0.950 -Quantile der F (df1 , df2 )-Verteilung df2 10 11 12 13 14 15 16 17 5.0 4.8 4.7 4.7 4.6 4.5 4.5 4.5 4.1 4.0 3.9 3.8 3.7 3.7 3.6 3.6 3.708 3.587 3.490 3.411 3.344 3.287 3.239 3.197 3.478 3.357 3.259 3.179 3.112 3.056 3.007 2.965 3.326 3.204 3.106 3.025 2.958 2.901 2.852 2.810 3.217 3.095 2.996 2.915 2.848 2.790 2.741 2.699 3.135 3.012 2.913 2.832 2.764 2.707 2.657 2.614 3.072 2.948 2.849 2.767 2.699 2.641 2.591 2.548 3.020 2.896 2.796 2.714 2.646 2.588 2.538 2.494 2.978 2.854 2.753 2.671 2.602 2.544 2.494 2.450 2.943 2.818 2.717 2.635 2.565 2.507 2.456 2.413 2.913 2.788 2.687 2.604 2.534 2.475 2.425 2.381 2.887 2.761 2.660 2.577 2.507 2.448 2.397 2.353 2.865 2.739 2.637 2.554 2.484 2.424 2.373 2.329 2.845 2.719 2.617 2.533 2.463 2.403 2.352 2.308 2.828 2.701 2.599 2.515 2.445 2.385 2.333 2.289 2.812 2.685 2.583 2.499 2.428 2.368 2.317 2.272 2.798 2.671 2.568 2.484 2.413 2.353 2.302 2.257 2.785 2.658 2.555 2.471 2.400 2.340 2.288 2.243 2.774 2.646 2.544 2.459 2.388 2.328 2.276 2.230 2.764 2.636 2.533 2.448 2.377 2.316 2.264 2.219 2.754 2.626 2.523 2.438 2.367 2.306 2.254 2.208 2.745 2.617 2.514 2.429 2.357 2.297 2.244 2.199 2.737 2.609 2.505 2.420 2.349 2.288 2.235 2.190 2.730 2.601 2.498 2.412 2.341 2.280 2.227 2.181 2.723 2.594 2.491 2.405 2.333 2.272 2.220 2.174 2.716 2.588 2.484 2.398 2.326 2.265 2.212 2.167 2.710 2.582 2.478 2.392 2.320 2.259 2.206 2.160 2.705 2.576 2.472 2.386 2.314 2.253 2.200 2.154 2.700 2.570 2.466 2.380 2.308 2.247 2.194 2.148 2.695 2.565 2.461 2.375 2.303 2.241 2.188 2.142

18 4.4 3.6 3.160 2.928 2.773 2.661 2.577 2.510 2.456 2.412 2.374 2.342 2.314 2.290 2.269 2.250 2.233 2.217 2.203 2.191 2.179 2.168 2.159 2.150 2.141 2.134 2.126 2.119 2.113 2.107 2.102

C.4 F -Verteilung

df1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

0.950 -Quantile der F (df1 , df2 )-Verteilung df2 19 20 21 22 23 24 25 26 4.4 4.4 4.3 4.3 4.3 4.3 4.2 4.2 3.5 3.5 3.5 3.4 3.4 3.4 3.4 3.4 3.127 3.098 3.072 3.049 3.028 3.009 2.991 2.975 2.895 2.866 2.840 2.817 2.796 2.776 2.759 2.743 2.740 2.711 2.685 2.661 2.640 2.621 2.603 2.587 2.628 2.599 2.573 2.549 2.528 2.508 2.490 2.474 2.544 2.514 2.488 2.464 2.442 2.423 2.405 2.388 2.477 2.447 2.420 2.397 2.375 2.355 2.337 2.321 2.423 2.393 2.366 2.342 2.320 2.300 2.282 2.265 2.378 2.348 2.321 2.297 2.275 2.255 2.236 2.220 2.340 2.310 2.283 2.259 2.236 2.216 2.198 2.181 2.308 2.278 2.250 2.226 2.204 2.183 2.165 2.148 2.280 2.250 2.222 2.198 2.175 2.155 2.136 2.119 2.256 2.225 2.197 2.173 2.150 2.130 2.111 2.094 2.234 2.203 2.176 2.151 2.128 2.108 2.089 2.072 2.215 2.184 2.156 2.131 2.109 2.088 2.069 2.052 2.198 2.167 2.139 2.114 2.091 2.070 2.051 2.034 2.182 2.151 2.123 2.098 2.075 2.054 2.035 2.018 2.168 2.137 2.109 2.084 2.061 2.040 2.021 2.003 2.155 2.124 2.096 2.071 2.048 2.027 2.007 1.990 2.144 2.112 2.084 2.059 2.036 2.015 1.995 1.978 2.133 2.102 2.073 2.048 2.025 2.003 1.984 1.966 2.123 2.092 2.063 2.038 2.014 1.993 1.974 1.956 2.114 2.082 2.054 2.028 2.005 1.984 1.964 1.946 2.106 2.074 2.045 2.020 1.996 1.975 1.955 1.938 2.098 2.066 2.037 2.012 1.988 1.967 1.947 1.929 2.090 2.059 2.030 2.004 1.981 1.959 1.939 1.921 2.084 2.052 2.023 1.997 1.973 1.952 1.932 1.914 2.077 2.045 2.016 1.990 1.967 1.945 1.926 1.907 2.071 2.039 2.010 1.984 1.961 1.939 1.919 1.901 2.066 2.033 2.004 1.978 1.955 1.933 1.913 1.895

27 4.2 3.4 2.960 2.728 2.572 2.459 2.373 2.305 2.250 2.204 2.166 2.132 2.103 2.078 2.056 2.036 2.018 2.002 1.987 1.974 1.961 1.950 1.940 1.930 1.921 1.913 1.905 1.898 1.891 1.884 1.878

255

256

C Tabellen

0.975 -Quantile der F (df1 , df2 )-Verteilung df2 df1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 648 38.5 17.4 12.2 10.0 8.8 8.1 7.6 7.2 2 799 39.0 16.0 10.6 8.4 7.3 6.5 6.1 5.7 3 864 39.2 15.439 9.979 7.764 6.599 5.890 5.416 5.078 4 900 39.2 15.101 9.605 7.388 6.227 5.523 5.053 4.718 5 922 39.3 14.885 9.364 7.146 5.988 5.285 4.817 4.484 6 937 39.3 14.735 9.197 6.978 5.820 5.119 4.652 4.320 7 948 39.4 14.624 9.074 6.853 5.695 4.995 4.529 4.197 8 957 39.4 14.540 8.980 6.757 5.600 4.899 4.433 4.102 9 963 39.4 14.473 8.905 6.681 5.523 4.823 4.357 4.026 10 969 39.4 14.419 8.844 6.619 5.461 4.761 4.295 3.964 11 973 39.4 14.374 8.794 6.568 5.410 4.709 4.243 3.912 12 977 39.4 14.337 8.751 6.525 5.366 4.666 4.200 3.868 13 980 39.4 14.304 8.715 6.488 5.329 4.628 4.162 3.831 14 983 39.4 14.277 8.684 6.456 5.297 4.596 4.130 3.798 15 985 39.4 14.253 8.657 6.428 5.269 4.568 4.101 3.769 16 987 39.4 14.232 8.633 6.403 5.244 4.543 4.076 3.744 17 989 39.4 14.213 8.611 6.381 5.222 4.521 4.054 3.722 18 990 39.4 14.196 8.592 6.362 5.202 4.501 4.034 3.701 19 992 39.4 14.181 8.575 6.344 5.184 4.483 4.016 3.683 20 993 39.4 14.167 8.560 6.329 5.168 4.467 3.999 3.667 21 994 39.5 14.155 8.546 6.314 5.154 4.452 3.985 3.652 22 995 39.5 14.144 8.533 6.301 5.141 4.439 3.971 3.638 23 996 39.5 14.134 8.522 6.289 5.128 4.426 3.959 3.626 24 997 39.5 14.124 8.511 6.278 5.117 4.415 3.947 3.614 25 998 39.5 14.115 8.501 6.268 5.107 4.405 3.937 3.604 26 999 39.5 14.107 8.492 6.258 5.097 4.395 3.927 3.594 27 1000 39.5 14.100 8.483 6.250 5.088 4.386 3.918 3.584 28 1000 39.5 14.093 8.476 6.242 5.080 4.378 3.909 3.576 29 1001 39.5 14.087 8.468 6.234 5.072 4.370 3.901 3.568 30 1001 39.5 14.081 8.461 6.227 5.065 4.362 3.894 3.560 31 1002 39.5 14.075 8.455 6.220 5.058 4.356 3.887 3.553 Beispiel: X ∼ F (4, 6), P (X ≤ c) = 0.9750 ⇒ c = 6.227 Es gilt: F (df1 , df2 )α = F (df2 ,d1f1 )1−α

C.4 F -Verteilung

df1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

0.975 -Quantile der F (df1 , df2 )-Verteilung df2 10 11 12 13 14 15 16 17 6.9 6.7 6.6 6.4 6.3 6.2 6.1 6.0 5.5 5.3 5.1 5.0 4.9 4.8 4.7 4.6 4.826 4.630 4.474 4.347 4.242 4.153 4.077 4.011 4.468 4.275 4.121 3.996 3.892 3.804 3.729 3.665 4.236 4.044 3.891 3.767 3.663 3.576 3.502 3.438 4.072 3.881 3.728 3.604 3.501 3.415 3.341 3.277 3.950 3.759 3.607 3.483 3.380 3.293 3.219 3.156 3.855 3.664 3.512 3.388 3.285 3.199 3.125 3.061 3.779 3.588 3.436 3.312 3.209 3.123 3.049 2.985 3.717 3.526 3.374 3.250 3.147 3.060 2.986 2.922 3.665 3.474 3.321 3.197 3.095 3.008 2.934 2.870 3.621 3.430 3.277 3.153 3.050 2.963 2.889 2.825 3.583 3.392 3.239 3.115 3.012 2.925 2.851 2.786 3.550 3.359 3.206 3.082 2.979 2.891 2.817 2.753 3.522 3.330 3.177 3.053 2.949 2.862 2.788 2.723 3.496 3.304 3.152 3.027 2.923 2.836 2.761 2.697 3.474 3.282 3.129 3.004 2.900 2.813 2.738 2.673 3.453 3.261 3.108 2.983 2.879 2.792 2.717 2.652 3.435 3.243 3.090 2.965 2.861 2.773 2.698 2.633 3.419 3.226 3.073 2.948 2.844 2.756 2.681 2.616 3.403 3.211 3.057 2.932 2.828 2.740 2.665 2.600 3.390 3.197 3.043 2.918 2.814 2.726 2.651 2.585 3.377 3.184 3.031 2.905 2.801 2.713 2.637 2.572 3.365 3.173 3.019 2.893 2.789 2.701 2.625 2.560 3.355 3.162 3.008 2.882 2.778 2.689 2.614 2.548 3.345 3.152 2.998 2.872 2.767 2.679 2.603 2.538 3.335 3.142 2.988 2.862 2.758 2.669 2.594 2.528 3.327 3.133 2.979 2.853 2.749 2.660 2.584 2.519 3.319 3.125 2.971 2.845 2.740 2.652 2.576 2.510 3.311 3.118 2.963 2.837 2.732 2.644 2.568 2.502 3.304 3.110 2.956 2.830 2.725 2.636 2.560 2.494

18 6.0 4.6 3.954 3.608 3.382 3.221 3.100 3.005 2.929 2.866 2.814 2.769 2.730 2.696 2.667 2.640 2.617 2.596 2.576 2.559 2.543 2.529 2.515 2.503 2.491 2.481 2.471 2.461 2.453 2.445 2.437

257

258

df1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

C Tabellen 0.975 -Quantile der F (df1 , df2 )-Verteilung df2 19 20 21 22 23 24 25 26 5.9 5.9 5.8 5.8 5.7 5.7 5.7 5.7 4.5 4.5 4.4 4.4 4.3 4.3 4.3 4.3 3.903 3.859 3.819 3.783 3.750 3.721 3.694 3.670 3.559 3.515 3.475 3.440 3.408 3.379 3.353 3.329 3.333 3.289 3.250 3.215 3.183 3.155 3.129 3.105 3.172 3.128 3.090 3.055 3.023 2.995 2.969 2.945 3.051 3.007 2.969 2.934 2.902 2.874 2.848 2.824 2.956 2.913 2.874 2.839 2.808 2.779 2.753 2.729 2.880 2.837 2.798 2.763 2.731 2.703 2.677 2.653 2.817 2.774 2.735 2.700 2.668 2.640 2.613 2.590 2.765 2.721 2.682 2.647 2.615 2.586 2.560 2.536 2.720 2.676 2.637 2.602 2.570 2.541 2.515 2.491 2.681 2.637 2.598 2.563 2.531 2.502 2.476 2.451 2.647 2.603 2.564 2.528 2.497 2.468 2.441 2.417 2.617 2.573 2.534 2.498 2.466 2.437 2.411 2.387 2.591 2.547 2.507 2.472 2.440 2.411 2.384 2.360 2.567 2.523 2.483 2.448 2.416 2.386 2.360 2.335 2.546 2.501 2.462 2.426 2.394 2.365 2.338 2.314 2.526 2.482 2.442 2.407 2.374 2.345 2.318 2.294 2.509 2.464 2.425 2.389 2.357 2.327 2.300 2.276 2.493 2.448 2.409 2.373 2.340 2.311 2.284 2.259 2.478 2.434 2.394 2.358 2.325 2.296 2.269 2.244 2.465 2.420 2.380 2.344 2.312 2.282 2.255 2.230 2.452 2.408 2.368 2.331 2.299 2.269 2.242 2.217 2.441 2.396 2.356 2.320 2.287 2.257 2.230 2.205 2.430 2.385 2.345 2.309 2.276 2.246 2.219 2.194 2.420 2.375 2.335 2.299 2.266 2.236 2.209 2.184 2.411 2.366 2.325 2.289 2.256 2.226 2.199 2.174 2.402 2.357 2.317 2.280 2.247 2.217 2.190 2.165 2.394 2.349 2.308 2.272 2.239 2.209 2.182 2.157 2.386 2.341 2.300 2.264 2.231 2.201 2.174 2.148

27 5.6 4.2 3.647 3.307 3.083 2.923 2.802 2.707 2.631 2.568 2.514 2.469 2.429 2.395 2.364 2.337 2.313 2.291 2.271 2.253 2.237 2.222 2.208 2.195 2.183 2.171 2.161 2.151 2.142 2.133 2.125

C.4 F -Verteilung 0.995 -Quantile der F (df1 , df2 )-Verteilung df2 df1 3 4 5 6 7 8 9 10 2 49.8 26.3 18.3 14.5 12.4 11.0 10.1 9.4 3 47.467 24.259 16.530 12.917 10.882 9.596 8.717 8.081 4 46.195 23.155 15.556 12.028 10.050 8.805 7.956 7.343 5 45.392 22.456 14.940 11.464 9.522 8.302 7.471 6.872 6 44.838 21.975 14.513 11.073 9.155 7.952 7.134 6.545 7 44.434 21.622 14.200 10.786 8.885 7.694 6.885 6.302 8 44.126 21.352 13.961 10.566 8.678 7.496 6.693 6.116 9 43.882 21.139 13.772 10.391 8.514 7.339 6.541 5.968 10 43.686 20.967 13.618 10.250 8.380 7.211 6.417 5.847 11 43.524 20.824 13.491 10.133 8.270 7.104 6.314 5.746 12 43.387 20.705 13.384 10.034 8.176 7.015 6.227 5.661 13 43.271 20.603 13.293 9.950 8.097 6.938 6.153 5.589 14 43.172 20.515 13.215 9.877 8.028 6.872 6.089 5.526 15 43.085 20.438 13.146 9.814 7.968 6.814 6.032 5.471 16 43.008 20.371 13.086 9.758 7.915 6.763 5.983 5.422 17 42.941 20.311 13.033 9.709 7.868 6.718 5.939 5.379 18 42.880 20.258 12.985 9.664 7.826 6.678 5.899 5.340 19 42.826 20.210 12.942 9.625 7.788 6.641 5.864 5.305 20 42.778 20.167 12.903 9.589 7.754 6.608 5.832 5.274 21 42.733 20.128 12.868 9.556 7.723 6.578 5.803 5.245 22 42.693 20.093 12.836 9.526 7.695 6.551 5.776 5.219 23 42.656 20.060 12.807 9.499 7.669 6.526 5.752 5.195 24 42.622 20.030 12.780 9.474 7.645 6.503 5.729 5.173 25 42.591 20.002 12.755 9.451 7.623 6.482 5.708 5.153 26 42.562 19.977 12.732 9.430 7.603 6.462 5.689 5.134 27 42.535 19.953 12.711 9.410 7.584 6.444 5.671 5.116 28 42.511 19.931 12.691 9.392 7.566 6.427 5.655 5.100 29 42.487 19.911 12.673 9.374 7.550 6.411 5.639 5.085 30 42.466 19.892 12.656 9.358 7.534 6.396 5.625 5.071 31 42.446 19.874 12.639 9.343 7.520 6.382 5.611 5.057 Beispiel: X ∼ F (4, 6), P (X ≤ c) = 0.9950 ⇒ c = 12.028 Es gilt: F (df1 , df2 )α = F (df2 ,d1f1 )1−α

259

260

df1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

C Tabellen 0.995 -Quantile der F (df1 , df2 )-Verteilung df2 11 12 13 14 15 16 17 18 8.9 8.5 8.2 7.9 7.7 7.5 7.4 7.2 7.600 7.226 6.926 6.680 6.476 6.303 6.156 6.028 6.881 6.521 6.233 5.998 5.803 5.638 5.497 5.375 6.422 6.071 5.791 5.562 5.372 5.212 5.075 4.956 6.102 5.757 5.482 5.257 5.071 4.913 4.779 4.663 5.865 5.525 5.253 5.031 4.847 4.692 4.559 4.445 5.682 5.345 5.076 4.857 4.674 4.521 4.389 4.276 5.537 5.202 4.935 4.717 4.536 4.384 4.254 4.141 5.418 5.085 4.820 4.603 4.424 4.272 4.142 4.030 5.320 4.988 4.724 4.508 4.329 4.179 4.050 3.938 5.236 4.906 4.643 4.428 4.250 4.099 3.971 3.860 5.165 4.836 4.573 4.359 4.181 4.031 3.903 3.793 5.103 4.775 4.513 4.299 4.122 3.972 3.844 3.734 5.049 4.721 4.460 4.247 4.070 3.920 3.793 3.683 5.001 4.674 4.413 4.200 4.024 3.875 3.747 3.637 4.959 4.632 4.372 4.159 3.983 3.834 3.707 3.597 4.921 4.595 4.334 4.122 3.946 3.797 3.670 3.560 4.886 4.561 4.301 4.089 3.913 3.764 3.637 3.527 4.855 4.530 4.270 4.059 3.883 3.734 3.607 3.498 4.827 4.502 4.243 4.031 3.855 3.707 3.580 3.471 4.801 4.476 4.217 4.006 3.830 3.682 3.555 3.446 4.778 4.453 4.194 3.983 3.807 3.659 3.532 3.423 4.756 4.431 4.173 3.961 3.786 3.638 3.511 3.402 4.736 4.412 4.153 3.942 3.766 3.618 3.492 3.382 4.717 4.393 4.134 3.923 3.748 3.600 3.473 3.364 4.700 4.376 4.117 3.906 3.731 3.583 3.457 3.347 4.684 4.360 4.101 3.891 3.715 3.567 3.441 3.332 4.668 4.345 4.087 3.876 3.701 3.553 3.426 3.317 4.654 4.331 4.073 3.862 3.687 3.539 3.412 3.303 4.641 4.318 4.060 3.849 3.674 3.526 3.399 3.290

C.4 F -Verteilung

df1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

0.995 -Quantile der F (df1 , df2 )-Verteilung df2 19 20 21 22 23 24 25 26 7.1 7.0 6.9 6.8 6.7 6.7 6.6 6.5 5.916 5.818 5.730 5.652 5.582 5.519 5.462 5.409 5.268 5.174 5.091 5.017 4.950 4.890 4.835 4.785 4.853 4.762 4.681 4.609 4.544 4.486 4.433 4.384 4.561 4.472 4.393 4.322 4.259 4.202 4.150 4.103 4.345 4.257 4.179 4.109 4.047 3.991 3.939 3.893 4.177 4.090 4.013 3.944 3.882 3.826 3.776 3.730 4.043 3.956 3.880 3.812 3.750 3.695 3.645 3.599 3.933 3.847 3.771 3.703 3.642 3.587 3.537 3.492 3.841 3.756 3.680 3.612 3.551 3.497 3.447 3.402 3.763 3.678 3.602 3.535 3.475 3.420 3.370 3.325 3.696 3.611 3.536 3.469 3.408 3.354 3.304 3.259 3.638 3.553 3.478 3.411 3.351 3.296 3.247 3.202 3.587 3.502 3.427 3.360 3.300 3.246 3.196 3.151 3.541 3.457 3.382 3.315 3.255 3.201 3.151 3.107 3.501 3.416 3.342 3.275 3.215 3.161 3.111 3.067 3.465 3.380 3.305 3.239 3.179 3.125 3.075 3.031 3.432 3.347 3.273 3.206 3.146 3.092 3.043 2.998 3.402 3.318 3.243 3.176 3.116 3.062 3.013 2.968 3.375 3.291 3.216 3.149 3.089 3.035 2.986 2.941 3.350 3.266 3.191 3.125 3.065 3.011 2.961 2.917 3.327 3.243 3.168 3.102 3.042 2.988 2.939 2.894 3.306 3.222 3.147 3.081 3.021 2.967 2.918 2.873 3.287 3.203 3.128 3.061 3.001 2.947 2.898 2.853 3.269 3.184 3.110 3.043 2.983 2.929 2.880 2.835 3.252 3.168 3.093 3.026 2.966 2.912 2.863 2.818 3.236 3.152 3.077 3.011 2.951 2.897 2.847 2.802 3.221 3.137 3.063 2.996 2.936 2.882 2.833 2.788 3.208 3.123 3.049 2.982 2.922 2.868 2.819 2.774 3.195 3.110 3.036 2.969 2.909 2.855 2.806 2.761

261

Literaturverzeichnis

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Sachverzeichnis

Aktionsraum, 197 Alternative, 158 aperiodisch, 136 a posteriori-Verteilung, 200 a-priori-Verteilung, 199 Arithmetisches Mittel, 24 Asymptotischer Binomialtest, 173 Ausgang, 70 Ausgleichsgerade, 58 Auspr¨ agung, 4 Ausreißer, 26 Bayes, Satz von, 82 Bayes-Prinzip, 199 Bayes-Regel, 201 Bayes-Risiko, 200 bedingte Dichtefunktion, 116 bedingte Verteilung, 115 Beobachtungseinheit, 3 Beobachtungsstudie, 7 Bernoulli-Verteilung, 102 Bestimmtheitsmaß, 60 Betaverteilung, 109 Bias, 148 Binomialkoeffizient, 103 Binomialtest 1-Stichproben-Fall, 172 2-Stichproben-Fall, 182 asymptotischer, 173 exakt, 173 Binomialverteilung, 102 Konfidenzintervall, 157 Bivariate Stichprobe, 46

Box-Muller-Methode, 110 Boxplot, 38 Bruchpunkt, 27 Cauchy-Schwarz-Ungleichung, 120 Chancen, 75 Chancenverh¨ altnis, 76 Chapman-Kolmogorov-Gleichung, 135 Chiquadrat –Koeffizient, 49 –Statistik, 49 –Unabh¨ angigkeitstest, 196 χ2 -Verteilung, 154 Datenmatrix, 8 Datensatz multivariater, 9 univariater, 9 Datenvektor, 9 DAX, 63 Dichtefunktion, 92 bedingte, 116 Histogramm-Sch¨ atzung, 15 multivariate, 114 Dichtesch¨ atzung, 140 Dichtetransformation, 93 Durchschnitt gleitender, 66 Effizienz, 152 Einheit statistische, 3 Elementarereignis, 71 Empirische

266

Sachverzeichnis

Kovarianz, 51 Unabh¨ angigkeit, 48 Varianz, 32 Verteilung, 140 Verteilungsfunktion, 139 Entropie, 30, 101 relative, 30 Entscheidungsfunktion, 197 Ereignis, 71 komplement¨ ares, 71 ODER-, 71 unabh¨ angiges, 85 UND-, 71 Ereignisalgebra, 71 Borelsche, 78 Ergebnis, 70 Ergebnismenge, 70 Ergodensatz, 136 ergodisch, 136 Erwartungstreue, 148 (asymptotische, 148 Erwartungswert, 97 Erwartungswertvektor, 118 erzeugende Funktion, 130 Erzeuger, 78 Exakter Binomialtest, 173 Experiment, 7 Exponentialverteilung, 107 Extrapolation, 59 Exzess, 100 F -Test auf Varianzhomogenit¨ at, 176 F¨ unf-Punkte-Zusammenfassung, 38 Fallzahlplanung, 171 t-Test, 170 Binomialtest, 174 Gaußtest, 169 Faltung, 96 fast sichere Konvergenz, 126 Fehler 1. Art, 159 2. Art, 159 Fl¨ achentreue Prinzip der, 9 F -Verteilung, 155 G¨ utefunktion, 161 G¨ utekriterien, 139 Gammaverteilung, 109

Gauß-Test, 163 geometrische Verteilung, 104 Gesetz der großen Zahlen schwaches, 122 starkes, 122 Gini-Koeffizient, 43 normierter, 45 Gleichverteilung stetige, 107 Gleichverteilungs-Kern, 17 Gleitender Durchschnitt, 66 Grenzwerts¨ atze, 121 Grenzwertsatz Poisson-, 106 zentraler, 123 Grundgesamtheit, 3 Grundmenge, 70 Gruppierung, 13 von Daten, 13 Gutefunktion, 169 H¨ aufigkeit absolute, 10 relative, 10 H¨ aufigkeitsdichte, 16 H¨ aufigkeitstabelle, 127 H¨ aufigkeitsverteilung absolute, 10 bedingte, 48 kummulierte, 20 relative, 10 Hauptsatz der Statistik, 123 Herfindahl-Index, 45 Heteroskedastie, 176 Heteroskedastizit¨ at, 176 Histogramm, 15, 140 gleitendes, 17 Histogrammsch¨ atzer, 140 Indexzahl, 62 Indikatorfunktion, 10 Inversionsmethode, 110 irreduzibel, 136 Kerndichtesch¨ atzer, 18, 140 Kleinste–Quadrate–Methode, 58 Komponente irregul¨ are, 65 periodische, 67

Sachverzeichnis Konfidenzintervall, 155 f¨ ur µ, 156, 167 f¨ ur p, 157 f¨ ur σ 2 , 157 Konfidenzniveau, 155 konjugierte Prior-Familie, 202 Konjunkturkomponente, 65 Konsistenz, 151 Kontamination, 26 Kontingenzkoeffizient, normierter, 50 Kontingenztafel, 46, 127 Konvention, 23 Konvergenz fast sichere, 126 in Verteilung, 126 stochastische, 126 Konvergenzbegriff, 121, 126 Konzentrationsmessung, 41 Korrelation, 120 Test auf, 184 Korrelationskoeffizient Bravais–Pearson, 52 Spearman, 184 Kovarianz, 119 empirische, 51 Kovarianzmatrix, 119 KQ–Methode, 58 Kurtosis, 100 Lagemaß, 22 Laplace-Raum, 74 Laplace-Transformierte, 130, 132 Laplace-Wahrscheinlichkeiten, 74 Likelihood, 141 Likelihood einer Stichprobe, 146 Likelihood-Funktion, 142, 144 Likelihood-Prinzip, 142 linearer Pr¨ adiktor, 191 Lineares Modell, 190 Log-Likelihood, 146 Lokationsmodell, 181 Longitudinalstudie, 7 Lorenzkurve, 41 MAD, 34 Markov-Kette, 133 aperiodische, 136 ergodische, 136

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irreduzible, 135 Markov-Prozess, 133 Maximum, 13 Maximum-Likelihood-Sch¨ atzer, 143, 144 Median, 23, 172 Merkmal, 4 diskretes, 5 stetiges, 5 Merkmalsauspr¨ agung, 4 Merkmalstr¨ ager, 3 Messbereich, 13 Minimax-Regel, 198 Minimum, 13 Mittel arithmetisches, 25 gruppierte Daten, 25 geometrisches, 28 harmonisches, 29 mittlerer quadratischer Fehler (MSE), 153 Momente, 100 Momenterzeugende Funktion, 132 Multinomialkoeffizient, 128 Multinomialverteilung, 127 multivariate Normalverteilung, 128 negative Binomialverteilung, 104 Normalgleichung, 192 Normalverteilung, 108 Konfidenzintervall, 156 multivariate, 128 ¨ n-Schritt-Ubergangsmatrix, 135 Nullhypothese, 158 Odds, 75 Odds-Ratio, 76 Ordnungsstatistik, 13 p-Quantil, 36 p-Wert, 167 Parameterraum, 138 Pfadregel, 84 Poisson-Grenzwertsatz, 106 Poisson-Verteilung, 105 Population, 3 Posterior-Verteilung, 200 Power, 160 (stat. Test), 169

268

Sachverzeichnis

Preisindex nach Laspeyres, 63 nach Paasche, 64 Prior, 199 Produkt-Z¨ ahldichte, 113 Produktdichte, 114 Produktverteilung, 111 Prognoseintervall, 156 Prognosewert, 59 QQ-Plot, 40 Quantile, 36 Quantilfunktion, 90 Quantilsabstand, 37 Quantiltransformation, 110 Quartile, 37 Querschnittsstudie, 7 Randdichte, 114 Random Sample, 95 Randverteilung, 47 Rangkorrelation, 184 Rangtest Wilcoxon-, 180 Realisierung, 138 Regression lineare, 56, 185 Anpassungsg¨ ute, 60 Modell, 56, 185 multiple, 190 Regressionsfunktion, 191 Regressionsgerade, 58 Residuenplot, 61 Residuum, 59 Risiko, 198 Rohdaten, 8 Saisonkomponente, 65 Sch¨ arfe (stat. Test), 169 Sch¨ atzer, 138 Sch¨ atzfunktion, 138 Sch¨ atzprinzipien, 139 Schiefe, 35 Links-, 35 Rechts-, 35 Shannon-Wiener-Index, 30 Shiftmodell, 181 Siebformel, 76 Signifikanzniveau, 160

Skala Intervall-, 6 Kardinal-, 6 Metrische, 6 Nominal-, 6 Ordinal-, 6 Ratio-, 6 Verh¨ altnis-, 6 Spearman’s R, 184 Stamm–Blatt–Diagramm, 14 Standardabweichung, 31, 32 Standardnormalverteilung, 108 Startverteilung, 84, 133 station¨ are Verteilung, 135 Statistik, 138 statistische Einheit, 3 stetiges Verteilungsmodell, 107 Stichprobe, 4, 138 Stichprobenraum, 138 Stichprobenumfang, 138 Stichprobenvarianz, 31, 32 stochastisch unabh¨ angig, (total), 86 stochastische Konvergenz, 126 stochastische Matrix, 134 Streuungsmaß, 22 Streuungsmaße, 30 Streuungszerlegung, 60 Symmetrie, 35 t-Test, 165 Teilauswahl quotierte, 4 Test p-Wert, 167 t-, 165 t-Test, 177 Binomial-, 172 Chiquadrat–Unabh¨ angigkeits-, 196 Fallzahlplanung, 171 G¨ utefunktion, 169 Gauß-, 163 statistischer, 158 Varianzhomogenit¨ at, 176 Vorzeichen-, 172 Welch, 179 Testproblem, 158 Testverteilung, 153 Transformationsformel, 101 Trendbereinigung, 66

Sachverzeichnis Trendkomponente, 65 Tschebyschow-Ungleichung, 122 t-Test unverbunden, 176 verbunden, 175 t-Verteilung, 153 ¨ Ubergangsmatrix, 133 Unabh¨ angiges Ereignis, 85 Unabh¨ angigkeit, 94, 115, 120 empirische, 48 Ungleichung Cauchy-Schwarz-, 120 Jensen-, 98 Tschebyschow-, 122 unkorreliert, 120 Unkorreliertheit, 120 Untersuchungseinheit, 3 Unverf¨ alschtheit, 148 Urliste, 8 Variable, 4 Varianz, 31, 99 Varianzhomogenit¨ at, 176 Varianzinhomogenit¨ at, 176 Vergleich diskreter Verteilungen, 195 Verlustfunktion, 197 Verschiebungssatz, 34 Versuchseinheit, 3 Verteilung a posteriori, 200 bedingte, 115 Binomial-, 102 einer Zufallsvariable, 88 geometrische, 104 Multinomial-, 127 negativ binomiale, 104 Poisson-, 105 Posterior-, 200 station¨ are, 135 Verteilungsfunktion, 89 eines Zufallsvektors, 111 empirische, 20, 139 Verteilungskonvergenz, 126 Verteilungsmodell, 138 diskretes, 102 nichtparametrisches, 138 parametrisches, 138

stetiges, 107 Verzerrung, 148 Vorher-Nachher-Test, 175 Vorhersagewert, 59 Wachstumsfaktor, 28 mittlerer, 28 Wachstumsrate, 28 mittlere, 28 Wahrscheinlichkeit bedingte, 79 Satz von der totalen, 81 Wahrscheinlichkeitsbaum, 83 Wahrscheinlichkeitsfunktion, 91 Wahrscheinlichkeitsmaß empirisches, 73 Wahrscheinlichkeitsmaß, 72 Wahrscheinlichkeitsmodell mehrstufiges, 83 Wahrscheinlichkeitsraum Laplacescher, 74 Wahrscheinlichkeitsverteilung, 72 Welch-Test, 179 Wilcoxon-Test, 180 Z¨ ahldaten, 46 Z¨ ahldichte, 91, 112 (multivariate), 112 bedingte, 115 Produkt-, 113 Zeitreihe, 62 Zeitreihenanalyse, 61 Zelle, 46 Zentraler Grenzwertsatz, 123 ZGWS, 124 Zufallsexperiment, 70 Zufallsstichprobe, 95 (einfache), 4 Zufallsvariable, 87 diskrete, 88, 91 stetige, 92 unabh¨ angige, 94 Zufallsvektor, 110 diskreter, 112 stetiger, 114 Zufallszahl, 110 Zwei-Stichproben t-Test, 177

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Basiswissen Statistik: Kompaktkurs für Anwender aus Wirtschaft, Informatik und Technik 2. Auflage (Springer-Lehrbuch)

Basiswissen Statistik: Kompaktkurs fur Anwender aus Wirtschaft, Informatik und Technik

Basiswissen Medizinische Statistik, 4. Auflage

Basiswissen Medizinische Statistik, 3. Auflage

Basiswissen Medizinische Statistik 5. Auflage

Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik, 2.Auflage German

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik mit MATLAB, 2. Auflage

Didaktik der Informatik, 2. Auflage

Basiswissen Medizinische Statistik (Springer-Lehrbuch)

Einfuhrung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, 2. Auflage (Statistik und ihre Anwendungen)

Stromungslehre fur den Maschinenbau: Technik und Beispiele, 2.Auflage

Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Anwendung, 3. Auflage

Mathematik für Informatiker, Band 2: Analysis und Statistik, 1.Auflage

Basiswissen Psychiatrie und Psychotherapie 6. Auflage

Basiswissen Zahlentheorie: Eine Einführung in Zahlen und Zahlbereiche, 2. Auflage

Grundlagen des Managements: Basiswissen fur Studium und Praxis 2. Auflage

Basiswissen Psychiatrie und Psychotherapie, 7. Auflage

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik, 2. Auflage (Springer-Lehrbuch)

Ontologien: Konzepte, Technologien und Anwendungen, 2. Auflage (Informatik im Fokus)

Elektronik für Entscheider: Grundwissen für Wirtschaft und Technik

Basiswissen Physiologie 2. Auflage (Springer-Lehrbuch)

Basiswissen Chirurgie 2. Auflage (Springer-Lehrbuch)

Hochspannungsmesstechnik: Messgeräte und Messverfahren, 2. Auflage (Klassiker der Technik)

Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik, 3.Auflage

Elektronik fur Entscheider: Grundwissen fur Wirtschaft und Technik

Einführung in die Technische Informatik, 2. Auflage

Basiswissen Urologie, 5. Auflage

Basiswissen Neurologie, 5. Auflage

Arbeitsbuch Statistik, 4. Auflage

Theoretische Informatik, 3. Auflage

Technische Informatik: Ubungsbuch zur Technischen Informatik 1 und 2

Basiswissen Statistik: Kompaktkurs für Anwender aus Wirtschaft, Informatik und Technik 2. Auflage (Springer-Lehrbuch)

Basiswissen Statistik: Kompaktkurs fur Anwender aus Wirtschaft, Informatik und Technik

Basiswissen Medizinische Statistik, 4. Auflage

Basiswissen Medizinische Statistik, 3. Auflage

Basiswissen Medizinische Statistik 5. Auflage

Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik, 2.Auflage German

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik mit MATLAB, 2. Auflage

Didaktik der Informatik, 2. Auflage

Basiswissen Medizinische Statistik (Springer-Lehrbuch)

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Grundlagen des Managements: Basiswissen fur Studium und Praxis 2. Auflage

Basiswissen Psychiatrie und Psychotherapie, 7. Auflage

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik, 2. Auflage (Springer-Lehrbuch)

Ontologien: Konzepte, Technologien und Anwendungen, 2. Auflage (Informatik im Fokus)

Elektronik für Entscheider: Grundwissen für Wirtschaft und Technik

Basiswissen Physiologie 2. Auflage (Springer-Lehrbuch)

Basiswissen Chirurgie 2. Auflage (Springer-Lehrbuch)

Hochspannungsmesstechnik: Messgeräte und Messverfahren, 2. Auflage (Klassiker der Technik)

Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik, 3.Auflage

Elektronik fur Entscheider: Grundwissen fur Wirtschaft und Technik

Einführung in die Technische Informatik, 2. Auflage

Basiswissen Urologie, 5. Auflage

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Arbeitsbuch Statistik, 4. Auflage

Theoretische Informatik, 3. Auflage

Technische Informatik: Ubungsbuch zur Technischen Informatik 1 und 2

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