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Resampling-Verfahren

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  • First Online:
Grundlagen der Datenanalyse mit R

Part of the book series: Statistik und ihre Anwendungen ((STATIST))

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Zusammenfassung

Resampling-Verfahren kommen für eine Vielzahl von Tests in Frage, können hier aber nur in Grundzügen vorgestellt werden. Ausgangspunkt ist die gesuchte Verteilung einer Teststatistik \(\hat{\theta }\) – etwa eines Schätzers \(\hat{\theta }\) für einen theoretischen Parameter θ. Diese Verteilung kann aus verschiedenen Gründen unbekannt sein: So sind etwa die in parametrischen Tests gemachten Annahmen, unter denen ihre Teststatistik eine bekannte Verteilung aufweist, nicht immer zu rechtfertigen. In vielen klassischen nonparametrischen Verfahren ist die Verteilung der Teststatistik zwar im Prinzip exakt zu ermitteln, praktisch aber der Rechenaufwand dafür zu hoch.

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© 2014 Springer–Verlag Berlin Heidelberg

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Wollschläger, D. (2014). Resampling-Verfahren. In: Grundlagen der Datenanalyse mit R. Statistik und ihre Anwendungen. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-45507-4_11

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