Zusammenfassung
Im Folgenden untersuchen wir Verfahren mit denen man aufgrund von Ergebnissen eines Zufallsexperiments Rückschlüsse auf die zugrunde liegende Verteilung ziehen kann. Die in Frage kommenden Verteilungen werden durch geeignete Wahrscheinlichkeitsmaße beschrieben, die von Parametern abhängen, die aus einer Stichprobe geschätzt werden. In diesem Kapitel stellen wir insbesondere die Konsistenz und die asymptotische Normalverteilung von Maximum Likelihood Schätzern dar, die man beispielsweise für die Herleitung von Konfidenzintervallen benötigt.
Zusammenfassung
Im Folgenden untersuchen wir Verfahren mit denen man aufgrund von Ergebnissen eines Zufallsexperiments Rückschlüsse auf die zugrunde liegende Verteilung ziehen kann. Die in Frage kommenden Verteilungen werden durch geeignete Wahrscheinlichkeitsmaße beschrieben, die von Parametern abhängen, die aus einer Stichprobe geschätzt werden. In diesem Kapitel stellen wir insbesondere die Konsistenz und die asymptotische Normalverteilung von Maximum Likelihood Schätzern dar, die man beispielsweise für die Herleitung von Konfidenzintervallen benötigt.
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Becker, T., Herrmann, R., Sandor, V., Schäfer, D., Wellisch, U. (2016). Punktschätzung. In: Stochastische Risikomodellierung und statistische Methoden. Statistik und ihre Anwendungen. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49407-3_3
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-49407-3_3
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