Hier gehts zur Facebookgruppe der Statistikquelle. Sie dient als Selbsthilfegruppe, wo ihr Fragen zu Statistikthemen stellen und ihr euch gegenseitig helfen könnt: facebook.com/groups/statistikquelle
mega gutes Video, insbesondere der Vergleich mit der Uhrzeit ist ja super! Und auch dass du erklärt hast, dass ein Wert immer nur im KI liegen kann oder eben nicht, und dass es deswegen keine Wahrscheinlichkeit dafür gibt! Das ist eine gute Hilfestellung.
Danke für das tolle Feedback. Freut mich, dass dir meine Erklärungen gefallen haben. ☺️ Du kannst gerne das Video teilen bzw. meinen Kanal weiterempfehlen wenn du mich unterstützen möchtest. Das hilft mir unglaublich weiter.
Vielen Dank für das Video! Konfidenzintervalle waren immer mein struggle in der Schule, aber dein Video hat mir geholfen endlich das Thema zu verstehen.
Danke für das Feedback! Freut mich, dass es dir geholfen hat. Ich habe sehr viele Ideen zu Videos und es befinden sich viele in der Pipeline. Maximum Likelihood gehört da momentan noch nicht dazu, da gibt es noch andere Themen, die ich vorher abarbeiten möchte. Aber sollte es etwas in die Richung einmal geben, schreibe ich dir gerne hier einen Kommentar. :)
Hallo, wie man das entsprechende Konfidenzintervall und die Schwankungsbreite (also die 0,04) berechnet, siehst du in diesem Video zu Konfidenzintervallen für Anteile: th-cam.com/video/hQUGRCjkgNE/w-d-xo.html
Hallo :-) ich hätte eine Frage zu Konfidenzintervallen dür Anteilswerte und Ein-Stichproben-Tests für Anteilswerte: wenn ich ein Konfidenzintervall für einen Anteilswert p bilden möchte, meine Stichprobe jedoch sehr klein ist ( n
Hallo Ninni, ja genau, bei kleinen Stichproben kann die Approximation zu Problemen führen. Dann ist die Berechnung des exakten Konfidenzintervalls meist die besser Wahl ist. Eine Daumenregel dafür ist wie von dir genannt wenn die Varianz (np*(1-p) ) kleiner ist als 9 ist bzw. eine andere Daumenregel sagt zum Beispiel, wenn Erwartungwert und Standardabweichung kleiner 5 sind. Wenn die Stichprobe groß genug ist, sind approximierte Konfidenzintervalle (z.B. die Wald-Approximation) angebrachter, weil das exakte Intervall in der Regel meist zu konservativ ist: "Due to the discrete nature of the binomial distribution, the exact interval tends to be conservative. [...] While this is not as bad as the intervals being liberal meaning the true coverage probability tends to be lower than advertized), it means that exact intervals are inefficient (meaning they tend to be wider than if the true coverage were 0.95). Still, the conservative performance of the exact intervals is preferable to the performance of the Wald intervals in small samples" (Quelle: www.math.wpi.edu/Course_Materials/SAS/new_bici.pdf) Wie das jetzt bei euch in der Klausur aber aussieht, kann ich dir leider nicht beantworten. Das wird auf jeder Uni anders gehandhabt und da wäre es am besten direkt bei dir im Kurs nachzufragen, was bei deiner Klausur als korrekte Vorgehensweise betrachtet wird. Oft wird nämlich auch bei einer kleinen Stichprobe trotzdem das approximierte Konfidenzintervall berechnet, ab und zu wird aber auch verlangt, das exakte Intervall zu berechnen. Je nachdem musst du dann deine Werte ablesen. Ich hoffe ich konnte dir weiterhelfen. :)
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facebook.com/groups/statistikquelle
mega gutes Video, insbesondere der Vergleich mit der Uhrzeit ist ja super!
Und auch dass du erklärt hast, dass ein Wert immer nur im KI liegen kann oder eben nicht, und dass es deswegen keine Wahrscheinlichkeit dafür gibt! Das ist eine gute Hilfestellung.
Danke für das tolle Feedback. Freut mich, dass dir meine Erklärungen gefallen haben. ☺️ Du kannst gerne das Video teilen bzw. meinen Kanal weiterempfehlen wenn du mich unterstützen möchtest. Das hilft mir unglaublich weiter.
Das ist mit Sicherheit eines der besten Videos zu diesem Thema das ich gefunden habe. Vielen Dank, freu mich auf mehr.😀
Danke, freut mich wenn es geholfen hat :)
Vielen Dank für das Video!
Konfidenzintervalle waren immer mein struggle in der Schule, aber dein Video hat mir geholfen endlich das Thema zu verstehen.
Danke für dein Feedback 😊 Das freut mich sehr, dass du das Thema jetzt besser verstanden hast!
Super erklärt, danke!
Danke für das tolle Feedback. 😊
Danke, danke, DANKE! Bestes Video dazu hier auf TH-cam - habe es endlich verstanden!
Danke dir für das tolle Feedback! Freut mich, dass du es jetzt verstanden hast. 😊
Super Video und sehr verständlich! Kannst du weitere Videos machen bitte? Zb über Max Likelihood
Danke für das Feedback! Freut mich, dass es dir geholfen hat. Ich habe sehr viele Ideen zu Videos und es befinden sich viele in der Pipeline. Maximum Likelihood gehört da momentan noch nicht dazu, da gibt es noch andere Themen, die ich vorher abarbeiten möchte. Aber sollte es etwas in die Richung einmal geben, schreibe ich dir gerne hier einen Kommentar. :)
Tolles Tutorial, eine Frage hierzu:
Wieso sind p - Werte im t test wahrscheinlichkeiten und KI Sicherheiten?
LG
Wie kommt man denn in dem Beispiel auf 0,04?
Hallo, wie man das entsprechende Konfidenzintervall und die Schwankungsbreite (also die 0,04) berechnet, siehst du in diesem Video zu Konfidenzintervallen für Anteile: th-cam.com/video/hQUGRCjkgNE/w-d-xo.html
was für studium alter paar stunden hier lernen und ich bin ne marketingagency
Hahaha freut mich, dass ich helfen konnte :) Lass mich gerne wissen, wenn du die Agency aufmachst ;-)
Hallo :-) ich hätte eine Frage zu Konfidenzintervallen dür Anteilswerte und Ein-Stichproben-Tests für Anteilswerte: wenn ich ein Konfidenzintervall für einen Anteilswert p bilden möchte, meine Stichprobe jedoch sehr klein ist ( n
Hallo Ninni, ja genau, bei kleinen Stichproben kann die Approximation zu Problemen führen. Dann ist die Berechnung des exakten Konfidenzintervalls meist die besser Wahl ist. Eine Daumenregel dafür ist wie von dir genannt wenn die Varianz (np*(1-p) ) kleiner ist als 9 ist bzw. eine andere Daumenregel sagt zum Beispiel, wenn Erwartungwert und Standardabweichung kleiner 5 sind. Wenn die Stichprobe groß genug ist, sind approximierte Konfidenzintervalle (z.B. die Wald-Approximation) angebrachter, weil das exakte Intervall in der Regel meist zu konservativ ist:
"Due to the discrete nature of the binomial distribution, the exact interval tends to be conservative. [...] While this is not as bad as the intervals being liberal meaning the true coverage probability tends to be lower than advertized), it means that exact intervals are inefficient (meaning they tend to be wider than if the true coverage were 0.95). Still, the conservative performance of the exact intervals is preferable to the performance of the Wald intervals in small samples"
(Quelle: www.math.wpi.edu/Course_Materials/SAS/new_bici.pdf)
Wie das jetzt bei euch in der Klausur aber aussieht, kann ich dir leider nicht beantworten. Das wird auf jeder Uni anders gehandhabt und da wäre es am besten direkt bei dir im Kurs nachzufragen, was bei deiner Klausur als korrekte Vorgehensweise betrachtet wird. Oft wird nämlich auch bei einer kleinen Stichprobe trotzdem das approximierte Konfidenzintervall berechnet, ab und zu wird aber auch verlangt, das exakte Intervall zu berechnen. Je nachdem musst du dann deine Werte ablesen.
Ich hoffe ich konnte dir weiterhelfen. :)