Wie funktioniert der Neyman-Pearson Test? 💭

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  • เผยแพร่เมื่อ 7 พ.ย. 2024

ความคิดเห็น • 22

  • @Pageleplays
    @Pageleplays 3 ปีที่แล้ว

    Wie kommst du in der Rechnung am Ende auf 7000? Wenn ich das ausrechne komme ich auf 700. Das macht auch deutlich mehr Sinn da wir sonst die Wkt ausrechnen, dass das arithmetische Mittel über alle Xi über tausend liegen soll.

    • @statistik-mit-lennart
      @statistik-mit-lennart  3 ปีที่แล้ว +1

      Danke für den Hinweis, statt 7000 muss dort tatsächlich jeweils 700 stehen. Das macht für das Ergebnis aber keinen Unterschied, da wir den Schwellwert K nicht konkret ausrechnen.

  • @findikvedat
    @findikvedat 2 ปีที่แล้ว

    War sehr gute Präsentation!!!
    Respekt!

  • @rxmendxmen567
    @rxmendxmen567 5 ปีที่แล้ว

    Klasse Video !
    Super Hilfreich.

  • @bayrock8096
    @bayrock8096 4 ปีที่แล้ว +1

    Danke, hast mir mega geholfen :)

  • @SilvioKlenk
    @SilvioKlenk ปีที่แล้ว

    Hi, ist der UMP-Test das Gleiche wie der Neyman-Pearson Test? Könntest du ein Video über den UMP Test machen, falls nicht?

    • @statistik-mit-lennart
      @statistik-mit-lennart  ปีที่แล้ว

      UMP steht für "uniformly most powerful" (also gleichmäßig trennschärfster) Test. Der im Video vorgestellte Test ist da nur ein mögliches Beispiel für eine einfache Hypothese.

  • @elereut
    @elereut 3 ปีที่แล้ว

    Hey, wie kommst du auf das arithmetische Mittel? Müsste da nicht einfach nur die Summe über die Xi stehen?

    • @statistik-mit-lennart
      @statistik-mit-lennart  ปีที่แล้ว +1

      Die Summe über die Xi (davon gibt es 10) ist gleich dem 10fachen arithmetischen Mittel, das habe ich dort eingesetzt.

    • @elereut
      @elereut ปีที่แล้ว

      Oh stimmt, danke! Dann geb ich das Übungsblatt mal ab

    • @statistik-mit-lennart
      @statistik-mit-lennart  ปีที่แล้ว

      Gerne, ich hoffe, die 2 Jahre Verspätung sind kein Problem.

  • @olemuell5979
    @olemuell5979 4 ปีที่แล้ว

    perfekt! danke dir!

  • @alexanderying1558
    @alexanderying1558 ปีที่แล้ว

    Ich verstehe wie du am Ende auf 102 kommst, aber so wie ich das sehe war die gesamte Rechnung mit K nicht notwendig, oder irre ich mich da? Mit dem Ergebnis 102 könntest du K noch bestimmen aber das hast du nicht gemacht…

    • @statistik-mit-lennart
      @statistik-mit-lennart  ปีที่แล้ว

      Ja, da hast du vollkommen recht, man könnte die Zahl K noch konkret ausrechnen. Wenn man nun aber den Test für konkrete Realisationen der Zufallsvariablen durchführt, ist es praktischer die Aussage zu prüfen, ob das arithmetische Mittel größer als 102 ist. Um K auszurechnen, löst man die Gleichung 3/20 * (700 + ln(K)) = 120 nach K auf. Beachte, dass ich im Video einen Fehler gemacht habe: Es muss dort 700 und nicht 7000 stehen. Für K erhält man dann einen Wert, der sehr nahe an der Null ist (2e-09).

  • @sebo.sportsman
    @sebo.sportsman 4 ปีที่แล้ว

    Ist das äquivalent zum Likelihood-Quotienten-Test? 🙄🤷🏼‍♂️

    • @statistik-mit-lennart
      @statistik-mit-lennart  4 ปีที่แล้ว +1

      Der Neyman-Pearson-Test ist ein Beispiel für einen Likelihood-Quotienten-Test.

  • @uwealex9168
    @uwealex9168 3 ปีที่แล้ว

    Die IQ-Werte sind nicht normalverteilt, denn sie sind z.B niemals negativ. Das Beispiel ist also ehmm ... "hypothetisch"

  • @DasLenny
    @DasLenny 2 ปีที่แล้ว +1

    Ist bei nem IQ Wert nicht sigma 15, womit die Varianz = 225 wäre?

    • @statistik-mit-lennart
      @statistik-mit-lennart  2 ปีที่แล้ว

      Die Werte habe ich erfunden. In diesem Video beträgt die Varianz 15.

    • @DasLenny
      @DasLenny 2 ปีที่แล้ว

      ​@@statistik-mit-lennart Die IQ Verteilung ist per Definition N(100,15).
      In einem Beispiel daraus N(100, 3.87) zu machen ist halt schon eher ungeschickt (in etwa, wi in eienr Geometrieaufgabe PI auf 5 zusetzen).
      Aber das ist nur Erbsenzählen. Video an sich ist nice, nur eben diese eine Stelle sorgt für die hochgezogene Augenbraue 🙃

    • @statistik-mit-lennart
      @statistik-mit-lennart  2 ปีที่แล้ว

      Stimmt, ich versuche zukünftig realistischere Beispiele zu bringen. Danke für dein Feedback!