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2019 | OriginalPaper | Chapter

17. Simulationsbasierte Inferenz

Author : Sebastian Sauer

Published in: Moderne Datenanalyse mit R

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Am Anfang (des Kapitels) steht die Frage nach dem Sinn: Wozu brauche ich Inferenzstatistik? Nachdem einige (teilweise befriedigende) Antworten vorgestellt wurden, geht es weiter um die zentralen Konzepte der (Fisherschen) Inferenzstatistik, namentlich vor allem um den p-Wert. Aufgrund seiner hohen Bedeutung in der (Forschungs-)Praxis werden seine Grenzen in einigem Detail diskutiert. Im sich anschließenden Teil des Kapitels geht es um praktische Fragen wie die nach der Wahl des richtigen Tests. Abschließend werden Alternativen zum p-Wert aufgeführt. Es wird kurz auf die Bayes-Statistik verwiesen.

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Footnotes
1
Es ist vielleicht spitzfindig, aber sind wir natürlich von unendlich vielen Stichproben noch unendlich weit entfernt (vgl. Briggs (2016)).
 
2
Für eine genauere Diskussion des Konfidenzintervalls s. Abschn. 16.​5.​1.
 
3
In Amerika nimmt man dazu die Stiefelschlaufen, die boot straps.
 
4
Was ist da noch Zufall?
 
5
Das ist eine laxe Interpretation des Konfidenzintervalls, obwohl eine übliche (s. Abschn. 16.​5.​1).
 
6
Wobei das keine astreine Umsetzung von Poppers Falsifikationismus ist (s. Kap. 16).
 
7
Erwartungswert.
 
8
Das ist nicht der beste Weg, aber ein einfacher.
 
9
F, R, R, F, F, R, R, F, R, R.
 
10
favstats(~arr_delay, data = flights_sample) oder flights_sample %>% select(arr_delay) %>% skim().
 
11
Nein; nur, wenn sie mit zunehmender Größe die Grundgesamtheit besser abbilden. So wird auch eine sehr große Stichprobe an Statistikern nicht unbedingt repräsentativ sein für die Normalbevölkerung hinsichtlich der Lesepräferenzen.
 
12
Wenn man nicht daran interessiert ist, auf eine Grundgesamtheit zu verallgemeinern oder wenn man eine Vollerhebung durchgeführt hat (z. B. alle Kunden des eigenen Unternehmens).
 
13
viele_stipros100 %>% sd %>% round(2).
 
14
89 ist eine Primzahl. Verklärter Blick in die Ferne.
 
Metadata
Title
Simulationsbasierte Inferenz
Author
Sebastian Sauer
Copyright Year
2019
Book
Moderne Datenanalyse mit R

Print ISBN: 978-3-658-21586-6

Electronic ISBN: 978-3-658-21587-3

Copyright Year: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-21587-3_17