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Wenn meine Tochter SBI hört, denkt sie an Sally Bollywood Investigation. – Und ich oft auch. – Mit SBI ist hier aber nicht der Trickfilm für Kinder, sondern Simulation Based Inference, gemeint. Angestachelt von Prof. Dr. Karsten Lübke und im Schlepptau von Prof. Dr. Oliver Gansser, Prof. Dr. Matthias Gehrke und Prof. Dr. Bianca Krol haben ein paar kluge Köpfe bei der FOM den Unterricht für Statistik auf eine neue Grundlage zu stellen.

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Jede Programmiersprache hat Regeln. Neben dem Regelwerk welches durch den Syntax einer Sprache festgelegt wird, gib es aber noch Regeln über die Form, in der man den Quelltext schreibt. Diese sogenannte Stilregeln (engl. style guides) sind von Programmieren aufgestellte Regeln um ein einheitliches “Schriftbild” des Quelltextes zu erhalten. Das Ziel der Stilregeln ist es, den Quelltext lesbarer zu gestallten, um leichter Änderungen einzupflegen oder um unnötiges zu vermeiden. Eine Programmiersprache wie Python zum Beispiel hat mit PEP8 einen eigenen Standard wie ein Python Programm geschrieben seien sollte.

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Ein Nullhypothesentest ist schnell geschrieben. Will man den approximativen Weg gehen, so hilft R einem mit entsprechenden Tests mit einfachen Befehlen. Nimmt man MOSAIC dazu, so bekommt man u.a. für den Test auf Anteils- oder Mittelwerte sogar einen sehr einfachen, weil einheitlichen, Syntax. Zwei Beispiele für approximative Hypothesentests mit MOSAIC Laden wir unsere Testdaten, die tipping Daten wie folgt: library(mosaic) download.file("https://goo.gl/whKjnl", destfile = "tips.csv") tips <- read.csv2("tips.csv") set.seed(2009) Dann erstellen wir zwei Forschungsfragen:

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Der tipping Datensatz wird oft analysiert. Das Verhältnis von Trinkgeld (tip) und Rechnungsbetrag (total_bill) steht dabei im Vordergrund einer lineare Regressionsanalyse. So auch hier. Wir wollen die einzelnen Angaben von R dabei in den Fokus rücken und einmal Hinterfragen, was wir bei der Ausgabe von R eigentlich genau sehen, woher es kommt und wie man es interpretieren kann. Zunächst laden wir dazu die tipping Daten mittels library(mosaic) download.file("https://goo.gl/whKjnl", destfile = "tips.

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*WORK IN PROGRESS Dieser Eintrag ist noch nicht fertig und wird in der Zukunft erweitert! Konfidenzintervalle Definition von Konfidenzintervallen1 Für unabhängig identisch verteilte Zufallsvariablen \(X_1,\dotsc, X_n\) mit unbekanntem reellen Verteilungsparameter \(\vartheta\) kann unter bestimmten Umständen zwei Stichprobenfunktionen \(U\) und \(V\) angeben, so dass \[P(U < \vartheta < V) \geq \gamma\] gilt, mit \(\gamma \in (0,1)\). Dann heißt das (stochastische) Intervall \([U, V]\) ein Konfidenzintervall für \(\vartheta\) zum Konfidenzniveau \(\gamma\) (auch: ein \(\gamma\)-Konfidenzintervall).

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Das zentrale Schwankungsintervall sagt etwas über die Präzision der Lageschätzung eines Parameters (zum Beispiel eines Mittelwertes) aus. Das Schwankungsintervall schließt einen Bereich um den wahren Wert des Parameters in der Grundgesamtheit ein, der – vereinfacht gesprochen – mit einer zuvor festgelegten Sicherheitswahrscheinlichkeit den aus der Stichprobe geschätzten Parameter enthält.1


  1. vgl: https://de.wikipedia.org/wiki/Zentrales_Schwankungsintervall

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Im Laufe der Zeit sammeln sich bei mir mehr und mehr Links zu anderen Seiten an, die ich irgendwie speichern will aber nicht ernsthaft sortieren möchte. So ist diese Sammlung hier entstanden: Blog von Prof. Dr. Timm Grams – “Ein Weblogbuch über sonderbare Nachrichten und alltäglichen Statistikplunder” Denkfallen und Paradoxa – Prof. Dr. Timm Grams gibt einen Überblick Signifikanztest mit der Vierfeldertafel – Prof. Dr. Timm Grams

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“Was hat das eigentlich mit den Quartilen, Quantilen und so weiter auf sich?” Diese Frage kommt ab und zu in Vorlesungen zur Statistik vor. Dabei ist die Antwort recht einfach. Quantile Definitorische Antwort Für eine gegebene reelle Zufallsvariable \(X\) heißt eine reelle Zahl \(x_p\) ein p-Quantil (von \(X\)), falls gilt: \[P(X \leq x_p) \leq p \quad \text{ und }\quad P(x_p \leq X) \geq 1-p.\] Was bedeutet das denn nun konkret?

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GitHub bietet die Möglichkeit an, bei Interaktion mit dem Server automatisch einen Webhook zu aktivieren. Dahinter versteckt sich ein Aufruf einer URL mit einem sogenannten POST-Request. Wertet man diesen aus, so kann man z.B. nach jedem push automatisch ein fetch auf dem Webserver starten. Ich nutze das gerade um meinen Blog immer dann zu aktualisieren, wenn ich auf dem GitHub eine Änderung vorgenommen habe. Damit sollte ich nie wieder vergessen alles auch auf dem Server zu aktualisieren!

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