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synced 2026-09-10 19:15:25 +02:00
[PS] Layout fixes, new remarks
This commit is contained in:
@@ -4,4 +4,4 @@
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\shortremark \hl{Vereinfacht}: Beide besagen, dass $\limit{n}{\8} \overline{\cX}_n \approx \E[\cX_k]$
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% TODO: Possibly add the remark from P288 (P6 in Slide Deck 6) on expected value
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\shortremark Erwartungswert und Varianz mit lin, etc berechnen
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@@ -16,6 +16,8 @@ Dabei $T \sim \cN(n \E_\vartheta[\cY_k], n \V_\vartheta[\cY_k])$ unter $\P_\vart
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\shortremark $\cX_k \sim \cN(0, 1)$ i.i.d: $\displaystyle \left( \sum_{k = 1}^{m} \cX_k^2 \right) \sim \chi^2_m$.
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$\chi^2_2 = \text{Exp}(\frac{1}{2})$
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\shortremark Allgemein: $\cX_k \sim \cN(\mu, \sigma^2)$, dann $\frac{n - 1}{\sigma^2} S^2 \sim \chi_{n - 1}^2$, mit $S$ eine Summe wie oberhalb
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\shortdefinition[Studentsche $t$-Verteilung] $\cX \sim t_m$ falls Dichte
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\[
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f_\cX(x) = \frac{\Gamma\left( \frac{m + 1}{2} \right)}{\sqrt{m \pi} \Gamma \left( \frac{m}{2} \right)} \left( 1 + \frac{x^2}{m} \right)^{-\frac{m + 1}{2}}
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@@ -14,9 +14,11 @@
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\item Testentscheid: Basierend auf Resultat von vorherigem und $K$ entscheiden.
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\end{enumerate}
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}
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\bi{Verwerfungsbereich} $K_l = (c_>, \8)$ (links), $K_r = (-\8, c_<)$ (rechts), $K_b = (-\8, -c_{\neq}) \cup (c_{\neq}, \8)$ (beidseitig)
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\bi{Approximative Teststatistik} Normalisierung unter $H_0$, also $T = \frac{x_n - \E[S_n]}{\V[S_n]}$, mit $x_n$ Realisierung, $S_n$ wie immer
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\newpage
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\bi{Verwerfungsbereich} $K_l = (c_>, \8)$ (links), $K_r = (-\8, c_<)$ (rechts), $K_b = (-\8, -c_{\neq}) \cup (c_{\neq}, \8)$ (beidseitig)
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\shortexample[Gauss-Test] Voraussetz.:
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\bi{(1)} $\cX_i$ i.i.d. $\sim \cN(\vartheta, \sigma^2)$ unter $\P_\vartheta$
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\bi{(2)} $\sigma^2$ bekannt.
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@@ -1,4 +1,4 @@
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\rmvspace
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\newpage
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\subsection{Verschiedene Funktionen}
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\shortremark[Ungleichungen] Zur Erinnerung: Richtung wechselt bei Muliplikation mit (Division durch) negative Zahl.
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Binary file not shown.
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