{"id":351,"date":"2023-08-02T00:05:34","date_gmt":"2023-08-02T00:05:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/parametrische-statistik\/"},"modified":"2023-08-02T00:05:34","modified_gmt":"2023-08-02T00:05:34","slug":"parametrische-statistik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/parametrische-statistik\/","title":{"rendered":"Parametrische statistik"},"content":{"rendered":"

In diesem Artikel wird erkl\u00e4rt, was parametrische Statistiken sind und wof\u00fcr sie verwendet werden. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Sie sich ein Beispiel f\u00fcr die Anwendung parametrischer Statistiken ansehen und erfahren, welche Vor- und Nachteile sie im Vergleich zu nichtparametrischen Statistiken haben. <\/p>\n

<\/span> Was sind parametrische Statistiken?<\/span><\/h2>\n

Parametrische Statistik<\/strong> ist der Zweig der Inferenzstatistik, der davon ausgeht, dass Daten durch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung modelliert werden k\u00f6nnen. Daher verwendet die parametrische Statistik statistische Tests, die bekannten Wahrscheinlichkeitsverteilungen<\/a> entsprechen.<\/p>\n

Es ist zu beachten, dass die \u00fcberwiegende Mehrheit der verwendeten statistischen Methoden parametrisch ist, das hei\u00dft, sie sind Teil der parametrischen Statistik.<\/p>\n

In erster Linie werden parametrische Statistiken verwendet, um einen Parameter entweder durch eine Punktsch\u00e4tzung oder durch ein Intervall zu sch\u00e4tzen und um Hypothesentests durchzuf\u00fchren. <\/p>\n

\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Parametersch\u00e4tzung<\/a>
\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Hypothesenkontrast<\/a> <\/div>\n

<\/span> Beispiel f\u00fcr parametrische Statistik<\/span><\/h2>\n

Nachdem wir nun wissen, was die Definition parametrischer Statistiken ist, sehen wir uns ein Beispiel f\u00fcr die Anwendung dieser Art von Statistiken an, um das Konzept vollst\u00e4ndig zu verstehen.<\/p>\n

Die Normalverteilung ist eine durch den Mittelwert und die Standardabweichung parametrisierte Wahrscheinlichkeitsverteilung. Wenn wir also den Wert dieser beiden Parameter kennen, k\u00f6nnen wir ihre Eigenschaften bestimmen und somit die Wahrscheinlichkeiten der Variablen berechnen, die dieser Verteilung entsprechen.<\/p>\n

Wenn wir beispielsweise eine Stichprobe von 99 Beobachtungen haben, die einer Normalverteilung mit einem Mittelwert von 100 und einer Standardabweichung von 1 folgt, k\u00f6nnen wir mithilfe parametrischer Statistiken bestimmen, dass eine Wahrscheinlichkeit von 1 % besteht, dass die Anzahl der Beobachtungen 100 gr\u00f6\u00dfer als 102,33 (der Mittelwert) ist plus 2,33 Standardabweichungen). <\/p>\n

\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Normale Wahrscheinlichkeitsverteilung<\/a> <\/div>\n

<\/span> Parametrische statistische Tests<\/span><\/h2>\n

Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei einem parametrischen Test<\/strong> um einen statistischen Test, der parametrische Statistiken verwendet. Das hei\u00dft, parametrische Tests sind solche, die bekannte Wahrscheinlichkeitsverteilungen verwenden, um eine Sch\u00e4tzung vorzunehmen.<\/p>\n

Die h\u00e4ufigsten parametrischen statistischen Tests sind:<\/p>\n