Zur Robustheit von Konfidenzbereichen und Tests für Erwartungswerte

Achim Mees untersucht Fragen zur Robustheit von Konfidenzbereichen und statistischen Tests, wobei der Fokus auf Konfidenzbereichen und Tests für den Erwartungswert unabhängiger identisch verteilter Beobachtungsgrößen liegt. Neben der Zusammenfassung und Ausarbeitung bereits bestehender Ergebnisse werden zwei neue Resultate präsentiert. Zum einen wird die Nichtrobustheit des t-Tests und ähnlicher Tests für absolut stetige unimodale Verteilungen auf einem beschränkten Intervall und zum anderen die Robustheit des t-Tests für log-konkave Verteilungen auf der reellen Achse gezeigt. Außerdem werden vier robuste Konfidenzintervalle für Erwartungswerte miteinander verglichen.

Achim Mees verfasste seine Masterarbeit bei Prof. Dr. Lutz Mattner im Fachgebiet Mathematik an der Universität Trier und ist derzeit im Bereich des Risikomanagements tätig.

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Autorentext
Achim Mees verfasste seine Masterarbeit bei Prof. Dr. Lutz Mattner im Fachgebiet Mathematik an der Universität Trier und ist derzeit im Bereich des Risikomanagements tätig.

Inhalt
Nichtrobustheit des t-Tests und ähnlicher Tests für unimodale Verteilungen.- Robustheit des t-Tests für log-konkave Verteilungen.- Konfidenzintervalle für Erwartungswerte.