Interpretation von Konfidenzbändern |
| 29.08.2021, 19:03 | haro21 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
| Interpretation von Konfidenzbändern Was man auf dem Bild sieht: - Man sieht 100 Realisierungen aus einer 100-dimensionalen multivariaten Normalverteilung (die Punkte wurden jeweils miteinander verbunden, daher haben wir 100 bunte Geraden) - Zu dieser Verteilung habe ich noch den Mittelwert eingezeichnet (blau). Diesen habe ich aus den 100 Realisierungen geschätzt (nach dem Gesetz der großen Zahlen ist das ja dann ungefähr der Erwartungswert). - Außerdem habe ich noch die 95% Konfidenzbänder eingezeichnet (grau). Dies habe ich auch aus den 100 Realisierungen geschätzt. ( Erwartungswert_der_Realisierungen- 1.96 Standardabweichung_der_Realisierungen und Erwartungswert_der_Realisierungen+ 1.96 Standardabweichung_der_Realisierungen) Ich hätte nun gedacht, dass nur 5/100 Geraden aus dem grau staffierten Bereich zeigen dürfen, allerdings ist das hier eindeutig mehr. Interpretiere ich etwas falsch? |
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| 29.08.2021, 20:41 | haro21 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
| RE: Interpretation von Konfidenzbänder Hier genau dasselbe (mit 20 Beobachtungen). Wo liegt hier mein Denkfehler? Weshalb sind mehr als 5 Geraden von 100 außerhalb dem grauen staffierten Bereich, obwohl ich die 95% Konfidenzbänder berechnet habe? |
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| 30.08.2021, 17:35 | haro21 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
| RE: Interpretation von Konfidenzbänder Hat keiner eine Idee? Denke ich einfach falsch und es ist so in Ordnung? 
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| 02.09.2021, 14:35 | Huggy | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
RE: Interpretation von Konfidenzbänder
Aus deinen Ausführungen werde ich nicht schlau. Vermutlich geht es anderen ebenso. Das könnte der Grund sein. weshalb du keine Rückmeldung bekommst. Du schreibst z. B.
Eine 100-dimensionale multivariate Normalverteilung hat als Erwartungswert einen 100-dimensionalen Vektor. Den kann man schlecht zeichnen. Was also ist da tatsächlich gezeichnet? Die Zeichnung deutet auf eine 100-fach wiederholte einfache lineare Regression (Eindimensionale Normalverteilung, deren Erwartungswert von einem Parameter linear abhängig ist, welcher auf der x-Achse aufgetragen ist). Aber so ganz will auch diese Interpretation nicht passen. |
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