In dieser Lektion wurden die folgenden Punkte besprochen:

• Die praktische Notwendigkeit von Stichproben und deren Problem der Informationsunsicherheit bezüglich dem Rückschluss auf die Population.
• Die Logik hinter dem Rückschluss von der Stichprobe auf die Population:
  • Stichprobenkennwerteverteilungen geben Auskunft darüber, welche Stichprobenkennwerte beim wiederholten Ziehen einer Stichprobe aus derselben Population zu erwarten sind.
  • Das zentrale Grenzwerttheorem beschreibt die Verteilung von Stichprobenkennwerten. Bei genügend grossem Stichprobenumfang lassen sich die Stichprobenverteilungen von Mittelwert und Anteilswert über die Normalverteilung beschreiben.
  • Darauf aufbauend geben Mutungsintervalle darüber Auskunft, wie wahrscheinlich bzw. unwahrscheinlich bestimmte Realisierungen von Stichprobenkennwerten sind, wenn die Population bekannt ist.
  • Basierend auf dem zentralen Grenzwerttheorem haben wir Punktschätzungen für Populationskennwerte kennen gelernt.
  • Vertrauensintervalle berücksichtigen die mit der Stichprobenziehung verbundene Unsicherheit. Sie geben Auskunft darüber, in welchem Wertebereich der unbekannte Populationskennwert mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu erwarten ist.