Neyman Pearson Lemma, Fachbücher von Lambert M. Surhone, Miriam T. Timpledon, Susan F. Marseken
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Das Neyman-Pearson-Lemma ist ein fundamentales Konzept in der Statistik, das sich mit Hypothesentests befasst. Es bietet eine methodische Grundlage für die Durchführung von Tests zwischen zwei spezifischen Hypothesen, H0 und H1. Das Lemma besagt, dass der Likelihood-Ratio-Test, der H0 zugunsten von H1 ablehnt, wenn das Verhältnis der Likelihoods einen bestimmten Schwellenwert erreicht, der leistungsstärkste Test für eine gegebene Fehlergrösse ist. Diese Theorie ist besonders relevant, wenn es darum geht, die Effizienz von Tests zu maximieren und die Wahrscheinlichkeit von Fehlern zu minimieren. Das Neyman-Pearson-Lemma ist nach den Statistiker*innen Jerzy Neyman und Egon Pearson benannt und hat weitreichende Anwendungen in der statistischen Analyse, insbesondere bei der Konstruktion von Tests und der Ableitung von Teststatistiken. Es ist ein unverzichtbares Werkzeug für Statistiker*innen und Forscher*innen, die präzise und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage statistischer Daten treffen möchten.
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