Wahrscheinlichkeit für Beobachtungswerte in einem Intervall

[bilanzpolitik]

Guten Morgen R-ler,

ich habe eine Stichprobe aus 1.000 Beobachtungswerten.
Diese habe ich mir mithilfe von R in einem Histogram anzeigen lassen.

Für die Berechnung der standardisierten Differenz nach Burgstahler und Dichev (1997), brauche ich die Wahrscheinlichkeit pi dafür, dass eine Beobachtung in ein Intervall i fällt.

Bevor ich da irgendetwas falsch mache: Diese lässt sich einfach berechnen, in dem ich die Anzahl der Beobachtungswerte, die in dem Intervall liegen (bspw. 15), durch die Gesamtanzahl der Beobachtungswerte teile, oder?

pi = 15 / 1.000 = 1,5%

Vielen Dank für Eure Rückmeldungen!

Liebe Grüße
bilanzpolitik

[bigben]

Hi!

In einem Stataforum habe ich folgendes Zitat gefunden:

In your case, remember that we are mostly not from your area. Referring to Burgstahler & Dichev without a full citation means even if people wanted to read a paper to help you, they couldn't be sure they had the right paper. [...] It is better to explain your problem fully rather than assume we'll read a paper to help you.

nachzulesen hier: https://www.statalist.org/forums/forum/ ... ler-dichev

LG,
Bernhard

[bilanzpolitik]

Hey Bernhard,

danke für Deine Antwort! Das kann ich nachvollziehen, jedoch ist dieser Artikel eigentlich auch irrelevant für die Frage.

Meine Frage ist nur, ob man zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Beobachtungswert einer Verteilung in einem bestimmten Intervall liegt, einfach die Anzahl der Beobachtungswerte des Intervalls durch die Gesamtanzahl der Beobachtungen teilt?

Oder wie würde man dies sonst berechnen?


Liebe Grüße
bilanzpolitik

[jogo]

Hallo bilanzpolitik,

ja, das ist die empirische Wahrscheinlichkeit.

Gruß, Jörg

[bigben]

Hallo bilanzpolitik,

es hätte ja sein können, dass das unbekannte Verfahren da Vorgaben macht. Die Kurzform (und die wahrscheinlich angemessene Form) der Antwort hat Jörg gegeben.
Wenn man sonst keine Informationen hat, dann ist das die richtige Vorgehensweise. Wenn man aber beispielsweise aus theoretischen Erwägungen (Sachwissen) ableiten könnte, dass die wahre Verteilung eine Normalverteilung/Betaverteilung/XXXVerteilung ist, dann ergäbe sich ein zweiter Weg: Aus allen vorhandenen Werten die Parameter dieser Verteilung zu schätzen und dann über die Verteilungsfunktion die Wahrscheinlichkeit ausrechnen.

Dieser zweite Weg hat den Nachteil, dass man Verteilungsannahmen treffen muss. Er hat den Vorteil, dass alle 1000 Beobachtungen zur Schätzung beitragen und nicht nur die 15 Beobachtungen, die in diesem Intervall liegen. 15 Beobachtungen sind halt nicht sehr viele und das 95%-Konfidenzintervall für den Anteil liegt zwischen 0,8% und 2,5%. Wenn diese Genauigkeit ausreicht, ist alles gut. Wenn nicht, solltest Du über den parametrischen Weg nochmal nachdenken.

LG,
Bernhard

[bilanzpolitik]

Okay.

Danke Euch beiden für die Informationen!