Deutsches R-Forum

Verfasst: **Di Dez 18, 2018 11:17 pm**

Hallo,

ich habe 10.000 Werte einer Variablen Z in einem Vektor mit dem Namen VektorZ gespeichert. Nun soll ich damit folgendes tun: "Compute the 95% interval for Z analytically, and by taking the 0.025 and 0.975 quantiles of the Vector of Z´s (auf dem Z ist hier ein Dach) . Leider stehe ich ziemlich auf dem Schlauch. Bisher habe ich folgendes gemacht:

Code: Alles auswählen

Mittelwert <- mean(VektorZ)
Varianz <- var(VektorZ)
Standardabweichung <- sqrt(Varianz)
error <- qnorm(0.975)*(Standardabweichung/sqrt(10000))
Untere_grenze <- (Mittelwert-error)
Obere_grenze <- (Mittelwert+error)

Untere Grenze und obere Grenze geben mir ja dann die Werte für die jeweiligen Grenzen aus. Leider weiß ich gar nicht ob das jetzt so überhaupt laut Aufgabenstellung richtig ist und was ich noch machen muss

Ich hoffe, ihr könnt mir helfen!
Vielen Dank!

Verfasst: **Mi Dez 19, 2018 8:53 am**

Hallo Torch,

willkommen im Forum!
Schau mal bitte hier:

Code: Alles auswählen

set.seed(42)
VektorZ <- rnorm(100, mean=3, sd=2)

# Quantile der geschätzten Normalverteilung
Q <- qnorm(p=c(0.025, 0.975), mean=mean(VektorZ), sd=sd(VektorZ))
names(Q) <- c("untere_Grenze", "obere_Grenze")
Q

# empirische Quantile
quantile(VektorZ, probs=c(0.025, 0.975))

Gruß, Jörg

Verfasst: **Mi Dez 19, 2018 1:55 pm**

Vielen Dank erstmal! Wenn ich die Quantile der geschätzten Normalverteilung und dann die empirischen Quantile miteinander vergleiche, stelle ich eine geringfügige Abweichung der Werte voneinander fest. Woran liegt das?

Verfasst: **Do Dez 20, 2018 3:59 pm**

Das hat die gleiche Ursache, weshalb nicht jeder sechste Wulf beim Würfeln eine 6 ist.

Gruß, Jörg

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