TY - THES A1 - Sans, Wolfgang T1 - Monotonic Probability Distribution : Characterisation, Measurements under Prior Information, and Application T1 - Monotone Wahrscheinlichkeitsverteilung : Charakterisierung, Messverfahren unter Vorinformation und Anwendung N2 - Statistical Procedures for modelling a random phenomenon heavily depend on the choice of a certain family of probability distributions. Frequently, this choice is governed by a good mathematical feasibility, but disregards that some distribution properties may contradict reality. At most, the choosen distribution may be considered as an approximation. The present thesis starts with a construction of distributions, which uses solely available information and yields distributions having greatest uncertainty in the sense of the maximum entropy principle. One of such distributions is the monotonic distribution, which is solely determined by its support and the mean. Although classical frequentist statistics provides estimation procedures which may incorporate prior information, such procedures are rarely considered. A general frequentist scheme for the construction of shortest confidence intervals for distribution parameters under prior information is presented. In particular, the scheme is used for establishing confidence intervals for the mean of the monotonic distribution and compared to classical procedures. Additionally, an approximative procedure for the upper bound of the support of the monotonic distribution is proposed. A core purpose of auditing sampling is the determination of confidence intervals for the mean of zero-inflated populations. The monotonic distribution is used for modelling such a population and is utilised for the procedure of a confidence interval under prior information for the mean. The results are compared to two-sided intervals of Stringer-type. N2 - Statistische Verfahren zur Modellierung eines zufälligen Phänomens hängen stark von der Wahl einer bestimmter Familie von Wahrscheinlichkeitsverteilungen ab. Oft wird die Auswahl der Verteilung durch das Vorliegen guter mathematischer Handhabbarkeit bestimmt, dabei aber außer Acht gelassen, dass einige Verteilungseigenschaften gegen die Realität verstoßen können und bestenfalls als Näherung aufgefasst werden können. Die vorgelegte Arbeit beginnt mit einer Konstruktion von Verteilungen, die ausschließlich verfügbare Informationen verwenden und im Sinne des Prinzips der maximalen Entropie die größte Unsicherheit beinhalten. Eine dieser Verteilungen ist die monotone Verteilung, die alleine durch ihren Träger und den Mittelwert festgelegt ist. In der klassischen, frequentistischen Statistik existieren zwar Verfahren zur Schätzung von Verteilungsparametern, die Vorinformationen verarbeiten können, sie finden aber kaum Beachtung. Es wird ein allgemeines frequentistisches Verfahren zur Konstruktion kürzester Konfidenzintervalle für Verteilungsparameter unter Vorinformation vorgestellt. Dieses Verfahren wird zur Herleitung von Konfidenzintervallen für das erste Moment der monotonen Verteilung angewendet, und diese mit klassischen Bereichsschätzern verglichen. Außerdem wird ein approximatives Schätzverfahren für die obere Grenze des Trägers der Monotonen Verteilung vorgeschlagen. Ein Hauptziel der Wirtschaftsprüfung ist die Bestimmung von Konfidenzintervalle für Mittelwerte von Grundgesamtheiten zu bestimmen, die viele Nullen enthalten. Die monotone Verteilung geht in die Modellierung einer solchen Grundgesamtheit und in das Verfahren für ein Konfidenzintervall unter Vorinformation zur Schätzung des Mittelwerts ein. Die Ergebnisse werden mit zweiseitigen Intervallen vom Stringer-Typ verglichen. KW - Mathematik KW - Wahrscheinlichkeitstheorie KW - Metrologie KW - Konfidenzintervall KW - A-priori-Wissen KW - Probability theory KW - Parametric inference KW - Prior information KW - Audit sampling KW - Overstatement models KW - Finite support distributions KW - Confidence intervals Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-175194 ER - TY - THES A1 - Lurz, Kristina T1 - Confidence and Prediction under Covariates and Prior Information T1 - Konfidenz- und Prognoseintervalle unter Kovariaten und Vorinformation N2 - The purpose of confidence and prediction intervals is to provide an interval estimation for an unknown distribution parameter or the future value of a phenomenon. In many applications, prior knowledge about the distribution parameter is available, but rarely made use of, unless in a Bayesian framework. This thesis provides exact frequentist confidence intervals of minimal volume exploiting prior information. The scheme is applied to distribution parameters of the binomial and the Poisson distribution. The Bayesian approach to obtain intervals on a distribution parameter in form of credibility intervals is considered, with particular emphasis on the binomial distribution. An application of interval estimation is found in auditing, where two-sided intervals of Stringer type are meant to contain the mean of a zero-inflated population. In the context of time series analysis, covariates are supposed to improve the prediction of future values. Exponential smoothing with covariates as an extension of the popular forecasting method exponential smoothing is considered in this thesis. A double-seasonality version of it is applied to forecast hourly electricity load under the use of meteorological covariates. Different kinds of prediction intervals for exponential smoothing with covariates are formulated. N2 - Konfidenz- und Prognoseintervalle dienen der Intervallschätzung unbekannter Verteilungsparameter und künftiger Werte eines Phänomens. In vielen Anwendungen steht Vorinformation über einen Verteilungsparameter zur Verfügung, doch nur selten wird außerhalb von bayesscher Statistik davon Gebrauch gemacht. In dieser Dissertation werden exakte frequentistische Konfidenzintervalle unter Vorinformation kleinsten Volumens dargelegt. Das Schema wird auf Verteilungsparameter für die Binomial- und die Poissonverteilung angewandt. Der bayessche Ansatz von Intervallen für Verteilungsparameter wird in Form von Vertrauensintervallen behandelt, mit Fokus auf die Binomialverteilung. Anwendung findet Intervallschätzung in der Wirtschaftsprüfung, wo zweiseitige Intervalle vom Stringer-Typ den Mittelwert in Grundgesamtheiten mit vielen Nullern enthalten sollen. Im Zusammenhang mit Zeitreihenanalyse dienen Kovariaten der Verbesserung von Vorhersagen zukünftiger Werte. Diese Arbeit beschäftigt sich mit exponentieller Glättung mit Kovariaten als eine Erweiterung der gängigen Prognosemethode der exponentiellen Glättung. Eine Version des Modells, welche doppelte Saison berücksichtigt, wird in der Prognose des stündlichen Elektrizitätsbedarfs unter Zuhilfenahme von meteorologischen Variablen eingesetzt. Verschiedene Arten von Prognoseintervallen für exponentielle Glättung mit Kovariaten werden beschrieben. KW - Konfidenzintervall KW - A-priori-Wissen KW - Binomialverteilung KW - Exponential smoothing KW - Prognose KW - Zero-inflation KW - Audit sampling KW - Credibility interval KW - Prediction interval KW - Exponential smoothing with covariates Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-122748 ER -