Nicht-parametrische Konfidenzschranken für den Erwartungswert

Bei einer statistischen Hochrechnung von stichprobenweise erfassten Merkmalswerten (Schadenswerte in Geldeinheiten) haben wir eine sehr plausibel erscheinende untere Konfidenzschranke für das Population Total (Gesamtschaden) vorgeschlagen. Diese beruht auf einem Resampling , d.h. das verwendete Stichprobenverfahren wird durch Computersimulation nachgebildet. Es lassen sich damit "begründete Spekulationen" über die Ränge der gezogenen Merkmalswerte innerhalb der (endlichen) Population anstellen.Das Ziel des Projektes ist es, über die Plausibilität hinaus zu gehen und das tatsächliche Niveau der Konfidenzschranke zu bestimmen. Zunächst wird als mathematische Idealisierung der Fall einer unendlich großen Population betrachtet. Das führt zumnicht-parametrischen Modell mit unabhängigen und identisch verteilten nicht-negativen Zufallsvariablen und dem Erwartungswert. Die untere Konfidenzschranke für den Erwartungswert wird hinsichtlich ihres tatsächlichen Niveaus untersucht. Im Licht der erhaltenen Resultate ist dann die technisch schwierigere Situation einer endlichen Population zu untersuchen.