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2025-11-12T20:09:16Z

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{{Redundanztext
|3=Allgemeiner Test
|4=Entscheidungsfunktion
|12=f|2=Oktober 2018|1=[[Benutzer:Universalamateur|Universalamateur]] ([[Benutzer Diskussion:Universalamateur|Diskussion]]) 09:21, 11. Okt. 2018 (CEST)}}
{{Belege}}
Ein '''allgemeiner Test''' oder '''Entscheidungsverfahren''' ist ein abstraktes Instrument der [[Mathematische Statistik|mathematischen Statistik]]. Fast alle statistischen Tests, wie bspw. [[Statistischer Test|Hypothesentests]] oder [[Konfidenzintervall|Parameterpunktschätzungen]], lassen sich in der Form eines allgemeinen Tests mathematisch erfassen. Ziel eines allgemeinen Tests ist es, auf Grund der (beobachteten) [[Realisierung (Stochastik)|Realisierung]] einer oder mehrerer zuvor definierter [[Zufallsvariable|Zufallsgrößen]], deren genaue [[Wahrscheinlichkeitsverteilung]] i. d. R. nicht bekannt ist, bzgl. einer betrachteten Fragestellung eine Entscheidung zu treffen.

'''Beispiel:''' Ein Pharmaunternehmen möchte ein neu entwickeltes Medikament auf seine (unbekannte) Wirksamkeit testen. Hierfür bekommt eine bestimmte Anzahl von Patienten das Medikament verabreicht. Aufgrund der gemessenen Wirkung des Medikaments auf die Patienten muss sich das Pharmaunternehmen nun entscheiden, ob man das neue Medikament auf dem Markt einführt oder lieber weiter auf ein altbewährtes Medikament zurückgreift.

Entscheidet sich das Pharmaunternehmen für die Markteinführung des neuen Medikaments, so besteht die Gefahr, dass dieses durch das verwendete Entscheidungsverfahren nur fälschlicherweise als besser als das alte Medikament eingestuft wurde. In diesem Fall entstünde dem Pharmaunternehmen ein unnötiger Schaden. Um einen solchen zu vermeiden, liegt jedem allgemeinen Test eine sog. Schadensfunktion zugrunde, mit Hilfe derer man versucht durch die Wahl einer „geeigneten“ [[Entscheidungsfunktion]] das ''Risiko'' einer Entscheidung zu minimieren.

== Definition ==

Gegeben sei ein [[Messraum (Mathematik)|Messraum]] <math>(\Omega,\mathcal A)</math> und eine [[Familie (Mathematik)|Familie]] von [[Wahrscheinlichkeitsmaß]]en <math>\mathcal F=\{P_\theta\mid \theta\in\Theta\}</math> auf <math>\mathcal A</math>. <math>\Omega</math> umfasst hierbei gerade alle möglichen Realisierungen oder Beobachtungen. Weiter sei <math>\mathcal D</math> eine Menge von möglichen Entscheidungen.
* Eine Abbildung <math>s:\mathcal D\times\Theta\to\mathbb R_+</math> heißt '''Schadensfunktion'''.

* Eine Abbildung <math>\delta:\Omega\to\mathcal D</math> heißt genau dann '''allgemeiner Test''', '''Entscheidungsfunktion''' oder auch '''Entscheidungsverfahren''', wenn für jedes <math>\theta\in\Theta</math> die Abbildung <math> \omega\mapsto s(\delta(\omega),\theta)</math> gerade <math>(\mathcal A,\mathfrak B)</math>-[[Messbare Funktion|messbar]] ist. Hierbei bezeichnet <math>\mathfrak B</math> die [[Borelsche σ-Algebra]] über <math>\mathbb R</math>.

== Gütekriterien ==
=== Risiko ===
Es sei <math>\mathcal T</math> eine Klasse von Entscheidungsfunktionen. Für ein Element <math>\delta\in\mathcal T</math> bezeichnet man
: <math>r_\delta:\Theta\to\mathbb R_+</math> vermöge <math>r_\delta(\theta):=\int_\Omega s(\delta(\omega),\theta)\ dP_\theta(\omega)</math>
als '''[[Risikofunktion]]'''. Diese gibt an, welcher Schaden durch die Anwendung des Tests <math>\delta</math> im Mittel unter der Verteilung <math>P_\theta</math> entsteht. Wegen <math>s\geq0</math> existiert diese immer, evtl. jedoch uneigentlich. Weiter bezeichnet man
: <math>r(\delta):=\sup_{\theta\in\Theta} r_\delta(\theta)</math>
als das '''Risiko''' von <math>\delta</math>.

Hat man nun weiter eine <math>\sigma</math>-Algebra <math>\mathcal S</math> über <math>\Theta</math> und ein Wahrscheinlichkeitsmaß <math>\mu</math> auf <math>(\Theta,\mathcal S)</math> gegeben, so definiert <math>\mu</math> eine [[A-priori-Wahrscheinlichkeit|A-priori-Verteilung]] oder ''(subjektive) Vorbewertung'' auf der Parametermenge. Ist die Risikofunktion <math>\theta\mapsto r_\delta(\theta)</math> [[Messbare Funktion|messbar]] bzgl. <math>\mathcal S</math>, so lässt sich hiermit das sog. '''Bayesrisiko''' des Tests <math>\delta</math> bzgl. <math>\mu</math> einführen, und zwar setzt man dann
: <math>r_\delta(\mu):=\int_\Theta r_\delta(\theta)\ d\mu(\theta)</math>.

=== Effizienz ===
Mit Hilfe des Risikos und der Risikofunktion lassen sich nun zwei allgemeine Tests <math>\delta_1,\delta_2\in\mathcal T</math> miteinander vergleichen. Man sagt <math>\delta_1</math> ist ''mindestens so effizient'' wie <math>\delta_2</math>, wenn
: <math>r_{\delta_1}(\theta)\leq r_{\delta_2}(\theta)\quad \forall \theta\in\Theta</math>.
Im Falle einer Vorbewertung <math>\mu</math> lassen sich die Tests außerdem mit Hilfe des Bayesrisikos vergleichen. Man sagt dann <math>\delta_1</math> ist mindestens so effizient wie <math>\delta_2</math>, wenn <math>r_{\delta_1}(\mu)\leq r_{\delta_2}(\mu)</math>.

=== Optimalität ===
Die Optimalität eines Tests lässt sich auf verschiedenste Weisen einführen. Man bezeichnet einen Test <math>\delta^*\in\mathcal T</math> als
* '''höchsteffizient''' in <math>\mathcal T</math>, wenn <math>r_{\delta^*}(\theta)=\min_{\delta\in\mathcal T} r_\delta(\theta)\ \forall\theta\in\Theta</math> gilt.
* '''Minimaxverfahren''' in <math>\mathcal T</math>, wenn <math>r(\delta^*)=\min_{\delta\in\mathcal T} r(\delta)</math> gilt.
* '''Bayeslösung''' in <math>\mathcal T</math> bzgl. <math>\mu</math>, wenn <math>r_{\delta^*}(\mu)=\min_{\delta\in\mathcal T} r_\delta(\mu)</math> gilt.
* '''multisubjektiv optimal''' oder '''<math>\mathfrak M</math>-Minimaxverfahren''' in <math>\mathcal T</math>, wenn <math>\mathfrak M</math> eine Familie von Wahrscheinlichkeitsmaßen auf <math>\mathcal S</math> ist und gilt <math>\sup_{\mu\in\mathfrak M} r_{\delta^*}(\mu)=\min_{\delta\in\mathcal T}\sup_{\mu\in\mathfrak M}r_\delta(\mu)</math>.

Bei festem Parameter <math>\theta</math> ist <math>\inf_{\delta\in\mathcal T}r_\delta(\theta)</math> der unvermeidbare Schaden für jeden Test in <math>\mathcal T</math>. Für einen guten Test wird man deshalb verlangen, dass
:<math>\rho(\delta^*):=\sup_{\theta\in\Theta}\left(r_{\delta^*}(\theta)-\inf_{\delta_\in\mathcal T}r_\delta(\theta)\right)</math>
möglichst klein wird („minimal regret“). Deshalb bezeichnet man <math>\delta^*</math> weiter als
* '''strengsten Test''' in <math>\mathcal T</math>, wenn <math>\rho(\delta^*)=\min_{\delta\in\mathcal T}\rho(\delta)</math> gilt.

'''Zusammenhang:''' Bei den hier aufgeführten Optimalitätskriterien lässt sich die ''Höchsteffizienz'' als stärkste Forderung einstufen, denn ist ein Test <math>\delta^*</math> höchsteffizient in <math>\mathcal T</math>, so ist er bereits Minimaxverfahren, Bayeslösung, multisubjektiv optimal und auch strengster Test.

== Beispiele ==

=== Hypothesentest ===
Bei einem '''Hypothesen-''' oder '''[[Signifikanztest]]''' betrachtet man zwei sich gegenseitig ausschließende Hypothesen <math>H_0</math> und <math>H_1</math>, von denen man in der Regel eine, bspw. <math>H_0</math>, versucht aufgrund einer Beobachtung <math>\omega\in\Omega</math> zu verwerfen. Die Menge der möglichen Entscheidungen ist deshalb von der Form <math>\mathcal D=\{d_1,d_2\}</math>, wobei man definiert:
:<math>d_1:=</math> „Hypothese <math>H_0</math> kann verworfen werden.“
:<math>d_2:=</math> „Hypothese <math>H_0</math> kann nicht verworfen werden, es lässt sich also keine Folgerung aus dem Experiment ziehen.“

=== Parameterpunktschätzung ===
Gegeben sei eine [[Zufallsvariable|Zufallsgröße]] <math>X:\Omega'\to\Omega</math> bzgl. zweier Messräume <math>(\Omega',\mathcal A')</math> und <math>(\Omega,\mathcal A)</math>, die der Verteilungsfamilie <math>\mathcal F=\{P_\theta\mid\theta\in\Theta\}</math> unterliegt. Unbekannt sei hierbei der „wahre“ Parameter <math>\theta</math>. Diesen, bzw. allgemeiner einen von <math>\theta</math> abhängenden Wert <math>\lambda(\theta)</math>, gilt es zu schätzen. Als [[Entscheidungsraum]] betrachtet man deshalb <math>\mathcal D=\lambda(\Omega)</math>. Als Schadensfunktion verwendet man häufig
:<math>s:\mathcal D\times\Theta\to\mathbb R_+,\ s(d,\theta)=(d-\lambda(\theta))^2</math>.
Damit ergibt sich für einen Test <math>\delta:\Omega\to\mathcal D</math> als Risikofunktion die mittlere quadratische Abweichung der Schätzung von dem zu schätzenden Wert, denn
:<math>r_\delta(\theta)=\int_\Omega s(\delta(\omega),\theta)\ dP_\theta(\omega)=\mathbb E_\theta((\delta(X)-\lambda(\theta))^2)</math>.

=== Parameterbereichsschätzung ===
Betrachtet wird wieder die [[Zufallsvariable|Zufallsgröße]] <math>X</math>. Schätzen möchte man einen Bereich, in dem man den „wahren“ Parameter <math>\theta</math> vermutet. Man setzt hierfür <math>\mathcal D:=\mathfrak P(\Theta)\backslash\{\emptyset\}</math>. Die [[Leere Menge]] schließt man als Entscheidung aus, da das Schätzen dieser nicht sinnvoll wäre. Als Schadensfunktion bietet sich die Abbildung <math>s:\mathcal D\times\Theta\to\mathbb R_+</math> mit <math>s(d,\theta):=1_{d^\complement}(\theta)</math> an. Mit ihr erhält man für einen Test <math>\delta:\Omega\to\mathcal D</math> die Risikofunktion
:<math>r_\delta(\theta)=\int_\Omega s(\delta(\omega),\theta)\ dP_\theta(\omega)= \int_\Omega 1_{\delta(\omega)^\complement} (\theta)\ dP_\theta(\omega)= P_\theta(\{\omega\mid\theta\notin\delta(\omega)\})\ ,</math>
d. h. <math>r_\delta(\theta)</math> ist gerade die Wahrscheinlichkeit, mit welcher der Parameter <math>\theta</math> nicht in der geschätzten Menge liegt. Man nennt <math>r_\delta(\theta)</math> deshalb auch die '''Irrtumswahrscheinlichkeit''' des Verfahrens <math>\delta</math> für den Parameter <math>\theta</math>. Das Risiko <math>r(\delta)=\sup_{\theta\in\Theta} r_\delta(\theta)</math> bezeichnet man als '''Signifikanzschranke''' von <math>\delta</math>.

[[Kategorie:Schätztheorie]]
[[Kategorie:Testtheorie]]

Allgemeiner Test - Versionsgeschichte

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