Bootstrapping mit JMP ® Pro mit Anwendungen für Six Sigma-Projekte und akademische Statistikkurse
Philip J. Ramsey, PhD, Eigentümer der North Haven Group und Professor an der University of New Hampshire
Mia Stephens, JMP-Akademische Botschafterin, SAS
Im Vortrag diskutieren und demonstrieren wir die Bootstrapping-Implementierung in JMP Pro anhand von Anwendungen in Six-Sigma-Projekten anhand realer Fallstudien und in akademischen Statistikkursen, um Konzepte von Stichprobenverteilungen und statistischer Inferenz zu veranschaulichen. Darüber hinaus werden einige einfach zu implementierende Erweiterungen der Bootstrapping-Funktionen von JMP Pro vorgestellt, beispielsweise die Generierung von Bootstrapping-t-Konfidenzintervallen und Bootstrapping-Hypothesentests, wie sie von Hall und Wilson (1991) beschrieben wurden. Diese Bootstrapping-t-Konfidenzintervalle und Hypothesentests erfordern keine Verteilungsannahmen und bieten daher oft einen deutlichen Vorteil gegenüber konventionelleren Inferenzmethoden.
