Eine häufige Vereinfachung bei der Modellierung und Simulation besteht darin, eine Zufallsvariable durch ihren Mittelwert zu ersetzen.
Wann würde diese Vereinfachung zu einer falschen Schlussfolgerung führen?
Eine häufige Vereinfachung bei der Modellierung und Simulation besteht darin, eine Zufallsvariable durch ihren Mittelwert zu ersetzen.
Wann würde diese Vereinfachung zu einer falschen Schlussfolgerung führen?
Antworten:
Wenn Sie einen fehlenden Wert durch eine Punktschätzung ersetzen, ignorieren Sie die gesamte Variabilität. Daher werden Sie nicht die gesamte ursprüngliche Variabilität auf Ihr Modell übertragen. Ihre Parameterschätzungen scheinen zu niedrige Standardfehler zu haben . Wenn Sie schließen, werden Ihre p-Werte niedrig vorgespannt. Ihr Konfidenzintervall ist zu eng. Wenn Sie eine Vorhersage machen, ist Ihr Vorhersageintervall s zu eng.
Insgesamt: Sie werden sich Ihrer Schlussfolgerungen zu sicher sein.
Zusätzlich zu Stephans Punkten:
Ein Beispiel aus dem wirklichen Leben (bezogen auf die beiden Antworten, die Sie erhalten haben) auf den Finanzmärkten. Der Preis einer Option basiert auf der Wahrscheinlichkeit, dass der Preis eines Vermögenswerts ein bestimmtes Niveau überschreitet (oder unterschreitet).
Zum Beispiel der Preis einer Option zum Kauf eines Vermögenswerts zu einem Preis von 100, wenn der erwartete Wert des Vermögenswerts 80 beträgt. Wenn Sie die Zufallsvariable (den Preis des Vermögenswerts) durch ihren Mittelwert ersetzen, erhalten Sie einen Preis von Null (as Sie würden niemals mit 100 einen Vermögenswert erreichen, der 80 kostet. Wenn Sie die Stochastizität des Vermögenswerts berücksichtigen (und das ist der richtige Weg, dies zu tun), erhalten Sie einen positiven Preis, da es eine gewisse Wahrscheinlichkeit gibt, dass der Preis des Vermögenswerts über 100 liegt.