Datenbasierter Vergleich von statistischen Tests mithilfe von Simulationen

dc.contributor.author	Welter, Felix
dc.contributor.editor	Becker, Michael
dc.date.accessioned	2019-10-14T12:09:12Z
dc.date.available	2019-10-14T12:09:12Z
dc.date.issued	2019
dc.description.abstract	Die Wahl des richtigen statistischen Verfahrens ist für einen A/B-Test essentiell. Bei Nutzung eines mächtigen Tests kann ein Experiment schneller zu Erkenntnissen führen und es können früher datengetriebene Entscheidungen getroffen werden. In dieser Untersuchung wurden der Permutationstest und der Wilcoxon-Rangsummentest bezüglich Mächtigkeit und Alpharobustheit verglichen. Die Vorgehensweise kann zudem abstrahiert und auf andere Tests oder Anwendungen übertragen werden.	de
dc.identifier.isbn	978-3-88579-449-3
dc.identifier.pissn	1614-3213
dc.identifier.uri	https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/28999
dc.language.iso	de
dc.publisher	Gesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof	SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik
dc.relation.ispartofseries	Lecture Notes in Informatics (LNI) - Seminars, Volume S-15
dc.subject	Statistische Tests
dc.subject	A/B-Test
dc.subject	Permutationstest
dc.subject	Wilcoxon-Rangsummentest
dc.subject	Simulation
dc.subject	Python
dc.title	Datenbasierter Vergleich von statistischen Tests mithilfe von Simulationen	de
dc.type	Text/Conference Paper
gi.citation.endPage	95
gi.citation.publisherPlace	Bonn
gi.citation.startPage	85
gi.conference.date	25.-26. September 2019
gi.conference.location	Kassel
gi.conference.sessiontitle	Algorithmik

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