By Martin Rutsch (auth.)

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G. KALBFLEISCHs Buch ProbabiLity and StatisticaL Inference, VoL. 3, S. 18 ff. - 43 - Wir skizzieren etwas ausfUhrlicher einen anderen Weg, ein Intervall von p-Werten abzugrenzen, die in einem bestimmten (numerisch spezifiz;erbaren) Grade mit dem beobachteten Datensatz harmonieren. Wir benotigen dazu die Vorstellung, daB eine Normalverteilungsglocke (oder die zugehorige Dichte f( )) ein Wahrscheinlichkeitsgesetz definiert - fUr die zufallsbedingte, aber irgendwie koordinierte (= aufeinander abgestimmte) Entstehung von Zahlenpaaren (X, V).

Wir wollen zur Demonstration dieser SchluBweise speziel1 prUfen, ob p = 0 mit den Daten vereinbar ist: DaB p in Wirk1ichkeit = 0 ist, bedeutet, daB zwischen X und Y kein Zusammenhang besteht 1 - es ste11t also einen quaLitativ andeI'en Zustand dar a1s p f 0 X und Y sind, a1s ZufaLLsvaI'iabLen betrachtet, "stochastisch unabhangig": s. 2 ! - 45 - Die Verteilungskonturen verlaufen wie im ersten Bild von Abb. 26 (es sind hier Kreislinien, da ax = a y - sonst sind es horizontal oder vertikal liegende Ellipsen): Ein bestimmter X-Wert x gibt keinen Hinweis auf eine systematisch hahere oder niederere Werteverteilung des zugeharigen Y.

Begrifflich verschwunden ist beim jetzigen Modell ~ die Implikation, daB bei x% Freiflachen im Mittel mit g(x) % Kinderverwicklung in Unfalle zu rechnen ist - egal wie der Distrikt sonst beschaffen ist. ~ Eine weitere Moglichkeit - vielleicht die realistischste - ware, daB Phanomene der Art (i) und (iii) sich additiv Uberlagern oder sonstwie vereinigen: Korrekt kann man diese "simultane zufallige Entstehung" nur im konzeptuellen Rahmen einer 'gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung' der (Zufalls-) Variablen X und Y definieren: siehe Lektion 6, Abschnitt 2!

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