STATISTIK-FORUM.de

[veloburg]

Hallo liebes Forum,

es freut mich den Weg hierher gefunden zu haben. Ich bin recht neu in der Statistik-Welt und arbeite in meiner Freizeit gerade ein Buch durch und habe mich deswegen für ein Problem gemeldet, dass nun aber etwas über meinem Kopf schwebt.

Es geht um folgendes: in den letzten 400 Tagen wurde das Auftreten einer Störung durchschnittlich mit 90 Ereignissen pro Tag registriert. Aufgrund eines Softwareupdates gilt es nun zu überprüfen, ob sich die Anzahl der Störmeldungen reduziert hat und wie signifikant die Aussage darüber ist. Da es sich um ein sicherheitsrelevantes Thema handelt, muss man sich nach dem Softwareupdate schon mit einer sehr kleinen Stichprobe von einem Tag begnügen um schnell zu einem Urteil zu kommen. Mit einer Rate von 30 Störungen an diesem Tag wurde diese Stichprobe gezogen. Betrachtet werden jeweils 2000 Fälle pro Tag, mit und ohne Störungen.

Meine erste Überlegung war, eine Poissonverteilung anzunehmen mit dem Erwartungswert von 90. Wie kann ich überprüfen mit welcher Warscheinlichkeit das Softwareupdate eine Reduzierung der Störungen zur Folge hatte? Im besten Falle wäre auch eine Art Konfidenzintervall für die Aussage wünschenswert. In welche Richtung muss ich mich schlaumachen?

Über eure Hilfe für einen ersten Schritt freue ich mich sehr!

VG
VB

[strukturmarionette]

Hi,

- was sind unabhängige Variable und abhängige Variablen?
- was ist jeweils das Skalenniveau der Variablen?
- was ist die zielpopulation?

Gruß,
S.

[veloburg]

-Anzahl der Statusmeldungen mit dem tag "Störung" pro Tag. In dem Sinne gibt es keine abhängige Variable; ich würde hier vorschlagen von einer einzigen Zufallsvariablen zu sprechen.
-Die Skalenniveau ist dann auf der Verhältnisskala
-Alle Geräte mit Softwareversionen "2" ab tag X, die jeden Tag eine einzige Statusmeldung schicken.

Danke strukturmarionette , deine Fragen haben das Problem in meinem Kopf schon besser Strukturiert.

Nun geht es um folgendes: man möchte von einer Stichprobe am Tag X feststellen, ob sich die Zielpopulation überhaupt verändert hat. Und wenn ja, mit welcher Warscheinlichkeit diese Aussage haltbar ist. Verändert heisst hier im Bezug zu den vergangenen 400 Tagen vor dem Tag X. Die Geräte waren hier mit Softwareversion 1 versehen ( im Mittel 0.45 Störungen pro Statusmeldung). Die Stichprobe kann nur am tag X gezogen werden und besitzt im mittel 0.15 Störungen pro Statusmeldung. Ist X ein Wochentag, stehen n=2000 Statusmeldungen und am Wochenende 1200 für die Stichprobe zur Verfügung.



Wie können wir nun weiter vorgehen?

VG

[bele]

Ist das nicht einfach ein Chiquadrat-Unabhängigkeitstest?

Mit Software 1 wurden Störungen und Nicht-Störungen beobachtet. Mit Software 2 wurden Störungen und Nicht-Störungen beobachtet. Das ergibt eine klassische Kontingenztafel und einen p-Wert nahe 0. Mein Computer sieht das 95%-CI für die odds ratio von 2,2 bis 4,6.

LG,
Bernhard