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Statistische Verfahren helfen – Welche Dosis ist die richtige?

Um ein Modell anhand von Messwerten zu bestimmen, ist es wichtig, die Messpunkte geschickt zu wählen. Links: Erhebt man nur bei einem x-Wert Daten, lässt sich keine eindeutige Ausgleichsgerade durch die Messwerte legen. Sie könnte überall in dem schraffierten Bereich verlaufen. Die minimal wirksame Dosis (MED) könnte demzufolge überall in dem roten Bereich liegen. Mitte: Die Messung bei zwei x-Werten grenzt den Bereich, in dem die Geraden liegen können, ein. Die Streuung (s) für die MED ist deutlich kleiner. Rechts: Die Streuung wird noch kleiner, wenn die beiden x-Werte möglichst weit „außen“ liegen. (Bild: © RUBIN, Lehrstuhl für Stochastik) arrow back arrow forward Image Zoom
Um ein Modell anhand von Messwerten zu bestimmen, ist es wichtig, die Messpunkte geschickt zu wählen. Links: Erhebt man nur bei einem x-Wert Daten, lässt sich keine eindeutige Ausgleichsgerade durch die Messwerte legen. Sie könnte überall in dem schraffierten Bereich verlaufen. Die minimal wirksame Dosis (MED) könnte demzufolge überall in dem roten Bereich liegen. Mitte: Die Messung bei zwei x-Werten grenzt den Bereich, in dem die Geraden liegen können, ein. Die Streuung (s) für die MED ist deutlich kleiner. Rechts: Die Streuung wird noch kleiner, wenn die beiden x-Werte möglichst weit „außen“ liegen. (Bild: © RUBIN, Lehrstuhl für Stochastik)
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