Statistik 2: Schließende Statistik: Lernpaket

Formelsammlungen, die wichtigsten Lösungsschritte zu jedem Thema und 10 Übungsaufgaben, mit vollständigen Lösungen am Ende.

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1Formeln und Methoden

Normalverteilung

z-Wert
z = (x − μ)/σ
Unterhalb von x
P(X < x) = Φ(z)
Oberhalb von x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Dazwischen
Φ(z2) − Φ(z1)
Perzentil
x = μ + z·σ

Methode

  1. Rechne den Wert in einen z-Wert um: z = (x − μ)/σ.
  2. Lies Φ(z) ab, die Fläche links von z.
  3. Für die Fläche rechts verwende 1 − Φ(z); für ein Intervall subtrahiere die beiden linken Flächen.
  4. Für ein Perzentil rechnest du rückwärts: Bestimme z zur Fläche, dann x = μ + z·σ.

Konfidenzintervalle

σ bekannt
x̄ ± z·σ/√n
σ unbekannt
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Kritischer z-Wert
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Stichprobenumfang
n = (z·σ/E)², rounded up

Methode

  1. Entscheide zwischen z (σ der Grundgesamtheit bekannt) und t (nur die Stichproben-Standardabweichung s, mit n − 1 Freiheitsgraden).
  2. Bestimme den kritischen Wert für das Konfidenzniveau.
  3. Fehlerspanne: E = kritischer Wert × Standardabweichung/√n.
  4. Intervall: x̄ ± E.

Hypothesentests & Konfidenzintervalle

z-Test für einen Mittelwert
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
t-Test für einen Mittelwert
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Zweiseitig bei 5%
H0 ablehnen, wenn |z| > 1,96
Konfidenzintervall
x̄ ± z·σ/√n

Methode

  1. Formuliere H₀ und H₁ und entscheide, ob der Test einseitig oder zweiseitig ist.
  2. Berechne die Teststatistik: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), oder mit s und t.
  3. Vergleiche mit dem kritischen Wert oder bestimme den p-Wert.
  4. Verwirf H₀, wenn die Statistik jenseits des kritischen Werts liegt (p kleiner als α), und formuliere die Schlussfolgerung in Worten.

Lineare Regression und Korrelation

Quadratsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Steigung
b = Sxy/Sxx
Achsenabschnitt
a = ȳ − b·x̄
Korrelation
r = Sxy/√(SxxSyy)
Residuum
e = y − ŷ

Chi-Quadrat-Tests

Teststatistik
χ² = Σ(O − E)²/E
Anpassungstest
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Unabhängigkeit
E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Kritische Werte (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Entscheidung
H0 verwerfen, wenn χ² > χ²crit

2Übungsaufgaben

1.NormalverteilungMittel
−3−2−10123zschattierte Fläche zwischen −z und z = 0,7063

Ziehe z so, dass die schattierte Fläche zwischen −z und z unter der Standardnormalverteilung gleich 0,7063 ist. Bestimme z auf zwei Nachkommastellen.

A = 0,7063
z =
2.NormalverteilungSchwer
157164171178185192199cmunten 30%

Die Körpergrößen erwachsener Männer sind normalverteilt mit dem Mittelwert 178 cm und der Standardabweichung 7 cm. Ziehe die Grenze so, dass die schattierten unteren 30 % links davon liegen. Bestimme die Grenze x.

μ = 178 cmσ = 7 cm30%
x = cm
3.KonfidenzintervalleMittel
x̄E₁ = 1,790%, n = 36x̄E₂ = ?90%, n = 9

Ein 90-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert, basierend auf 36 Beobachtungen und bekanntem σ, hat eine Fehlermarge von 1,7. Wie groß ist die Fehlermarge E₂, wenn dieselbe Studie stattdessen 9 Beobachtungen verwendet?

90%n₁ = 36E₁ = 1,7n₂ = 9
E₂ =
4.KonfidenzintervalleSchwer
μ₁ − μ₂, t(12) = 1,7820LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

Zwei Dünger werden getestet. Parzellengruppe 1: 5 Parzellen, mittlerer Ertrag 43,5 kg, Standardabweichung 2,5 kg. Parzellengruppe 2: 9 Parzellen, Mittelwert 35 kg, Standardabweichung 7 kg. Nimm gleiche Varianzen an (gepoolter t-Test, df = n₁ + n₂ − 2). Bestimme die Fehlermarge E des 90-%-Konfidenzintervalls für μ₁ − μ₂.

n₁ = 5x̄₁ = 43,5s₁ = 2,5n₂ = 9x̄₂ = 35s₂ = 790%t(12) = 1,782
E = kg
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
t −2,0302,03

Eine Stichprobe von 36 Studierenden hat einen mittleren Punktwert von 198,8 und eine Stichproben-Standardabweichung von 5. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 198,8s = 5n = 36
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2α = 0,01βσ = 4, Teststärke 80%, n = ?

Ein einseitiger z-Test bei α = 0,01 soll eine Verschiebung des Mittelwerts um 2 Einheiten mit einer Teststärke von 80 % erkennen. Die Standardabweichung beträgt 4. Bestimme den Mindeststichprobenumfang n.

α = 0,01Teststärke = 80%δ = 2σ = 4zα = 2,326zβ = 0,842
n =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy258364478578689795xy2466080

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 6
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
xy368468580689793xy46708090ŷ = 90

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 90 voraus?

n = 5ŷ = 90
x =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
kein MangelgeringschwerSummeTagschicht35162980Nachtschicht27362588Summe625254168

Die Kontingenztafel zeigt beobachtete Häufigkeiten. Bestimme für einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest die erwartete Häufigkeit E für die Zelle „Nachtschicht, gering“.

Zeilensumme = 88Spaltensumme = 52N = 168
E =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Ein Chi-Quadrat-Anpassungstest vergleicht die beobachteten Häufigkeiten in 10 Kategorien mit vollständig vorgegebenen erwarteten Anteilen (es werden keine Parameter aus den Daten geschätzt). Bestimme mit der Tabelle den kritischen Wert χ²crit zum Signifikanzniveau α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Lösungen

1.Normalverteilung

Antwort: z = 1,05

Von einer Fläche zurück zu z: Φ(z) ist die Fläche links von z. Für eine linke Randfläche A suche in der Tabelle z mit Φ(z) = A. Eine rechte Randfläche A bedeutet Φ(z) = 1 − A. Eine zentrale Fläche A zwischen −z und z lässt (1 − A)/2 auf jedem Rand übrig, also Φ(z) = (1 + A)/2. Für einen Wert x verwende x = μ + zσ.

Fläche links von z

Φ(z) = (1 + 0,7063)/2 = 0,8531

Die z-Tabelle rückwärts lesen

Finde 0,8531 in der Tabelle und lies z ab.

z = 1,05

Antwort

z = 1,05
2.Normalverteilung

Antwort: x = 174,4 cm

Von einer Fläche zurück zu z: Φ(z) ist die Fläche links von z. Für eine linke Randfläche A suche in der Tabelle z mit Φ(z) = A. Eine rechte Randfläche A bedeutet Φ(z) = 1 − A. Eine zentrale Fläche A zwischen −z und z lässt (1 − A)/2 auf jedem Rand übrig, also Φ(z) = (1 + A)/2. Für einen Wert x verwende x = μ + zσ.

Fläche links

Φ(z) = 0,3

z aus der Tabelle

z ≈ −0,52

Zurück zu den ursprünglichen Einheiten

x = 178 − 0,52·7 = 174,4 cm

Antwort

x = 174,4 cm
3.Konfidenzintervalle

Antwort: E₂ = 3,4

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Verhältnis der Fehlermargen

E₂/E₁ = (1,645/1,645)·√(36/9) = 2

Neue Fehlermarge

E₂ = 1,7·2 = 3,4

Antwort

E₂ = 3,4
4.Konfidenzintervalle

Antwort: E = 5,859 kg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Gepoolte Standardabweichung

sp² = (4·2,5² + 8·7²)/12 = 34,75
sp = 5,895

Fehlermarge

E = 1,782·5,895·√(1/5 + 1/9) = 5,859

Antwort

E = 5,859 kg
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: t = −1,44

Test eines Mittelwerts: Die Teststatistik misst, wie viele Standardfehler der Stichprobenmittelwert vom in H₀ behaupteten Wert entfernt liegt: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), wenn σ bekannt ist, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), wenn es aus der Stichprobe geschätzt wird. Ein Konfidenzintervall ist x̄ ± (kritischer Wert)·(Standardfehler).

Standardfehler

SE = 5/√36 = 5/6 = 0,8333

Teststatistik

t = (198,8 − 200)/0,8333 = −1,44

Antwort

t = −1,44
t0,025; df = 35 = 2,03

|t| < 2.03, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) nicht verworfen.

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: n = 41

Stichprobenumfang für einen Test: Um eine wahre Verschiebung δ mit der Teststärke 1 − β in einem einseitigen z-Test zum Niveau α zu erkennen, muss der Standardfehler δ = (z_α + z_β)·σ/√n erfüllen, also n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², aufgerundet.

Nach n auflösen

n = ((2,326 + 0,842)·4/2)² = 40,14

Aufrunden

n = 41

Antwort

n = 41
7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r = 0,9827

Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate: Mit den Mittelwerten x̄ und ȳ, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² und Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) hat die Gerade ŷ = a + b·x die Steigung b = Sxy/Sxx und den Achsenabschnitt a = ȳ − b·x̄; sie geht also immer durch (x̄, ȳ). Der Korrelationskoeffizient nach Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) liegt zwischen −1 und 1; r² ist der Anteil der Streuung von y, der durch die Gerade erklärt wird.

Mittelwerte

x̄ = 27/6 = 4,5
ȳ = 462/6 = 77

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 130
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1000

Korrelationskoeffizient

r = 130/√(17,5·1000) = 0,9827

Antwort

r = 0,9827
8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: x = 6,465

Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate: Mit den Mittelwerten x̄ und ȳ, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² und Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) hat die Gerade ŷ = a + b·x die Steigung b = Sxy/Sxx und den Achsenabschnitt a = ȳ − b·x̄; sie geht also immer durch (x̄, ȳ). Der Korrelationskoeffizient nach Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) liegt zwischen −1 und 1; r² ist der Anteil der Streuung von y, der durch die Gerade erklärt wird.

Mittelwerte

x̄ = 25/5 = 5
ȳ = 398/5 = 79,6

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 71

Regressionsgerade

b = 71/10 = 7,1
a = 79,6 − 7,1·5 = 44,1
ŷ = 44,1 + 7,1·x

Nach x auflösen

x = (90 − 44,1)/7,1 = 6,465

Antwort

x = 6,465
9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: E = 27,24

Chi-Quadrat-Tests: Vergleiche die beobachteten Häufigkeiten O mit den unter H₀ erwarteten Häufigkeiten E über χ² = Σ(O − E)²/E. Anpassungstest: E = n·p für jede Kategorie, df = k − 1 (minus eins für jeden aus den Daten geschätzten Parameter). Unabhängigkeit in einer r × c-Tafel: E = Zeilensumme × Spaltensumme / Gesamtsumme, df = (r − 1)(c − 1). Verwirf H₀, wenn χ² den kritischen Wert für das gewählte α überschreitet.

Erwartete Häufigkeit

E = 88·52/168 = 27,24

Antwort

E = 27,24
10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ²crit = 21,67

Chi-Quadrat-Tests: Vergleiche die beobachteten Häufigkeiten O mit den unter H₀ erwarteten Häufigkeiten E über χ² = Σ(O − E)²/E. Anpassungstest: E = n·p für jede Kategorie, df = k − 1 (minus eins für jeden aus den Daten geschätzten Parameter). Unabhängigkeit in einer r × c-Tafel: E = Zeilensumme × Spaltensumme / Gesamtsumme, df = (r − 1)(c − 1). Verwirf H₀, wenn χ² den kritischen Wert für das gewählte α überschreitet.

Freiheitsgrade

df = 10 − 1 = 9

Tabelle

χ²crit(df = 9, α = 0,01) = 21,666

Antwort

χ²crit = 21,666

Verwirf H₀, wenn das berechnete χ² größer als dieser Wert ist.

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