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
32 min34 minX + Y?

X ist normalverteilt mit dem Mittelwert 12 min und der Standardabweichung 1,5 min; Y ist unabhängig und normalverteilt mit dem Mittelwert 20 min und der Standardabweichung 2 min. Bestimme die Wahrscheinlichkeit P, dass X + Y größer als 34 min ist. Runde z auf zwei Dezimalstellen.

μX = 12, σX = 1,5μY = 20, σY = 2X + Y > 34 min
P =
2.NormalverteilungSchwer
4 s0X − Y?

Die Rundenzeit X von Läufer A und die Rundenzeit Y von Läufer B sind unabhängig und normalverteilt: X hat den Mittelwert 52 s und die Standardabweichung 4 s, Y hat den Mittelwert 48 s und die Standardabweichung 3 s. Bestimme die Wahrscheinlichkeit P, dass X größer als Y ist. Runde z auf zwei Dezimalstellen.

μX = 52 s, σX = 4 sμY = 48 s, σY = 3 s
P =
3.KonfidenzintervalleMittel
n = 6, s = 9,5LU = ?x̄ = 88,5E90%

Eine Stichprobe von 6 Elementen hat den Mittelwert 88,5 und die Standardabweichung s = 9,5. Die Grundgesamtheit ist annähernd normalverteilt. Bestimme die obere Grenze des 90-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.

n = 6x̄ = 88,5s = 9,590%t(5) = 2,015
obere Grenze =
4.KonfidenzintervalleSchwer
n = 20σ = ?Us = 11,995%

Die Durchmesser von 20 gefertigten Wellen haben eine Stichprobenstandardabweichung von 11,9 µm. Bestimme unter der Annahme normalverteilter Durchmesser die untere Grenze σ des 95-%-Konfidenzintervalls für die Standardabweichung der Grundgesamtheit. Bei df = 19 liegen 2,5 % der χ²-Verteilung unter 8,907 und 2,5 % über 32,852.

n = 20s = 11,9 µmχ² = 8,907, 32,852
σ = µm
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
−2,242,24p = ?

Der Mittelwert einer Grundgesamtheit soll 80 betragen; die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist bekanntermaßen 48. Eine Zufallsstichprobe von 144 Beobachtungen hat den Mittelwert 71,04. Teste H₀: μ = 80 gegen H₁: μ ≠ 80. Bestimme den p-Wert p.

μ₀ = 80σ = 48n = 144x̄ = 71,04H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
z −2,57602,576

Eine Stichprobe von 81 Messungen hat den Mittelwert 501. Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 10. Bestimme die obere Grenze U des 99-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.

x̄ = 501σ = 10n = 8199%
U =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy2524656768891010012107xy5106080100

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
xy3485657689801188xy5106080ŷ = 56

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Werbeausgaben in k€ und y = Umsatz in k€. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 56 voraus?

n = 5ŷ = 56
x =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
niedrigmittelhochSummestädtisch223345100ländlich443343120Summe666688220

Die Kontingenztafel zeigt beobachtete Häufigkeiten. Berechne die Chi-Quadrat-Prüfgröße χ² für den Test auf Unabhängigkeit zwischen Zeilen- und Spaltenvariable. Verwende keine Stetigkeitskorrektur.

N = 2202 × 3
χ² =
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-Unabhängigkeitstest wird an einer Kontingenztafel mit 2 Zeilen und 3 Spalten (ohne die Summen) durchgeführt. Bestimme mit der Tabelle den kritischen Wert χ²crit zum Signifikanzniveau α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Lösungen

1.Normalverteilung

Antwort: P = 0,2119

Summen und Differenzen normalverteilter Variablen: Sind X und Y unabhängig und normalverteilt, sind auch X + Y und X − Y normalverteilt. Die Mittelwerte werden addiert oder subtrahiert: E(X ± Y) = μX ± μY. Die Varianzen addieren sich immer, auch bei einer Differenz: Var(X ± Y) = σX² + σY², also σ = √(σX² + σY²). Standardabweichungen werden nie direkt addiert. Die Summe von n unabhängigen Objekten mit derselben Verteilung hat den Mittelwert n·μ und die Standardabweichung σ·√n. Standardisiere dann wie gewohnt: z = (x − Mittelwert)/σ und lies Φ(z) ab.

Verteilung der Summe

μ = 32 min, σ = √(1,5² + 2²) = 2,5 min

Standardisieren

z = (34 − 32)/2,5 = 0,8

Oberer Rand

P = 1 − Φ(0,8) = 1 − 0,7881 = 0,2119

Antwort

P = 0,2119
2.Normalverteilung

Antwort: P = 0,7881

Summen und Differenzen normalverteilter Variablen: Sind X und Y unabhängig und normalverteilt, sind auch X + Y und X − Y normalverteilt. Die Mittelwerte werden addiert oder subtrahiert: E(X ± Y) = μX ± μY. Die Varianzen addieren sich immer, auch bei einer Differenz: Var(X ± Y) = σX² + σY², also σ = √(σX² + σY²). Standardabweichungen werden nie direkt addiert. Die Summe von n unabhängigen Objekten mit derselben Verteilung hat den Mittelwert n·μ und die Standardabweichung σ·√n. Standardisiere dann wie gewohnt: z = (x − Mittelwert)/σ und lies Φ(z) ab.

Verteilung der Differenz

μ = 52 − 48 = 4 s, σ = 5 s

Standardisieren

z = (0 − 4)/5 = −0,8

Wahrscheinlichkeit

P = 1 − Φ(−0,8) = 0,7881

Antwort

P = 0,7881
3.Konfidenzintervalle

Antwort: obere Grenze = 96,31

Konfidenzintervall für einen Mittelwert: x̄ ± Fehlermarge. Bei bekanntem σ der Grundgesamtheit ist die Fehlermarge z·σ/√n; ist nur die Stichproben-Standardabweichung s bekannt, nimm t mit n − 1 Freiheitsgraden: t·s/√n. Kritische Werte: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Für eine Fehlermarge von höchstens E brauchst du n ≥ (z·σ/E)², aufgerundet.

Kritischer Wert

df = n − 1 = 5, t = 2,015

Fehlermarge

E = 2,015·9,5/√6 = 7,815

Intervall

88,5 ± 7,815 → [80,69, 96,31]

Antwort

obere Grenze = 96,31
4.Konfidenzintervalle

Antwort: σ = 9,05 µm

Intervall für eine Varianz: (n − 1)s²/σ² ist χ²-verteilt mit n − 1 Freiheitsgraden. Das 95-%-Intervall für σ² reicht von (n − 1)s² geteilt durch den oberen χ²-Wert (2,5 % darüber) bis (n − 1)s² geteilt durch den unteren χ²-Wert (2,5 % darunter); das Intervall für σ ist die Wurzel beider Grenzen. Es ist nicht symmetrisch um s.

Quadratsumme

(n − 1)s² = 19·11,9² = 2691

Grenzen für σ²

2691/32,852 = 81,9
2691/8,907 = 302,1

Grenze für σ

σ = √81,9 = 9,05 µm

Antwort

σ = 9,05 µm

95-%-Intervall für σ: [9,05, 17,38] µm.

5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: p = 0,02509

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Teststatistik

SE = σ/√n = 48/√144 = 4
z = (71,04 − 80)/4 = −2,24

Endfläche

Φ(2,24) = 0,9875
1 − Φ(2,24) = 0,0125

p-Wert

p = 2·0,0125 = 0,02509

Antwort

p = 0,02509

p ≤ 0,05, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau verworfen.

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: U = 503,9

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).

Fehlermarge

E = 2,576·10/√81 = 2,862

Intervallgrenze

U = 501 + 2,862 = 503,9

Antwort

U = 503,9
7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r = 0,9966

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 = 42/6 = 7
ȳ = 489/6 = 81,5

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 393
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2222

Korrelationskoeffizient

r = 393/√(70·2222) = 0,9966

Antwort

r = 0,9966
8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: x = 4,095

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 = 35/5 = 7
ȳ = 349/5 = 69,8

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 190

Regressionsgerade

b = 190/40 = 4,75
a = 69,8 − 4,75·7 = 36,55
ŷ = 36,55 + 4,75·x

Nach x auflösen

x = (56 − 36,55)/4,75 = 4,095

Antwort

x = 4,095
9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 5,607

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 Häufigkeiten

städtisch: 100·66/220 = 30, 100·66/220 = 30, 100·88/220 = 40
ländlich: 120·66/220 = 36, 120·66/220 = 36, 120·88/220 = 48

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (22 − 30)²/30 + (33 − 30)²/30 + (45 − 40)²/40 + (44 − 36)²/36 + (33 − 36)²/36 + (43 − 48)²/48
χ² = 5,607

Antwort

χ² = 5,607

df = 2. Bei α = 0,05 ist der kritische Wert 5,991, also wird H₀ (Unabhängigkeit) nicht verworfen.

10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ²crit = 5,991

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 = (2 − 1)·(3 − 1) = 2

Tabelle

χ²crit(df = 2, α = 0,05) = 5,991

Antwort

χ²crit = 5,991

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

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