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 = 0,5098

Ziehe z so, dass die schattierte Fläche zwischen −z und z unter der Standardnormalverteilung gleich 0,5098 ist. Bestimme z auf zwei Nachkommastellen.

A = 0,5098
z =
2.NormalverteilungSchwer
10 cm0X − Y?

Die Körpergrößen X von Männern und Y von Frauen in einer Gruppe sind unabhängig und normalverteilt: X hat den Mittelwert 180 cm und die Standardabweichung 10 cm, Y hat den Mittelwert 170 cm und die Standardabweichung 12 cm. Bestimme die Wahrscheinlichkeit P, dass X größer als Y ist. Runde z auf zwei Dezimalstellen.

μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
3.KonfidenzintervalleMittel
n = 30, s = 11,5L = ?Ux̄ = 114,5E95%

Eine Stichprobe von 30 Elementen hat den Mittelwert 114,5 und die Standardabweichung s = 11,5. Die Grundgesamtheit ist annähernd normalverteilt. Bestimme die untere Grenze des 95-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.

n = 30x̄ = 114,5s = 11,595%t(29) = 2,045
untere Grenze =
4.KonfidenzintervalleSchwer
n = 25Lσ = ?s = 9,995%

Die Durchmesser von 25 gefertigten Wellen haben eine Stichprobenstandardabweichung von 9,9 µm. Bestimme unter der Annahme normalverteilter Durchmesser die obere Grenze σ des 95-%-Konfidenzintervalls für die Standardabweichung der Grundgesamtheit. Bei df = 24 liegen 2,5 % der χ²-Verteilung unter 12,401 und 2,5 % über 39,364.

n = 25s = 9,9 µmχ² = 12,401, 39,364
σ = µm
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
t −2,01102,011

Eine Stichprobe von 49 Studierenden hat einen mittleren Punktwert von 46,91 und eine Stichproben-Standardabweichung von 12. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ = 50.

μ₀ = 50x̄ = 46,91s = 12n = 49
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
z −1,9601,96

Eine Stichprobe von 49 Messungen hat den Mittelwert 192,6. Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 20. Bestimme die untere Grenze L des 95-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.

x̄ = 192,6σ = 20n = 4995%
L =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy124220319415513xy24152025

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Ihre Summen sind gegeben. Bestimme daraus den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 5Σx = 15Σy = 91Σx² = 55Σy² = 1731Σxy = 246
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
xy294156198291034xy510102030ŷ = 12

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 12 voraus?

n = 5ŷ = 12
x =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
kein MangelgeringschwerSummeTagschicht6183660Nachtschicht15382780Summe215663140

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

N = 1402 × 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-Anpassungstest prüft, ob die Häufigkeiten in 6 Kategorien einer Poisson-Verteilung folgen, deren Mittelwert aus denselben Daten geschätzt wird. Bestimme mit der Tabelle den kritischen Wert χ²crit zum Signifikanzniveau α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Lösungen

1.Normalverteilung

Antwort: z = 0,69

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 + 0,5098)/2 = 0,7549

Die z-Tabelle rückwärts lesen

Finde 0,7549 in der Tabelle und lies z ab.

z = 0,69

Antwort

z = 0,69
2.Normalverteilung

Antwort: P = 0,7389

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 = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm

Standardisieren

z = (0 − 10)/15,62 = −0,64

Wahrscheinlichkeit

P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389

Antwort

P = 0,7389
3.Konfidenzintervalle

Antwort: untere Grenze = 110,2

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 = 29, t = 2,045

Fehlermarge

E = 2,045·11,5/√30 = 4,294

Intervall

114,5 ± 4,294 → [110,2, 118,8]

Antwort

untere Grenze = 110,2
4.Konfidenzintervalle

Antwort: σ = 13,77 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 = 24·9,9² = 2352

Grenzen für σ²

2352/39,364 = 59,76
2352/12,401 = 189,7

Grenze für σ

σ = √189,7 = 13,77 µm

Antwort

σ = 13,77 µm

95-%-Intervall für σ: [7,73, 13,77] µm.

5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: t = −1,803

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 = 12/√49 = 12/7 = 1,714

Teststatistik

t = (46,91 − 50)/1,714 = −1,803

Antwort

t = −1,803
t0,025; df = 48 = 2,011

|t| < 2.011, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) nicht verworfen.

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: L = 187

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 = 1,96·20/√49 = 5,6

Intervallgrenze

L = 192,6 − 5,6 = 187

Antwort

L = 187
7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r = −0,9872

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.

Zentrierte Summen

Sxy = 246 − 15·91/5 = −27
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 1731 − 91²/5 = 74,8

Korrelationskoeffizient

r = −27/√(10·74,8) = −0,9872

Antwort

r = −0,9872
8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: x = 3,125

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 = 30/5 = 6
ȳ = 106/5 = 21,2

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 128

Regressionsgerade

b = 128/40 = 3,2
a = 21,2 − 3,2·6 = 2
ŷ = 2 + 3,2·x

Nach x auflösen

x = (12 − 2)/3,2 = 3,125

Antwort

x = 3,125
9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 9,625

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

Tagschicht: 60·21/140 = 9, 60·56/140 = 24, 60·63/140 = 27
Nachtschicht: 80·21/140 = 12, 80·56/140 = 32, 80·63/140 = 36

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (6 − 9)²/9 + (18 − 24)²/24 + (36 − 27)²/27 + (15 − 12)²/12 + (38 − 32)²/32 + (27 − 36)²/36
χ² = 9,625

Antwort

χ² = 9,625

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

10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ²crit = 9,488

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 = 6 − 1 − 1 = 4

Tabelle

χ²crit(df = 4, α = 0,05) = 9,488

Antwort

χ²crit = 9,488

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

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