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
Die Lebensdauern von Batterien sind normalverteilt mit dem Mittelwert 500 h und der Standardabweichung 40 h. Welcher Anteil liegt zwischen 480 und 560 h? Gib P als Dezimalzahl an.
μ = 500σ = 40x1 = 480x2 = 560
P =
2.NormalverteilungSchwer
Die Lebensdauern von Batterien sind normalverteilt mit dem Mittelwert 500 h und der Standardabweichung 40 h. Ziehe die Grenze so, dass die schattierten unteren 95 % links davon liegen. Bestimme die Grenze x.
μ = 500 hσ = 40 h95%
x = h
3.KonfidenzintervalleMittel
Eine Stichprobe von 20 Elementen hat den Mittelwert 60 und die Standardabweichung s = 5. Die Grundgesamtheit ist annähernd normalverteilt. Bestimme die obere Grenze des 95-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.
n = 20x̄ = 60s = 595%t(19) = 2,093
obere Grenze =
4.KonfidenzintervalleSchwer
Zwei Dünger werden getestet. Parzellengruppe 1: 11 Parzellen, mittlerer Ertrag 45 kg, Standardabweichung 8,5 kg. Parzellengruppe 2: 5 Parzellen, Mittelwert 41,5 kg, Standardabweichung 4 kg. Nimm gleiche Varianzen an (gepoolter t-Test, df = n₁ + n₂ − 2). Bestimme die untere Grenze des 90-%-Konfidenzintervalls für μ₁ − μ₂.
8 Mitarbeitende machen vor und nach einem Schulungskurs einen Schreibtest. Für jede Person wird die Differenz d = nachher − vorher (Wörter pro Minute) erfasst. Die mittlere Differenz beträgt 3,07 und die Standardabweichung der Differenzen 5,1. Bestimme die Teststatistik t des verbundenen Tests für H₀: μd = 0.
n = 8d̄ = 3,07sd = 5,1
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
Wie groß muss eine Stichprobe sein, damit das 90-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 0,5 hat? Die Standardabweichung ist 15. Bestimme den kleinsten Stichprobenumfang n.
σ = 15E = 0,590%
n =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.
n = 6
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
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. Eine neue Beobachtung (3, 6) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.
n = 5(3, 6)
e =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
Die Kontingenztafel zeigt beobachtete Häufigkeiten. Bestimme für einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest die erwartete Häufigkeit E für die Zelle „ländlich, mittel“.
Zeilensumme = 35Spaltensumme = 45N = 141
E =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
Ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest wird an einer Kontingenztafel mit 2 Zeilen und 4 Spalten (ohne die Summen) durchgeführt. Wie viele Freiheitsgrade df hat der Test?
2 × 4
df =
3Lösungen
1.Normalverteilung
Antwort: P = 0,6247
Normalverteilung: Rechne einen Wert x in einen z-Wert um, z = (x − μ)/σ; er gibt an, wie viele Standardabweichungen x vom Mittelwert entfernt liegt. Eine z-Tabelle (oder Φ(z)) liefert die Fläche links von z, also P(X < x). Die Fläche rechts ist 1 − Φ(z), und die Fläche zwischen zwei Werten ist die Differenz ihrer beiden Flächen.
z-Werte
z₁ = (480 − 500)/40 = −0,5
z₂ = (560 − 500)/40 = 1,5
Fläche dazwischen
P = Φ(1,5) − Φ(−0,5) = 0,9332 − 0,3085 = 0,6247
Antwort
P = 0,6247
2.Normalverteilung
Antwort: x = 566 h
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) = 0,95
z aus der Tabelle
z ≈ 1,64
Zurück zu den ursprünglichen Einheiten
x = 500 + 1,64·40 = 566 h
Antwort
x = 566 h
3.Konfidenzintervalle
Antwort: obere Grenze = 62,34
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 = 19, t = 2,093
Fehlermarge
E = 2,093·5/√20 = 2,34
Intervall
60 ± 2,34 → [57,66, 62,34]
Antwort
obere Grenze = 62,34
4.Konfidenzintervalle
Antwort: untere Grenze = −3,619 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 = (10·8,5² + 4·4²)/14 = 56,18
sp = 7,495
Fehlermarge
E = 1,761·7,495·√(1/11 + 1/5) = 7,119
Intervall
3,5 ± 7,119 → [−3,619, 10,62]
Antwort
untere Grenze = −3,619 kg
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: t = 1,703
Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).
Standardfehler der mittleren Differenz
SE = 5,1/√8 = 1,803
Teststatistik
t = 3,07/1,803 = 1,703
Antwort
t = 1,703
Bei df = 7 ist der zweiseitige kritische 5-%-Wert 2,365; |t| ist kleiner, also wird H₀ nicht verworfen.
6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: n = 2436
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).
Nach n auflösen
n = (1,645·15/0,5)² = 2435
Aufrunden
n = 2436
Antwort
n = 2436
7.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: r = 0,9935
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 = 169/6 = 28,17
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 281
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1143
Korrelationskoeffizient
r = 281/√(70·1143) = 0,9935
Antwort
r = 0,9935
8.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: e = −4,4
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 = 88/5 = 17,6
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 96
Regressionsgerade
b = 96/40 = 2,4
a = 17,6 − 2,4·6 = 3,2
ŷ = 3,2 + 2,4·x
Vorhergesagter Wert
ŷ = 3,2 + 2,4·3 = 10,4
Residuum
e = 6 − 10,4 = −4,4
Antwort
e = −4,4
Der Punkt liegt unter der Geraden.
9.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: E = 11,17
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 = 35·45/141 = 11,17
Antwort
E = 11,17
10.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: df = 3
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.