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
167,5185P = ?

Die Körpergrößen erwachsener Männer sind normalverteilt mit dem Mittelwert 178 cm und der Standardabweichung 7 cm. Welcher Anteil liegt zwischen 167,5 und 185 cm? Gib P als Dezimalzahl an.

μ = 178σ = 7x1 = 167,5x2 = 185
P =
2.NormalverteilungSchwer
0,03 mm0D − d?

Bohrungsdurchmesser D sind normalverteilt mit dem Mittelwert 25,03 mm und der Standardabweichung 0,015 mm. Wellendurchmesser d sind unabhängig und normalverteilt mit dem Mittelwert 25 mm und der Standardabweichung 0,015 mm. Eine zufällig gewählte Welle passt, wenn D − d > 0 ist. Bestimme die Wahrscheinlichkeit P, dass sie passt. Runde z auf zwei Dezimalstellen.

Bohrung: μ = 25,03 mm, σ = 0,015 mmWelle: μ = 25 mm, σ = 0,015 mm
P =
3.KonfidenzintervalleMittel
n = 16, s = 13,5LU = ?x̄ = 73E99%

Eine Stichprobe von 16 Elementen hat den Mittelwert 73 und die Standardabweichung s = 13,5. Die Grundgesamtheit ist annähernd normalverteilt. Bestimme die obere Grenze des 99-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.

n = 16x̄ = 73s = 13,599%t(15) = 2,947
obere Grenze =
4.KonfidenzintervalleSchwer
p ≈ 0,1, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0590%

Eine Vorstudie legt nahe, dass etwa 0,1 der Produkte fehlerhaft sind. Wie viele Produkte n müssen geprüft werden, damit ein 90-%-Konfidenzintervall für den Anteil eine Fehlermarge von höchstens 0,05 hat?

p ≈ 0,1E = 0,0590%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
−2,0932,093t = ?df = 19

20 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 2,82 und die Standardabweichung der Differenzen 6,3. Bestimme die Teststatistik t des verbundenen Tests für H₀: μd = 0.

n = 20d̄ = 2,82sd = 6,3
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
z −1,64501,645

Eine Stichprobe von 100 Messungen hat den Mittelwert 45,8. Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 15. Bestimme die obere Grenze U des 90-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.

x̄ = 45,8σ = 15n = 10090%
U =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy14935956678299711105xy5106080100

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Werbeausgaben in k€ und y = Umsatz in k€. Ihre Summen sind gegeben. Bestimme daraus den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 6Σx = 36Σy = 458Σx² = 286Σy² = 37396Σxy = 3158
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
xy128226324421521xy2425x = 3,5

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Eine neue Beobachtung (3,5, 19) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.

n = 5(3,5, 19)
e =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
niedrigmittelhochSummestädtisch8193360ländlich164539100Summe246472160

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

N = 1602 × 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 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 = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Lösungen

1.Normalverteilung

Antwort: P = 0,7745

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 = (167,5 − 178)/7 = −1,5
z₂ = (185 − 178)/7 = 1

Fläche dazwischen

P = Φ(1) − Φ(−1,5) = 0,8413 − 0,06681 = 0,7745

Antwort

P = 0,7745
2.Normalverteilung

Antwort: P = 0,9207

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 = 25,03 − 25 = 0,03 mm, σ = 0,02121 mm

Standardisieren

z = (0 − 0,03)/0,02121 = −1,41

Wahrscheinlichkeit

P = 1 − Φ(−1,41) = 0,9207

Antwort

P = 0,9207
3.Konfidenzintervalle

Antwort: obere Grenze = 82,95

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 = 15, t = 2,947

Fehlermarge

E = 2,947·13,5/√16 = 9,946

Intervall

73 ± 9,946 → [63,05, 82,95]

Antwort

obere Grenze = 82,95
4.Konfidenzintervalle

Antwort: n = 98

Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.

Nach n auflösen

n = 1,645²·0,1·0,9/0,05² = 97,42

Aufrunden

n = 98

Antwort

n = 98
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: t = 2,002

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 = 6,3/√20 = 1,409

Teststatistik

t = 2,82/1,409 = 2,002

Antwort

t = 2,002

Bei df = 19 ist der zweiseitige kritische 5-%-Wert 2,093; |t| ist kleiner, also wird H₀ nicht verworfen.

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: U = 48,27

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 = 1,645·15/√100 = 2,468

Intervallgrenze

U = 45,8 + 2,468 = 48,27

Antwort

U = 48,27
7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r = 0,993

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 = 3158 − 36·458/6 = 410
Sxx = 286 − 36²/6 = 70
Syy = 37396 − 458²/6 = 2435

Korrelationskoeffizient

r = 410/√(70·2435) = 0,993

Antwort

r = 0,993
8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: e = −4,05

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 = 15/5 = 3
ȳ = 120/5 = 24

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −19

Regressionsgerade

b = −19/10 = −1,9
a = 24 − (−1,9)·3 = 29,7
ŷ = 29,7 − 1,9·x

Vorhergesagter Wert

ŷ = 29,7 + (−1,9)·3,5 = 23,05

Residuum

e = 19 − 23,05 = −4,05

Antwort

e = −4,05

Der Punkt liegt unter der Geraden.

9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 3,978

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: 60·24/160 = 9, 60·64/160 = 24, 60·72/160 = 27
ländlich: 100·24/160 = 15, 100·64/160 = 40, 100·72/160 = 45

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (8 − 9)²/9 + (19 − 24)²/24 + (33 − 27)²/27 + (16 − 15)²/15 + (45 − 40)²/40 + (39 − 45)²/45
χ² = 3,978

Antwort

χ² = 3,978

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

10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ²crit = 16,92

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 = 0,05) = 16,919

Antwort

χ²crit = 16,919

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

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