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 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
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
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
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
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
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
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.
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
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
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.
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.