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
470540P = ?

Die Lebensdauern von Batterien sind normalverteilt mit dem Mittelwert 500 h und der Standardabweichung 40 h. Welcher Anteil liegt zwischen 470 und 540 h? Gib P als Dezimalzahl an.

μ = 500σ = 40x1 = 470x2 = 540
P =
2.NormalverteilungSchwer
μ = 65x = ?20%

Die Prüfungsergebnisse sind normalverteilt mit dem Mittelwert 65 Punkte und der Standardabweichung 10 Punkte. Bestimme den Wert x, unter dem 20 % von ihnen liegen (das 20. Perzentil).

μ = 65σ = 10P = 20%
x = Punkte
3.KonfidenzintervalleMittel
x̄E₁ = 1,699%, n = 100x̄E₂ = ?90%, n = 100

Ein 99-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert, basierend auf 100 Beobachtungen und bekanntem σ, hat eine Fehlermarge von 1,6. Wie groß ist die Fehlermarge E₂ eines 90-%-Intervalls aus denselben Daten?

99%n₁ = 100E₁ = 1,690%
E₂ =
4.KonfidenzintervalleSchwer
μ₁ − μ₂, t(10) = 3,1690LUx̄₁ − x̄₂E = ?99%

Zwei Dünger werden getestet. Parzellengruppe 1: 7 Parzellen, mittlerer Ertrag 69 kg, Standardabweichung 8,5 kg. Parzellengruppe 2: 5 Parzellen, Mittelwert 76 kg, Standardabweichung 4 kg. Nimm gleiche Varianzen an (gepoolter t-Test, df = n₁ + n₂ − 2). Bestimme die Fehlermarge E des 99-%-Konfidenzintervalls für μ₁ − μ₂.

n₁ = 7x̄₁ = 69s₁ = 8,5n₂ = 5x̄₂ = 76s₂ = 499%t(10) = 3,169
E = kg
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
t −2,0302,03

Eine Stichprobe von 36 Studierenden hat einen mittleren Punktwert von 71,53 und eine Stichproben-Standardabweichung von 8. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 71,53s = 8n = 36
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
−1,961,96z = ?

In einer Studie erholen sich 105 von 150 Patienten unter Behandlung A und 143 von 250 Patienten unter Behandlung B. Bestimme mit dem gepoolten Anteil die Teststatistik z für H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 105n₁ = 150x₂ = 143n₂ = 250
z =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy18822097221112411726130xy202580100120

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Temperatur in °C und y = verkaufte Eiskugeln. Ihre Summen sind gegeben. Bestimme daraus den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 5Σx = 110Σy = 537Σx² = 2460Σy² = 59043Σxy = 12046
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
xy125221320416512610xy24610152025ŷ = 14

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 14 voraus?

n = 6ŷ = 14
x =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
BusFahrradAutoSummeStudierende283645109Mitarbeitende9231446Summe375959155

Die Kontingenztafel zeigt beobachtete Häufigkeiten. Bestimme für einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest die erwartete Häufigkeit E für die Zelle „Mitarbeitende, Fahrrad“.

Zeilensumme = 46Spaltensumme = 59N = 155
E =
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 9 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 = 0,6147

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 = (470 − 500)/40 = −0,75
z₂ = (540 − 500)/40 = 1

Fläche dazwischen

P = Φ(1) − Φ(−0,75) = 0,8413 − 0,2266 = 0,6147

Antwort

P = 0,6147
2.Normalverteilung

Antwort: x = 56,58 Punkte

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 für das Perzentil

Φ(z) = 0,2 → z = −0,8416

Zurück zu x

x = 65 + −0,8416·10 = 56,58 Punkte

Antwort

x = 56,58 Punkte
3.Konfidenzintervalle

Antwort: E₂ = 1,022

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Verhältnis der Fehlermargen

E₂/E₁ = (1,645/2,576)·√(100/100) = 0,6386

Neue Fehlermarge

E₂ = 1,6·0,6386 = 1,022

Antwort

E₂ = 1,022
4.Konfidenzintervalle

Antwort: E = 13,09 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 = (6·8,5² + 4·4²)/10 = 49,75
sp = 7,053

Fehlermarge

E = 3,169·7,053·√(1/7 + 1/5) = 13,09

Antwort

E = 13,09 kg
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: t = −2,602

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 = 8/√36 = 8/6 = 1,333

Teststatistik

t = (71,53 − 75)/1,333 = −2,602

Antwort

t = −2,602
t0,025; df = 35 = 2,03

|t| > 2,03, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) verworfen.

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: z = 2,553

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.

Stichprobenanteile

p̂₁ = 105/150 = 0,7
p̂₂ = 143/250 = 0,572
p̂ = 248/400 = 0,62

Standardfehler unter H₀

SE = √(0,62·0,38·(1/150 + 1/250)) = 0,05013

Teststatistik

z = (0,7 − 0,572)/0,05013 = 2,553

Antwort

z = 2,553

|z| > 1,96, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) verworfen.

7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r = 0,9913

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 = 12046 − 110·537/5 = 232
Sxx = 2460 − 110²/5 = 40
Syy = 59043 − 537²/5 = 1369

Korrelationskoeffizient

r = 232/√(40·1369) = 0,9913

Antwort

r = 0,9913
8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: x = 4,601

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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 104/6 = 17,33

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −53

Regressionsgerade

b = −53/17,5 = −3,029
a = 17,33 − (−3,029)·3,5 = 27,93
ŷ = 27,93 − 3,029·x

Nach x auflösen

x = (14 − 27,93)/(−3,029) = 4,601

Antwort

x = 4,601
9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: E = 17,51

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 = 46·59/155 = 17,51

Antwort

E = 17,51
10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ²crit = 15,51

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 = 9 − 1 = 8

Tabelle

χ²crit(df = 8, α = 0,05) = 15,507

Antwort

χ²crit = 15,507

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

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