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
29,344,3P = ?

Die Lieferzeiten sind normalverteilt mit dem Mittelwert 32 min und der Standardabweichung 6 min. Welcher Anteil liegt zwischen 29,3 und 44,3 min? Gib P als Dezimalzahl an.

μ = 32σ = 6x1 = 29,3x2 = 44,3
P =
2.NormalverteilungSchwer
μ = 65x = ?90%

Die Prüfungsergebnisse sind normalverteilt mit dem Mittelwert 65 Punkte und der Standardabweichung 10 Punkte. Bestimme den Wert x, unter dem 90 % von ihnen liegen (das 90. Perzentil).

μ = 65σ = 10P = 90%
x = Punkte
3.KonfidenzintervalleMittel
n = 21, s = 14,5LU = ?x̄ = 108,5E90%

Eine Stichprobe von 21 Elementen hat den Mittelwert 108,5 und die Standardabweichung s = 14,5. Die Grundgesamtheit ist annähernd normalverteilt. Bestimme die obere Grenze des 90-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.

n = 21x̄ = 108,5s = 14,590%t(20) = 1,725
obere Grenze =
4.KonfidenzintervalleSchwer
μ₁ − μ₂, t(12) = 3,0550L = ?Ux̄₁ − x̄₂E99%

Zwei Dünger werden getestet. Parzellengruppe 1: 6 Parzellen, mittlerer Ertrag 87 kg, Standardabweichung 3 kg. Parzellengruppe 2: 8 Parzellen, Mittelwert 80,5 kg, Standardabweichung 6 kg. Nimm gleiche Varianzen an (gepoolter t-Test, df = n₁ + n₂ − 2). Bestimme die untere Grenze des 99-%-Konfidenzintervalls für μ₁ − μ₂.

n₁ = 6x̄₁ = 87s₁ = 3n₂ = 8x̄₂ = 80,5s₂ = 699%t(12) = 3,055
untere Grenze = kg
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
t −1,99801,998

Eine Stichprobe von 64 Studierenden hat einen mittleren Punktwert von 78,6 und eine Stichproben-Standardabweichung von 12. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 78,6s = 12n = 64
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
−1,961,96z = ?

In einer Studie erholen sich 30 von 120 Patienten unter Behandlung A und 36 von 120 Patienten unter Behandlung B. Bestimme mit dem gepoolten Anteil die Teststatistik z für H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 30n₁ = 120x₂ = 36n₂ = 120
z =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy26486108151016xy5101015

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Bestimme das Bestimmtheitsmaß r² der Regressionsgeraden.

n = 5
r² =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
xy142347558762977xy5406080ŷ = 44

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 44 voraus?

n = 5ŷ = 44
x =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
niedrigmittelhochSummestädtisch24411580ländlich403925104Summe648040184

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

Zeilensumme = 104Spaltensumme = 80N = 184
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-Unabhängigkeitstest wird an einer Kontingenztafel mit 2 Zeilen und 4 Spalten (ohne die Summen) durchgeführt. Bestimme mit der Tabelle den kritischen Wert χ²crit zum Signifikanzniveau α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Lösungen

1.Normalverteilung

Antwort: P = 0,6535

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 = (29,3 − 32)/6 = −0,45
z₂ = (44,3 − 32)/6 = 2,05

Fläche dazwischen

P = Φ(2,05) − Φ(−0,45) = 0,9798 − 0,3264 = 0,6535

Antwort

P = 0,6535
2.Normalverteilung

Antwort: x = 77,82 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) = 0,9 → z = 1,282

Zurück zu x

x = 65 + 1,282·10 = 77,82 Punkte

Antwort

x = 77,82 Punkte
3.Konfidenzintervalle

Antwort: obere Grenze = 114

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 = 20, t = 1,725

Fehlermarge

E = 1,725·14,5/√21 = 5,458

Intervall

108,5 ± 5,458 → [103, 114]

Antwort

obere Grenze = 114
4.Konfidenzintervalle

Antwort: untere Grenze = −1,708 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 = (5·3² + 7·6²)/12 = 24,75
sp = 4,975

Fehlermarge

E = 3,055·4,975·√(1/6 + 1/8) = 8,208

Intervall

6,5 ± 8,208 → [−1,708, 14,71]

Antwort

untere Grenze = −1,708 kg
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: t = 2,4

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/√64 = 12/8 = 1,5

Teststatistik

t = (78,6 − 75)/1,5 = 2,4

Antwort

t = 2,4
t0,025; df = 63 = 1,998

|t| > 1,998, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) verworfen.

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: z = −0,8674

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 = 30/120 = 0,25
p̂₂ = 36/120 = 0,3
p̂ = 66/240 = 0,275

Standardfehler unter H₀

SE = √(0,275·0,725·(1/120 + 1/120)) = 0,05764

Teststatistik

z = (0,25 − 0,3)/0,05764 = −0,8674

Antwort

z = −0,8674

|z| < 1.96, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) nicht verworfen.

7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r² = 0,9592

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 = 55/5 = 11

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 54
Syy = Σ(y − ȳ)² = 76

Bestimmtheitsmaß

r² = 54²/(40·76) = 0,9592

Antwort

r² = 0,9592

Etwa 95,92 % der Streuung von y werden durch die Gerade erklärt.

8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: x = 1,894

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 = 25/5 = 5
ȳ = 286/5 = 57,2

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 170

Regressionsgerade

b = 170/40 = 4,25
a = 57,2 − 4,25·5 = 35,95
ŷ = 35,95 + 4,25·x

Nach x auflösen

x = (44 − 35,95)/4,25 = 1,894

Antwort

x = 1,894
9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: E = 45,22

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 = 104·80/184 = 45,22

Antwort

E = 45,22
10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ²crit = 11,35

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 = (2 − 1)·(4 − 1) = 3

Tabelle

χ²crit(df = 3, α = 0,01) = 11,345

Antwort

χ²crit = 11,345

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

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