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
Ziehe z so, dass die schattierte Fläche zwischen −z und z unter der Standardnormalverteilung gleich 0,5285 ist. Bestimme z auf zwei Nachkommastellen.
A = 0,5285
z =
2.NormalverteilungSchwer
Die IQ-Werte sind normalverteilt mit dem Mittelwert 100 Punkte und der Standardabweichung 15 Punkte. Bestimme den Wert x, unter dem 97,5 % von ihnen liegen (das 97,5. Perzentil).
μ = 100σ = 15P = 97,5%
x = Punkte
3.KonfidenzintervalleMittel
Eine Stichprobe von 20 Elementen hat den Mittelwert 54 und die Standardabweichung s = 3. Die Grundgesamtheit ist annähernd normalverteilt. Bestimme die obere Grenze des 99-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.
n = 20x̄ = 54s = 399%t(19) = 2,861
obere Grenze =
4.KonfidenzintervalleSchwer
Eine Vorstudie legt nahe, dass etwa 0,7 der Produkte fehlerhaft sind. Wie viele Produkte n müssen geprüft werden, damit ein 95-%-Konfidenzintervall für den Anteil eine Fehlermarge von höchstens 0,02 hat?
p ≈ 0,7E = 0,0295%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
Zwei Lehrmethoden werden verglichen. Gruppe 1: 7 Studierende, mittlere Punktzahl 20, Standardabweichung 8,5. Gruppe 2: 9 Studierende, mittlere Punktzahl 25,6, Standardabweichung 2,5. Nimm gleiche Varianzen der Grundgesamtheiten an und verwende den gepoolten Zweistichproben-t-Test. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ₁ = μ₂, mit der Differenz x̄₁ − x̄₂ (Gruppe 1 minus Gruppe 2).
n₁ = 7x̄₁ = 20s₁ = 8,5n₂ = 9x̄₂ = 25,6s₂ = 2,5
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
Wie groß muss eine Stichprobe sein, damit das 99-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 2 hat? Die Standardabweichung ist 8. Bestimme den kleinsten Stichprobenumfang n.
σ = 8E = 299%
n =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.
n = 5
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 8 voraus?
n = 6ŷ = 8
x =
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 = 1402 × 3
χ² =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
Ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest wird an einer Kontingenztafel mit 3 Zeilen und 6 Spalten (ohne die Summen) durchgeführt. Wie viele Freiheitsgrade df hat der Test?
3 × 6
df =
3Lösungen
1.Normalverteilung
Antwort: z = 0,72
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 von z
Φ(z) = (1 + 0,5285)/2 = 0,7642
Die z-Tabelle rückwärts lesen
Finde 0,7642 in der Tabelle und lies z ab.
z = 0,72
Antwort
z = 0,72
2.Normalverteilung
Antwort: x = 129,4 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) = 0,975 → z = 1,96
Zurück zu x
x = 100 + 1,96·15 = 129,4 Punkte
Antwort
x = 129,4 Punkte
3.Konfidenzintervalle
Antwort: obere Grenze = 55,92
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 = 2,861
Fehlermarge
E = 2,861·3/√20 = 1,919
Intervall
54 ± 1,919 → [52,08, 55,92]
Antwort
obere Grenze = 55,92
4.Konfidenzintervalle
Antwort: n = 2017
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 = 1,96²·0,7·0,3/0,02² = 2017
Aufrunden
n = 2017
Antwort
n = 2017
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: t = −1,891
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.
Gepoolte Varianz
sp² = (6·8,5² + 8·2,5²)/14 = 34,54
sp = 5,877
Standardfehler
SE = 5,877·√(1/7 + 1/9) = 2,962
Teststatistik
t = (20 − 25,6)/2,962 = −1,891
Antwort
t = −1,891
Bei df = 14 ist der zweiseitige kritische 5-%-Wert 2,145; |t| ist kleiner, also wird H₀ nicht verworfen.
6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: n = 107
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 = (2,576·8/2)² = 106,2
Aufrunden
n = 107
Antwort
n = 107
7.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: r = 0,9892
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 = 107/5 = 21,4
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 142
Syy = Σ(y − ȳ)² = 515,2
Korrelationskoeffizient
r = 142/√(40·515,2) = 0,9892
Antwort
r = 0,9892
8.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: x = 2,839
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 = 99/6 = 16,5
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 143
Regressionsgerade
b = 143/70 = 2,043
a = 16,5 − 2,043·7 = 2,2
ŷ = 2,2 + 2,043·x
Nach x auflösen
x = (8 − 2,2)/2,043 = 2,839
Antwort
x = 2,839
9.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ² = 7,656
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) verworfen.
10.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: df = 10
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.