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
−3−2−10123zschattierte Fläche zwischen −z und z = 0,7620

Ziehe z so, dass die schattierte Fläche zwischen −z und z unter der Standardnormalverteilung gleich 0,7620 ist. Bestimme z auf zwei Nachkommastellen.

A = 0,7620
z =
2.NormalverteilungSchwer
35455565758595Punkteunten 15%

Die Prüfungsergebnisse sind normalverteilt mit dem Mittelwert 65 Punkte und der Standardabweichung 10 Punkte. Ziehe die Grenze so, dass die schattierten unteren 15 % links davon liegen. Bestimme die Grenze x.

μ = 65 Punkteσ = 10 Punkte15%
x = Punkte
3.KonfidenzintervalleMittel
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E99%

Die Akkulaufzeit zweier Handymodelle wird verglichen. Modell 1: 50 Handys, Mittelwert 148,5 h, bekannte Standardabweichung 12 h. Modell 2: 50 Handys, Mittelwert 135 h, bekannte Standardabweichung 18 h. Bestimme die obere Grenze des 99-%-Konfidenzintervalls für μ₁ − μ₂.

n₁ = 50x̄₁ = 148,5 hσ₁ = 12 hn₂ = 50x̄₂ = 135 hσ₂ = 18 h99%
obere Grenze = h
4.KonfidenzintervalleSchwer
μ₁ − μ₂, t(29) = 2,0450LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Zwei Dünger werden getestet. Parzellengruppe 1: 6 Parzellen, mittlerer Ertrag 79,5 kg, Standardabweichung 3 kg. Parzellengruppe 2: 25 Parzellen, Mittelwert 70 kg, Standardabweichung 2,5 kg. Nimm gleiche Varianzen an (gepoolter t-Test, df = n₁ + n₂ − 2). Bestimme die Fehlermarge E des 95-%-Konfidenzintervalls für μ₁ − μ₂.

n₁ = 6x̄₁ = 79,5s₁ = 3n₂ = 25x̄₂ = 70s₂ = 2,595%t(29) = 2,045
E = kg
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
t −2,13102,131

Eine Stichprobe von 16 Studierenden hat einen mittleren Punktwert von 129 und eine Stichproben-Standardabweichung von 15. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ = 120.

μ₀ = 120x̄ = 129s = 15n = 16
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2,5α = 0,05βσ = 16, Teststärke 90%, n = ?

Ein einseitiger z-Test bei α = 0,05 soll eine Verschiebung des Mittelwerts um 2,5 Einheiten mit einer Teststärke von 90 % erkennen. Die Standardabweichung beträgt 16. Bestimme den Mindeststichprobenumfang n.

α = 0,05Teststärke = 90%δ = 2,5σ = 16zα = 1,645zβ = 1,282
n =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy255360466578683780xy246607080

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. Ihre Summen sind gegeben. Bestimme daraus den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 6Σx = 27Σy = 422Σx² = 139Σy² = 30354Σxy = 2002
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
xy174119552158236325722780xy2025406080x = 18

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Temperatur in °C und y = verkaufte Eiskugeln. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Eine neue Beobachtung (18, 51) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.

n = 6(18, 51)
e =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
BusFahrradAutoSummeStudierende225543120Mitarbeitende10171340Summe327256160

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
bestandennicht bestandenSummeAlter 18–30332760Alter 31–504060100Alter 51+5743100Summe130130260dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Die Tabelle zeigt beobachtete Häufigkeiten. Prüfe auf dem Niveau α = 0,05, ob die beiden Variablen unabhängig sind (ohne Stetigkeitskorrektur). Berechne die Prüfgröße χ² und vergleiche sie mit dem kritischen Wert aus der Tabelle.

N = 2603 × 2α = 0,05
χ² =

3Lösungen

1.Normalverteilung

Antwort: z = 1,18

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 + 0,7620)/2 = 0,8810

Die z-Tabelle rückwärts lesen

Finde 0,8810 in der Tabelle und lies z ab.

z = 1,18

Antwort

z = 1,18
2.Normalverteilung

Antwort: x = 54,6 Punkte

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

Φ(z) = 0,15

z aus der Tabelle

z ≈ −1,04

Zurück zu den ursprünglichen Einheiten

x = 65 − 1,04·10 = 54,6 Punkte

Antwort

x = 54,6 Punkte
3.Konfidenzintervalle

Antwort: obere Grenze = 21,38 h

Intervall für eine Differenz: Schätzwert ± kritischer Wert × Standardfehler. Für zwei unabhängige Mittelwerte mit bekanntem σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) und z. Bei gleichen unbekannten Varianzen: gepooltes s_p und t mit n₁ + n₂ − 2 Freiheitsgraden. Bei verbundenen Daten rechnet man mit den Differenzen: d̄ ± t·s_d/√n.

Punktschätzer

x̄₁ − x̄₂ = 148,5 − 135 = 13,5

Standardfehler

SE = √(12²/50 + 18²/50) = 3,059

Fehlermarge

E = 2,576·3,059 = 7,881

Intervall

13,5 ± 7,881 → [5,619, 21,38]

Antwort

obere Grenze = 21,38 h

Das Intervall enthält die 0 nicht, die Mittelwerte unterscheiden sich also signifikant.

4.Konfidenzintervalle

Antwort: E = 2,411 kg

Intervall für eine Differenz: Schätzwert ± kritischer Wert × Standardfehler. Für zwei unabhängige Mittelwerte mit bekanntem σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) und z. Bei gleichen unbekannten Varianzen: gepooltes s_p und t mit n₁ + n₂ − 2 Freiheitsgraden. Bei verbundenen Daten rechnet man mit den Differenzen: d̄ ± t·s_d/√n.

Gepoolte Standardabweichung

sp² = (5·3² + 24·2,5²)/29 = 6,724
sp = 2,593

Fehlermarge

E = 2,045·2,593·√(1/6 + 1/25) = 2,411

Antwort

E = 2,411 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 = 15/√16 = 15/4 = 3,75

Teststatistik

t = (129 − 120)/3,75 = 2,4

Antwort

t = 2,4
t0,025; df = 15 = 2,131

|t| > 2,131, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) verworfen.

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: n = 351

Stichprobenumfang für einen Test: Um eine wahre Verschiebung δ mit der Teststärke 1 − β in einem einseitigen z-Test zum Niveau α zu erkennen, muss der Standardfehler δ = (z_α + z_β)·σ/√n erfüllen, also n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², aufgerundet.

Nach n auflösen

n = ((1,645 + 1,282)·16/2,5)² = 350,9

Aufrunden

n = 351

Antwort

n = 351
7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r = 0,9489

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 = 2002 − 27·422/6 = 103
Sxx = 139 − 27²/6 = 17,5
Syy = 30354 − 422²/6 = 673,3

Korrelationskoeffizient

r = 103/√(17,5·673,3) = 0,9489

Antwort

r = 0,9489
8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: e = 3,843

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 = 132/6 = 22
ȳ = 369/6 = 61,5

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 251

Regressionsgerade

b = 251/70 = 3,586
a = 61,5 − 3,586·22 = −17,39
ŷ = −17,39 + 3,586·x

Vorhergesagter Wert

ŷ = −17,39 + 3,586·18 = 47,16

Residuum

e = 51 − 47,16 = 3,843

Antwort

e = 3,843

Der Punkt liegt über der Geraden.

9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 0,836

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

Studierende: 120·32/160 = 24, 120·72/160 = 54, 120·56/160 = 42
Mitarbeitende: 40·32/160 = 8, 40·72/160 = 18, 40·56/160 = 14

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (22 − 24)²/24 + (55 − 54)²/54 + (43 − 42)²/42 + (10 − 8)²/8 + (17 − 18)²/18 + (13 − 14)²/14
χ² = 0,836

Antwort

χ² = 0,836

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

10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 6,56

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

Alter 18–30: 30, 30
Alter 31–50: 50, 50
Alter 51+: 50, 50

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (33 − 30)²/30 + (27 − 30)²/30 + (40 − 50)²/50 + (60 − 50)²/50 + (57 − 50)²/50 + (43 − 50)²/50
χ² = 6,56

Entscheidung

df = 2, χ²crit = 5,991
6,56 > 5,991

Antwort

χ² = 6,56

χ² liegt über dem kritischen Wert, also wird H₀ verworfen: Die Variablen scheinen zusammenzuhängen.

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