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 0,7620 ist. Bestimme z auf zwei Nachkommastellen.
A = 0,7620
z =
2.NormalverteilungSchwer
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
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.
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
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.
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. Ihre Summen sind gegeben. Bestimme daraus den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.
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
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
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.
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.