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
178181,5P = ?

Die Körpergrößen erwachsener Männer sind normalverteilt mit dem Mittelwert 178 cm und der Standardabweichung 7 cm. Welcher Anteil liegt zwischen 178 und 181,5 cm? Gib P als Dezimalzahl an.

μ = 178σ = 7x1 = 178x2 = 181,5
P =
2.NormalverteilungSchwer
380420460500540580620hoben 60%

Die Lebensdauern von Batterien sind normalverteilt mit dem Mittelwert 500 h und der Standardabweichung 40 h. Ziehe die Grenze so, dass die schattierten oberen 60 % rechts davon liegen. Bestimme die Grenze x.

μ = 500 hσ = 40 h60%
x = h
3.KonfidenzintervalleMittel
μ₁ − μ₂0L = ?Ux̄₁ − x̄₂E90%

Die Akkulaufzeit zweier Handymodelle wird verglichen. Modell 1: 30 Handys, Mittelwert 89,5 h, bekannte Standardabweichung 8 h. Modell 2: 60 Handys, Mittelwert 83 h, bekannte Standardabweichung 18 h. Bestimme die untere Grenze des 90-%-Konfidenzintervalls für μ₁ − μ₂.

n₁ = 30x̄₁ = 89,5 hσ₁ = 8 hn₂ = 60x̄₂ = 83 hσ₂ = 18 h90%
untere Grenze = h
4.KonfidenzintervalleSchwer
p ≈ 0,15, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0190%

Eine Vorstudie legt nahe, dass etwa 0,15 der Produkte fehlerhaft sind. Wie viele Produkte n müssen geprüft werden, damit ein 90-%-Konfidenzintervall für den Anteil eine Fehlermarge von höchstens 0,01 hat?

p ≈ 0,15E = 0,0190%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
t −1,98401,984

Eine Stichprobe von 100 Studierenden hat einen mittleren Punktwert von 102,9 und eine Stichproben-Standardabweichung von 12. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 102,9s = 12n = 100
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
σ = 4, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

Wie groß muss eine Stichprobe sein, damit das 99-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 2 hat? Die Standardabweichung ist 4. Bestimme den kleinsten Stichprobenumfang n.

σ = 4E = 299%
n =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy124226320422519xy242025

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 5
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
xy146416771897201062211924118xy1520256080100120ŷ = 120

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. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 120 voraus?

n = 6ŷ = 120
x =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
janeinSummeMänner374380Frauen512980Summe8872160

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 × 2
χ² =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
janeinSummeLinie 1142640Linie 2273360Linie 3233760Summe6496160dfα = 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 = 1603 × 2α = 0,05
χ² =

3Lösungen

1.Normalverteilung

Antwort: P = 0,1915

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 = (178 − 178)/7 = 0
z₂ = (181,5 − 178)/7 = 0,5

Fläche dazwischen

P = Φ(0,5) − Φ(0) = 0,6915 − 0,5 = 0,1915

Antwort

P = 0,1915
2.Normalverteilung

Antwort: x = 490 h

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) = 0,4

z aus der Tabelle

z ≈ −0,25

Zurück zu den ursprünglichen Einheiten

x = 500 − 0,25·40 = 490 h

Antwort

x = 490 h
3.Konfidenzintervalle

Antwort: untere Grenze = 1,985 h

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.

Punktschätzer

x̄₁ − x̄₂ = 89,5 − 83 = 6,5

Standardfehler

SE = √(8²/30 + 18²/60) = 2,745

Fehlermarge

E = 1,645·2,745 = 4,515

Intervall

6,5 ± 4,515 → [1,985, 11,02]

Antwort

untere Grenze = 1,985 h

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

4.Konfidenzintervalle

Antwort: n = 3451

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 = 1,645²·0,15·0,85/0,01² = 3450

Aufrunden

n = 3451

Antwort

n = 3451
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: t = 2,417

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/√100 = 12/10 = 1,2

Teststatistik

t = (102,9 − 100)/1,2 = 2,417

Antwort

t = 2,417
t0,025; df = 99 = 1,984

|t| > 1,984, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) verworfen.

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: n = 27

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 = (2,576·4/2)² = 26,54

Aufrunden

n = 27

Antwort

n = 27
7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r = −0,773

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 = 15/5 = 3
ȳ = 111/5 = 22,2

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −14
Syy = Σ(y − ȳ)² = 32,8

Korrelationskoeffizient

r = −14/√(10·32,8) = −0,773

Antwort

r = −0,773
8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: x = 23

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 = 114/6 = 19
ȳ = 581/6 = 96,83

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 405

Regressionsgerade

b = 405/70 = 5,786
a = 96,83 − 5,786·19 = −13,1
ŷ = −13,1 + 5,786·x

Nach x auflösen

x = (120 − (−13,1))/5,786 = 23

Antwort

x = 23
9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 4,949

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

Männer: 80·88/160 = 44, 80·72/160 = 36
Frauen: 80·88/160 = 44, 80·72/160 = 36

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (37 − 44)²/44 + (43 − 36)²/36 + (51 − 44)²/44 + (29 − 36)²/36
χ² = 4,949

Antwort

χ² = 4,949

df = 1. Bei α = 0,05 ist der kritische Wert 3,841, also wird H₀ (Unabhängigkeit) verworfen.

10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 1,111

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

Linie 1: 16, 24
Linie 2: 24, 36
Linie 3: 24, 36

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (14 − 16)²/16 + (26 − 24)²/24 + (27 − 24)²/24 + (33 − 36)²/36 + (23 − 24)²/24 + (37 − 36)²/36
χ² = 1,111

Entscheidung

df = 2, χ²crit = 5,991
1,111 < 5,991

Antwort

χ² = 1,111

χ² liegt unter dem kritischen Wert, also wird H₀ nicht verworfen: Es gibt keinen signifikanten Hinweis auf einen Zusammenhang.

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