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
Die Lebensdauern von Batterien sind normalverteilt mit dem Mittelwert 500 h und der Standardabweichung 40 h. Welcher Anteil liegt zwischen 420 und 582 h? Gib P als Dezimalzahl an.
μ = 500σ = 40x1 = 420x2 = 582
P =
2.NormalverteilungSchwer
Die Gewichte von Beuteln sind normalverteilt mit dem Mittelwert 250 g und der Standardabweichung 5 g. Bestimme den Wert x, unter dem 10 % von ihnen liegen (das 10. Perzentil).
μ = 250σ = 5P = 10%
x = g
3.KonfidenzintervalleMittel
Eine Stichprobe von 25 Elementen hat den Mittelwert 42,5 und die Standardabweichung s = 17. Die Grundgesamtheit ist annähernd normalverteilt. Bestimme die untere Grenze des 99-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.
n = 25x̄ = 42,5s = 1799%t(24) = 2,797
untere Grenze =
4.KonfidenzintervalleSchwer
Eine Vorstudie legt nahe, dass etwa 0,7 der Produkte fehlerhaft sind. Wie viele Produkte n müssen geprüft werden, damit ein 90-%-Konfidenzintervall für den Anteil eine Fehlermarge von höchstens 0,04 hat?
p ≈ 0,7E = 0,0490%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
Zwei Fertigungslinien stellen dasselbe Teil her. Linie 1: Eine Stichprobe von 100 Teilen hat die mittlere Länge 143,5 mm, und die bekannte Standardabweichung der Linie ist 14 mm. Linie 2: Eine Stichprobe von 30 Teilen hat den Mittelwert 147,9 mm, bekannte Standardabweichung 12 mm. Bestimme die Teststatistik z für H₀: μ₁ = μ₂, mit der Differenz x̄₁ − x̄₂ (Linie 1 minus Linie 2).
Ein einseitiger z-Test bei α = 0,05 soll eine Verschiebung des Mittelwerts um 4 Einheiten mit einer Teststärke von 80 % erkennen. Die Standardabweichung beträgt 25. Bestimme den Mindeststichprobenumfang n.
Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. 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. Eine neue Beobachtung (7, 36) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.
n = 6(7, 36)
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 = 1002 × 2
χ² =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
Ein Chi-Quadrat-Anpassungstest prüft, ob die Häufigkeiten in 4 Kategorien einer Poisson-Verteilung folgen, deren Mittelwert aus denselben Daten geschätzt wird. Bestimme mit der Tabelle den kritischen Wert χ²crit zum Signifikanzniveau α = 0,01.
α = 0,01
χ²crit =
3Lösungen
1.Normalverteilung
Antwort: P = 0,9571
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 = (420 − 500)/40 = −2
z₂ = (582 − 500)/40 = 2,05
Fläche dazwischen
P = Φ(2,05) − Φ(−2) = 0,9798 − 0,02275 = 0,9571
Antwort
P = 0,9571
2.Normalverteilung
Antwort: x = 243,6 g
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) = 0,1 → z = −1,282
Zurück zu x
x = 250 + −1,282·5 = 243,59 g
Antwort
x = 243,59 g
3.Konfidenzintervalle
Antwort: untere Grenze = 32,99
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 = 24, t = 2,797
Fehlermarge
E = 2,797·17/√25 = 9,51
Intervall
42,5 ± 9,51 → [32,99, 52,01]
Antwort
untere Grenze = 32,99
4.Konfidenzintervalle
Antwort: n = 356
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 = 1,645²·0,7·0,3/0,04² = 355,2
Aufrunden
n = 356
Antwort
n = 356
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: z = −1,692
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.
Standardfehler der Differenz
SE = √(14²/100 + 12²/30) = √6,76 = 2,6
Teststatistik
z = (143,5 − 147,9)/2,6 = −1,692
Antwort
z = −1,692
|z| < 1.96, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) nicht verworfen.
6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: n = 242
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 + 0,842)·25/4)² = 241,6
Aufrunden
n = 242
Antwort
n = 242
7.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: r = 0,9525
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 = 353/5 = 70,6
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 45
Syy = Σ(y − ȳ)² = 223,2
Korrelationskoeffizient
r = 45/√(10·223,2) = 0,9525
Antwort
r = 0,9525
8.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: e = 5
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 = 186/6 = 31
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 288
Regressionsgerade
b = 288/70 = 4,114
a = 31 − 4,114·7 = 2,2
ŷ = 2,2 + 4,114·x
Vorhergesagter Wert
ŷ = 2,2 + 4,114·7 = 31
Residuum
e = 36 − 31 = 5
Antwort
e = 5
Der Punkt liegt über der Geraden.
9.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ² = 8,167
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 = 1. Bei α = 0,05 ist der kritische Wert 3,841, also wird H₀ (Unabhängigkeit) verworfen.
10.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ²crit = 9,21
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 = 4 − 1 − 1 = 2
Tabelle
χ²crit(df = 2, α = 0,01) = 9,210
Antwort
χ²crit = 9,210
Verwirf H₀, wenn das berechnete χ² größer als dieser Wert ist.