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
420582P = ?

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
μ = 250x = ?10%

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
n = 25, s = 17L = ?Ux̄ = 42,5E99%

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
p ≈ 0,7, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0490%

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
−1,961,96z = ?

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).

n₁ = 100x̄₁ = 143,5 mmσ₁ = 14 mmn₂ = 30x̄₂ = 147,9 mmσ₂ = 12 mm
z =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0,05βσ = 25, Teststärke 80%, n = ?

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.

α = 0,05Teststärke = 80%δ = 4σ = 25zα = 1,645zβ = 0,842
n =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy364464570673782xy467080

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
xy21041862883610431251xy5102040x = 7

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
gebessertnicht gebessertSummeneues Medikament233760Placebo271340Summe5050100

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
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

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.

Erwartete Häufigkeiten

neues Medikament: 60·50/100 = 30, 60·50/100 = 30
Placebo: 40·50/100 = 20, 40·50/100 = 20

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (23 − 30)²/30 + (37 − 30)²/30 + (27 − 20)²/20 + (13 − 20)²/20
χ² = 8,167

Antwort

χ² = 8,167

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.

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