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 rechts von z = 0,9808

Ziehe z so, dass die schattierte Fläche unter der Standardnormalverteilung rechts von z gleich 0,9808 ist. Bestimme z auf zwei Nachkommastellen.

A = 0,9808
z =
2.NormalverteilungSchwer
μ = 65x = ?95%

Die Prüfungsergebnisse sind normalverteilt mit dem Mittelwert 65 Punkte und der Standardabweichung 10 Punkte. Bestimme den Wert x, unter dem 95 % von ihnen liegen (das 95. Perzentil).

μ = 65σ = 10P = 95%
x = Punkte
3.KonfidenzintervalleMittel
n = 16, sd​ = 6,60L = ?Ud̄ = 4,9E95%

Der Blutdruck von 16 Patienten wird vor und nach einer Behandlung gemessen. Die Differenzen d = vorher − nachher (mmHg) haben den Mittelwert 4,9 und die Standardabweichung 6,6. Bestimme die untere Grenze des 95-%-Konfidenzintervalls für die mittlere Differenz.

n = 16d̄ = 4,9sd = 6,695%t(15) = 2,131
untere Grenze = mmHg
4.KonfidenzintervalleSchwer
σ = 31, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 31. Wie groß muss die Stichprobe n sein, damit ein 95-%-Konfidenzintervall für den Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 3 hat?

σ = 31E = 395%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
−2,1452,145t = ?df = 14

15 Mitarbeitende machen vor und nach einem Schulungskurs einen Schreibtest. Für jede Person wird die Differenz d = nachher − vorher (Wörter pro Minute) erfasst. Die mittlere Differenz beträgt 10,84 und die Standardabweichung der Differenzen 12. Bestimme die Teststatistik t des verbundenen Tests für H₀: μd = 0.

n = 15d̄ = 10,84sd = 12
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 5α = 0,01βσ = 17, Teststärke 95%, n = ?

Ein einseitiger z-Test bei α = 0,01 soll eine Verschiebung des Mittelwerts um 5 Einheiten mit einer Teststärke von 95 % erkennen. Die Standardabweichung beträgt 17. Bestimme den Mindeststichprobenumfang n.

α = 0,01Teststärke = 95%δ = 5σ = 17zα = 2,326zβ = 1,645
n =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy139242342442549xy24404550

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

n = 5
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
xy2741762182810391242xy5102040x = 5

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 (5, 14) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.

n = 6(5, 14)
e =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
Hustenkein HustenSummeRaucher8931120Nichtraucher3268100Summe12199220

Die Kontingenztafel zeigt beobachtete Häufigkeiten. Berechne die Chi-Quadrat-Prüfgröße χ² für den Test auf Unabhängigkeit zwischen Zeilen- und Spaltenvariable. Verwende keine Stetigkeitskorrektur.

N = 2202 × 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 vergleicht die beobachteten Häufigkeiten in 3 Kategorien mit vollständig vorgegebenen erwarteten Anteilen (es werden keine Parameter aus den Daten geschätzt). Bestimme mit der Tabelle den kritischen Wert χ²crit zum Signifikanzniveau α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Lösungen

1.Normalverteilung

Antwort: z = −2,07

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 − 0,9808 = 0,0192

Die z-Tabelle rückwärts lesen

Finde 0,0192 in der Tabelle und lies z ab.

z = −2,07

Antwort

z = −2,07
2.Normalverteilung

Antwort: x = 81,45 Punkte

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) = 0,95 → z = 1,645

Zurück zu x

x = 65 + 1,645·10 = 81,45 Punkte

Antwort

x = 81,45 Punkte
3.Konfidenzintervalle

Antwort: untere Grenze = 1,384 mmHg

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.

Kritischer Wert

df = 15, t = 2,131

Fehlermarge

E = 2,131·6,6/√16 = 3,516

Intervall

4,9 ± 3,516 → [1,384, 8,416]

Antwort

untere Grenze = 1,384 mmHg
4.Konfidenzintervalle

Antwort: n = 411

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.

Nach n auflösen

n = (1,96·31/3)² = 410,2

Aufrunden

Ein Stichprobenumfang ist eine ganze Zahl, und Abrunden würde die Fehlermarge zu groß machen.

n = 411

Antwort

n = 411
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: t = 3,499

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Standardfehler der mittleren Differenz

SE = 12/√15 = 3,098

Teststatistik

t = 10,84/3,098 = 3,499

Antwort

t = 3,499

Bei df = 14 ist der zweiseitige kritische 5-%-Wert 2,145; |t| ist größer, also wird H₀ verworfen.

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: n = 183

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 = ((2,326 + 1,645)·17/5)² = 182,3

Aufrunden

n = 183

Antwort

n = 183
7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r = 0,8544

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 = 214/5 = 42,8

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 20
Syy = Σ(y − ȳ)² = 54,8

Korrelationskoeffizient

r = 20/√(10·54,8) = 0,8544

Antwort

r = 0,8544
8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: e = −4,581

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 = 154/6 = 25,67

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 248

Regressionsgerade

b = 248/70 = 3,543
a = 25,67 − 3,543·7 = 0,8667
ŷ = 0,8667 + 3,543·x

Vorhergesagter Wert

ŷ = 0,8667 + 3,543·5 = 18,58

Residuum

e = 14 − 18,58 = −4,581

Antwort

e = −4,581

Der Punkt liegt unter der Geraden.

9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 39,19

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

Raucher: 120·121/220 = 66, 120·99/220 = 54
Nichtraucher: 100·121/220 = 55, 100·99/220 = 45

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (89 − 66)²/66 + (31 − 54)²/54 + (32 − 55)²/55 + (68 − 45)²/45
χ² = 39,19

Antwort

χ² = 39,19

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

10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ²crit = 5,991

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 = 3 − 1 = 2

Tabelle

χ²crit(df = 2, α = 0,05) = 5,991

Antwort

χ²crit = 5,991

Verwirf H₀, wenn das berechnete χ² größer als dieser Wert ist.

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