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 438 und 550 h? Gib P als Dezimalzahl an.
μ = 500σ = 40x1 = 438x2 = 550
P =
2.NormalverteilungSchwer
Die Körpergrößen erwachsener Männer sind normalverteilt mit dem Mittelwert 178 cm und der Standardabweichung 7 cm. Ziehe die Grenze so, dass die schattierten oberen 25 % rechts davon liegen. Bestimme die Grenze x.
μ = 178 cmσ = 7 cm25%
x = cm
3.KonfidenzintervalleMittel
Ein 95-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert, basierend auf 64 Beobachtungen und bekanntem σ, hat eine Fehlermarge von 2,6. Wie groß ist die Fehlermarge E₂ eines 90-%-Intervalls aus denselben Daten?
95%n₁ = 64E₁ = 2,690%
E₂ =
4.KonfidenzintervalleSchwer
Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 31. Wie groß muss die Stichprobe n sein, damit ein 99-%-Konfidenzintervall für den Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 0,5 hat?
σ = 31E = 0,599%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
Zwei Fertigungslinien stellen dasselbe Teil her. Linie 1: Eine Stichprobe von 80 Teilen hat die mittlere Länge 98,5 mm, und die bekannte Standardabweichung der Linie ist 11 mm. Linie 2: Eine Stichprobe von 30 Teilen hat den Mittelwert 94,1 mm, bekannte Standardabweichung 6 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 = 0,01 soll eine Verschiebung des Mittelwerts um 3 Einheiten mit einer Teststärke von 90 % erkennen. Die Standardabweichung beträgt 19. Bestimme den Mindeststichprobenumfang n.
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Temperatur in °C und y = verkaufte Eiskugeln. Bestimme das Bestimmtheitsmaß r² der Regressionsgeraden.
n = 6
r² =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
Die Tabelle enthält 5 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 = 69 voraus?
n = 5ŷ = 69
x =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
Die Kontingenztafel zeigt beobachtete Häufigkeiten. Bestimme für einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest die erwartete Häufigkeit E für die Zelle „ländlich, mittel“.
Zeilensumme = 60Spaltensumme = 47N = 147
E =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
Ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest wird an einer Kontingenztafel mit 3 Zeilen und 4 Spalten (ohne die Summen) durchgeführt. Bestimme mit der Tabelle den kritischen Wert χ²crit zum Signifikanzniveau α = 0,01.
α = 0,01
χ²crit =
3Lösungen
1.Normalverteilung
Antwort: P = 0,8338
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.
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) = 0,75
z aus der Tabelle
z ≈ 0,67
Zurück zu den ursprünglichen Einheiten
x = 178 + 0,67·7 = 182,7 cm
Antwort
x = 182,7 cm
3.Konfidenzintervalle
Antwort: E₂ = 2,182
Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.
Verhältnis der Fehlermargen
E₂/E₁ = (1,645/1,96)·√(64/64) = 0,8393
Neue Fehlermarge
E₂ = 2,6·0,8393 = 2,182
Antwort
E₂ = 2,182
4.Konfidenzintervalle
Antwort: n = 25508
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 = (2,576·31/0,5)² = 25508
Aufrunden
Ein Stichprobenumfang ist eine ganze Zahl, und Abrunden würde die Fehlermarge zu groß machen.
n = 25508
Antwort
n = 25508
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: z = 2,672
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 = √(11²/80 + 6²/30) = √2,712 = 1,647
Teststatistik
z = (98,5 − 94,1)/1,647 = 2,672
Antwort
z = 2,672
|z| > 1,96, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) verworfen.
6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: n = 523
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 + 1,282)·19/3)² = 522,2
Aufrunden
n = 523
Antwort
n = 523
7.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: r² = 0,9831
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 = 153/6 = 25,5
ȳ = 427/6 = 71,17
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 625,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2527
Bestimmtheitsmaß
r² = 625,5²/(157,5·2527) = 0,9831
Antwort
r² = 0,9831
Etwa 98,31 % der Streuung von y werden durch die Gerade erklärt.
8.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: x = 22,58
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 = 105/5 = 21
ȳ = 315/5 = 63
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 342
Regressionsgerade
b = 342/90 = 3,8
a = 63 − 3,8·21 = −16,8
ŷ = −16,8 + 3,8·x
Nach x auflösen
x = (69 − (−16,8))/3,8 = 22,58
Antwort
x = 22,58
9.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: E = 19,18
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 Häufigkeit
E = 60·47/147 = 19,18
Antwort
E = 19,18
10.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ²crit = 16,81
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)·(4 − 1) = 6
Tabelle
χ²crit(df = 6, α = 0,01) = 16,812
Antwort
χ²crit = 16,812
Verwirf H₀, wenn das berechnete χ² größer als dieser Wert ist.