Statistik 2: Schließende Statistik: Lernpaket

Formelsammlungen, die wichtigsten Lösungsschritte zu jedem Thema und 10 Übungsaufgaben, mit vollständigen Lösungen am Ende.

Neue AufgabenZurück zum Kurs

Wähle im Druckfenster „Als PDF speichern“, um eine Kopie auf deinem Gerät zu behalten.

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
55,573P = ?

Die Prüfungsergebnisse sind normalverteilt mit dem Mittelwert 65 Punkte und der Standardabweichung 10 Punkte. Welcher Anteil liegt zwischen 55,5 und 73 Punkte? Gib P als Dezimalzahl an.

μ = 65σ = 10x1 = 55,5x2 = 73
P =
2.NormalverteilungSchwer
μ = 178x = ?25%

Die Körpergrößen erwachsener Männer sind normalverteilt mit dem Mittelwert 178 cm und der Standardabweichung 7 cm. Bestimme den Wert x, unter dem 25 % von ihnen liegen (das 25. Perzentil).

μ = 178σ = 7P = 25%
x = cm
3.KonfidenzintervalleMittel
μ₁ − μ₂0L = ?Ux̄₁ − x̄₂E95%

Die Akkulaufzeit zweier Handymodelle wird verglichen. Modell 1: 80 Handys, Mittelwert 64,5 h, bekannte Standardabweichung 20 h. Modell 2: 80 Handys, Mittelwert 65,5 h, bekannte Standardabweichung 6 h. Bestimme die untere Grenze des 95-%-Konfidenzintervalls für μ₁ − μ₂.

n₁ = 80x̄₁ = 64,5 hσ₁ = 20 hn₂ = 80x̄₂ = 65,5 hσ₂ = 6 h95%
untere Grenze = h
4.KonfidenzintervalleSchwer
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0190%

Über den Anteil fehlerhafter Produkte ist vorab nichts bekannt. Wie viele Produkte n müssen geprüft werden, damit ein 90-%-Konfidenzintervall für den Anteil eine Fehlermarge von höchstens 0,01 hat?

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

Eine Stichprobe von 100 Studierenden hat einen mittleren Punktwert von 46,1 und eine Stichproben-Standardabweichung von 15. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ = 50.

μ₀ = 50x̄ = 46,1s = 15n = 100
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
−1,961,96z = ?

In einer Studie erholen sich 30 von 100 Patienten unter Behandlung A und 31 von 120 Patienten unter Behandlung B. Bestimme mit dem gepoolten Anteil die Teststatistik z für H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 30n₁ = 100x₂ = 31n₂ = 120
z =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy2741462483110361244xy5102040

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 6
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
xy144353570777990xy56080x = 2

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Sage ŷ für x = 2 voraus.

n = 5x = 2
ŷ =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
kein MangelgeringschwerSummeTagschicht332443100Nachtschicht12392980Summe456372180

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

N = 1802 × 3
χ² =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer

Ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest wird an einer Kontingenztafel mit 4 Zeilen und 4 Spalten (ohne die Summen) durchgeführt. Wie viele Freiheitsgrade df hat der Test?

4 × 4
df =

3Lösungen

1.Normalverteilung

Antwort: P = 0,6171

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 = (55,5 − 65)/10 = −0,95
z₂ = (73 − 65)/10 = 0,8

Fläche dazwischen

P = Φ(0,8) − Φ(−0,95) = 0,7881 − 0,1711 = 0,6171

Antwort

P = 0,6171
2.Normalverteilung

Antwort: x = 173,3 cm

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) = 0,25 → z = −0,6745

Zurück zu x

x = 178 + −0,6745·7 = 173,28 cm

Antwort

x = 173,28 cm
3.Konfidenzintervalle

Antwort: untere Grenze = −5,576 h

Intervall für eine Differenz: Schätzwert ± kritischer Wert × Standardfehler. Für zwei unabhängige Mittelwerte mit bekanntem σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) und z. Bei gleichen unbekannten Varianzen: gepooltes s_p und t mit n₁ + n₂ − 2 Freiheitsgraden. Bei verbundenen Daten rechnet man mit den Differenzen: d̄ ± t·s_d/√n.

Punktschätzer

x̄₁ − x̄₂ = 64,5 − 65,5 = −1

Standardfehler

SE = √(20²/80 + 6²/80) = 2,335

Fehlermarge

E = 1,96·2,335 = 4,576

Intervall

−1 ± 4,576 → [−5,576, 3,576]

Antwort

untere Grenze = −5,576 h

Das Intervall enthält die 0, die Daten zeigen also keinen signifikanten Unterschied.

4.Konfidenzintervalle

Antwort: n = 6766

Konfidenzintervall für einen Anteil: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), mit p̂ = x/n. Für eine Fehlermarge E braucht man n ≥ z²·p(1 − p)/E², aufgerundet; ohne vorherige Schätzung verwende p = 0,5, das ergibt das größte n.

Nach n auflösen

n = 1,645²·0,5·0,5/0,01² = 6765

Aufrunden

n = 6766

Antwort

n = 6766
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: t = −2,6

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 = 15/√100 = 15/10 = 1,5

Teststatistik

t = (46,1 − 50)/1,5 = −2,6

Antwort

t = −2,6
t0,025; df = 99 = 1,984

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

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: z = 0,6874

Hypothesentest: Teststatistik = (Schätzwert − Wert unter H₀)/(Standardfehler unter H₀). Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, unter der Annahme, dass H₀ wahr ist, für eine Statistik, die mindestens so extrem ist wie die beobachtete: die Fläche in einem Ende bei einseitiger H₁, die doppelte Endfläche bei zweiseitiger H₁. Verwirf H₀, wenn p ≤ α.

Stichprobenanteile

p̂₁ = 30/100 = 0,3
p̂₂ = 31/120 = 0,2583
p̂ = 61/220 = 0,2773

Standardfehler unter H₀

SE = √(0,2773·0,7227·(1/100 + 1/120)) = 0,06061

Teststatistik

z = (0,3 − 0,2583)/0,06061 = 0,6874

Antwort

z = 0,6874

|z| < 1.96, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) nicht verworfen.

7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r = 0,9963

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 = 156/6 = 26

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 258
Syy = Σ(y − ȳ)² = 958

Korrelationskoeffizient

r = 258/√(70·958) = 0,9963

Antwort

r = 0,9963
8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: ŷ = 49,4

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 = 334/5 = 66,8

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 232

Regressionsgerade

b = 232/40 = 5,8
a = 66,8 − 5,8·5 = 37,8
ŷ = 37,8 + 5,8·x

Vorhersage

ŷ = 37,8 + 5,8·2 = 49,4

Antwort

ŷ = 49,4
9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 14,04

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

Tagschicht: 100·45/180 = 25, 100·63/180 = 35, 100·72/180 = 40
Nachtschicht: 80·45/180 = 20, 80·63/180 = 28, 80·72/180 = 32

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (33 − 25)²/25 + (24 − 35)²/35 + (43 − 40)²/40 + (12 − 20)²/20 + (39 − 28)²/28 + (29 − 32)²/32
χ² = 14,04

Antwort

χ² = 14,04

df = 2. Bei α = 0,05 ist der kritische Wert 5,991, also wird H₀ (Unabhängigkeit) verworfen.

10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: df = 9

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)·(4 − 1) = 9

Antwort

df = 9

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference