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
Ziehe z so, dass die schattierte Fläche zwischen −z und z unter der Standardnormalverteilung gleich 0,9051 ist. Bestimme z auf zwei Nachkommastellen.
A = 0,9051
z =
2.NormalverteilungSchwer
Die Lebensdauern von Batterien sind normalverteilt mit dem Mittelwert 500 h und der Standardabweichung 40 h. Ziehe die Grenze so, dass die schattierten unteren 80 % links davon liegen. Bestimme die Grenze x.
μ = 500 hσ = 40 h80%
x = h
3.KonfidenzintervalleMittel
Der Blutdruck von 11 Patienten wird vor und nach einer Behandlung gemessen. Die Differenzen d = vorher − nachher (mmHg) haben den Mittelwert −5,2 und die Standardabweichung 1,9. Bestimme die obere Grenze des 95-%-Konfidenzintervalls für die mittlere Differenz.
n = 11d̄ = −5,2sd = 1,995%t(10) = 2,228
obere Grenze = mmHg
4.KonfidenzintervalleSchwer
Eine Vorstudie legt nahe, dass etwa 0,4 der Produkte fehlerhaft sind. Wie viele Produkte n müssen geprüft werden, damit ein 95-%-Konfidenzintervall für den Anteil eine Fehlermarge von höchstens 0,03 hat?
p ≈ 0,4E = 0,0395%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
10 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 7,68 und die Standardabweichung der Differenzen 8,1. Bestimme die Teststatistik t des verbundenen Tests für H₀: μd = 0.
n = 10d̄ = 7,68sd = 8,1
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
Wie groß muss eine Stichprobe sein, damit das 99-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 1 hat? Die Standardabweichung ist 10. Bestimme den kleinsten Stichprobenumfang n.
σ = 10E = 199%
n =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Ihre Summen sind gegeben. Bestimme daraus den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.
n = 6Σx = 21Σy = 120Σx² = 91Σy² = 2566Σxy = 369
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Sage ŷ für x = 4,5 voraus.
n = 5x = 4,5
ŷ =
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 = 2202 × 3
χ² =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
Die Tabelle zeigt beobachtete Häufigkeiten. Prüfe auf dem Niveau α = 0,05, ob die beiden Variablen unabhängig sind (ohne Stetigkeitskorrektur). Berechne die Prüfgröße χ² und vergleiche sie mit dem kritischen Wert aus der Tabelle.
N = 2003 × 2α = 0,05
χ² =
3Lösungen
1.Normalverteilung
Antwort: z = 1,67
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 + 0,9051)/2 = 0,9525
Die z-Tabelle rückwärts lesen
Finde 0,9525 in der Tabelle und lies z ab.
z = 1,67
Antwort
z = 1,67
2.Normalverteilung
Antwort: x = 534 h
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) = 0,8
z aus der Tabelle
z ≈ 0,84
Zurück zu den ursprünglichen Einheiten
x = 500 + 0,84·40 = 534 h
Antwort
x = 534 h
3.Konfidenzintervalle
Antwort: obere Grenze = −3,924 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 = 10, t = 2,228
Fehlermarge
E = 2,228·1,9/√11 = 1,276
Intervall
−5,2 ± 1,276 → [−6,476, −3,924]
Antwort
obere Grenze = −3,924 mmHg
4.Konfidenzintervalle
Antwort: n = 1025
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 = 1,96²·0,4·0,6/0,03² = 1024
Aufrunden
n = 1025
Antwort
n = 1025
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: t = 2,998
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 = 8,1/√10 = 2,561
Teststatistik
t = 7,68/2,561 = 2,998
Antwort
t = 2,998
Bei df = 9 ist der zweiseitige kritische 5-%-Wert 2,262; |t| ist größer, also wird H₀ verworfen.
6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: n = 664
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).
Nach n auflösen
n = (2,576·10/1)² = 663,6
Aufrunden
n = 664
Antwort
n = 664
7.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: r = −0,9462
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.
Zentrierte Summen
Sxy = 369 − 21·120/6 = −51
Sxx = 91 − 21²/6 = 17,5
Syy = 2566 − 120²/6 = 166
Korrelationskoeffizient
r = −51/√(17,5·166) = −0,9462
Antwort
r = −0,9462
8.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: ŷ = 13,2
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 = 87/5 = 17,4
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −28
Regressionsgerade
b = −28/10 = −2,8
a = 17,4 − (−2,8)·3 = 25,8
ŷ = 25,8 − 2,8·x
Vorhersage
ŷ = 25,8 + (−2,8)·4,5 = 13,2
Antwort
ŷ = 13,2
9.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ² = 10,99
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 = 2. Bei α = 0,05 ist der kritische Wert 5,991, also wird H₀ (Unabhängigkeit) verworfen.
10.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ² = 6,372
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.