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
2642,8P = ?

Die Lieferzeiten sind normalverteilt mit dem Mittelwert 32 min und der Standardabweichung 6 min. Welcher Anteil liegt zwischen 26 und 42,8 min? Gib P als Dezimalzahl an.

μ = 32σ = 6x1 = 26x2 = 42,8
P =
2.NormalverteilungSchwer
35455565758595Punkteoben 60%

Die Prüfungsergebnisse sind normalverteilt mit dem Mittelwert 65 Punkte und der Standardabweichung 10 Punkte. Ziehe die Grenze so, dass die schattierten oberen 60 % rechts davon liegen. Bestimme die Grenze x.

μ = 65 Punkteσ = 10 Punkte60%
x = Punkte
3.KonfidenzintervalleMittel
n = 10, sd​ = 1,40L = ?Ud̄ = 3E99%

Der Blutdruck von 10 Patienten wird vor und nach einer Behandlung gemessen. Die Differenzen d = vorher − nachher (mmHg) haben den Mittelwert 3 und die Standardabweichung 1,4. Bestimme die untere Grenze des 99-%-Konfidenzintervalls für die mittlere Differenz.

n = 10d̄ = 3sd = 1,499%t(9) = 3,25
untere Grenze = mmHg
4.KonfidenzintervalleSchwer
σ = 8, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 399%

Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 8. Wie groß muss die Stichprobe n sein, damit ein 99-%-Konfidenzintervall für den Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 3 hat?

σ = 8E = 399%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
−2,0862,086t = ?df = 20

Zwei Lehrmethoden werden verglichen. Gruppe 1: 17 Studierende, mittlere Punktzahl 67, Standardabweichung 11,5. Gruppe 2: 5 Studierende, mittlere Punktzahl 48,2, Standardabweichung 10. Nimm gleiche Varianzen der Grundgesamtheiten an und verwende den gepoolten Zweistichproben-t-Test. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ₁ = μ₂, mit der Differenz x̄₁ − x̄₂ (Gruppe 1 minus Gruppe 2).

n₁ = 17x̄₁ = 67s₁ = 11,5n₂ = 5x̄₂ = 48,2s₂ = 10
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0,05βσ = 22, Teststärke 95%, n = ?

Ein einseitiger z-Test bei α = 0,05 soll eine Verschiebung des Mittelwerts um 4 Einheiten mit einer Teststärke von 95 % erkennen. Die Standardabweichung beträgt 22. Bestimme den Mindeststichprobenumfang n.

α = 0,05Teststärke = 95%δ = 4σ = 22zα = 1,645zβ = 1,645
n =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy12521931941751669xy24610152025

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 = 105Σx² = 91Σy² = 1973Σxy = 322
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
xy2524606738811092xy5106080x = 3

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Werbeausgaben in k€ und y = Umsatz in k€. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Sage ŷ für x = 3 voraus.

n = 5x = 3
ŷ =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
janeinSummeMänner4951100Frauen592180Summe10872180

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 × 2
χ² =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
bestandennicht bestandenSummeLinie 1251540Linie 231940Linie 3491160Summe10535140dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Die Tabelle zeigt beobachtete Häufigkeiten. Prüfe auf dem Niveau α = 0,01, ob die beiden Variablen unabhängig sind (ohne Stetigkeitskorrektur). Berechne die Prüfgröße χ² und vergleiche sie mit dem kritischen Wert aus der Tabelle.

N = 1403 × 2α = 0,01
χ² =

3Lösungen

1.Normalverteilung

Antwort: P = 0,8054

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 = (26 − 32)/6 = −1
z₂ = (42,8 − 32)/6 = 1,8

Fläche dazwischen

P = Φ(1,8) − Φ(−1) = 0,9641 − 0,1587 = 0,8054

Antwort

P = 0,8054
2.Normalverteilung

Antwort: x = 62,5 Punkte

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) = 0,4

z aus der Tabelle

z ≈ −0,25

Zurück zu den ursprünglichen Einheiten

x = 65 − 0,25·10 = 62,5 Punkte

Antwort

x = 62,5 Punkte
3.Konfidenzintervalle

Antwort: untere Grenze = 1,561 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 = 9, t = 3,25

Fehlermarge

E = 3,25·1,4/√10 = 1,439

Intervall

3 ± 1,439 → [1,561, 4,439]

Antwort

untere Grenze = 1,561 mmHg
4.Konfidenzintervalle

Antwort: n = 48

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 = (2,576·8/3)² = 47,19

Aufrunden

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

n = 48

Antwort

n = 48
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: t = 3,295

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.

Gepoolte Varianz

sp² = (16·11,5² + 4·10²)/20 = 125,8
sp = 11,22

Standardfehler

SE = 11,22·√(1/17 + 1/5) = 5,706

Teststatistik

t = (67 − 48,2)/5,706 = 3,295

Antwort

t = 3,295

Bei df = 20 ist der zweiseitige kritische 5-%-Wert 2,086; |t| ist größer, also wird H₀ verworfen.

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: n = 328

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 + 1,645)·22/4)² = 327,4

Aufrunden

n = 328

Antwort

n = 328
7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r = −0,9344

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 = 322 − 21·105/6 = −45,5
Sxx = 91 − 21²/6 = 17,5
Syy = 1973 − 105²/6 = 135,5

Korrelationskoeffizient

r = −45,5/√(17,5·135,5) = −0,9344

Antwort

r = −0,9344
8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: ŷ = 56,45

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 = 30/5 = 6
ȳ = 358/5 = 71,6

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 202

Regressionsgerade

b = 202/40 = 5,05
a = 71,6 − 5,05·6 = 41,3
ŷ = 41,3 + 5,05·x

Vorhersage

ŷ = 41,3 + 5,05·3 = 56,45

Antwort

ŷ = 56,45
9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 11,34

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

Männer: 100·108/180 = 60, 100·72/180 = 40
Frauen: 80·108/180 = 48, 80·72/180 = 32

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (49 − 60)²/60 + (51 − 40)²/40 + (59 − 48)²/48 + (21 − 32)²/32
χ² = 11,34

Antwort

χ² = 11,34

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

10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 4,889

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

Linie 1: 30, 10
Linie 2: 30, 10
Linie 3: 45, 15

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (25 − 30)²/30 + (15 − 10)²/10 + (31 − 30)²/30 + (9 − 10)²/10 + (49 − 45)²/45 + (11 − 15)²/15
χ² = 4,889

Entscheidung

df = 2, χ²crit = 9,210
4,889 < 9,210

Antwort

χ² = 4,889

χ² liegt unter dem kritischen Wert, also wird H₀ nicht verworfen: Es gibt keinen signifikanten Hinweis auf einen Zusammenhang.

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