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 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
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
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
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
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
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.
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
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
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
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.
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.