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 Gewichte von Beuteln sind normalverteilt mit dem Mittelwert 250 g und der Standardabweichung 5 g. Welcher Anteil liegt zwischen 248,5 und 254 g? Gib P als Dezimalzahl an.
μ = 250σ = 5x1 = 248,5x2 = 254
P =
2.NormalverteilungSchwer
Die IQ-Werte sind normalverteilt mit dem Mittelwert 100 Punkte und der Standardabweichung 15 Punkte. Ziehe die Grenze so, dass die schattierten oberen 80 % rechts davon liegen. Bestimme die Grenze x.
μ = 100 Punkteσ = 15 Punkte80%
x = Punkte
3.KonfidenzintervalleMittel
Eine Stichprobe von 12 Elementen hat den Mittelwert 43 und die Standardabweichung s = 2,5. Die Grundgesamtheit ist annähernd normalverteilt. Bestimme die Fehlermarge E eines 90-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.
n = 12x̄ = 43s = 2,590%t(11) = 1,796
E =
4.KonfidenzintervalleSchwer
Die Durchmesser von 16 gefertigten Wellen haben eine Stichprobenstandardabweichung von 7,4 µm. Bestimme unter der Annahme normalverteilter Durchmesser die obere Grenze σ des 95-%-Konfidenzintervalls für die Standardabweichung der Grundgesamtheit. Bei df = 15 liegen 2,5 % der χ²-Verteilung unter 6,262 und 2,5 % über 27,488.
n = 16s = 7,4 µmχ² = 6,262, 27,488
σ = µm
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
9 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 −0,53 und die Standardabweichung der Differenzen 2. Bestimme die Teststatistik t des verbundenen Tests für H₀: μd = 0.
n = 9d̄ = −0,53sd = 2
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
Wie groß muss eine Stichprobe sein, damit das 90-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 2 hat? Die Standardabweichung ist 5. Bestimme den kleinsten Stichprobenumfang n.
σ = 5E = 290%
n =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.
n = 6
r =
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. Sage ŷ für x = 23 voraus.
n = 5x = 23
ŷ =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
Die Kontingenztafel zeigt beobachtete Häufigkeiten. Bestimme für einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest die erwartete Häufigkeit E für die Zelle „städtisch, mittel“.
Zeilensumme = 76Spaltensumme = 18N = 147
E =
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: P = 0,4061
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 = (248,5 − 250)/5 = −0,3
z₂ = (254 − 250)/5 = 0,8
Fläche dazwischen
P = Φ(0,8) − Φ(−0,3) = 0,7881 − 0,3821 = 0,4061
Antwort
P = 0,4061
2.Normalverteilung
Antwort: x = 87,4 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) = 0,2
z aus der Tabelle
z ≈ −0,84
Zurück zu den ursprünglichen Einheiten
x = 100 − 0,84·15 = 87,4 Punkte
Antwort
x = 87,4 Punkte
3.Konfidenzintervalle
Antwort: E = 1,296
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.
Kritischer Wert
df = n − 1 = 11, t = 1,796
Fehlermarge
E = 1,796·2,5/√12 = 1,296
Antwort
E = 1,296
4.Konfidenzintervalle
Antwort: σ = 11,45 µm
Intervall für eine Varianz: (n − 1)s²/σ² ist χ²-verteilt mit n − 1 Freiheitsgraden. Das 95-%-Intervall für σ² reicht von (n − 1)s² geteilt durch den oberen χ²-Wert (2,5 % darüber) bis (n − 1)s² geteilt durch den unteren χ²-Wert (2,5 % darunter); das Intervall für σ ist die Wurzel beider Grenzen. Es ist nicht symmetrisch um s.
Quadratsumme
(n − 1)s² = 15·7,4² = 821,4
Grenzen für σ²
821,4/27,488 = 29,88
821,4/6,262 = 131,2
Grenze für σ
σ = √131,2 = 11,45 µm
Antwort
σ = 11,45 µm
95-%-Intervall für σ: [5,466, 11,45] µm.
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: t = −0,795
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 = 2/√9 = 0,6667
Teststatistik
t = −0,53/0,6667 = −0,795
Antwort
t = −0,795
Bei df = 8 ist der zweiseitige kritische 5-%-Wert 2,306; |t| ist kleiner, also wird H₀ nicht verworfen.
6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: n = 17
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 = (1,645·5/2)² = 16,91
Aufrunden
n = 17
Antwort
n = 17
7.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: r = 0,9102
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 = 33/6 = 5,5
ȳ = 377/6 = 62,83
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 70,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 342,8
Korrelationskoeffizient
r = 70,5/√(17,5·342,8) = 0,9102
Antwort
r = 0,9102
8.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: ŷ = 101,5
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 = 100/5 = 20
ȳ = 435/5 = 87
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 194
Regressionsgerade
b = 194/40 = 4,85
a = 87 − 4,85·20 = −10
ŷ = −10 + 4,85·x
Vorhersage
ŷ = −10 + 4,85·23 = 101,5
Antwort
ŷ = 101,5
9.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: E = 9,306
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 = 76·18/147 = 9,306
Antwort
E = 9,306
10.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ² = 1,787
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.