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 unter der Standardnormalverteilung rechts von z gleich 0,3156 ist. Bestimme z auf zwei Nachkommastellen.
A = 0,3156
z =
2.NormalverteilungSchwer
Bohrungsdurchmesser D sind normalverteilt mit dem Mittelwert 25,02 mm und der Standardabweichung 0,01 mm. Wellendurchmesser d sind unabhängig und normalverteilt mit dem Mittelwert 25 mm und der Standardabweichung 0,015 mm. Eine zufällig gewählte Welle passt, wenn D − d > 0 ist. Bestimme die Wahrscheinlichkeit P, dass sie passt. Runde z auf zwei Dezimalstellen.
Bohrung: μ = 25,02 mm, σ = 0,01 mmWelle: μ = 25 mm, σ = 0,015 mm
P =
3.KonfidenzintervalleMittel
Eine Stichprobe von 30 Elementen hat den Mittelwert 108 und die Standardabweichung s = 15,5. Die Grundgesamtheit ist annähernd normalverteilt. Bestimme die Fehlermarge E eines 99-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.
n = 30x̄ = 108s = 15,599%t(29) = 2,756
E =
4.KonfidenzintervalleSchwer
Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 8. Wie groß muss die Stichprobe n sein, damit ein 90-%-Konfidenzintervall für den Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 1,5 hat?
σ = 8E = 1,590%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
Eine Stichprobe von 64 Studierenden hat einen mittleren Punktwert von 46,1 und eine Stichproben-Standardabweichung von 12. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ = 50.
μ₀ = 50x̄ = 46,1s = 12n = 64
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
In einer Studie erholen sich 20 von 100 Patienten unter Behandlung A und 51 von 300 Patienten unter Behandlung B. Bestimme mit dem gepoolten Anteil die Teststatistik z für H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 20n₁ = 100x₂ = 51n₂ = 300
z =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Werbeausgaben in k€ und y = Umsatz in k€. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.
n = 6
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
Die Tabelle enthält 6 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 = 17,5 voraus.
n = 6x = 17,5
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 = 1202 × 2
χ² =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
Ein Chi-Quadrat-Anpassungstest prüft, ob die Häufigkeiten in 7 Kategorien einer Poisson-Verteilung folgen, deren Mittelwert aus denselben Daten geschätzt wird. Wie viele Freiheitsgrade df hat der Test?
k = 7
df =
3Lösungen
1.Normalverteilung
Antwort: z = 0,48
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 − 0,3156 = 0,6844
Die z-Tabelle rückwärts lesen
Finde 0,6844 in der Tabelle und lies z ab.
z = 0,48
Antwort
z = 0,48
2.Normalverteilung
Antwort: P = 0,8665
Summen und Differenzen normalverteilter Variablen: Sind X und Y unabhängig und normalverteilt, sind auch X + Y und X − Y normalverteilt. Die Mittelwerte werden addiert oder subtrahiert: E(X ± Y) = μX ± μY. Die Varianzen addieren sich immer, auch bei einer Differenz: Var(X ± Y) = σX² + σY², also σ = √(σX² + σY²). Standardabweichungen werden nie direkt addiert. Die Summe von n unabhängigen Objekten mit derselben Verteilung hat den Mittelwert n·μ und die Standardabweichung σ·√n. Standardisiere dann wie gewohnt: z = (x − Mittelwert)/σ und lies Φ(z) ab.
Verteilung der Differenz
μ = 25,02 − 25 = 0,02 mm, σ = 0,01803 mm
Standardisieren
z = (0 − 0,02)/0,01803 = −1,11
Wahrscheinlichkeit
P = 1 − Φ(−1,11) = 0,8665
Antwort
P = 0,8665
3.Konfidenzintervalle
Antwort: E = 7,799
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 = 29, t = 2,756
Fehlermarge
E = 2,756·15,5/√30 = 7,799
Antwort
E = 7,799
4.Konfidenzintervalle
Antwort: n = 77
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 = (1,645·8/1,5)² = 76,97
Aufrunden
Ein Stichprobenumfang ist eine ganze Zahl, und Abrunden würde die Fehlermarge zu groß machen.
n = 77
Antwort
n = 77
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 = 12/√64 = 12/8 = 1,5
Teststatistik
t = (46,1 − 50)/1,5 = −2,6
Antwort
t = −2,6
t0,025; df = 63 = 1,998
|t| > 1,998, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) verworfen.
6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: z = 0,68
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.
Stichprobenanteile
p̂₁ = 20/100 = 0,2
p̂₂ = 51/300 = 0,17
p̂ = 71/400 = 0,1775
Standardfehler unter H₀
SE = √(0,1775·0,8225·(1/100 + 1/300)) = 0,04412
Teststatistik
z = (0,2 − 0,17)/0,04412 = 0,68
Antwort
z = 0,68
|z| < 1.96, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) nicht verworfen.
7.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: r = 0,9607
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 = 285/6 = 47,5
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 78,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 381,5
Korrelationskoeffizient
r = 78,5/√(17,5·381,5) = 0,9607
Antwort
r = 0,9607
8.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: ŷ = 59
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 = 141/6 = 23,5
ȳ = 522/6 = 87
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 735
Regressionsgerade
b = 735/157,5 = 4,667
a = 87 − 4,667·23,5 = −22,67
ŷ = −22,67 + 4,667·x
Vorhersage
ŷ = −22,67 + 4,667·17,5 = 59
Antwort
ŷ = 59
9.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ² = 2,637
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) nicht verworfen.
10.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: df = 5
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.