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 Lebensdauern von Batterien sind normalverteilt mit dem Mittelwert 500 h und der Standardabweichung 40 h. Welcher Anteil liegt zwischen 488 und 580 h? Gib P als Dezimalzahl an.
μ = 500σ = 40x1 = 488x2 = 580
P =
2.NormalverteilungSchwer
Die Massen X eines Produkts von Linie 1 und Y von Linie 2 sind unabhängig und normalverteilt: X hat den Mittelwert 500 g und die Standardabweichung 8 g, Y hat den Mittelwert 490 g und die Standardabweichung 6 g. Bestimme die Wahrscheinlichkeit P, dass X größer als Y ist. Runde z auf zwei Dezimalstellen.
μX = 500 g, σX = 8 gμY = 490 g, σY = 6 g
P =
3.KonfidenzintervalleMittel
Ein 90-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert, basierend auf 36 Beobachtungen und bekanntem σ, hat eine Fehlermarge von 2,1. Wie groß ist die Fehlermarge E₂ eines 99-%-Intervalls auf Basis von 9 Beobachtungen?
90%n₁ = 36E₁ = 2,199%n₂ = 9
E₂ =
4.KonfidenzintervalleSchwer
Die Durchmesser von 10 gefertigten Wellen haben eine Stichprobenstandardabweichung von 6 µm. Bestimme unter der Annahme normalverteilter Durchmesser die obere Grenze σ des 95-%-Konfidenzintervalls für die Standardabweichung der Grundgesamtheit. Bei df = 9 liegen 2,5 % der χ²-Verteilung unter 2,7 und 2,5 % über 19,023.
n = 10s = 6 µmχ² = 2,7, 19,023
σ = µm
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
11 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 4 und die Standardabweichung der Differenzen 10,2. Bestimme die Teststatistik t des verbundenen Tests für H₀: μd = 0.
n = 11d̄ = 4sd = 10,2
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
In einer Studie erholen sich 110 von 200 Patienten unter Behandlung A und 148 von 250 Patienten unter Behandlung B. Bestimme mit dem gepoolten Anteil die Teststatistik z für H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 110n₁ = 200x₂ = 148n₂ = 250
z =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Bestimme das Bestimmtheitsmaß r² der Regressionsgeraden.
n = 5
r² =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 24 voraus?
n = 6ŷ = 24
x =
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 = 1602 × 3
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. Bestimme mit der Tabelle den kritischen Wert χ²crit zum Signifikanzniveau α = 0,05.
α = 0,05
χ²crit =
3Lösungen
1.Normalverteilung
Antwort: P = 0,5952
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 = (488 − 500)/40 = −0,3
z₂ = (580 − 500)/40 = 2
Fläche dazwischen
P = Φ(2) − Φ(−0,3) = 0,9772 − 0,3821 = 0,5952
Antwort
P = 0,5952
2.Normalverteilung
Antwort: P = 0,8413
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 = 500 − 490 = 10 g, σ = 10 g
Standardisieren
z = (0 − 10)/10 = −1
Wahrscheinlichkeit
P = 1 − Φ(−1) = 0,8413
Antwort
P = 0,8413
3.Konfidenzintervalle
Antwort: E₂ = 6,577
Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.
Verhältnis der Fehlermargen
E₂/E₁ = (2,576/1,645)·√(36/9) = 3,132
Neue Fehlermarge
E₂ = 2,1·3,132 = 6,577
Antwort
E₂ = 6,577
4.Konfidenzintervalle
Antwort: σ = 10,95 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 = 9·6² = 324
Grenzen für σ²
324/19,023 = 17,03
324/2,7 = 120
Grenze für σ
σ = √120 = 10,95 µm
Antwort
σ = 10,95 µm
95-%-Intervall für σ: [4,127, 10,95] µm.
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: t = 1,301
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 = 10,2/√11 = 3,075
Teststatistik
t = 4/3,075 = 1,301
Antwort
t = 1,301
Bei df = 10 ist der zweiseitige kritische 5-%-Wert 2,228; |t| ist kleiner, also wird H₀ nicht verworfen.
6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: z = −0,8951
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 = 110/200 = 0,55
p̂₂ = 148/250 = 0,592
p̂ = 258/450 = 0,5733
Standardfehler unter H₀
SE = √(0,5733·0,4267·(1/200 + 1/250)) = 0,04692
Teststatistik
z = (0,55 − 0,592)/0,04692 = −0,8951
Antwort
z = −0,8951
|z| < 1.96, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) nicht verworfen.
7.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: r² = 0,766
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 = 99/5 = 19,8
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −12
Syy = Σ(y − ȳ)² = 18,8
Bestimmtheitsmaß
r² = −12²/(10·18,8) = 0,766
Antwort
r² = 0,766
Etwa 76,6 % der Streuung von y werden durch die Gerade erklärt.
8.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: x = 7,256
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 = 42/6 = 7
ȳ = 140/6 = 23,33
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 182
Regressionsgerade
b = 182/70 = 2,6
a = 23,33 − 2,6·7 = 5,133
ŷ = 5,133 + 2,6·x
Nach x auflösen
x = (24 − 5,133)/2,6 = 7,256
Antwort
x = 7,256
9.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ² = 5,667
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) nicht verworfen.
10.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ²crit = 11,07
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.
Freiheitsgrade
df = 7 − 1 − 1 = 5
Tabelle
χ²crit(df = 5, α = 0,05) = 11,070
Antwort
χ²crit = 11,070
Verwirf H₀, wenn das berechnete χ² größer als dieser Wert ist.