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
488580P = ?

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
10 g0X − Y?

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
x̄E₁ = 2,190%, n = 36x̄E₂ = ?99%, n = 9

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
n = 10Lσ = ?s = 695%

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
−2,2282,228t = ?df = 10

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
−1,961,96z = ?

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
xy123220319420517xy24182022

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
xy21141661982610311237xy51010203040ŷ = 24

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
BusFahrradAutoSummeStudierende6221240Mitarbeitende184260120Summe246472160

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
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

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.

Erwartete Häufigkeiten

Studierende: 40·24/160 = 6, 40·64/160 = 16, 40·72/160 = 18
Mitarbeitende: 120·24/160 = 18, 120·64/160 = 48, 120·72/160 = 54

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (6 − 6)²/6 + (22 − 16)²/16 + (12 − 18)²/18 + (18 − 18)²/18 + (42 − 48)²/48 + (60 − 54)²/54
χ² = 5,667

Antwort

χ² = 5,667

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.

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