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 30,2 und 39,2 min? Gib P als Dezimalzahl an.
μ = 32σ = 6x1 = 30,2x2 = 39,2
P =
2.NormalverteilungSchwer
Die Lebensdauern von Batterien sind normalverteilt mit dem Mittelwert 500 h und der Standardabweichung 40 h. Ziehe die Grenze so, dass die schattierten oberen 20 % rechts davon liegen. Bestimme die Grenze x.
μ = 500 hσ = 40 h20%
x = h
3.KonfidenzintervalleMittel
Ein 99-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert, basierend auf 64 Beobachtungen und bekanntem σ, hat eine Fehlermarge von 1,6. Wie groß ist die Fehlermarge E₂ eines 95-%-Intervalls aus denselben Daten?
99%n₁ = 64E₁ = 1,695%
E₂ =
4.KonfidenzintervalleSchwer
Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 22. Wie groß muss die Stichprobe n sein, damit ein 99-%-Konfidenzintervall für den Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 0,5 hat?
σ = 22E = 0,599%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
Eine Stichprobe von 16 Studierenden hat einen mittleren Punktwert von 197,3 und eine Stichproben-Standardabweichung von 12. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ = 200.
μ₀ = 200x̄ = 197,3s = 12n = 16
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
Wie groß muss eine Stichprobe sein, damit das 95-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 3 hat? Die Standardabweichung ist 10. Bestimme den kleinsten Stichprobenumfang n.
σ = 10E = 395%
n =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Bestimme das Bestimmtheitsmaß r² der Regressionsgeraden.
n = 6
r² =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Eine neue Beobachtung (2, 39) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.
n = 6(2, 39)
e =
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 = 2002 × 2
χ² =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
Ein Chi-Quadrat-Anpassungstest vergleicht die beobachteten Häufigkeiten in 9 Kategorien mit vollständig vorgegebenen erwarteten Anteilen (es werden keine Parameter aus den Daten geschätzt). Bestimme mit der Tabelle den kritischen Wert χ²crit zum Signifikanzniveau α = 0,01.
α = 0,01
χ²crit =
3Lösungen
1.Normalverteilung
Antwort: P = 0,5028
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 = (30,2 − 32)/6 = −0,3
z₂ = (39,2 − 32)/6 = 1,2
Fläche dazwischen
P = Φ(1,2) − Φ(−0,3) = 0,8849 − 0,3821 = 0,5028
Antwort
P = 0,5028
2.Normalverteilung
Antwort: x = 534 h
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) = 0,8
z aus der Tabelle
z ≈ 0,84
Zurück zu den ursprünglichen Einheiten
x = 500 + 0,84·40 = 534 h
Antwort
x = 534 h
3.Konfidenzintervalle
Antwort: E₂ = 1,217
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 = (1,96/2,576)·√(64/64) = 0,7609
Neue Fehlermarge
E₂ = 1,6·0,7609 = 1,217
Antwort
E₂ = 1,217
4.Konfidenzintervalle
Antwort: n = 12847
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 = (2,576·22/0,5)² = 12847
Aufrunden
Ein Stichprobenumfang ist eine ganze Zahl, und Abrunden würde die Fehlermarge zu groß machen.
n = 12847
Antwort
n = 12847
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: t = −0,9
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/√16 = 12/4 = 3
Teststatistik
t = (197,3 − 200)/3 = −0,9
Antwort
t = −0,9
t0,025; df = 15 = 2,131
|t| < 2.131, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) nicht verworfen.
6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: n = 43
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 = (1,96·10/3)² = 42,68
Aufrunden
n = 43
Antwort
n = 43
7.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: r² = 0,9918
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 = 150/6 = 25
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 230
Syy = Σ(y − ȳ)² = 762
Bestimmtheitsmaß
r² = 230²/(70·762) = 0,9918
Antwort
r² = 0,9918
Etwa 99,18 % der Streuung von y werden durch die Gerade erklärt.
8.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: e = −1,971
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 = 36/6 = 6
ȳ = 372/6 = 62
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 368
Regressionsgerade
b = 368/70 = 5,257
a = 62 − 5,257·6 = 30,46
ŷ = 30,46 + 5,257·x
Vorhergesagter Wert
ŷ = 30,46 + 5,257·2 = 40,97
Residuum
e = 39 − 40,97 = −1,971
Antwort
e = −1,971
Der Punkt liegt unter der Geraden.
9.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ² = 13,71
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: χ²crit = 20,09
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 = 9 − 1 = 8
Tabelle
χ²crit(df = 8, α = 0,01) = 20,090
Antwort
χ²crit = 20,090
Verwirf H₀, wenn das berechnete χ² größer als dieser Wert ist.