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
242,5255,25P = ?

Die Gewichte von Beuteln sind normalverteilt mit dem Mittelwert 250 g und der Standardabweichung 5 g. Welcher Anteil liegt zwischen 242,5 und 255,25 g? Gib P als Dezimalzahl an.

μ = 250σ = 5x1 = 242,5x2 = 255,25
P =
2.NormalverteilungSchwer
235240245250255260265gunten 95%

Die Gewichte von Beuteln sind normalverteilt mit dem Mittelwert 250 g und der Standardabweichung 5 g. Ziehe die Grenze so, dass die schattierten unteren 95 % links davon liegen. Bestimme die Grenze x.

μ = 250 gσ = 5 g95%
x = g
3.KonfidenzintervalleMittel
x̄E₁ = 10,790%, n = 50x̄E₂ = ?99%, n = 50

Ein 90-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert, basierend auf 50 Beobachtungen und bekanntem σ, hat eine Fehlermarge von 10,7. Wie groß ist die Fehlermarge E₂ eines 99-%-Intervalls aus denselben Daten?

90%n₁ = 50E₁ = 10,799%
E₂ =
4.KonfidenzintervalleSchwer
σ = 27, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 190%

Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 27. Wie groß muss die Stichprobe n sein, damit ein 90-%-Konfidenzintervall für den Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 1 hat?

σ = 27E = 190%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
t −2,01102,011

Eine Stichprobe von 49 Studierenden hat einen mittleren Punktwert von 197 und eine Stichproben-Standardabweichung von 15. Bestimme die Teststatistik t für H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 197s = 15n = 49
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
z −2,57602,576

Eine Stichprobe von 100 Messungen hat den Mittelwert 99. Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 8. Bestimme die untere Grenze L des 99-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.

x̄ = 99σ = 8n = 10099%
L =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
xy2941461982910341238xy51010203040

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 6
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
xy294196268331040xy51010203040x = 7

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Sage ŷ für x = 7 voraus.

n = 5x = 7
ŷ =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
niedrigmittelhochSummestädtisch37111260ländlich13141340Summe502525100

Die Kontingenztafel zeigt beobachtete Häufigkeiten. Berechne die Chi-Quadrat-Prüfgröße χ² für den Test auf Unabhängigkeit zwischen Zeilen- und Spaltenvariable. Verwende keine Stetigkeitskorrektur.

N = 1002 × 3
χ² =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
janeinSummeWerk A134760Werk B243660Werk C112940Summe48112160dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

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 = 1603 × 2α = 0,05
χ² =

3Lösungen

1.Normalverteilung

Antwort: P = 0,7863

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 = (242,5 − 250)/5 = −1,5
z₂ = (255,25 − 250)/5 = 1,05

Fläche dazwischen

P = Φ(1,05) − Φ(−1,5) = 0,8531 − 0,06681 = 0,7863

Antwort

P = 0,7863
2.Normalverteilung

Antwort: x = 258,2 g

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) = 0,95

z aus der Tabelle

z ≈ 1,64

Zurück zu den ursprünglichen Einheiten

x = 250 + 1,64·5 = 258,2 g

Antwort

x = 258,2 g
3.Konfidenzintervalle

Antwort: E₂ = 16,76

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)·√(50/50) = 1,566

Neue Fehlermarge

E₂ = 10,7·1,566 = 16,76

Antwort

E₂ = 16,76
4.Konfidenzintervalle

Antwort: n = 1973

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 = (1,645·27/1)² = 1973

Aufrunden

Ein Stichprobenumfang ist eine ganze Zahl, und Abrunden würde die Fehlermarge zu groß machen.

n = 1973

Antwort

n = 1973
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: t = −1,4

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 = 15/√49 = 15/7 = 2,143

Teststatistik

t = (197 − 200)/2,143 = −1,4

Antwort

t = −1,4
t0,025; df = 48 = 2,011

|t| < 2.011, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) nicht verworfen.

6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: L = 96,94

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).

Fehlermarge

E = 2,576·8/√100 = 2,061

Intervallgrenze

L = 99 − 2,061 = 96,94

Antwort

L = 96,94
7.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: r = 0,9922

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 = 143/6 = 23,83

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 215
Syy = Σ(y − ȳ)² = 670,8

Korrelationskoeffizient

r = 215/√(70·670,8) = 0,9922

Antwort

r = 0,9922
8.Lineare Regression und Korrelation

Antwort: ŷ = 29,2

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 = 30/5 = 6
ȳ = 127/5 = 25,4

Quadrat- und Produktsummen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 152

Regressionsgerade

b = 152/40 = 3,8
a = 25,4 − 3,8·6 = 2,6
ŷ = 2,6 + 3,8·x

Vorhersage

ŷ = 2,6 + 3,8·7 = 29,2

Antwort

ŷ = 29,2
9.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 8,25

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

städtisch: 60·50/100 = 30, 60·25/100 = 15, 60·25/100 = 15
ländlich: 40·50/100 = 20, 40·25/100 = 10, 40·25/100 = 10

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (37 − 30)²/30 + (11 − 15)²/15 + (12 − 15)²/15 + (13 − 20)²/20 + (14 − 10)²/10 + (13 − 10)²/10
χ² = 8,25

Antwort

χ² = 8,25

df = 2. Bei α = 0,05 ist der kritische Wert 5,991, also wird H₀ (Unabhängigkeit) verworfen.

10.Chi-Quadrat-Tests

Antwort: χ² = 4,96

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

Werk A: 18, 42
Werk B: 18, 42
Werk C: 12, 28

Chi-Quadrat-Prüfgröße

χ² = (13 − 18)²/18 + (47 − 42)²/42 + (24 − 18)²/18 + (36 − 42)²/42 + (11 − 12)²/12 + (29 − 28)²/28
χ² = 4,96

Entscheidung

df = 2, χ²crit = 5,991
4,96 < 5,991

Antwort

χ² = 4,96

χ² liegt unter dem kritischen Wert, also wird H₀ nicht verworfen: Es gibt keinen signifikanten Hinweis auf einen Zusammenhang.

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