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Tests, Rechenbeispiel: wieso gerade die Verteilung
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 14:54 Mi 18.06.2008
Autor: wolfe

Aufgabe
Wieso ist bei der Verteilung das N unterschiedlich?
Also [mm] X^2_{19;0.05} [/mm] und bei b) [mm] X_{20;0.05}^2 [/mm]

Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.

Hallo
Die Frage könnt ihr ja oben entnehmen, damit ihr aber auch wisst, worauf sich diese bezieht, hier die Aufgabe SAMT Musterlösung.

Aufgabe (Musterlösung unten)

Die Temperatur X in einer Kühltruhe, die stets möglichst exakt -18 Grad Celsius betragen sollte, unterliegt gewissen Schwankungen. Bei n=20 Messungen zu zufällig ausgewählten Zeitpunkten (die soweit auseinander lagen, dass Unabhängigkeit unterstellt werden kann) ergab sich das Stichprobenmittel [mm] \overline{x} [/mm] = -18.44 und ferner der Wert
[mm] x_1^2+...+x_{20}^2 [/mm] = 6806.15 Dabei seien die Beobachtungswerte [mm] x_i [/mm] als Realisierung normalverteilter Stichprobenvariablen anzusehen.
Testen Sie zum Signifikanzniveau 0.05 die Hypothese [mm] H_0, [/mm] dass die Standardabweichung [mm] \sigma [/mm] von X höchsten gleich 0.5 ist (gegen [mm] H_1 [/mm] : [mm] \sigma [/mm] >0.5)

a) unter der Annahme, dass die Temperatur im Mittel den Sollwert von -18 Grad einhält
b) ohne diese Annahme

Lösung

Es ist [mm] \alpha [/mm] = 0.05

zu a) es ist E(x) = -18
[mm] \Rightarrow [/mm] v = [mm] \frac{1}{0.5^2}*\sum_{i=1}^{20} (x_i [/mm] + [mm] 18)^2 [/mm] = 37.4

zu b) v = [mm] \frac{1}{0.5^2}*\sum_{i=1}^{20} (x_i -\overline{x})^2 [/mm] = 21.912

zu a) Es gilt B(31.41; [mm] \infty) [/mm] aus der [mm] X^2 [/mm] (20) Verteilung
zu b) B = [mm] (30.14;\infty) [/mm] aus der [mm] X^2(19) [/mm] Verteilung)

Mit dem X meine ich dieses Chi.
Wieso unterscheiden sich die N? Also warum einmal 20 und einmal 19?
Die ganz korrekte Schreibweise wäre [mm] X_{20;0.05)} [/mm]

Danke im voraus
wolfe

        
Bezug
Tests, Rechenbeispiel: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 10:24 Do 19.06.2008
Autor: luis52

Moin wolfe,

in a) lautet die Teststatistik

[mm] $V=\frac{1}{\sigma_0^2}\sum_{i=1}^{20}(X_i-\mu)^2$ [/mm]

in b) ist es


[mm] $V=\frac{1}{\sigma_0^2}\sum_{i=1}^{20}(X_i-\hat X)^2$ [/mm]

Der Unterschied [mm] $\mu=-18$ [/mm] (Fall a) und [mm] $\mu$ [/mm] unbekannt macht den
Unterschied. Im ersten Fall ist $V$ [mm] $\chi^2(20)$-, [/mm] im zweiten [mm] $\chi^2(19)$-verteilt. [/mm]    


vg Luis          

Bezug
                
Bezug
Tests, Rechenbeispiel: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 18:03 Fr 20.06.2008
Autor: wolfe

Hallo

> in a) lautet die Teststatistik

> in b) ist es

Achso, das war mir gar nicht aufgefallen, dass die sich deswegen unterscheiden.
Da ist wohl noch etwas übungsbedarf bei mir.

Danke Dir, luis52

Grüße,
Wolfe

Bezug
                
Bezug
Tests, Rechenbeispiel: Umformung?
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 14:51 So 22.06.2008
Autor: wolfe

Aufgabe
Die Temperatur X in einer Kühltruhe, die stets möglichst exakt -18 Grad Celsius betragen sollte, unterliegt gewissen Schwankungen. Bei n=20 Messungen zu zufällig ausgewählten Zeitpunkten (die soweit auseinander lagen, dass Unabhängigkeit unterstellt werden kann) ergab sich das Stichprobenmittel $ [mm] \overline{x} [/mm] $ = -18.44 und ferner der Wert
$ [mm] x_1^2+...+x_{20}^2 [/mm] $ = 6806.15 Dabei seien die Beobachtungswerte $ [mm] x_i [/mm] $ als Realisierung normalverteilter Stichprobenvariablen anzusehen.
Testen Sie zum Signifikanzniveau 0.05 die Hypothese $ [mm] H_0, [/mm] $ dass die Standardabweichung $ [mm] \sigma [/mm] $ von X höchsten gleich 0.5 ist (gegen $ [mm] H_1 [/mm] $ : $ [mm] \sigma [/mm] $ >0.5)

b) ohne diese Annahme

Hallo

Ich habe bei dieser Aufgabe b) doch noch ein kleines Problem festgestellt.
Nämlich

v = [mm] \frac{1}{0.5^2}*\sum_{i=1}^{20} (x_i-\overline{x})^2 [/mm] = 4 * [mm] (\sum^{20}_{i=1} x_i^2 [/mm] - 20 [mm] \overline{x}) [/mm]

Meine Frage ist, wie man das Quadrat da aufgelöst hat?
Warum handelt es sich hierbei nicht um ein Binom, sodass herauskommt
[mm] \sum (x_i^2 [/mm] - [mm] 2x_i\overline{x} [/mm] + [mm] \overline{x}^2) [/mm]

=> [mm] \sum_{i=1}^{20} (x_i^2-2x_i \overline{x}) [/mm] + 20 [mm] \overline{x}^2 [/mm]

Ist jetzt etwa [mm] \sum (-2x_i \overline{x}) [/mm] + 20 [mm] \overline{x}^2 [/mm] = - 20 [mm] \overline{x} [/mm]

Verstehe den Trick da leider nicht.
Kann mir jemand helfen?

Grüße,
wolfe

Bezug
                        
Bezug
Tests, Rechenbeispiel: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 21:52 So 22.06.2008
Autor: luis52

Moin wolfe,

[mm] $\sum(x_i-\overline{x})^2 =\sum x_i (x_i-\overline{x}) -\overline{x}\sum(x_i-\overline{x})$. [/mm]
Benutze die alte Bauernregel [mm] $\sum(x_i-\overline{x})=0$. [/mm]

vg Luis
            

Bezug
                                
Bezug
Tests, Rechenbeispiel: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 13:57 Mi 25.06.2008
Autor: wolfe

Hallo luis52

> Benutze die alte Bauernregel [mm] \sum(x_i-\overline{x})=0 [/mm] $.

Die kannte ich noch gar nicht, und genau deswegen habe ich nachgefragt, um etwas zu lernen.
Danke dir.

Viele Grüße,
wolfe


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