Onlinetest 25.06

Hi leute, ich bitte euch mir unbedingt zu helfen, da ich noch genau 9/10 punkten benötige um positiv zu sein. Werde die aufgaben nacheinander posten! Bitte also um dringende hilfe!!! Danke schonmal leute...

Ein bekannter Hersteller für Notebooks hat in letzter Zeit ständig Probleme mit der Temperatur seiner Prozessoren. Die ideale Temperatur wäre 42° Celsius (Nullhypothese mu=42°, Alternativhypothese mu≠42°), bei einer Standardabweichung von 6°. Sie betrachten eine Stichprobenkontrolle von 120 Notebooks. (Signifikanzniveau von 0.05, Normalverteilung angenommen)


Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=44 die Wahrscheinlichkeit für den Fehler 2. Art (dimensionslos und auf zwei Dezimalstellen runden)!*

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In Ihrer Firma produzieren Sie Plastikrohre mit einem Durchmesser von 100mm und einer*Standardabweichung beträgt 0.075mm. Weiters wird eine Normalverteilung unterstellt. Um Ihre Maschine auf etwaige Abweichungen hin zu kontrollieren, entnehmen Sie vierteljährlich 200 Rohre und überprüfen, ob der Durchmesser von 100mm verschieden ist. Bei Ihrer letzen Stichprobe wurde ein Durchschnittswert von 99.9908mm gemessen. Überprüfen Sie anhand des p-Wert von*0.0418, ob die Nullhypothese*bei einem*Signifikanzniveau von 0.04*verworfen werden kann.

H0: µ = 100 gegen H1: µ < 100, H0 wird verworfen

H0: µ = 100 gegen H1: µ ≤ 100, H0 wird verworfen

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

H0: µ = 100 gegen H1: µ < 100, H0 wird beibehalten

H0: µ = 100 gegen H1: µ ≠ 100,*H0 wird beibehalten

**Frage 4 1 Punkte * Speichern *
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Als Panzerglashersteller wissen Sie, dass Ihre Glasscheiben im Durchschnitt 3 cm (Standardabweichung 0.25 cm) dick sind. Wären sie dünner, so würde sie nicht mehr den Sicherheitsstandards entsprechen. Wären Sie hingegen zu dick würden Sie unnötiges Material verbrauchen. Deshalb lassen Sie von Ihrer Qualitätsabteilung monatlich Stichproben (n=121) entnehmen und die Scheiben auf Ihre Dicke hin kontrollieren (Nullhypothese mu = 3cm; Alternativhypothese mu ≠ 3 cm). (Normalverteilt, bei einem Signifikanzniveau von 0.05)
Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=mu0=3 die Power des Tests (dimensionslos und auf zwei Dezimalstellen runden)!

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Laut einer Arbeitsmarktstudie sind in Österreich Lehrlinge, die nach ihrer abgeschlossenen Lehre den Arbeitsplatz verlieren im Durchschnitt für 12 Monate arbeitslos bevor sie erneut wieder eine Arbeit finden. Das AMS hat nun spezielle Trainingsprogramme und Umschulungen eingeführt, um diesen Jugendlichen zu helfen.
Nach zwei Jahren werden 81 Teilnehmer, die wieder eine Arbeit gefunden haben, nach ihrer Dauer als Arbeitsloser befragt. Diese Zeit (in Monate) wird mit untenstehenden Daten zusammengefasst und es kann keine Normalverteilung unterstellt werden. Haben die vom AMS eingeführten Trainingsprogramme nun eine statistisch signifikante Veränderung in der durchschnittlichen arbeitslosen Zeit bewirkt? Führen Sie einen entsprechenden Test zum Signifikanzniveau von 1% durch.


H0: µ = 12 gegen H1: µ ≠ 12
Teststatistik = 3.0432, kritischer Wert = 2.5758, Nullhypothese H0 nicht ablehnen

H0: µ = 12 gegen H1: µ ≠ 16.7
Teststatistik = 2.0432, kritischer Wert = 2.6387, Nullhypothese H0 beibehalten

H0: µ ≤ 12 gegen H1: µ > 12
Teststatistik = - 3.0432, kritischer Wert = 2.3739, Nullhypothese H0 ablehnen

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

H0: µ = 12 gegen H1: µ ≠ 12
Teststatistik = 3.0432, kritischer Wert = 2.6387, Nullhypothese H0 ablehnen

H0: µ = 12 gegen H1: µ ≠ 12
Teststatistik = 3.0432, kritischer Wert = 2.6387, Nullhypothese H0 ablehnen

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Der Produktionsleiter eines großen Kaffeeherstellers möchte die Genauigkeit der Portionier- und Füllmaschine überprüfen. Der Hersteller garantiert ein Normgewicht der Kaffeepulverbeutel von durchschnittlich 25 g bei einer Standardabweichung von 1.85 g, wobei das Füllgewicht normalverteilt ist. Der Produktionsleiter vermutet, dass die Maschine zu viel Kaffeepulver in die Portionsbeutel einfüllt. Zur Überprüfung der Maschine entnimmt er 28 Beutel und stellt ein durchschnittliches Füllgewicht von 25.88 g fest. Prüfen Sie zum Signifikanzniveau von 1%, ob der Produktionsleiter mit seiner Vermutung richtig liegt.

H0:µ≤25 gegen H1:µ>25; Der Wert der Teststatistik ist 2.5170, der kritische Wert beträgt 2.3263, H0 ist daher abzulehnen.

H0:µ≤25 gegen H1:µ>25; Der Wert der Teststatistik ist 2.5170, der kritische Wert beträgt 2.5758, H0 ist daher beizubehalten.

H0:µ≥25 gegen H1:µ<25; Der Wert der Teststatistik ist -2.5616, der kritische Wert beträgt -2.4727, H0 ist daher abzulehnen.

H0:µ≥25 gegen H1:µ<25; Der Wert der Teststatistik ist 2.5616, der kritische Wert beträgt 2.7707, H0 ist daher beizubehalten.

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

Die von einem Hersteller produzierten Fäden eines bestimmten Typs weisen eine durchschnittliche Zugfestigkeit von 215 Gramm auf. Auf Grund von Beschwerden seitens der Kunden ist das Unternehmen bemüht, ihr Produkt auf Genauigkeit hin zu überprüfen. Dazu entnimmt der Hersteller sechs Fäden aus derselben Produktionsreihe und ermittelt folgende Werte (in Gramm):

208

202

222

214

203

211

Es kann angenommen werden, dass die Zugfestigkeit normalverteilt ist. Prüfen Sie zum Signifikanzniveau von 10%, ob die durchschnittliche Zugfestigkeit von 215 Gramm verschieden ist.



H0:µ≤215 gegen H1:µ>215; Der Wert der Teststatistik ist -1.4994, der kritische Wert beträgt 1.4759, H0 ist daher beizubehalten.

H0:µ≤215 gegen H1:µ>215; Der Wert der Teststatistik ist 1.4994, der kritische Wert beträgt 1.2816, H0 ist daher abzulehnen.

H0:µ=215 gegen H1:µ≠215; Der Wert der Teststatistik ist -1.6425, der kritische Wert beträgt 1.4759, H0 ist daher beizubehalten.

H0:µ=215 gegen H1:µ≠215; Der Wert der Teststatistik ist 1.6425, der kritische Wert beträgt 2.0150, H0 ist daher beizubehalten.

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

Ein Radiosender sendet durchschnittlich auf einer Frequenz von 100.00 MHz. Es kann angenommen werden, dass die Frequenz normalverteilt ist mit einer Standardabweichung von 2.6 MHz.
Um einen störungsfreien Empfang zu garantieren, muss laufend die Frequenz überwacht und bei einer Abweichung sofort nachjustiert werden. Dazu wird mehrmals stündlich die Sendeanlage kontrolliert. Die letzten 140 Kontrollen ergaben eine durchschnittliche Frequenz von 100.24 MHz. Testen Sie nun anhand eines Konfidenzintervalls zum Signifikanzniveau von 0.05, ob es sich um eine signifikante Abweichung handelt.

H0: µ = 100.00 gegen H1: µ ≠ 100.00, Konfidenzintervall [99.88, 100.60], H0 wird abgelehnt

H0: µ = 100.00 gegen H1: µ ≠ 100.00, Konfidenzintervall [99.81, 100.67], H0 wird beibehalten

H0: µ = 100.00 gegen H1: µ ≠ 100.00, Konfidenzintervall [99.81, 100.67], H0 wird abgelehnt

H0: µ = 100.00 gegen H1: µ ≠ 100.00, Konfidenzintervall [99.88, 100.60], H0 wird beibehalten

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

Eine Software-Firma hat ein neues Betriebssystem entwickelt. Bei den herkömmlichen Betriebssystemen liegt die Absturzquote pro Betrieb bei 4.5%. Ziel der Firma ist es, unter diesem Wert zu bleiben. In einer Testreihe wird das neue System 300 Mal getestet, wobei es zu 10 Abstürzen kommt. Ist das neue Betriebssystem statistisch signifikant stabiler als die herkömmlichen?
*
Führen Sie einen geeigneten Test durch und überprüfen Sie die Hypothese auf dem 1%-Signifikanzniveau!


H0: π*≥ 0.045 gegen H1: π < 0.045
Der Wert der Teststatistik ist -0.97, der kritische Wert beträgt -1.64, H0*ist daher beizubehalten.

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

H0: π*≥ 0.033 gegen H1: π < 0.033
Der Wert der Teststatistik ist -0.97, der kritische Wert beträgt -2.33, H0*ist daher beizubehalten.

H0: π*≥ 0.045 gegen H1: π < 0.045
Der Wert der Teststatistik ist -0.97, der kritische Wert beträgt -2.33, H0*ist daher beizubehalten.

H0: π*< 0.033 gegen H1: π*≥ 0.033
Der Wert der Teststatistik ist -0.97, der kritische Wert beträgt -2.33, H0*ist daher beizubehalten.

Frage 2:
Der Konsumentenschutzverband hat als Reaktion auf mehrere Kundenbeschwerden Supermärkte untersucht, die 250g-Packungen Bergkäse eines bestimmten Lieferanten verkaufen. Mehrere Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, hatten das Gefühl, dass nicht die angegebene Menge, sondern weniger, abgepackt wurde. Laut Hersteller ist das Füllgewicht normalverteilt mit µ=250 g und σ²=25² g. Die Mitarbeiter des Konsumentenschutzverbandes entnehmen zur genaueren Überprüfung 20 Packungen des erwähnten Käses und stellen eine durchschnittliche Füllmenge von 240.25 Gramm fest. Führen Sie zum Signifikanzniveau von 5% einen geeigneten Test durch und überprüfen Sie, ob die Beschwerden der Kunden gerechtfertigt sind.

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif H0:µ≥250 gegen H0:µ<250; Der Wert der Teststatistik ist -1.7441, der kritische Wert beträgt -1.6449, H0 ist daher abzulehnen. H0:µ≥250 gegen H0:µ<250; Der Wert der Teststatistik ist -1.7441, der kritische Wert beträgt -1.9600, H0 ist daher abzulehnen. H0:µ≤250 gegen H0:µ>250; Der Wert der Teststatistik ist 1.7000, der kritische Wert beträgt 1.7291, H0 ist daher beizubehalten. H0:µ≤250 gegen H0:µ>250; Der Wert der Teststatistik ist -1.7000, der kritische Wert beträgt 1.9600, H0 ist daher beizubehalten. Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 3
In einer Waschmittelpackung mit angeschriebenem Füllgewicht von 500g befinden sich durchschnittlich jedoch 525g Waschpulver bei einer Standardabweichung von 40g. Es wird eine Normalverteilung unterstellt. Um die Abfüllmaschine zu kontrollieren, werden jede Woche 100 Packungen entnommen. Bei der letzten Kontrolle enthielten die Packungen durchschnittlich 521g Waschpulver. Testen Sie anhand des p-Wertes von 0.1587 und bei einen Signifikanzniveau von 0.10, ob die Maschine signifikant vom Sollgewicht abweicht und die Nullhypothese somit verworfen werden kann.
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif H0: µ = 525 gegen H1: µ ≠ 525, H0 wird verworfen H0: µ = 500 gegen H1: µ < 500, H0 wird beibehalten H0: µ = 525 gegen H1: µ ≠ 525, H0 wird beibehalten Mit diesen Angaben nicht berechenbar. H0: µ ≠ 500 gegen H1: µ > 500, H0 wird verworfen

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 4
Paul geht gerne ins Casino und spielt dort besonders gerne Roulette. Da er in letzter Zeit jedoch viel Geld verloren hat, ist er nun misstrauisch, ob die „0“ nicht zu oft kommt. Um sicher zu gehen, hat er eine Statistikvorlesung besucht und sich Notizen von den letzten 325 Roulettespielen gemacht. Bei einem fairen Roulette gibt es die Zahlen 0 bis 36, die jeweils mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftreten. Die einzelnen Spiele sind voneinander unabhängig. Aus Pauls Notizen geht hervor, dass die Kugel genau 18 Mal auf „0“ liegen blieb.

Hat Paul nun Recht mit seiner Vermutung, dass die „0“ statistisch signifikant öfter kommt als bei einem fairen Roulette? Führen Sie einen entsprechenden Test auf einem Signifikanzniveau von 5% durch!

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 3.15, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher abzulehnen. H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 3.15, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher beizubehalten. H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 0.01, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher beizubehalten. H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 0.01, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher abzulehnen. Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

Kann mir bitte irgendjemand bei diesen aufgaben helfen oder vl hat ja jemand die selben, ich muss da unbedingt gut sein beim test und komm nicht weiter! Das wäre ganz nett :wink:
Danke im voraus :smile:

Der Filialleiter eines lokalen Lebensmittelgeschäfts berichtet, dass jeder Kunde durchschnittlich 43€ pro Monat an Lebensmittel konsumiert, wobei die Standardabweichung 12 beträgt und keine Normalverteilung unterstellt werden kann.
Aufgrund dieser Daten möchte der Filialleiter den Absatz steigern und führt folgende Werbekampagne ein „2 zum Preis von 1“. Um eine Veränderung zu messen, werden 120 Kunden beobachtet, die gemeinsam einen Betrag von 5400€ in einem Monat konsumiert haben. Das Management erhofft sich, dass der durchschnittliche Absatz pro Kunde gesteigert wird. War diese Werbekampagne in dieser Hinsicht statistisch signifikant erfolgreich? Führen Sie einen entsprechenden Test zum Signifikanzniveau von 3% zur Überprüfung durch.

H0: µ ≤ 43 gegen H1: µ > 43
Teststatistik = 1.8257, kritischer Wert = 1.9840, Nullhypothese H0 ablehnen

H0: µ ≤ 43 gegen H1: µ > 45
Teststatistik = 2.1909, kritischer Wert = 1.8808, Nullhypothese H0 ablehnen

H0: µ = 43 gegen H1: µ ≠ 43
Teststatistik = 1.8257, kritischer Wert = 2.1701, Nullhypothese H0 nicht ablehnen

H0: µ ≤ 43 gegen H1: µ > 43
Teststatistik = 1.8257, kritischer Wert = 1.8808, Nullhypothese H0 beibehalten

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

**Frage 11 1 Punkte * Speichern *
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In Ihrer Firma produzieren Sie Plastikrohre mit einem Durchmesser von 100mm (die Standardabweichung beträgt 0.12 mm). Um Ihre Maschine auf etwaige Abweichungen hin zu kontrollieren, entnehmen Sie vierteljährlich 200 Rohre und überprüfen ob der Durchmesser von 100mm verschieden ist (Alternativhypothese mu ≠ 100mm; Nullhypothese mu = 100mm). Das Signifikanzniveau beträgt 0.01.
Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=99.965 die Wahrscheinlichkeit mit der die Nullhypothese abgelehnt wird (dimensionslos und auf zwei Dezimalstellen runden)!

Bei einem Wasserfall in Tirol fließen täglich durchschnittlich 1.000.000 Liter Wasser hinunter, bei einer Standardabweichung von 150.000. Da weiter unten ein Wasserkraftwerk errichtet wurde, muss nun täglich der Wasserdurchfluss kontrolliert werden, da es für das Kraftwerk von enormer Bedeutung ist, ob sich der Wasserzufluss ändert oder nicht. Sie betrachten die Messungen der letzten 100 Tage. Sie testen ob die Nullhypothese (Nullhypothese mu= 1.000.000) zu Gunsten der Alternative (Alternativhypothese mu≠1.000.000) verworfen werden kann, wenn bei einem Signifikanzniveau von 0.05 getestet wird. (Normalverteilung angenommen)
Wie groß müssen sie den Stichprobenumfang mindestens wählen damit die Power des Tests im Fall mu=1.040.000 mindestens 80% beträgt (dimensionslos, in ganzen Zahlen)? Verwenden Sie zur Beantwortung der Frage die folgenden 4 Gütefunktionen (n ist entweder 100, 150, 200 oder 250).

http://1.2.3.11/bmi/e-campus.uibk.ac...e7/wasser4.bmp

http://1.2.3.11/bmi/e-campus.uibk.ac...e7/wasser4.bmp

http://1.2.3.11/bmi/e-campus.uibk.ac...e7/wasser4.bmp

http://1.2.3.11/bmi/e-campus.uibk.ac...e7/wasser4.bmp

hey ich hab fast die gleiche..nur das bei mir 50 kunden sind und 2400 € und ich hab ein Signifikanzniveau von 4%
Also falls du auf irgendetwas draufkommst, sagst dus mit bitte? Ich schreib dir auch wenn ich was weiß ;)

Zitat:

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Zitat von hotsch_07

Der Filialleiter eines lokalen Lebensmittelgeschäfts berichtet, dass jeder Kunde durchschnittlich 43€ pro Monat an Lebensmittel konsumiert, wobei die Standardabweichung 12 beträgt und keine Normalverteilung unterstellt werden kann.
Aufgrund dieser Daten möchte der Filialleiter den Absatz steigern und führt folgende Werbekampagne ein „2 zum Preis von 1“. Um eine Veränderung zu messen, werden 120 Kunden beobachtet, die gemeinsam einen Betrag von 5400€ in einem Monat konsumiert haben. Das Management erhofft sich, dass der durchschnittliche Absatz pro Kunde gesteigert wird. War diese Werbekampagne in dieser Hinsicht statistisch signifikant erfolgreich? Führen Sie einen entsprechenden Test zum Signifikanzniveau von 3% zur Überprüfung durch.

H0: µ ≤ 43 gegen H1: µ > 43
Teststatistik = 1.8257, kritischer Wert = 1.9840, Nullhypothese H0 ablehnen

H0: µ ≤ 43 gegen H1: µ > 45
Teststatistik = 2.1909, kritischer Wert = 1.8808, Nullhypothese H0 ablehnen

H0: µ = 43 gegen H1: µ ≠ 43
Teststatistik = 1.8257, kritischer Wert = 2.1701, Nullhypothese H0 nicht ablehnen

H0: µ ≤ 43 gegen H1: µ > 43
Teststatistik = 1.8257, kritischer Wert = 1.8808, Nullhypothese H0 beibehalten

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

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hey ich hab fast die gleiche..nur das bei mir 50 kunden sind und 2400 € und ich hab ein Signifikanzniveau von 4%
Also falls du auf irgendetwas draufkommst, sagst dus mit bitte? Ich schreib dir auch wenn ich was weiß ;)

Kann einer von euch mal den generellen Rechenweg angeben? Ich glaub dann ist allen geholfen und es muss nicht jeder seine Frage einstellen sondern kann sichs selber ausrechnen!? Des wär supi!:D

hey leute, macht euch grundsätzlich wegen der gütefunktion keinen stress! ihr müsst nur ablesen, nix ausrechnen oder so!!!

Zitat:

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Zitat von csam1338

hallo!
kann mir bitte auch jemand helfen?
check die aufgabe grad überhaupt nicht, brauch aber die punkte! bitte um hilfe!

Als Panzerglashersteller wissen Sie, dass Ihre Glasscheiben im Durchschnitt 3 cm (Standardabweichung 0.25 cm) dick sind. Wären sie dünner, so würde sie nicht mehr den Sicherheitsstandards entsprechen. Wären Sie hingegen zu dick würden Sie unnötiges Material verbrauchen. Deshalb lassen Sie von Ihrer Qualitätsabteilung monatlich Stichproben (n=121) entnehmen und die Scheiben auf Ihre Dicke hin kontrollieren (Nullhypothese mu = 3cm; Alternativhypothese mu ≠ 3 cm). (Normalverteilt, bei einem Signifikanzniveau von 0.05)
Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=3.08 die Power des Tests (dimensionslos und auf zwei Dezimalstellen runden)!

http://e-campus.uibk.ac.at/courses/1...panzerglas.png

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wenns die gleiche grafik wie bei mir ist, dann ist es 0.96 :eek:

Zitat:

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Zitat von vensda

hey leute, macht euch grundsätzlich wegen der gütefunktion keinen stress! ihr müsst nur ablesen, nix ausrechnen oder so!!!

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Kannst du mir sagen wie ich das ablesen kann?
Ich muss alle Punkte bekommen, sonst bin ich nicht durch :sad:

ich stell mal alles rein und versuch dann die sachen zu machen, dich ich kann, aber das mit dem Ablesen, pff keine ahnung..

Frage 1 1 Punkte Speichern Der durchschnittliche Bestand an Wildlachs liegt bei 1.000.000 (Nullhypothese mu= 1.000.000, Alternativhypothese mu≠ 1.000.000), wobei von einer Abweichung von +/- 250.000 Tieren ausgegangen wird (Standardabweichung=250.000). Aufgrund der Überfischung wird wöchentlich der Bestand überprüft. Sie betrachten die Ergebnisse der letzten 100 Tage. Sie testen nun ob sich der Fischbestand signifikant geändert hat, wenn das Signifikanzniveau bei 0.05 liegt. (Normalverteilt)
Wie groß müssen sie den Stichprobenumfang mindestens wählen damit die Power des Tests im Fall mu=950.000 mindestens 65% beträgt (dimensionslos, in ganzen Zahlen)? Verwenden Sie zur Beantwortung der Frage die folgenden 4 Gütefunktionen (n ist entweder 80, 100, 120 oder 150).
http://e-campus.uibk.ac.at/@@E150DC0...906/lachs4.bmp http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 2 1 Punkte Speichern In einer Fabrik werden Messbecher hergestellt, um die Qualität zu überprüfen, wird monatlich eine Stichprobe von 100 Messbechern von der Größe 1000ml (Nullhypothese mu = 1000) entnommen und auf eine mögliche Abweichung untersucht (Alternativhypothese mu ≠ 1000). Das Unternehmen testet bei einem Signifikanzniveau von 0.02. (Standardabweichung von 0.20 ml)
Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=1000.03 die Wahrscheinlichkeit für den Fehler 2. Art (dimensionslos und auf zwei Dezimalstelle runden)!


http://e-campus.uibk.ac.at/courses/1...messbecher.png http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 3 1 Punkte Speichern
Bei einem Wasserfall in Tirol stürzen täglich durchschnittlich 1 000 000 Liter Wasser die Fälle hinunter. Es kann angenommen werden, dass die Wassermenge normalverteilt ist mit einer Standardabweichung von 85 000 Litern.
Aufgrund der großen Wassermenge und einer Fallhöhe von ca. 400 m wurde dort vor zwei Jahren ein Speicherkraftwerk errichtet. Während des Jahres unterliegt die zufließende Wassermenge großen Schwankungen, vor allem in den Sommermonaten. Daher muss der Wasserdurchfluss laufend überwacht werden. In den letzten 60 Tagen wurde ein durchschnittlicher Wasserdurchfluss von 980 000 Litern gemessen. Testen Sie nun anhand eines Konfidenzintervalls zum Signifikanzniveau von 0.05, ob es sich um eine signifikante Abweichung handelt. http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [961 949.77, 998 050.23], H0 wird beibehalten
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [958 492.03, 1 001 507.97], H0 wird abgelehnt
H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [958 492.03, 1 001 507.97], H0 wird beibehalten

H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [961 949.77, 998 050.23], H0 wird abgelehnt
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 4 1 Punkte Speichern Ein Student trinkt regelmäßig vor den Lehrveranstaltungen Kaffee, den er immer vom selben Kaffeeautomaten entnimmt. Er hat jedoch das Gefühl, dass in seinem Becher immer zu wenig abgefüllt ist. Er wendet sich deshalb an den Automatenbetreiber, der ihm eine Füllmenge von 190 ml bei einer Standardabweichung von 12 ml garantiert, wobei davon auszugehen ist, dass die Füllmenge normalverteilt ist. Der Student will es genau wissen und bestimmt für sieben zufällig und unabhängig voneinander ausgewählte Kaffeebecher die durchschnittliche Füllmenge von 183.14 ml. Prüfen Sie zum Signifikanzniveau von 10%, ob der Student mit seiner Vermutung richtig liegt.

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0:µ≥190 gegen H1:µ<190; Der Wert der Teststatistik ist -1.5125, der kritische Wert beträgt -1.2816, H0 ist daher abzulehnen.
H0:µ≥190 gegen H1:µ<190; Der Wert der Teststatistik ist -1.5125, der kritische Wert beträgt -1.6449, H0 ist daher abzulehnen.
H0:µ≤190 gegen H1:µ>190; Der Wert der Teststatistik ist 1.4003, der kritische Wert beträgt 1.4398, H0 ist daher beizubehalten.
H0:µ≤190 gegen H1:µ>190; Der Wert der Teststatistik ist -1.4003, der kritische Wert beträgt 1.6449, H0 ist daher beizubehalten.
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
r.

Die Genauigkeit von Wettervorhersagen für den nächsten Tag liegt derzeit bei ca. 90%. Ein Team von Meteorologen hat ein neues Prognoseverfahren entwickelt und möchte nun testen, ob dieses Verfahren treffsicherer ist als die bisherigen Methoden. Dazu prüfen sie an 180 Tagen, ob ihre jeweilige Prognose eingetreten ist oder nicht. Für diese 180 Überprüfungen gilt Unabhängigkeit, da die einzelnen Prognosen nur für den nächsten Tag im Voraus erstellt wurden. Die Prognosen der neuen Methode traten an 171 Tagen ein.
Die Meteorologen halten die neue Methode für statistisch signifikant besser als die bisherigen. Führen Sie einen geeigneten Test für diese Hypothese auf dem 5%-Signifikanzniveau durch!

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0: π ≤ 0.9 gegen H1: π > 0.9
Die Teststatistik lautet 2.24, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher abzulehnen.
H0: π ≤ 0.9 gegen H1: π > 0.9
Die Teststatistik lautet 1.64, der kritische Wert beträgt 2.24; H0 ist daher beizubehalten.
H0: π > 0.9 gegen H1: π≤ 0.9
Die Teststatistik lautet 2.24, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher abzulehnen.
H0: π > 0.9 gegen H1: π≤ 0.9
Die Teststatistik lautet 1.64, der kritische Wert beträgt 2.24; H0 ist daher beizubehalten.
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 6 1 Punkte Speichern Die von einem Hersteller produzierten Fäden eines bestimmten Typs weisen eine durchschnittliche Zugfestigkeit von 215 Gramm auf. Auf Grund von Beschwerden seitens der Kunden ist das Unternehmen bemüht, ihr Produkt auf Genauigkeit hin zu überprüfen. Dazu entnimmt der Hersteller sechs Fäden aus derselben Produktionsreihe und ermittelt folgende Werte (in Gramm):

208
202
222
214
203
211

Es kann angenommen werden, dass die Zugfestigkeit normalverteilt ist. Prüfen Sie zum Signifikanzniveau von 10%, ob die durchschnittliche Zugfestigkeit von 215 Gramm verschieden ist.

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0:µ≤215 gegen H1:µ>215; Der Wert der Teststatistik ist -1.4994, der kritische Wert beträgt 1.4759, H0 ist daher beizubehalten.
H0:µ≤215 gegen H1:µ>215; Der Wert der Teststatistik ist 1.4994, der kritische Wert beträgt 1.2816, H0 ist daher abzulehnen.
H0:µ=215 gegen H1:µ≠215; Der Wert der Teststatistik ist -1.6425, der kritische Wert beträgt 1.4759, H0 ist daher beizubehalten.
H0:µ=215 gegen H1:µ≠215; Der Wert der Teststatistik ist 1.6425, der kritische Wert beträgt 2.0150, H0 ist daher beizubehalten.
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 7 1 Punkte Speichern In einer Bar werden täglich durchschnittlich 60 Liter Bier ausgeschenkt, bei einer Standardabweichung von 25 (Nullhypothese mu=60, Alternativhypothese mu≠ 60).
Sie beobachten den Bierausschank 100 Tage lang und notieren sich wie viel Bier ausgeschenkt wird. Sie testen nun, ob es sich hier um eine signifikante Abweichung handelt und ob somit die Nullhypothese, bei einen Signifikanzniveau von 0.10, zugunsten der Alternative verwerfen können. Es wird eine Normalverteilung angenommen.
Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=54 die Power des Tests (dimensionslos und auf zwei Dezimalstellen runden)!

http://e-campus.uibk.ac.at/courses/1...c8d4ae/bar.png http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 8 1 Punkte Speichern Sie trainieren einen Fussballclub und wissen daher dass Ihre Spieler eine durchschnittliche Schussgeschwindigkeit von 125 km/h haben (Nullhypothese mu = 125km/h). Da Ihr Wissen jedoch auf einen Test basiert welcher bereits vor einigen Monaten stattgefunden hat, möchten Sie nun testen ob sich Ihre Spieler verbessert oder verschlechtert haben (Alternativhypothese mu≠ 125). Sie betrachten 150 Versuche und wissen, dass die Schussgeschwindigkeit normalverteilt ist und eine Standardabweichung von 20 hat. (Signifikanzniveau des Tests 0.05).
Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=121 die Wahrscheinlichkeit mit der die Nullhypothese abgelehnt wird (dimensionslos und auf zwei Dezimalstellen runden)!


http://e-campus.uibk.ac.at/courses/1...%C3%9Fball.png http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 9 1 Punkte Speichern Der IQ-regio Test wurde entwickelt, um die Intelligenz zwischen gleichaltrigen Kindern abhängig von ihrer Heimatregion bzw. österreichischem Bundesland zu vergleichen. Der Test ist so gestaltet, dass die Durchschnittsnote bei 100 (auf einer stetigen Skala) mit einer Standard Abweichung von 12 Punkten liegt. Die Noten können jedoch mit keiner Normalverteilung beschrieben werden.
Es werden zufällig 35 Kinder aus Tirol ausgewählt und diese erreichen eine Durchschnittsnote von 96 Punkten. Besteht nun ein statistisch signifikanter Unterschied und Beweis, dass die Tiroler Kinder ein Defizit im Vergleich zu den anderen gleichaltrigen österreichischen Kindern haben? Führen Sie einen entsprechenden Test zum Signifikanzniveau von 10% zur Überprüfung durch. http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
H0: µ ≥ 96 gegen H1: µ < 100
Teststatistik = 1.9720, kritischer Wert = - 1.3104, Nullhypothese H0 ablehnen
H0: µ ≤ 100 gegen H1: µ > 96
Teststatistik = 1.9720, kritischer Wert = 2.0537, Nullhypothese H0 beibehalten
H0: µ ≥ 100 gegen H1: µ < 100
Teststatistik = - 1.9720, kritischer Wert = - 1.6449, Nullhypothese H0 nicht ablehnen
H0: µ ≥ 100 gegen H1: µ < 100
Teststatistik = - 1.9720, kritischer Wert = - 1.2816, Nullhypothese H0 ablehnen

Der Messfehler eines physikalischen Messinstrumentes kann durch eine stetige Zufallsvariable modelliert werden, wobei diese nicht normal verteilt ist. Wenn das Gerät richtig kalibriert ist, sollte der durchschnittliche Fehler 0 sein.
Um die Kalibrierung des Instrumentes zu überprüfen, wurde der Messfehler von 41 zufällig ausgewählten Stichproben gemessen und mit untenstehenden Daten zusammengefasst. Führen Sie einen entsprechenden Test zum Signifikanzniveau von 2% durch, um zu überprüfen, ob das Gerät statistisch signifikant richtig kalibriert ist oder nicht.

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0: µ = 0 gegen H1: µ ≠ 0
Teststatistik = 2.2181, kritischer Wert = 2.3263, Nullhypothese H0 ablehnen
H0: µ = 0 gegen H1: µ ≠ 0
Teststatistik = 2.2181, kritischer Wert = 2.4233, Nullhypothese H0 beibehalten
H0: µ = 0 gegen H1: µ ≠ 3
Teststatistik = 2.2181, kritischer Wert = 2.0537, Nullhypothese H0 ablehnen
H0: µ = 3 gegen H1: µ ≠ 0
Teststatistik = - 2.2181, kritischer Wert = - 2.4233, Nullhypothese H0 nicht beibehalten
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 11 1 Punkte Speichern Sie sind Erfinder eines neuen biologischen Obst –und Gemüse-Spritzmittels. Bevor Sie das Produkt jedoch verkaufen dürfen, müssen Sie es zuerst auf seine Wirksamkeit prüfen lassen. Das Labor welches den Test durchführt, besprüht 100 Petrischalen, die im Durchschnitt 150.000 Bakterien mit einer Standardabweichung von 23.000 enthalten. Weiters wird eine Normalverteilung unterstellt. Nach dem Test werden durchschnittlich nur mehr 145.000 Bakterien beobachtet. Führen Sie einen einseitigen Test durch und entscheiden Sie anhand des errechneten p-Wertes von 0.015, ob die Nullhypothese verworfen oder beibehalten werden kann bei einem Signifikanzniveau von 0.01.
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0: µ ≥ 150.000 gegen H1: µ ≠ 150.000, H0 wird beibehalten
H0: µ ≥ 150.000 gegen H1: µ < 150.000, H0 wird beibehalten
H0: µ ≥ 150.000 gegen H1: µ < 150.000, H0 wird verworfen
H0: µ ≥ 150.000 gegen H1: µ ≤ 150.000, H0 wird verworfen
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

Zitat:

---

Zitat von im1607

Kannst du mir sagen wie ich das ablesen kann?
Ich muss alle Punkte bekommen, sonst bin ich nicht durch :sad:

ich stell mal alles rein und versuch dann die sachen zu machen, dich ich kann, aber das mit dem Ablesen, pff keine ahnung..

Frage 1 1 Punkte Speichern Der durchschnittliche Bestand an Wildlachs liegt bei 1.000.000 (Nullhypothese mu= 1.000.000, Alternativhypothese mu≠ 1.000.000), wobei von einer Abweichung von +/- 250.000 Tieren ausgegangen wird (Standardabweichung=250.000). Aufgrund der Überfischung wird wöchentlich der Bestand überprüft. Sie betrachten die Ergebnisse der letzten 100 Tage. Sie testen nun ob sich der Fischbestand signifikant geändert hat, wenn das Signifikanzniveau bei 0.05 liegt. (Normalverteilt)
Wie groß müssen sie den Stichprobenumfang mindestens wählen damit die Power des Tests im Fall mu=950.000 mindestens 65% beträgt (dimensionslos, in ganzen Zahlen)? Verwenden Sie zur Beantwortung der Frage die folgenden 4 Gütefunktionen (n ist entweder 80, 100, 120 oder 150).
http://e-campus.uibk.ac.at/@@E150DC0...906/lachs4.bmp http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 2 1 Punkte Speichern In einer Fabrik werden Messbecher hergestellt, um die Qualität zu überprüfen, wird monatlich eine Stichprobe von 100 Messbechern von der Größe 1000ml (Nullhypothese mu = 1000) entnommen und auf eine mögliche Abweichung untersucht (Alternativhypothese mu ≠ 1000). Das Unternehmen testet bei einem Signifikanzniveau von 0.02. (Standardabweichung von 0.20 ml)
Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=1000.03 die Wahrscheinlichkeit für den Fehler 2. Art (dimensionslos und auf zwei Dezimalstelle runden)!


http://e-campus.uibk.ac.at/courses/1...messbecher.png http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 3 1 Punkte Speichern
Bei einem Wasserfall in Tirol stürzen täglich durchschnittlich 1 000 000 Liter Wasser die Fälle hinunter. Es kann angenommen werden, dass die Wassermenge normalverteilt ist mit einer Standardabweichung von 85 000 Litern.
Aufgrund der großen Wassermenge und einer Fallhöhe von ca. 400 m wurde dort vor zwei Jahren ein Speicherkraftwerk errichtet. Während des Jahres unterliegt die zufließende Wassermenge großen Schwankungen, vor allem in den Sommermonaten. Daher muss der Wasserdurchfluss laufend überwacht werden. In den letzten 60 Tagen wurde ein durchschnittlicher Wasserdurchfluss von 980 000 Litern gemessen. Testen Sie nun anhand eines Konfidenzintervalls zum Signifikanzniveau von 0.05, ob es sich um eine signifikante Abweichung handelt. http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [961 949.77, 998 050.23], H0 wird beibehalten
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [958 492.03, 1 001 507.97], H0 wird abgelehnt
H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [958 492.03, 1 001 507.97], H0 wird beibehalten

H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [961 949.77, 998 050.23], H0 wird abgelehnt
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 4 1 Punkte Speichern Ein Student trinkt regelmäßig vor den Lehrveranstaltungen Kaffee, den er immer vom selben Kaffeeautomaten entnimmt. Er hat jedoch das Gefühl, dass in seinem Becher immer zu wenig abgefüllt ist. Er wendet sich deshalb an den Automatenbetreiber, der ihm eine Füllmenge von 190 ml bei einer Standardabweichung von 12 ml garantiert, wobei davon auszugehen ist, dass die Füllmenge normalverteilt ist. Der Student will es genau wissen und bestimmt für sieben zufällig und unabhängig voneinander ausgewählte Kaffeebecher die durchschnittliche Füllmenge von 183.14 ml. Prüfen Sie zum Signifikanzniveau von 10%, ob der Student mit seiner Vermutung richtig liegt.

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0:µ≥190 gegen H1:µ<190; Der Wert der Teststatistik ist -1.5125, der kritische Wert beträgt -1.2816, H0 ist daher abzulehnen.
H0:µ≥190 gegen H1:µ<190; Der Wert der Teststatistik ist -1.5125, der kritische Wert beträgt -1.6449, H0 ist daher abzulehnen.
H0:µ≤190 gegen H1:µ>190; Der Wert der Teststatistik ist 1.4003, der kritische Wert beträgt 1.4398, H0 ist daher beizubehalten.
H0:µ≤190 gegen H1:µ>190; Der Wert der Teststatistik ist -1.4003, der kritische Wert beträgt 1.6449, H0 ist daher beizubehalten.
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
r.

---

frage 1 150
fr 2 0.8
:)

hallo zusammen!

erstmal: viel glueck beim (hoffentlich!) letzten online-test.

hab ne frage - NICHT zum test, sondern zum seminar:

wieviel punkte brauchen wir denn um positiv zu sein? sprich - wieviele sind erreichbar, oder was wiegt wie schwer...

das MUSS ich unbedingt wissen, habe momentan alles zamm: 172 pkte

reicht das?

Der durchschnittliche Bestand an Wildlachs liegt bei 1 000 000 Stück. Es kann angenommen werden, dass der Bestand normalverteilt ist mit einer Standardabweichung von 175 000 Stück Lachs.
Schon seit mehreren Jahren muss der Lachsbestand aufgrund auftretender Überfischung regelmäßig kontrolliert werden. In den vergangenen 60 Wochen wurde ein durchschnittlicher Bestand von 940 000 Lachsen ermittelt. Testen Sie nun anhand eines Konfidenzintervalls zum Signifikanzniveau von 0.01, ob es sich um eine signifikante Abweichung handelt.

die frage macht mich fertig ... bis jetzt habe ich gedacht das ist richtig:

H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [881 806.49, 998 193.51], H0 wird abgelehnt

aber 60 (wochen)= n stimmt das überhaupt, das ist doch nicht der stichprobenumfang, den weis ich ja eigentlich nicht... also tendiere ich jetzt eher zu nicht beantwortbar...?

gehts noch wem so?

kann mir bitte jmd bei folgender frage helfen?


Grundsätzlich gehen Sie davon aus, dass eine 1-Euro-Münze fair ist. Da Sie jedoch bereits des Öfteren beim Kopf-oder-Zahl Spiel gegen Ihren Freund mit seiner "Glücksmünze" verloren haben, beginnen Sie zu zweifeln, ob "Kopf" tatsächlich mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.5 eintritt.
Sie beschließen, einen Test basierend auf Konfidenzintervallen zu einem Signifikanzniveau von 0.1 durchzuführen. Sie werfen die Münze 100-mal, wobei Sie 54-mal Kopf und 46-mal Zahl werfen. Welche der folgenden Aussagen ist richtig?
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0: π = 0.5 gegen H1: π ≠ 0.5, Konfidenzintervall [0.4761, 0.6039], H0 wird abgelehnt
H0: π = 0.5 gegen H1: π ≠ 0.5, Konfidenzintervall [0.4580, 0.6220], H0 wird beibehalten

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
H0: π = 0.5 gegen H1: π ≠ 0.5, Konfidenzintervall [0.4761, 0.6039], H0 wird beibehalten
H0: π = 0.5 gegen H1: π ≠ 0.5, Konfidenzintervall [0.4580, 0.6220], H0 wird abgelehnt

kann mir wer erklären wie man, wenn ma die beiden Stata aufgaben fast komplett hat nur 46 Punkte kriegen kann????? :shock:

In einer Bar werden täglich durchschnittlich 60 Liter Bier ausgeschenkt, bei einer Standardabweichung von 25 (Nullhypothese mu=60, Alternativhypothese mu≠ 60).
Sie beobachten den Bierausschank 100 Tage lang und notieren sich wie viel Bier ausgeschenkt wird. Sie testen nun, ob es sich hier um eine signifikante Abweichung handelt und ob somit die Nullhypothese, bei einen Signifikanzniveau von 0.10, zugunsten der Alternative verwerfen können. Es wird eine Normalverteilung angenommen.
Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=54 die Power des Tests (dimensionslos und auf zwei Dezimalstellen runden)!

http://e-campus.uibk.ac.at/courses/1...c8d4ae/bar.png http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 8 1 Punkte Speichern Sie trainieren einen Fussballclub und wissen daher dass Ihre Spieler eine durchschnittliche Schussgeschwindigkeit von 125 km/h haben (Nullhypothese mu = 125km/h). Da Ihr Wissen jedoch auf einen Test basiert welcher bereits vor einigen Monaten stattgefunden hat, möchten Sie nun testen ob sich Ihre Spieler verbessert oder verschlechtert haben (Alternativhypothese mu≠ 125). Sie betrachten 150 Versuche und wissen, dass die Schussgeschwindigkeit normalverteilt ist und eine Standardabweichung von 20 hat. (Signifikanzniveau des Tests 0.05).
Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=121 die Wahrscheinlichkeit mit der die Nullhypothese abgelehnt wird (dimensionslos und auf zwei Dezimalstellen runden)!


http://e-campus.uibk.ac.at/courses/1...%C3%9Fball.png http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif











Frage 7: 0.68
Frage 8: 0.70 :D

Zitat:

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Zitat von vensda

frage 1 150
fr 2 0.8
:)

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Wuhuuuu Danke :D:D:D

fehlen nur noch 7 Fragen/Punkte

mir fehlen noch 2 Fragen.. vllt kann mir wer helfen :)

Ein Universallexikon mit ca. 70 000 Stichwörtern weist laut Hersteller durchschnittlich 4 Fehler pro Artikel auf. Es kann angenommen werden, dass die Anzahl der Fehler normalverteilt ist mit einer Standardabweichung von 3.4 Fehlern.
Sie haben sich nun dieses Lexikon gekauft, da es besonders umfangreich ist. Zufällig lesen Sie in einem Artikel, dass dieses Nachschlagewerk durchschnittlich 3.6 Fehler pro Artikel bei 275 überprüften Artikeln aufweist. Testen Sie nun anhand eines Konfidenzintervalls zum Signifikanzniveau von 0.1, ob es sich um eine signifikante Abweichung handelt.
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H0: µ = 4 gegen H1: µ ≠ 4, Konfidenzintervall [3.07, 4.13], H0 wird abgelehnt
H0: µ = 4 gegen H1: µ ≠ 4, Konfidenzintervall [3.07, 4.13], H0 wird beibehalten
H0: µ = 4 gegen H1: µ ≠ 4, Konfidenzintervall [3.26, 3.94], H0 wird beibehalten
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
H0: µ = 4 gegen H1: µ ≠ 4, Konfidenzintervall [3.26, 3.94], H0 wird abgelehnt

Auf der Verpackung von elektrischen Glühbirnen ist eine durchschnittliche Lebensdauer von 1000 h angegeben. Dem Konsumentenschutzverein kommt dies aber bedenklich zu hoch vor und überprüft die Lebensdauer von 61 zufällig ausgewählten Glühbirnen. Die Daten der Stichprobe (in Stunden) werden mit unten stehenden Angaben zusammengefasst. Überprüfen Sie, ob die durchschnittliche Lebensdauer tatsächlich statistisch signifikant niedriger ist als die Angabe auf der Verpackung und führen Sie einen entsprechenden Test zum Signifikanzniveau von 1% durch.


summe(x)=60914.6
summe (x) quadrat =60832305.81


http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0: µ ≥ 1000 gegen H1: µ < 1000
Teststatistik = - 1.5499, kritischer Wert = - 2.6603, Nullhypothese H0 nicht ablehnen
H0: µ ≥ 1000 gegen H1: µ < 1000
Teststatistik = - 1.5499, kritischer Wert = - 2.3901, Nullhypothese H0 beibehalten
H0: µ ≤ 1000 gegen H1: µ > 1000
Teststatistik = 1.5499, kritischer Wert = 1.2816, Nullhypothese H0 ablehnen
H0: µ ≥ 1000 gegen H1: µ < 1000
Teststatistik = - 0.2197, kritischer Wert = - 2.3901, Nullhypothese H0 beibehalten
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

Sie sind Erfinder eines neuen biologischen Obst –und Gemüse-Spritzmittels. Bevor Sie das Produkt jedoch verkaufen dürfen, müssen Sie es zuerst auf seine Wirksamkeit prüfen lassen. Das Labor welches den Test durchführt, besprüht 100 Petrischalen, die im Durchschnitt 150.000 Bakterien mit einer Standardabweichung von 23.000 enthalten. Weiters wird eine Normalverteilung unterstellt. Nach dem Test werden durchschnittlich nur mehr 145.000 Bakterien beobachtet. Führen Sie einen einseitigen Test durch und entscheiden Sie anhand des errechneten p-Wertes von 0.015, ob die Nullhypothese verworfen oder beibehalten werden kann bei einem Signifikanzniveau von 0.01.
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0: µ ≥ 150.000 gegen H1: µ ≠ 150.000, H0 wird beibehalten
H0: µ ≥ 150.000 gegen H1: µ < 150.000, H0 wird beibehalten
H0: µ ≥ 150.000 gegen H1: µ < 150.000, H0 wird verworfen
H0: µ ≥ 150.000 gegen H1: µ ≤ 150.000, H0 wird verworfen
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
Hat denn echt keiner eine Ahnung, wie bei solchen Beispielen der Rechenweg geht?

Hab auch weiter vorne nachgeschaut, aber eine Folie 46/69 (weiß die genaue Zahln nimma) hab ich nicht

Ein Lexikon hat durchschnittlich 4 Fehler pro Artikel, bei einer Standardabweichung von 3.75 (Nullhypothese mu=4, Alternativhypothese mu≠4). Bei einem Lexikon, das Sie sich erst vor kurzem gekauft haben, kontrollieren Sie nun 169 Artikel. Da Sie über ein Grundwissen in Statistik verfügen, können Sie nun bei einem Signifikanzniveau von 0.05 testen, ob die Nullhypothese zu Gunsten der Alternative verworfen werden kann. (Normalverteilung angenommen)


Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=3.6 die Wahrscheinlichkeit für den Fehler 2. Art (dimensionslos und auf zwei Dezimalstellen runden)!

Bitte um Hilfe!!!
Muss man bei dieser Frage nach dem Fehler 2 Ordung anders vorgehen oder kann man s genauso ablesen von der Grafik

Boaaaaa sooo ein Mist, dieser Test..

Woher weiß ich, ob "H0 wird beibehalten" oder "H0 wird abgelehnt" gehört?

Zitat:

---

Zitat von im1607

Boaaaaa sooo ein Mist, dieser Test..

Woher weiß ich, ob "H0 wird beibehalten" oder "H0 wird abgelehnt" gehört?

---

H0 wird abgelehnt --> Power des Tests
Ho wird abgenommen - fehler 2 art --> (1 - Power des tests )

Sie trainieren einen Fussballclub und wissen daher dass Ihre Spieler eine durchschnittliche Schussgeschwindigkeit von 125 km/h haben (Nullhypothese mu = 125km/h). Da Ihr Wissen jedoch auf einen Test basiert welcher bereits vor einigen Monaten stattgefunden hat, möchten Sie nun testen ob sich Ihre Spieler verbessert oder verschlechtert haben (Alternativhypothese mu ≠ 125). Sie betrachten 150 Versuche und wissen, dass die Schussgeschwindigkeit normalverteilt ist und eine Standardabweichung von 20 hat. (Signifikanzniveau des Tests 0.05)
Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=mu0=125 die Wahrscheinlichkeit für den Fehler 2. Art (dimensionslos und auf zwei Dezimalstelle runden)!


http://e-campus.uibk.ac.at/courses/1...%C3%9Fball.png


kann das überhaupt funktionieren???


dachte man muss es so machen:


(125-125)/20*Wurzel(150) > Z (1-alpha/2)



aber des geht ja nicht, weil ich dann mit 0 rechne...was mach i falsch???

Hallo ihr,

kann mir hier bitte jemand den RECHENWEG erklären, dass ich die restlichen aufgaben dann alleine lösen kann?
lese ich jetzt einfach etwas von der grafik ab oder muss ich etwas berechnen?
vielen dank schon mal!!!

Der durchschnittliche Bestand an Wildlachs liegt bei 1.000.000 (Nullhypothese mu= 1.000.000, Alternativhypothese mu≠ 1.000.000), wobei von einer Abweichung von +/- 250.000 Tieren ausgegangen wird (Standardabweichung=250.000). Aufgrund der Überfischung wird wöchentlich der Bestand überprüft. Sie betrachten die Ergebnisse der letzten 100 Tage. Sie testen nun ob sich der Fischbestand signifikant geändert hat, wenn das Signifikanzniveau bei 0.05 liegt. (Normalverteilt)
Bestimmen Sie anhand der Gütefunktion für mu=950.000 die Power des Tests (dimensionslos und auf zwei Dezimalstellen runden)!

http://e-campus.uibk.ac.at/courses/1...88c4/lachs.png

Die Festlegung der Gewichtskategorien S, M, L und XL für Hühnereier seitens der Verbraucherzentrale basiert auf der Annahme, dass das Gewicht eines Eies 68 g betragen soll. Bevor die Eier in den Verkauf gelangen, entnehmen Sie sieben Stichproben (Angaben in Gramm).

61
58
52
72
63
68
74

Es kann angenommen werden, dass das Durchschnittsgewicht normalverteilt ist. Sie möchten nun feststellen, ob das Durchschnittsgewicht der Eier zum Signifikanzniveau von 10% von 68 g verschieden ist.

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif H0:µ≤68 gegen H1:µ>68; Der Wert der Teststatistik ist 1.5596, der kritische Wert beträgt 1.2816, H0 ist daher abzulehnen. H0:µ=68 gegen H1:µ≠68; Der Wert der Teststatistik ist -1.3477, der kritische Wert beträgt 1.4398, H0 ist daher abzulehnen. H0:µ=68 gegen H1:µ≠68; Der Wert der Teststatistik ist 1.3477, der kritische Wert beträgt 1.9432, H0 ist daher beizubehalten. H0:µ≤68 gegen H1:µ>68; Der Wert der Teststatistik ist -1.5596, der kritische Wert beträgt 1.4398, H0 ist daher beizubehalten. Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 10 1 Punkte Speichern Der Filialleiter eines lokalen Lebensmittelgeschäfts berichtet, dass jeder Kunde durchschnittlich 43€ pro Monat an Lebensmittel konsumiert, wobei die Standardabweichung 12 beträgt und keine Normalverteilung unterstellt werden kann.
Aufgrund dieser Daten möchte der Filialleiter den Absatz steigern und führt folgende Werbekampagne ein „2 zum Preis von 1“. Um eine Veränderung zu messen, werden 50 Kunden beobachtet, die gemeinsam einen Betrag von 2400€ in einem Monat konsumiert haben. Das Management erhofft sich, dass der durchschnittliche Absatz pro Kunde gesteigert wird. War diese Werbekampagne in dieser Hinsicht statistisch signifikant erfolgreich? Führen Sie einen entsprechenden Test zum Signifikanzniveau von 4% zur Überprüfung durch. http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif H0: µ ≤ 43 gegen H1: µ > 48
Teststatistik = 2.9463, kritischer Wert = 2.0537, Nullhypothese H0 nicht ablehnen H0: µ ≥ 43 gegen H1: µ < 43
Teststatistik = - 0.3464, kritischer Wert = - 1.7507, Nullhypothese H0 nicht ablehnen H0: µ ≤ 43 gegen H1: µ > 43
Teststatistik = 2.9463, kritischer Wert = 1.7507, Nullhypothese H0 ablehnen H0: µ = 43 gegen H1: µ ≠ 43
Teststatistik = 2.9463, kritischer Wert = 2.0086, Nullhypothese H0 ablehnen Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
kann mir bitte jemand helfen, brauch unbedingt de punkte damit is bestehe!
Danke :)

hallo ihr lieben
könnt ihr mir vielleicht bei den folgenden 2 aufgaben helfen, ich brauch nämlich alle punkte beim onlinetest um den kurs zu bestehen!


frage 1

Herr Müller hat schon mehrmals festgestellt, dass in einer Literpackung Milch nicht immer die vom Hersteller angegebene Menge enthalten war. Laut Hersteller sind in einer Milchpackung 1000 ml enthalten. Herr Müller will dieser Tatsache auf den Grund gehen. Er weiß, dass er einen Schadensersatzanspruch geltend machen kann, wenn eine bestimmte Anzahl an Milchpackungen nicht der vorgegebenen Füllmenge entspricht. So entnimmt er 23 Milchpackungen, wovon er eine durchschnittliche Füllmenge von 986 ml bei einer Stichprobenstandardabweichung von 30.75 ml ermittelt. Es kann angenommen werden, dass die Füllmenge normalverteilt ist. Sie möchten nun feststellen, ob die durchschnittliche Füllmenge zum Signifikanzniveau von 5% von 1000 ml verschieden ist.


H0:µ=1000 gegen H1:µ≠1000; Der Wert der Teststatistik ist 2.1835, der kritische Wert beträgt 2.0739, H0 ist daher abzulehnen.

H0:µ=1000 gegen H1:µ≠1000; Der Wert der Teststatistik ist -2.1835, der kritische Wert beträgt 1.7171, H0 ist daher beizubehalten.

H0:µ≤1000 gegen H1:µ>1000; Der Wert der Teststatistik ist 2.1355, der kritische Wert beträgt 1.6449, H0 ist daher abzulehnen.

H0:µ≤1000 gegen H1:µ>1000; Der Wert der Teststatistik ist -2.1355, der kritische Wert beträgt 1.7171, H0 ist daher beizubehalten.

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.


(-> ist hier die erste antwort richtig?? es müsste doch normalerweise -2.1835 heißen??? oder ist dann die aufgabe nicht berechenbar??)


frage 2

Bei einem Kieferröntgengerät werden dünne Metallblättchen benötigt, um gefährliche Strahlen aufzunehmen bzw. abprallen zu lassen, sodass diese keine Gewebezellen beschädigen können. Diese Blättchen müssen mindestens 2.5 cm dick sein, um wirksam zu sein.
Bei einer Sicherheitskontrolle wurden 61 Röntgengeräte überprüft und die Dicke dieser Metallblättchen gemessen. Die Messergebnisse sind unten zusammengefasst. Führen Sie einen entsprechenden Test zum Signifikanzniveau von 1% durch und überprüfen Sie, ob ein statistisch signifikanter Unterschied besteht?

∑x= 143.96
∑x^2= 396.1456


H0: µ = 2.5 gegen H1: µ ≠ 2.5
Teststatistik = - 1.5620, kritischer Wert = 2.3901, Nullhypothese H0 nicht ablehnen

H0: µ ≥ 2.5 gegen H1: µ < 2.5
Teststatistik = - 1.5620, kritischer Wert = - 1.2958, Nullhypothese H0 ablehnen

H0: µ = 2.5 gegen H1: µ ≠ 2.5
Teststatistik = 1.5620, kritischer Wert = 2.6603, Nullhypothese H0 beibehalten

H0: µ = 2.5 gegen H1: µ ≠ 2.5
Teststatistik = 2.6520, kritischer Wert = 2.5758, Nullhypothese H0 ablehnen

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

(-> stimmt hier antwort 3???)

wär wirklich lieb, wenn ihr mir helfen könntet!
vielen dank schon mal!

Kann mir jemand hier helfen?
Ein Stahlproduzent stellt Eisenstangen her, die laut Hersteller eine durchschnittliche Länge von 120 cm aufweisen. Die Maschine, die diese Eisenstangen herstellt, produziert jedoch nicht immer gleich lange Stücke und es gibt mitunter Abweichungen. Der Qualitätsprüfer möchte die Genauigkeit der Maschine überprüfen und entnimmt dazu 17 Eisenstangen aus derselben Produktionsreihe. Sollte die Länge dieser Eisenstangen vom Sollwert abweichen, muss die Maschine neu adjustiert werden. Er verzeichnet in der Stichprobe eine durchschnittliche Länge von 121.8 cm bei einer Stichprobenstandardabweichung von 4.87 cm. Es kann angenommen werden, dass die Länge der Eisenstangen normalverteilt ist. Prüfen Sie zum Signifikanzniveau von 10%, ob die durchschnittliche Länge der Eisenstangen von 120 cm verschieden ist und so die Maschine neu eingestellt werden muss.

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0:µ≤120 gegen H1:µ>120; Der Wert der Teststatistik ist 1.4784, der kritische Wert beträgt 1.3368, H0 ist daher abzulehnen.
H0:µ≤120 gegen H1:µ>120; Der Wert der Teststatistik ist -1.4784, der kritische Wert beträgt 1.2816, H0 ist daher beizubehalten.
H0:µ=120 gegen H1:µ≠120; Der Wert der Teststatistik ist 1.5239, der kritische Wert beträgt 1.7459, H0 ist daher beizubehalten.
H0:µ=120 gegen H1:µ≠120; Der Wert der Teststatistik ist 1.5239, der kritische Wert beträgt 1.3368, H0 ist daher abzulehnen.
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
Die Teststatistik ist bei mir 1.5239, aber komme auf keinen dieser kritischen Werte, soll ich also "Mit diesen Angaben nicht berechenbar" klicken oder bezieht sich das auf die Angaben von oben?

Zitat:

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Zitat von isa8

hallo ihr lieben
könnt ihr mir vielleicht bei den folgenden 2 aufgaben helfen, ich brauch nämlich alle punkte beim onlinetest um den kurs zu bestehen!


frage 2

Bei einem Kieferröntgengerät werden dünne Metallblättchen benötigt, um gefährliche Strahlen aufzunehmen bzw. abprallen zu lassen, sodass diese keine Gewebezellen beschädigen können. Diese Blättchen müssen mindestens 2.5 cm dick sein, um wirksam zu sein.
Bei einer Sicherheitskontrolle wurden 61 Röntgengeräte überprüft und die Dicke dieser Metallblättchen gemessen. Die Messergebnisse sind unten zusammengefasst. Führen Sie einen entsprechenden Test zum Signifikanzniveau von 1% durch und überprüfen Sie, ob ein statistisch signifikanter Unterschied besteht?

∑x= 143.96
∑x^2= 396.1456


H0: µ = 2.5 gegen H1: µ ≠ 2.5
Teststatistik = - 1.5620, kritischer Wert = 2.3901, Nullhypothese H0 nicht ablehnen

H0: µ ≥ 2.5 gegen H1: µ < 2.5
Teststatistik = - 1.5620, kritischer Wert = - 1.2958, Nullhypothese H0 ablehnen

H0: µ = 2.5 gegen H1: µ ≠ 2.5
Teststatistik = 1.5620, kritischer Wert = 2.6603, Nullhypothese H0 beibehalten

H0: µ = 2.5 gegen H1: µ ≠ 2.5
Teststatistik = 2.6520, kritischer Wert = 2.5758, Nullhypothese H0 ablehnen

Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

(-> stimmt hier antwort 3???)

wär wirklich lieb, wenn ihr mir helfen könntet!
vielen dank schon mal!

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wie berechnest du hier deine standardabweichung??? oder varianz
ich hab mir überlegt wenn keine verteilung angegeben ist - kann man es überhaupt berechenn

Zitat:

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Zitat von flausch2

wie berechnest du hier deine standardabweichung??? oder varianz
ich hab mir überlegt wenn keine verteilung angegeben ist - kann man es überhaupt berechenn

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doch das kann man schon berechnen, hier ein link....der hilft!!!!

http://campus.uni-muenster.de/filead...o/script7.html

Seid ihr euch ganz sicher, dass man bei der Gütefunktion nur aus dem Graph ablesen muss ??
Dann wären ja ca. die Hälfte der Aufgaben mehr oder weniger "geschenkt"?

Frage 3 1 Punkte SpeichernIn einer Waschmittelpackung mit angeschriebenem Füllgewicht von 500g befinden sich durchschnittlich jedoch 525g Waschpulver bei einer Standardabweichung von 40g. Es wird eine Normalverteilung unterstellt. Um die Abfüllmaschine zu kontrollieren, werden jede Woche 100 Packungen entnommen. Bei der letzten Kontrolle enthielten die Packungen durchschnittlich 521g Waschpulver. Testen Sie anhand des p-Wertes von 0.1587 und bei einen Signifikanzniveau von 0.10, ob die Maschine signifikant vom Sollgewicht abweicht und die Nullhypothese somit verworfen werden kann.
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gifH0: µ = 525 gegen H1: µ ≠ 525, H0 wird verworfen H0: µ = 500 gegen H1: µ < 500, H0 wird beibehalten H0: µ = 525 gegen H1: µ ≠ 525, H0 wird beibehalten Mit diesen Angaben nicht berechenbar. H0: µ ≠ 500 gegen H1: µ > 500, H0 wird verworfen

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif Frage 4 1 Punkte SpeichernPaul geht gerne ins Casino und spielt dort besonders gerne Roulette. Da er in letzter Zeit jedoch viel Geld verloren hat, ist er nun misstrauisch, ob die „0“ nicht zu oft kommt. Um sicher zu gehen, hat er eine Statistikvorlesung besucht und sich Notizen von den letzten 325 Roulettespielen gemacht. Bei einem fairen Roulette gibt es die Zahlen 0 bis 36, die jeweils mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftreten. Die einzelnen Spiele sind voneinander unabhängig. Aus Pauls Notizen geht hervor, dass die Kugel genau 18 Mal auf „0“ liegen blieb.

Hat Paul nun Recht mit seiner Vermutung, dass die „0“ statistisch signifikant öfter kommt als bei einem fairen Roulette? Führen Sie einen entsprechenden Test auf einem Signifikanzniveau von 5% durch!

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gifH0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 3.15, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher abzulehnen.H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 3.15, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher beizubehalten.H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 0.01, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher beizubehalten.H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 0.01, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher abzulehnen.Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

Frage 7:
Eine vielbefahrene Straße wird täglich von durchschnittlich 1200 Autos passiert. Es kann angenommen werden, dass die Anzahl der vorbeifahrenden Autos normalverteilt ist mit einer Standardabweichung von 110 Autos.

Um zu überprüfen, ob sich die Anzahl der vorbeifahrenden Autos signifikant verändert hat, haben Sie während der letzten 90 Tage die Verkehrsentwicklung beobachtet. Dabei stellten Sie fest, dass die Straße während dieser Zeit täglich von durchschnittlich 1228 Autos passiert wurde. Testen Sie nun anhand eines Konfidenzintervalls zum Signifikanzniveau von 0.05, ob es sich um eine signifikante Abweichung handelt.
http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gifH0: µ = 1200 gegen H1: µ ≠1200, Konfidenzintervall [1208.93, 1247.07], H0 wird beibehalten H0: µ = 1200 gegen H1: µ ≠1200, Konfidenzintervall [1208.93, 1247.07], H0 wird abgelehnt Mit diesen Angaben nicht berechenbar. H0: µ = 1200 gegen H1: µ ≠1200, Konfidenzintervall [1205.27, 1250.73], H0 wird beibehalten H0: µ = 1200 gegen H1: µ ≠1200, Konfidenzintervall [1205.27, 1250.73], H0 wird abgelehnt


Frage 9:
Die Festlegung der Gewichtskategorien S, M, L und XL für Hühnereier seitens der Verbraucherzentrale basiert auf der Annahme, dass das Gewicht eines Eies 68 g betragen soll. Bevor die Eier in den Verkauf gelangen, entnehmen Sie sieben Stichproben (Angaben in Gramm).

61
58
52
72
63
68
74

Es kann angenommen werden, dass das Durchschnittsgewicht normalverteilt ist. Sie möchten nun feststellen, ob das Durchschnittsgewicht der Eier zum Signifikanzniveau von 10% von 68 g verschieden ist.

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gifH0:µ≤68 gegen H1:µ>68; Der Wert der Teststatistik ist 1.5596, der kritische Wert beträgt 1.2816, H0 ist daher abzulehnen. H0:µ=68 gegen H1:µ≠68; Der Wert der Teststatistik ist -1.3477, der kritische Wert beträgt 1.4398, H0 ist daher abzulehnen. H0:µ=68 gegen H1:µ≠68; Der Wert der Teststatistik ist 1.3477, der kritische Wert beträgt 1.9432, H0 ist daher beizubehalten. H0:µ≤68 gegen H1:µ>68; Der Wert der Teststatistik ist -1.5596, der kritische Wert beträgt 1.4398, H0 ist daher beizubehalten. Mit diesen Angaben nicht berechenbar.
kann mir bitte irgendjemand helfen oder sagen wie die gehn!?
Danke

Kann mir bitte jemand hier weiterhelfen?

Paul geht gerne ins Casino und spielt dort besonders gerne Roulette. Da er in letzter Zeit jedoch viel Geld verloren hat, ist er nun misstrauisch, ob die „0“ nicht zu oft kommt. Um sicher zu gehen, hat er eine Statistikvorlesung besucht und sich Notizen von den letzten 250 Roulettespielen gemacht. Bei einem fairen Roulette gibt es die Zahlen 0 bis 36, die jeweils mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftreten. Die einzelnen Spiele sind voneinander unabhängig. Aus Pauls Notizen geht hervor, dass die Kugel genau 9 Mal auf „0“ liegen blieb.

Hat Paul nun Recht mit seiner Vermutung, dass die „0“ statistisch signifikant öfter kommt als bei einem fairen Roulette? Führen Sie einen entsprechenden Test auf einem Signifikanzniveau von 5% durch!

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 0.87, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher beizubehalten.
H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 0.87, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher abzulehnen.
H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 1.64, der kritische Wert beträgt 0.87; H0 ist daher beizubehalten.
H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 0.87, der kritische Wert beträgt 1.96; H0 ist daher abzulehnen.
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

Zitat:

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Zitat von csam2982

Kann mir bitte jemand hier weiterhelfen?

Paul geht gerne ins Casino und spielt dort besonders gerne Roulette. Da er in letzter Zeit jedoch viel Geld verloren hat, ist er nun misstrauisch, ob die „0“ nicht zu oft kommt. Um sicher zu gehen, hat er eine Statistikvorlesung besucht und sich Notizen von den letzten 250 Roulettespielen gemacht. Bei einem fairen Roulette gibt es die Zahlen 0 bis 36, die jeweils mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftreten. Die einzelnen Spiele sind voneinander unabhängig. Aus Pauls Notizen geht hervor, dass die Kugel genau 9 Mal auf „0“ liegen blieb.

Hat Paul nun Recht mit seiner Vermutung, dass die „0“ statistisch signifikant öfter kommt als bei einem fairen Roulette? Führen Sie einen entsprechenden Test auf einem Signifikanzniveau von 5% durch!

http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif
H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 0.87, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher beizubehalten.
H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 0.87, der kritische Wert beträgt 1.64; H0 ist daher abzulehnen.
H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 1.64, der kritische Wert beträgt 0.87; H0 ist daher beizubehalten.
H0: π ≤ 1/37 gegen H1: π > 1/37
Die Teststatistik lautet 0.87, der kritische Wert beträgt 1.96; H0 ist daher abzulehnen.
Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

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hab genau das gleiche beispiel, komm aber auch net weiter :( HILFE!!!

Bitte, bitte kann mir jemand sagen, was da richtig is...BITTE!!! nur noch eine stunde zeit :(

Bei einem Wasserfall in Tirol stürzen täglich durchschnittlich 1 000 000 Liter Wasser die Fälle hinunter. Es kann angenommen werden, dass die Wassermenge normalverteilt ist mit einer Standardabweichung von 140 000 Litern.
Aufgrund der großen Wassermenge und einer Fallhöhe von ca. 400 m wurde dort vor zwei Jahren ein Speicherkraftwerk errichtet. Während des Jahres unterliegt die zufließende Wassermenge großen Schwankungen, vor allem in den Sommermonaten. Daher muss der Wasserdurchfluss laufend überwacht werden. In den letzten 150 Tagen wurde ein durchschnittlicher Wasserdurchfluss von 1 022 000 Litern gemessen. Testen Sie nun anhand eines Konfidenzintervalls zum Signifikanzniveau von 0.01, ob es sich um eine signifikante Abweichung handelt.http://e-campus.uibk.ac.at/images/spacer.gif H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [995 408.18, 1 048 591.82], H0 wird beibehalten H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [992 556.15, 1 051 443.85], H0 wird beibehalten
H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [992 556.15, 1 051 443.85], H0 wird abgelehnt H0: µ = 1 000 000 gegen H1: µ ≠ 1 000 000, Konfidenzintervall [995 408.18, 1 048 591.82], H0 wird abgelehnt Mit diesen Angaben nicht berechenbar.

Zitat:

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Zitat von cebie

Seid ihr euch ganz sicher, dass man bei der Gütefunktion nur aus dem Graph ablesen muss ??
Dann wären ja ca. die Hälfte der Aufgaben mehr oder weniger "geschenkt"?

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Ich hatte hier doch auf Seite 2,3 eine Formel zur Berechnung der Gütefunktion gepostet.