ZitierenBoaaaaa sooo ein Mist, dieser Test..
Woher weiß ich, ob "H0 wird beibehalten" oder "H0 wird abgelehnt" gehört?
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Bitte um Hilfe!!!
Muss man bei dieser Frage nach dem Fehler 2 Ordung anders vorgehen oder kann man s genauso ablesen von der Grafik
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Boaaaaa sooo ein Mist, dieser Test..
Woher weiß ich, ob "H0 wird beibehalten" oder "H0 wird abgelehnt" gehört?
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H0 wird abgelehnt --> Power des TestsZitat von im1607
Ho wird abgenommen - fehler 2 art --> (1 - Power des tests )
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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???
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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)!
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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.
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.
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.
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
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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!
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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.
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?
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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
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doch das kann man schon berechnen, hier ein link....der hilft!!!!
http://campus.uni-muenster.de/filead...o/script7.html
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