FORMELSAMMLUNG STATISTIK B
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Formelsammlung zur Statistik B Seite 13<br />
χ 2 -Verteilung<br />
✎<br />
☞<br />
• Definition und Bezeichnung<br />
X 1 , . . . , X n unabhängige und N(0, 1)-verteilte Zufallsvariablen. Die Verteilung von<br />
χ 2 = X1 2 + · · · + Xn 2 heißt Chi-Quadrat-Verteilung“ mit n Freiheitsgraden, kurz<br />
”<br />
χ 2 ∼ χ 2 (n).<br />
• Erwartungswert und Varianz<br />
E(χ 2 ) = n<br />
Var(χ 2 ) = 2n<br />
• Approximation durch die Normalverteilung<br />
✍<br />
für n > 30: χ 2 (n) ≈ N(n, 2n) für Quantile χ 2 p;n ≈ 1 2 (z p + √ 2n − 1) 2<br />
✌<br />
t-Verteilung, Student-Verteilung<br />
✎<br />
• Definition und Bezeichnung<br />
X ∼ N(0, 1) und Y ∼ χ 2 (n) unabhängig. Die Verteilung von T =<br />
Verteilung“ mit n Freiheitsgraden, kurz T ∼ t(n).<br />
√ X heißt t-<br />
Y/n ”<br />
☞<br />
• Erwartungswert und Varianz<br />
E(T ) = 0 Var(T ) = n<br />
n − 2<br />
(n > 2)<br />
• Approximation durch die Normalverteilung<br />
✍<br />
für n > 100: t(n) ≈ N(0, 1) für Quantile t p;n ≈ z p<br />
✌<br />
Fisher-Verteilung, F -Verteilung<br />
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• Definition und Bezeichnung<br />
Seien X ∼ χ 2 (m) und Y ∼ χ 2 (n) unabhängig. Dann heißt die Verteilung von<br />
☞<br />
F = X/m<br />
Y/n<br />
Fisher- oder F -Verteilung mit den Freiheitsgraden m und n, kurz F ∼ F (m, n).<br />
✍<br />
• Erwartungswert<br />
E(F ) =<br />
n<br />
n − 2<br />
(n > 2)<br />
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Statistik B@LS-Kneip