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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 />

✎<br />

• 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 />

✌<br />

Statistik B@LS-Kneip

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