Ein Automobilhersteller versichert, dass mindestens 60 % seiner Fahrzeuge auch unter realen Fahrbedingungen
(zum Beispiel im Stadtverkehr) die Abgasgrenzwerte einhalten würden.
Die ärztliche Hilfsorganisation für an Asthma erkrankte Kinder meint, dass es höchstens 60 % sind.
Beide planen einen Test mit der Nullhypothese \(H_0: p=60\,\%\) mit Stichprobenumfang \(n=100\) und Signifikanzniveau \(\alpha=5\,\%\).
Die (binomialverteilte) Testgröße \(Z\) sei die Anzahl der Fahrzeuge, welche die Abgasgrenzwerte einhalten.
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Welche Gegenhypothese verwendet der Automobilhersteller?
Er verwendet die Gegenhypothese \(H_1: p\lt 60\,\%\).
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Welche Gegenhypothese verwendet die Hilfsorganisation?
Sie verwendet die Gegenhypothese \(H_1: p\gt 60\,\%\).
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Wie lautet der Fehler 1. Art aus der Sicht des Automobilherstellers?
Der Test bescheinigt, dass weniger als 60 % der Fahrzeuge die Abgasgrenzwerte einhalten, obwohl dass in Wahrheit nicht stimmt.
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Wie lautet der Fehler 1. Art aus der Sicht der Hilfsorganisation?
Der Test bescheinigt, dass mehr als 60 % der Fahrzeuge die Abgasgrenzwerte einhalten, obwohl dass in Wahrheit nicht stimmt.
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Wie könnte der Ablehnungsbereich \(\bar A\) für \(H_0\) aussehen?
\(H_0\) wird abgelehnt, wenn deutlich weniger als 60 von 100 Fahrzeugen den Abgastest bestehen: $$\bar A=\{0, ..., k\}$$
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Wie könnte der Ablehnungsbereich \(\bar A\) für \(H_0\) aussehen?
\(H_0\) wird abgelehnt, wenn deutlich mehr als 60 von 100 Fahrzeugen den Abgastest bestehen: $$\bar A=\{k+1, ..., 100\}$$
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Bestimmen Sie die Entscheidungsregel des Automobilherstellers!
$$\alpha' = P_{0,6}^{100}(Z\le k)\le 5\,\%$$
Die kumulative Verteilungsfunktion liefert $$k\le51$$
und damit die Entscheidungsregel
$$\bar A=\{0, ..., 51\}; A=\{52, ..., 100\}.$$
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Bestimmen Sie die Entscheidungsregel der Hilfsorganisation!
$$\begin{align}
\alpha' = P_{0,6}^{100}(Z \ge k+1) &\le 5\,\% \\
1-P_{0,6}^{100}(Z \le k) &\le 5\,\% \\
P_{0,6}^{100}(Z \le k) &\ge 95\,\%
\end{align}
$$
Die kumulative Verteilungsfunktion liefert $$k\ge68$$
und damit die Entscheidungsregel
$$A=\{0, ..., 68\}; \bar A=\{69, ..., 100\}.$$
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Wie groß ist das Risiko 1. Art für den Automobilhersteller?
$$\alpha' = P_{0,6}^{100}(Z\le 51) \approx 4,23 \,\%$$
Die Wahrscheinlichkeit, aufgrund des Testergebnisses die in Wahrheit richtige Aussage revidieren zu müssen, beträgt etwa 4,23 %.
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Wie groß ist das Risiko 1. Art für die Hilfsorganisation?
$$\begin{align}
\alpha' &= P_{0,6}^{100}(Z \ge 69) \\
&= 1-P_{0,6}^{100}(Z \le 68) \approx 3,99 \,\% \\
\end{align}
$$
Die Wahrscheinlichkeit, aufgrund des Testergebnisses der in Wahrheit falschen Aussage des Automobilhersteller zu vertrauen, beträgt etwa 3,99 %.
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Der Test wird von drei verschiedenen Institutionen durchgeführt.
Man erhält die Ergebnisse \(Z= 50\), \(Z= 60\) und \(Z= 70\).
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Wie interpretiert der Automobilhersteller jeweils das Ergebnis?
\(Z=50\): "Unsere Hypothese, dass mindestens 60 % unserer Fahrzeuge die Grenzwerte einhalten, wurde leider nicht bestätigt. "
\(Z=60\): "Die Hypothese, dass mindestens 60 % der Fahrzeuge die Grenzwerte einhalten, wurde bestätigt."
\(Z=70\): "Unsere Hypothese, dass mindestens 60 % unserer Fahrzeuge die Grenzwerte einhalten, wurde bestätigt."
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Wie interpretiert die Hilfsorganisation jeweils das Ergebnis?
\(Z=50\): "Unsere Hypothese, dass nicht mehr als 60 % der Fahrzeuge die Grenzwerte einhalten, wurde bestätigt."
\(Z=60\): "Die Hypothese, dass mindestens 60 % der Fahrzeuge die Grenzwerte einhalten, wurde nicht bestätigt."
\(Z=70\): "Unsere Hypothese, dass nicht mehr als 60 % der Fahrzeuge die Grenzwerte einhalten, wurde leider nicht bestätigt."
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Für \(Z=60\) gibt's wohl Streit!
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linksseitiger Signifikanztest |
rechtsseitiger Signifikanztest |
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\(H_0: p=p_0\) oder \(p\ge p_0\) |
\(H_0: p=p_0\) oder \(p\le p_0\) |
\(H_1: p \lt p_0\) |
\(H_1: p \gt p_0\) |
Ablehnungsbereich \(\bar A=\{0, ..., k\}\) liegt links vom Erwartungswert von \(Z\) |
Ablehnungsbereich \(\bar A=\{k+1, ..., n\}\) liegt rechts vom Erwartungswert von \(Z\) |
\(\alpha' = P_{p_0}^{n}(Z\le k)\) |
\(\begin{align} \alpha' &= P_{p_0}^{n}(Z \ge k+1) \\ &= 1-P_{p_0}^{n}(Z \le k) \end{align}\) |