Entscheidungsregel bei Hypothesentest?

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nanny232 Auf diesen Beitrag antworten »
Entscheidungsregel bei Hypothesentest?
Meine Frage:
Hallo,

kann mir bitte jmd. bei folgender aufgabe aus dem Mathe GK helfen?

Bisher kannten 60 % der Bevölkerung ein bestimmtes Produkt . Um zu überprüfen, ob sich an diesem Bekanntheitsgrad etwas geändert hat, werden 100 personen befragt.

a) Von diesen geben nur noch 50 an, dass sie das produkt kennen. Kann man hieraus auf eine veränderung des Bekanntheitsgrades schließen? (Irrtumswahrscheinlichkeit 5%)

b) Bei welcher Anzahl von Personen ,die angeben das Produkt zu kennen, kann man mit der irrtumswahrscheinlichkeit von 0,01 auf eine veränderung des bekanntheitsgrades schließen?


Meine Ideen:
zu a)
Nullhypothese: H0: p= 0,6

gegenhypothese: H1: p ungleich 0,6
ODER
H1: p < 0,6 (kleiner deswegen, weil ja nur 50 das produkt kennen, bin mir aber nicht sicher)

Stimmt das erstmal? anonsten kann man ja nicht mehr aus dem text zur aufstellung des hypothesen entnehmen.


Dann ist die frage: Sollte H1 ungleich 0,6 richtig sein, wie stelle ich dann die entscheidungsregel auf?

und bei aufgabenteil b) weiß ich leider nicht, wie ich die Anzahl der Personen bestimmen soll????

bitte helft mir...

vielen dank schon mal smile
Dopap Auf diesen Beitrag antworten »

das wesentliche habe ich dir im anderen Thread, mit denselben Zahlen schonmal geschrieben.

bestimmung der H1 hypothese?

Doppelposts ( auch versteckte ) sind am board nicht gerne gesehen.

zu b.) es ist ja der Ablehnungsbereich für p=0.6 auf dem 1% Niveau zu finden.

jeweils mit 0.5% Teilwahrscheinlichkeit.

Das ist mühsam zu rechnen. Es ist die Summe der Binomialwahrscheinlichkeiten solange zu bilden, bis diese 0.005 erreicht. Dito Rechts.

Wenn ich mich aber nicht irre, besitzt der Schulrechner eine cumulierte Binomialverteilung

bincdf= binomial cumulated distribution function oder sö ähnlich. Damit geht es. Ob es rückwärts geht ist mir nicht klar, aber du kannst etwas rumprobieren

bincdf(100,0.6,42)=...
bincdf(100,0.6,43)=...

bincdf(100,0.6,44)=...
bis der wert 0.005 zum ersten mal übersteigt, und dann 1 zurück.

Probier es mal...
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