Oliver Kirchkamp

Weitere Aufgaben für BW24.1 - 04

Aufgabe

Installieren Sie R und ein Frontend für R, z.B. R-Studio. (Installieren Sie möglichst nicht auf einem Netzwerklaufwerk, Clouodlaufwerk, OneDrive,… - das wird kompliziert!)

Speichern Sie die Datei D01.csv in Ihrem Arbeitsverzeichnis. (Wenn Sie die Datei nicht speichern, sondern zunächst in einem Tabellenkalkulationsprogramm, z.B. Microsoft Excel, öffnen, und danach speichern, können viele Dinge schief gehen. Vermeiden Sie Umwege über Microsoft Excel! Falls Ihr Browser die Datei nicht speichern will, hilft es oft, mit der rechten Maustaste auf den Link zu klicken. Sehr oft erscheint dann ein Menü, in dem Sie »Speichern als…« oder »Link speichern…« wählen können.)

Wenn Sie nicht wissen, welches Verzeichnis R gerade als Arbeitsverzeichnis verwendet, hilft das Kommando
```
getwd()
```
In RStudio können Sie Ihr Arbeitsverzeichnis auch über das Menü einstellen: Session / Set Working Directory / Choose Directory

Laden Sie die Datei D01.csv mit dem Kommando
```
D01 <- read.csv("D01.csv")
```
Jetzt enthält die Variable D01 Ihren Datensatz. (Natürlich müssen Sie nicht D01 als Namen für den Datensatz verwenden. D01 ist nur ein Beispiel.) In dieser Übung werfen wir einen kurzen Blick auf den Datensatz:
1. Benutzen Sie das Kommando nrow(D01) um festzustellen, wie viele Zeilen Ihr Datensatz hat. Wie viele Zeilen sind es?
2. Benutzen Sie das Kommando names(D01) um die Namen der Variablen in diesem Datensatz zu ermitteln. Wie viele Variablen enthält Ihr Datensatz?
3. Benutzen Sie das Kommando mean(D01$X3) um den Mittelwert der Variablen X3 in diesem Datensatz zu ermitteln.
4. Benutzen Sie das Kommando median(D01$X3) um den Median der Variablen X3 in diesem Datensatz zu ermitteln.
5. Benutzen Sie das Kommando sd(D01$X3) um die Standardabweichung der Variablen X3 in diesem Datensatz zu ermitteln. (Wenn Moodle sich über eine “incomplete answer” beklagt, prüfen Sie, ob Ihre Antwort im richtigen Format vorliegt. Abhängig von den Einstellungen in Moodle kann es sein, dass Moodle Dezimalzahlen z.B. als 3.14 erwartet (z.B. wenn Sie in Moodle als Sprache Englisch wählen), oder als 3,14 (wenn Sie in Moodle als Sprache z.B. Deutsch wählen).)
Aufgabe

Ihre Stichprobe der Zufallsvariablen $X$ enthält $n=7$ unabhängige und normalverteilte Beobachtungen: $X_1,\ldots,X_{7}$ . Sie suchen einen Schätzer für $E[X]$ . Welche der folgenden Aussagen sind wahr?
1. Der Schätzer $\frac{4}{5}X_{1}-\frac{2}{5}X_{2}-\frac{1}{5}X_{5}+\frac{4}{5}X_{7}$ ist ein erwartungstreuer Schätzer für $E[X]$ .
  
  Ja / Nein
2. Der Schätzer $-X_{7}$ ist ein erwartungstreuer Schätzer für $E[X]$ .
  
  Ja / Nein
3. Der Schätzer $\frac{1}{7}X_{1}+\frac{3}{7}X_{3}+\frac{3}{7}X_{7}$ ist ein erwartungstreuer Schätzer für $E[X]$ .
  
  Ja / Nein
4. Der Schätzer $-2X_{1}+3X_{2}-X_{6}$ ist ein erwartungstreuer Schätzer für $E[X]$ .
  
  Ja / Nein
5. Der Schätzer $-\frac{4}{5}X_{1}+\frac{3}{5}X_{2}+\frac{3}{5}X_{5}+\frac{3}{5}X_{6}$ dominiert $\frac{1}{7}X_{1}+\frac{3}{7}X_{3}+\frac{3}{7}X_{4}$ .
  
  Ja / Nein
6. Der Schätzer $\frac{1}{3}X_{3}+\frac{2}{3}X_{4}$ dominiert $\frac{1}{2}X_{1}+\frac{1}{2}X_{6}$ .
  
  Ja / Nein
Aufgabe

Die Zufallsvariable $X$ hat eine Varianz von $\sigma^2_X=196$ . Sie haben vor, eine Stichprobe von $n$ unabhängigen und identisch verteilten Beobachtungen zu ziehen. Wie groß muss Ihre Stichprobe mindestens sein, damit die Varianz des Stichprobenmittelwertes $\sigma^2_{\bar{X}}$ nicht größer als $19$ ist? (Denken Sie daran: es gibt keine halben oder dreiviertel Stichprobenbeobachtungen.)
Aufgabe

Eine Zufallsvariable $X$ ist wie folgt verteilt:
- $P(X=A)=\theta$
- $P(X=B)=3\theta$
- $P(X=C)=1-4\theta$
wobei $\theta\in[0,1/4]$ .

Eine Stichprobe ergibt die folgenden Beobachtungen:

$\{ A, A, A, C \}$ .

Was ist der Maximum-Likelihood Schätzer für $\theta$ ?
Aufgabe

Eine Zufallsvariable $X$ folgt einer Exponentialverteilung mit Parameter $\lambda$ .

Die Dichtefunktion der Exponentialverteilung ist $f(X)=\lambda e^{-\lambda X}$ für $X \ge 0$ .

Eine Stichprobe ergibt die Beobachtungen $\{ 1, 3, 4 \}$ .

Was ist der Maximum-Likelihood Schätzer für $\lambda$ ?
Aufgabe

Eine Zufallsvariable $X$ folgt einer Verteilung $\mathcal{X}_\theta$ mit Erwartungswert $E(X)=3+\theta$ und Varianz $1/(3+\theta)$ .

Ihre Stichprobe enthält die folgenden Beobachtungen:

$\{ 4,6,7,7,8,8 \}$ .

Berechnen Sie den Momentenschätzer für $\theta$ auf Basis des ersten Moments.
Aufgabe

Verwenden Sie die Stichprobe X aus der Datei D04.csv.

X ist eine Stichprobe der Zufallsvariablen $X$ .

Sie nehmen nun an, dass die Zufallsvariable $X$ einer Normalverteilung folgt: $X \sim N(\mu,\sigma^2)$ .
1. Was ist die Untergrenze des 95%-Credible-Intervals für $\mu$ ?
2. Was ist die Obergrenze des 95%-Credible-Intervals für $\mu$ ?
3. Was ist die Untergrenze des 95%-Credible-Intervals für $\sigma^2$ ?
4. Was ist die Obergrenze des 95%-Credible-Intervals für $\sigma^2$ ?
5. Wie wahrscheinlich ist es etwa (in Prozent), dass $\mu$ >-7.613?
6. Wie wahrscheinlich ist es etwa (in Prozent), dass $\mu$ im Intervall [-7.024,-6.424] liegt?
Aufgabe

Verwenden Sie in dieser Aufgabe ein Signifikanzniveau von 0.1.
1. Stellen Sie sich vor, Sie führen einen zweiseitigen Test durch. Sie gehen davon aus, dass Ihre Teststatistik einer Standard-Normalverteilung folgt. Wie groß darf der absolute Betrag Ihrer Teststatistik maximal werden, ohne dass Sie Ihre Nullhypothese ablehnen müssen?
2. Sie gehen davon aus, dass die Zufallsvariable $X$ einer Normalverteilung mit unbekanntem Mittelwert und Standardabweichung 6 folgt. In Ihrer Stichprobe mit 21 Beobachtungen finden Sie einen Stichprobenmittelwert von -8. Sie führen einen zweiseitigen Test durch. Ihre Nullhypothese ist, dass der Mittelwert von $X$ den Wert 10 hat. Wie groß ist der absolute Betrag Ihrer Teststatistik?
3. Sie gehen weiter von einer Standardabweichung von 6 aus. Jetzt betrachten Sie eine Stichprobe mit 21 Beobachtungen und mit Stichprobenmittelwert 8. Die Nullhypothese Ihres zweiseitigen Tests ist weiter, dass der Mittelwert von $X$ den Wert 10 hat. Wie groß ist der $p$ -Wert (auf 4 Nachkommastellen gerundet)?
Aufgabe

Der Datensatz in der Datei DMK.csv enthält zwei Variablen: JMZ und eua. Die Variable eua gibt an, zu welcher Gruppe (LM oder RE) die Beobachtung JMZ gehört.

Vergleichen Sie die beiden Gruppen LM und RE mit einem $t$ -Test.
1. Ihre Nullhypothese ist, der Mittelwert von JMZ sei in beiden Gruppen gleich. Wie groß ist der $p$ -Wert für den $t$ -Test?
2. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
3. Ihre Nullhypothese ist, der Mittelwert von JMZ sei in Gruppe LM größer als in Gruppe RE. Wie groß ist der $p$ -Wert für den $t$ -Test?
4. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
5. Ihre Nullhypothese ist, der Mittelwert von JMZ sei in Gruppe RE größer als in Gruppe LM. Wie groß ist der $p$ -Wert für den $t$ -Test?
6. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
Aufgabe

Sie betrachten eine normalverteilte Zufallsvariable $X \sim N(\mu,\sigma^2)$ mit unbekannter Varianz $\sigma^2$ . In Ihrer Stichprobe mit 17 Beobachtungen finden Sie einen Stichprobenmittelwert von 11 und eine Standardabweichung in der Stichprobe von 4.
- Bestimmen Sie ein 95%-Konfidenzintervall für Ihre Schätzung des Erwartungswerts von $X$ : $\hat{\mu}$ .
1. Was ist die untere Grenze des Intervals?
2. Was ist die obere Grenze des Intervals?
Aufgabe
Sie vergleichen die vier Merkmale AV, BN, LR, PJ mit den zwei Merkmalen SM, WG. Sie wollen prüfen, ob die vier Merkmale AV, BN, LR, PJ von den zwei Merkmalen SM, WG unabhängig sind.

Die folgende Tabelle zeigt die Häufigkeiten, mit denen Sie Kombinationen der vier Merkmale AV, BN, LR, PJ mit den zwei Merkmalen SM, WG in Ihrer Stichprobe gefunden haben:

Das folgende Kommando speichert eine solche Tabelle in der Variablen XD:
```
XD <- rbind(c(23, 18, 21, 29), c(23, 22, 32, 23))
```
Ihr Signifikanzniveau ist 0.1%. Ihre Nullhypothese ist, die Merkmale AV, BN, LR, PJ sind von den Merkmalen SM, WG unabhängig.

Testen Sie diese Nullhypothese mit einem Chi-Quadrat-Test.
1. Welchen $p$ -Wert erhalten Sie (geben Sie mindestens 4 Nachkommastellen an)?
2. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 0.1%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
Aufgabe

Der Datensatz in der Datei DYQ.csv enthält 23 paarweise Beobachtungen in den beiden Variablen ND und RS. Die Beobachtungen von ND und RS in der gleichen Zeile des Datensatzes gehören jeweils zur gleichen Beobachtungseinheit, sie bilden ein Paar.

Vergleichen Sie die beiden Variablen ND und RS. Für Hypothesentests verwenden Sie einen Wilcoxon signed-rank Test.
1. Was ist der Median der Differenz ND-RS?
2. Ihre Nullhypothese ist, der Median der Differenz ND-RS sei Null. Wie groß ist der $p$ -Wert (geben Sie vier Nachkommastellen an) für den Wilcoxon signed-rank test?
3. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
4. Ihre Nullhypothese ist, der Median der Differenz ND-RS sei positiv oder Null. Wie groß ist der $p$ -Wert (geben Sie vier Nachkommastellen an) für den Wilcoxon signed-rank test?
5. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
6. Ihre Nullhypothese ist, der Median der Differenz ND-RS sei negativ oder Null. Wie groß ist der $p$ -Wert (geben Sie vier Nachkommastellen an) für den Wilcoxon signed-rank test?
7. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
Aufgabe

Der Datensatz in der Datei DFG.csv enthält zwei Variablen: HQ und WM.

Um WM als lineare Funktion von HQ zu erklären, schätzen Sie die Gleichung

WM $= \beta_0 + \beta_1$ HQ ${} + u$ .

Sie nehmen an, dass $u$ normalverteilt ist.
1. Welchen Wert schätzen Sie für $\beta_1$ ?
2. Ihre Nullhypothese ist $\beta_1=0$ . Bestimmen Sie (auf vier Nachkommastellen genau) den $p$ -Wert für den (zweiseitigen) Test.
3. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10 %. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
4. Was ist die Untergrenze des 95% Konfidenzintervalls für $\beta_1$ ?
5. Was ist die Obergrenze des 95% Konfidenzintervalls für $\beta_1$ ?
Aufgabe

Der Datensatz in der Datei DJX.csv enthält 5 Variablen: QB, SM, TR, WL, XK.

Mit diesen Daten schätzen Sie den folgenden Zusammenhang:

$XK = \beta_0 + \beta_{QB} QB + \beta_{SM} SM + \beta_{TR} TR + \beta_{WL} WL + u$ .

Sie nehmen an, dass $u$ normalverteilt ist.
1. Welchen Wert schätzen Sie für $\beta_{TR}$ ?
2. Ihre Nullhypothese ist $H_0: \beta_{TR} = 0$ . Bestimmen Sie (auf vier Nachkommastellen genau) den $p$ -Wert für den (zweiseitigen) Test.
3. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
4. Sie haben keine a-priori Informationen über die Verteilung von $\beta_{TR}$ (Sie halten alle Werte für gleich wahrscheinlich). Was ist die Untergrenze des 95%-Credible-Interval für $\beta_{TR}$ ?
5. Was ist die Obergrenze des 95%-Credible-Interval für $\beta_{TR}$ ?
Aufgabe

Sie untersuchen den Einfluss der beiden Variablen ES und MQ auf die Variable NK. Sie haben den folgenden Zusammenhang geschätzt:

$NK = 2 + 5 ES - 2 MQ - 3 ES \cdot MQ + \epsilon$

$NK$ ist Ihre abhängige Variable. Die Variablen $ES$ und $MQ$ sind Ihre unabhängigen Variablen. $\epsilon$ ist das Residuum.
1. Was ist der marginale Effekt von ES auf NK wenn MQ den Wert 0 hat?
2. Was ist der marginale Effekt von MQ auf NK wenn ES den Wert 0 hat?
3. Was ist der marginale Effekt von ES auf NK wenn MQ den Wert -1 hat?
4. Was ist der marginale Effekt von MQ auf NK wenn ES den Wert -1 hat?
Aufgabe

Sie betrachten folgenden Zusammenhang:

$Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \beta_3 X_1 X_2 + u$

Die Variable $X_1$ bildet zwei Situationen ab, B und I: Im Fall B ist $X_1=0$ . Im Fall I ist $X_1=1$ .

Auch die Variable $X_2$ bildet zwei Situationen ab, T und U: Im Fall T ist $X_2=0$ . Im Fall U ist $X_2=1$ .

Die Mittelwerte von $Y$ für die vier möglichen Kombinationen von B und I und T und U sind in der folgenden Tabelle angegeben:
1. Wie groß ist $\beta_0$ ?
2. Wie groß ist $\beta_1$ ?
3. Wie groß ist $\beta_2$ ?
4. Wie groß ist $\beta_3$ ?
Aufgabe

Verwenden Sie die Daten aus der Datei DUN.csv. Bestimmen Sie bei den folgenden Fragen zunächst das passende Modell. Welcher (ggf. nicht lineare) Zusammenhang zwischen unabhängiger und abhängiger Variablen ist angemessen? Beantworten Sie dann die Fragen.
1. Verwenden Sie ein Modell, in dem sich NB um einen festen Prozentsatz ändert, wenn sich AC um einen festen Betrag ändert. Um wieviel Prozent ändert sich NB etwa, wenn sich AC um eine Einheit ändert?
2. Verwenden Sie ein Modell, in dem die Elastizität von RG bezüglich DP konstant ist. Was ist die Elastizität von RG bezüglich DP?
3. Verwenden Sie ein Modell, in dem der marginale Effekt von HK auf WJ konstant ist. Was ist der marginale Effekt von HK auf WJ?
4. Verwenden Sie ein Modell, in dem sich YS um einen festen Betrag ändert, wenn sich LX um einen festen Prozentsatz ändert. Um welchen Betrag ändert sich YS etwa, wenn sich LX um 1 Prozent ändert?
Aufgabe

In dieser Frage verwenden Sie ein Signifikanzniveau von 0.1.
1. Sie führen einen zweiseitigen Test durch. Sie gehen davon aus, dass Ihre Teststatistik einer Standard-Normalverteilung folgt. Wie groß darf der absolute Betrag Ihrer Teststatistik maximal werden, ohne dass Sie Ihre Nullhypothese ablehnen müssen? (Sie können diesen Wert mit R berechnen.)
2. Sie gehen davon aus, dass die Zufallsvariable $X$ einer Normalverteilung mit unbekanntem Mittelwert und Standardabweichung 4 folgt. In Ihrer Stichprobe mit 40 Beobachtungen finden Sie einen Stichprobenmittelwert von -10. Sie führen einen zweiseitigen Test durch. Ihre Nullhypothese ist, dass der Mittelwert von $X$ den Wert 8 hat. Wie groß ist der absolute Betrag Ihrer Teststatistik?
3. Lehnen Sie Ihre Nullhypothese ab? Ja / Nein
4. Sie nehmen weiter an, dass die Zufallsvariable $X$ einer Normalverteilung mit unbekanntem Mittelwert und Standardabweichung 4 folgt. In Ihrer Stichprobe mit 40 Beoachtungen finden Sie einen Stichprobenmittelwert von -1. Ihre Nullhypothese ist weiter, dass $X$ einen Mittelwert von 8 hat. Wie groß ist der $p$ -Wert für einen zweiseitigen Test (geben Sie mindestens 4 Nachkommastellen an)?
5. Lehnen Sie mit dieser Stichprobe Ihre Nullhypothese ab? Ja / Nein
Aufgabe

Der Datensatz in der Datei DSU.csv enthält vier Variablen: N, Q, S und W.

Mit diesen Daten schätzen Sie den folgenden Zusammenhang:

$W = \beta_0 + \beta_{N} N + \beta_{Q} Q + \beta_{S} S + u$ .

Sie nehmen an, dass $u$ normalverteilt ist.
1. Welchen Wert schätzen Sie mit dem OLS Schätzer für $\beta_{S}$ ?
2. Ihre Nullhypothese ist $H_0: \beta_{S} = 0$ . Bestimmen Sie (auf vier Nachkommastellen genau) den $p$ -Wert für den (zweiseitigen) Test.
3. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
4. Sie haben keine a-priori Informationen über die Verteilung von $\beta_{S}$ . Was ist die Untergrenze des 95%-Credible-Interval für $\beta_{S}$ ?
5. Was ist die Obergrenze des 95%-Credible-Intervals für $\beta_{S}$ ?
Aufgabe

Der Datensatz in der Datei DHL.csv enthält vier Variablen: A, D, J und X.

Sie betrachten folgenden Zusammenhang:

$X = \beta_0 + \beta_{A}A+\beta_{D}D+\beta_{A D}A\times D+\beta_{J}J + u$ .

Sie nehmen an, dass $u$ normalverteilt ist. Verwenden Sie den OLS Schätzer, um die Koeffizienten $\beta_0$ , $\beta_{A}$ , $\beta_{D}$ , $\beta_{A D}$ und $\beta_{J}$ zu schätzen.
1. Wie groß ist der marginale Effekt von $A$ auf $X$ wenn $D$ den Wert 0 hat?
2. Wie groß ist der marginale Effekt von $D$ auf $X$ wenn $A$ den Wert 0 hat?
3. Wie groß ist der marginale Effekt von $A$ auf $X$ wenn $D$ den Wert -1 hat?
4. Wie groß ist der marginale Effekt von $D$ auf $X$ wenn $A$ den Wert 2 hat?
Aufgabe

Der Datensatz in der Datei DVX.csv enthält zwei Variablen: xk und tb. Die Variable tb gibt an, zu welcher Gruppe (HD oder PL) die Beobachtung xk gehört.

Vergleichen Sie die beiden Gruppen HD und PL mit einem $t$ -Test.
1. Ihre Nullhypothese ist, der Mittelwert von xk sei in beiden Gruppen gleich. Wie groß ist der $p$ -Wert für den $t$ -Test (geben Sie bitte vier Nachkommastellen an)?
2. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
3. Ihre Nullhypothese ist, der Mittelwert von xk sei in Gruppe HD größer als in Gruppe PL. Wie groß ist der $p$ -Wert für den $t$ -Test (geben Sie bitte vier Nachkommastellen an)?
4. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
5. Ihre Nullhypothese ist, der Mittelwert von xk sei in Gruppe PL größer als in Gruppe HD. Wie groß ist der $p$ -Wert für den $t$ -Test (geben Sie bitte vier Nachkommastellen an)?
6. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
Aufgabe

Sie betrachten eine normalverteilte Zufallsvariable $X \sim N(\mu,\sigma^2)$ mit unbekannter Varianz $\sigma^2$ . In Ihrer Stichprobe mit 23 Beobachtungen finden Sie einen Stichprobenmittelwert von 10 und eine Standardabweichung in der Stichprobe von 1.

Bestimmen Sie ein 99%-Konfidenzintervall für $\mu$ .
1. Was ist die untere Grenze des 99%-Konfidenzintervals für $\mu$ ?
2. Was ist die obere Grenze des 99%-Konfidenzintervals für $\mu$ ?
3. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 1%. Ihre Nullhypothese ist $\mu_0=11$ . Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein
Aufgabe
Ein Merkmal in Ihrer Stichprobe kann sechs verschiedene Werte haben: AG, LB, ND, SM, TZ, WY.

Die folgende Tabelle zeigt in der Spalte Häufigkeit die Häufigkeiten, mit denen Sie die sechs Werte AG, LB, ND, SM, TZ, WY in Ihrer Stichprobe beobachtet haben.

Sie wollen eine Theorie testen. Nach dieser Theorie treten die sechs Werte AG, LB, ND, SM, TZ, WY mit Wahrscheinlichkeiten auf, die Sie in der Spalte Erwartete Wahrscheinlichkeit finden:

Häufigkeit Erwartete Wahrscheinlichkeit

AG 13 1/10

LB 32 2/10

ND 15 1/10

SM 10 2/10

TZ 20 1/10

WY 21 3/10

Mit anderen Worten: Sie haben 13 mal den Wert AG beobachtet. Sie erwarten, dass in der Grundgesamtheit dieser Wert mit Wahrscheinlichkeit 1/10 auftritt. Sie haben 32 mal den Wert LB beobachtet. Sie erwarten, dass in der Grundgesamtheit dieser Wert mit Wahrscheinlichkeit 2/10 auftritt. Sie haben 15 mal den Wert ND beobachtet. Sie erwarten, dass in der Grundgesamtheit dieser Wert mit Wahrscheinlichkeit 1/10 auftritt. Sie haben 10 mal den Wert SM beobachtet. Sie erwarten, dass in der Grundgesamtheit dieser Wert mit Wahrscheinlichkeit 2/10 auftritt. Sie haben 20 mal den Wert TZ beobachtet. Sie erwarten, dass in der Grundgesamtheit dieser Wert mit Wahrscheinlichkeit 1/10 auftritt. Sie haben 21 mal den Wert WY beobachtet. Sie erwarten, dass in der Grundgesamtheit dieser Wert mit Wahrscheinlichkeit 3/10 auftritt. .

Mit dem folgenden Kommando speichern Sie einen Vektor, der die beobachteten Häufigkeiten darstellt, in der Variablen HD:
```
HD <- c(13, 32, 15, 10, 20, 21)
```
Mit dem folgenden Kommando speichern Sie einen Vektor, der die erwarteten Wahrscheinlichkeiten darstellt, in der Variablen prjv:
```
prjv <- c(1/10, 2/10, 1/10, 2/10, 1/10, 3/10)
```
Ihr Signifikanzniveau ist 10%. Ihre Nullhypothese ist, die sechs Werte AG, LB, ND, SM, TZ, WY sind entsprechend den Wahrscheinlichkeiten, die Sie in der Spalte Erwartete Wahrscheinlichkeit finden, verteilt.

Testen Sie diese Nullhypothese mit einem Chi-Quadrat-Anpassungs-Test.
1. Welchen $p$ -Wert erhalten Sie?
2. Sie verwenden ein Signifikanzniveau von 10%. Können Sie Ihre Nullhypothese ablehnen? Ja / Nein

	Häufigkeit	Erwartete Wahrscheinlichkeit
AG	13	1/10
LB	32	2/10
ND	15	1/10
SM	10	2/10
TZ	20	1/10
WY	21	3/10