TU Wien:Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie UE (Levajkovic)/Übungen 2023W/HW11.2
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- Rolling die, part 2
Test the null hypothesis that the die is fair with a -test on the 5%-significance level, without using
R
-commandchisq.test()
.
- (a) What are the observed (absolute) frequencies?
- (b) What are the expected frequencies under the null hypothesis?
- (c) What is the value of the -statistic?
- (d) How is the -statistic distributed under the null hypothesis (in the context of the associated model)
- (e) What is the rejection area ?
- (f) Do you reject the null hypothesis?
- (g) Compute the -value.
- (h) Interpret your result.
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Lösung von Tutorin[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
(a)[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
x <- as.vector(b); x
blue naranja rot verte
35 58 25 32
(b)[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
e <- rep(n/4,4); e
37.5 37.5 37.5 37.5
(c)[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
x_sq <- as.vector(b); x
16.34667
(d)[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
(e)[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
R <- c(qchisq(0.95, df=3), Inf); R
7.814728 Inf
(f)[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Yes, since
(g)[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
P <- 1-pchisq(x_sq, df=3); P
0.0009627063
(h)[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
The data are difficult to reconcile with the claim. If the null hypothesis is correct, then in less than one case in 1000 we observe a discrepancy that is at least as extreme as in the data.