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-command chisq.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.