Anpassungstest zu Poissonverteilung

Question

Aufgabe:

(a) Man geht davon aus, dass die Anzahl an Defekten in einer Leiterplatte Poisson-verteilt ist. Bei einer zufalligen Stichprobe von 60 Leiterplatten wurden folgende Anzahlen an Defekten beobachtet:

\begin{tabular}{|c|c|}
\hline Anzahl Defekte & Beobachtete Häufigkeit \\
\hline 0 & 20 \\
1 & 16 \\
2 & 10 \\
3 & 14 \\
\hline
\end{tabular}

Passen sich die Beobachtungen zu einem Signifikanzniveau \( \alpha=0.05 \) der vorausgesetzten Verteilung an? Und mit einem Signifikanzniveau von \( \alpha=0.01 \) ?

(b) Anpassungstests werden häufig zu einem weniger strengen Signifikanzniveau durchgeführt. Warum?

Problem/Ansatz:

Ich verstehe nicht so ganz, was mit der Frage in a) gemeint ist? Ist damit der Vgl. zw. der Prüfgrößen und dem entsprechenden Wert zum Niveau + Freiheitsgrad gemeint? Oder doch was Anderes?

Comments

Wenn Du das \begin{tabular}{|c|c|} etc. noch in eine lesbare Form bringen kannst, wäre das ein echter Fortschritt für die Lesbarkeit der Fragestellung.

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Text erkannt:

\begin{tabular}{|c|c|}
\hline Anzahl Defekte & Beobachtete Häufigkeit \\
\hline 0 & 20 \\
1 & 16 \\
2 & 10 \\
3 & 14 \\
\hline
\end{tabular}

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Weiß jemand vielleicht was bei b.) gemeint ist?

Denn ich weiß, dass ein Test "strenger" ist, sobald alpha kleiner ist.