E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Valori critici (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Decisione
rifiuta H0 se χ² > χ²crit
2Esercizi
1.Distribuzione normaleMedia
Supponi che i tempi di consegna abbiano una distribuzione normale con media 32 min e deviazione standard 6 min. Quale frazione è compresa tra 22,4 e 33,5 min? Dai P come numero decimale.
μ = 32σ = 6x1 = 22,4x2 = 33,5
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
I valori di le durate delle batterie sono distribuiti normalmente con media 500 h e deviazione standard 40 h. Trascina la soglia in modo che il 85% più basso ombreggiato stia alla sua sinistra. Trova la soglia x.
μ = 500 hσ = 40 h85%
x = h
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 30 elementi ha media 43,5 e deviazione standard s = 17. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95 % per la media.
n = 30x̄ = 43,5s = 1795%t(29) = 2,045
limite inferiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
Uno studio pilota indica che circa 0,6 dei prodotti sono difettosi. Quanti prodotti n si devono ispezionare perché un intervallo di confidenza al 95% per la proporzione abbia un margine di errore di al massimo 0,02?
p ≈ 0,6E = 0,0295%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 15 studenti, punteggio medio 72,5, deviazione standard 6. Gruppo 2: 11 studenti, punteggio medio 79,4, deviazione standard 6. Supponi varianze della popolazione uguali e usa il test t a due campioni con varianza combinata. Trova la statistica test t per H₀: μ₁ = μ₂, prendendo la differenza come x̄₁ − x̄₂ (gruppo 1 meno gruppo 2).
n₁ = 15x̄₁ = 72,5s₁ = 6n₂ = 11x̄₂ = 79,4s₂ = 6
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Un test z unilaterale di H₀: μ = 80 contro H₁: μ < 80 viene eseguito con α = 0.01 su un campione di 64; la deviazione standard è nota e vale 8. In realtà la media è 76.2. Trova la probabilità di un errore di secondo tipo β in percentuale.
μ₀ = 80μ = 76,2σ = 8n = 64α = 0,01
β = %
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.
n = 5
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 20?
n = 5ŷ = 20
x =
9.Test chi quadratoMedia
La tabella di contingenza riporta le frequenze osservate. Per un test chi quadrato di indipendenza, trova la frequenza attesa E per la cella “turno di notte, nessun difetto”.
totale di riga = 87totale di colonna = 22N = 142
E =
10.Test chi quadratoDifficile
La tabella riporta le frequenze osservate. Verifica con α = 0,05 se le due variabili sono indipendenti (senza correzione di continuità). Calcola la statistica test χ², poi confrontala con il valore critico della tabella.
N = 1803 × 2α = 0,05
χ² =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,5439
Distribuzione normale: trasforma un valore x in un punteggio z, z = (x − μ)/σ, che indica a quante deviazioni standard dalla media si trova. Una tavola z (o Φ(z)) dà l’area a sinistra di z, cioè P(X < x). L’area a destra è 1 − Φ(z), e l’area tra due valori è la differenza delle loro due aree.
Punteggi z
z₁ = (22,4 − 32)/6 = −1,6
z₂ = (33,5 − 32)/6 = 0,25
Area compresa
P = Φ(0,25) − Φ(−1,6) = 0,5987 − 0,0548 = 0,5439
Risposta
P = 0,5439
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 542 h
Da un’area a z: Φ(z) è l’area a sinistra di z. Per un’area di coda sinistra A, trova z con Φ(z) = A nella tabella. Un’area di coda destra A significa Φ(z) = 1 − A. Un’area centrale A tra −z e z lascia (1 − A)/2 in ciascuna coda, quindi Φ(z) = (1 + A)/2. Per un valore x, usa x = μ + zσ.
Area a sinistra
Φ(z) = 0,85
z dalla tabella
z ≈ 1,04
Di nuovo nelle unità originali
x = 500 + 1,04·40 = 542 h
Risposta
x = 542 h
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = 37,15
Intervallo di confidenza per una media: x̄ ± margine di errore. Con σ della popolazione nota il margine è z·σ/√n; se hai solo la deviazione standard campionaria s, usa t con n − 1 gradi di libertà: t·s/√n. Valori critici: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Per ottenere un margine pari a E o inferiore serve n ≥ (z·σ/E)², arrotondato per eccesso.
Valore critico
df = n − 1 = 29, t = 2,045
Margine di errore
E = 2,045·17/√30 = 6,347
Intervallo
43,5 ± 6,347 → [37,15, 49,85]
Risposta
limite inferiore = 37,15
4.Intervalli di confidenza
Risposta: n = 2305
Intervallo di confidenza per una proporzione: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), dove p̂ = x/n. Per ottenere un margine E serve n ≥ z²·p(1 − p)/E², arrotondato per eccesso; senza una stima preliminare usa p = 0,5, che dà il valore di n più grande.
Ricava n
n = 1,96²·0,6·0,4/0,02² = 2305
Arrotonda per eccesso
n = 2305
Risposta
n = 2305
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = −2,897
Test d’ipotesi: la statistica test = (stima − valore sotto H₀)/(errore standard sotto H₀). Il p-value è la probabilità, supponendo vera H₀, di una statistica almeno tanto estrema quanto quella osservata: l’area in una coda per una H₁ unilaterale, il doppio dell’area della coda per una H₁ bilaterale. Rifiuta H₀ quando p ≤ α.
Varianza combinata
sp² = (14·6² + 10·6²)/24 = 36
sp = 6
Errore standard
SE = 6·√(1/15 + 1/11) = 2,382
Statistica test
t = (72,5 − 79,4)/2,382 = −2,897
Risposta
t = −2,897
Con df = 24, il valore critico bilaterale al 5% è 2,064; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: β = 7,024 %
Potenza di un test: la potenza = 1 − β è la probabilità di rifiutare H₀ quando è falsa. Trova la soglia x̄c da μ₀ e z_α, poi calcola la probabilità di cadere oltre x̄c usando la media vera: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).
Media campionaria critica
SE = 8/√64 = 1
x̄c = 80 − 2,326·1 = 77,67
z sotto la media vera
z = (77,67 − 76,2)/1 = 1,474
Errore di secondo tipo
potenza = P(Z < 1.474) = 92.98%
β = 100% − 92,98% = 7,024%
Risposta
β = 7,024%
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r² = 0,9683
Regressione ai minimi quadrati: con x̄ e ȳ le medie, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² e Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), la retta ŷ = a + b·x ha pendenza b = Sxy/Sxx e intercetta a = ȳ − b·x̄, quindi passa sempre per (x̄, ȳ). Il coefficiente di correlazione di Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) è compreso tra −1 e 1; r² è la frazione della variabilità di y spiegata dalla retta.
Medie
x̄ = 95/5 = 19
ȳ = 475/5 = 95
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 248
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1588
Coefficiente di determinazione
r² = 248²/(40·1588) = 0,9683
Risposta
r² = 0,9683
Circa il 96,83% della variabilità di y è spiegato dalla retta.
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: x = 2,545
Regressione ai minimi quadrati: con x̄ e ȳ le medie, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² e Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), la retta ŷ = a + b·x ha pendenza b = Sxy/Sxx e intercetta a = ȳ − b·x̄, quindi passa sempre per (x̄, ȳ). Il coefficiente di correlazione di Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) è compreso tra −1 e 1; r² è la frazione della variabilità di y spiegata dalla retta.
Medie
x̄ = 15/5 = 3
ȳ = 95/5 = 19
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −22
Retta di regressione
b = −22/10 = −2,2
a = 19 − (−2,2)·3 = 25,6
ŷ = 25,6 − 2,2·x
Risolvi per x
x = (20 − 25,6)/(−2,2) = 2,545
Risposta
x = 2,545
9.Test chi quadrato
Risposta: E = 13,48
Test chi quadrato: confronta le frequenze osservate O con le frequenze E attese sotto H₀ usando χ² = Σ(O − E)²/E. Bontà dell’adattamento: E = n·p per ogni categoria, gl = k − 1 (meno uno in più per ogni parametro stimato dai dati). Indipendenza in una tabella r × c: E = totale di riga × totale di colonna / totale generale, gl = (r − 1)(c − 1). Rifiuta H₀ quando χ² supera il valore critico per l’α scelto.
Frequenza attesa
E = 87·22/142 = 13,48
Risposta
E = 13,48
10.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 44,1
Test chi quadrato: confronta le frequenze osservate O con le frequenze E attese sotto H₀ usando χ² = Σ(O − E)²/E. Bontà dell’adattamento: E = n·p per ogni categoria, gl = k − 1 (meno uno in più per ogni parametro stimato dai dati). Indipendenza in una tabella r × c: E = totale di riga × totale di colonna / totale generale, gl = (r − 1)(c − 1). Rifiuta H₀ quando χ² supera il valore critico per l’α scelto.