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 punteggi del QI abbiano una distribuzione normale con media 100 punti e deviazione standard 15 punti. Quale frazione è compresa tra 70 e 127,75 punti? Dai P come numero decimale.
μ = 100σ = 15x1 = 70x2 = 127,75
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
I valori di i pesi dei sacchetti sono distribuiti normalmente con media 250 g e deviazione standard 5 g. Trascina la soglia in modo che il 85% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.
μ = 250 gσ = 5 g85%
x = g
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un intervallo di confidenza al 90% per una media, basato su 64 osservazioni e σ nota, ha un margine di errore di 1,5. Qual è il margine di errore E₂ di un intervallo al 95% calcolato dagli stessi dati?
90%n₁ = 64E₁ = 1,595%
E₂ =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 8 parcelle, resa media 51 kg, deviazione standard 6 kg. Gruppo di parcelle 2: 8 parcelle, media 59 kg, deviazione standard 5 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 99% per μ₁ − μ₂.
Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 8 studenti, punteggio medio 93, deviazione standard 3. Gruppo 2: 13 studenti, punteggio medio 100,6, deviazione standard 7. 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 = 8x̄₁ = 93s₁ = 3n₂ = 13x̄₂ = 100,6s₂ = 7
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Un test z unilaterale con α = 0,05 deve rilevare uno spostamento della media di 2,5 unità con una potenza del 90%. La deviazione standard è 13. Trova la dimensione minima del campione n.
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.
n = 5
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Si effettua una nuova osservazione (4,5, 39). Trova il suo residuo e = y − ŷ.
n = 6(4,5, 39)
e =
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 “studenti, autobus”.
totale di riga = 123totale di colonna = 57N = 179
E =
10.Test chi quadratoDifficile
La tabella riporta le frequenze osservate. Verifica con α = 0,01 se le due variabili sono indipendenti (senza correzione di continuità). Calcola la statistica test χ², poi confrontala con il valore critico della tabella.
N = 2003 × 2α = 0,01
χ² =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,9451
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 = (70 − 100)/15 = −2
z₂ = (127,75 − 100)/15 = 1,85
Area compresa
P = Φ(1,85) − Φ(−2) = 0,9678 − 0,02275 = 0,9451
Risposta
P = 0,9451
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 244,8 g
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) = 0,15
z dalla tabella
z ≈ −1,04
Di nuovo nelle unità originali
x = 250 − 1,04·5 = 244,8 g
Risposta
x = 244,8 g
3.Intervalli di confidenza
Risposta: E₂ = 1,787
Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.
Rapporto dei margini
E₂/E₁ = (1,96/1,645)·√(64/64) = 1,191
Nuovo margine
E₂ = 1,5·1,191 = 1,787
Risposta
E₂ = 1,787
4.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = −16,22 kg
Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.
Deviazione standard combinata
sp² = (7·6² + 7·5²)/14 = 30,5
sp = 5,523
Margine di errore
E = 2,977·5,523·√(1/8 + 1/8) = 8,221
Intervallo
−8 ± 8,221 → [−16,22, 0,2205]
Risposta
limite inferiore = −16,22 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = −2,889
Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.
Varianza combinata
sp² = (7·3² + 12·7²)/19 = 34,26
sp = 5,853
Errore standard
SE = 5,853·√(1/8 + 1/13) = 2,63
Statistica test
t = (93 − 100,6)/2,63 = −2,889
Risposta
t = −2,889
Con df = 19, il valore critico bilaterale al 5% è 2,093; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: n = 232
Dimensione del campione per un test: per rilevare uno spostamento reale δ con potenza 1 − β in un test z unilaterale al livello α, l’errore standard deve soddisfare δ = (z_α + z_β)·σ/√n, quindi n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², arrotondato per eccesso.
Ricava n
n = ((1,645 + 1,282)·13/2,5)² = 231,7
Arrotonda per eccesso
n = 232
Risposta
n = 232
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r² = 0,8634
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 = 76/5 = 15,2
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −28
Syy = Σ(y − ȳ)² = 90,8
Coefficiente di determinazione
r² = −28²/(10·90,8) = 0,8634
Risposta
r² = 0,8634
Circa il 86,34% della variabilità di y è spiegato dalla retta.
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: e = 2,833
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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 217/6 = 36,17
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 63,5
Retta di regressione
b = 63,5/17,5 = 3,629
a = 36,17 − 3,629·4,5 = 19,84
ŷ = 19,84 + 3,629·x
Valore previsto
ŷ = 19,84 + 3,629·4,5 = 36,17
Residuo
e = 39 − 36,17 = 2,833
Risposta
e = 2,833
Il punto si trova sopra la retta.
9.Test chi quadrato
Risposta: E = 39,17
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 = 123·57/179 = 39,17
Risposta
E = 39,17
10.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 8,036
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.