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
Trascina z in modo che l’area ombreggiata sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,0217. Trova z con due decimali.
A = 0,0217
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
Supponi che i voti di un esame abbiano una distribuzione normale con media 65 punti e deviazione standard 10 punti. Trova il valore x sotto il quale si trova il 90 % dei dati (il 90° percentile).
μ = 65σ = 10P = 90%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 16 elementi ha media 40,5 e deviazione standard s = 10. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 90 % per la media.
n = 16x̄ = 40,5s = 1090%t(15) = 1,753
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 5 parcelle, resa media 69,5 kg, deviazione standard 8 kg. Gruppo di parcelle 2: 21 parcelle, media 61,5 kg, deviazione standard 8,5 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.
Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 7 studenti, punteggio medio 55, deviazione standard 11,5. Gruppo 2: 5 studenti, punteggio medio 73,9, deviazione standard 10,5. 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 = 7x̄₁ = 55s₁ = 11,5n₂ = 5x̄₂ = 73,9s₂ = 10,5
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Un campione di 100 misure ha media 196,6. La deviazione standard della popolazione è 12. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 99 % per la media.
x̄ = 196,6σ = 12n = 10099%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.
n = 5Σx = 30Σy = 52Σx² = 220Σy² = 636Σxy = 372
r =
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. Si effettua una nuova osservazione (4,5, 13). Trova il suo residuo e = y − ŷ.
n = 5(4,5, 13)
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 “personale, autobus”.
totale di riga = 81totale di colonna = 74N = 188
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 = 1803 × 2α = 0,01
χ² =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: z = 2,02
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 di z
Φ(z) = 1 − 0,0217 = 0,9783
Leggi la tabella z al contrario
Trova 0,9783 dentro la tabella e leggi z.
z = 2,02
Risposta
z = 2,02
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 77,82 punti
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.
z del percentile
Φ(z) = 0,9 → z = 1,282
Ritorno a x
x = 65 + 1,282·10 = 77,82 punti
Risposta
x = 77,82 punti
3.Intervalli di confidenza
Risposta: E = 4,382
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 = 15, t = 1,753
Margine di errore
E = 1,753·10/√16 = 4,382
Risposta
E = 4,382
4.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = −0,6467 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 = (4·8² + 20·8,5²)/24 = 70,88
sp = 8,419
Margine di errore
E = 2,064·8,419·√(1/5 + 1/21) = 8,647
Intervallo
8 ± 8,647 → [−0,6467, 16,65]
Risposta
limite inferiore = −0,6467 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = −2,905
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 = (6·11,5² + 4·10,5²)/10 = 123,5
sp = 11,11
Errore standard
SE = 11,11·√(1/7 + 1/5) = 6,506
Statistica test
t = (55 − 73,9)/6,506 = −2,905
Risposta
t = −2,905
Con df = 10, il valore critico bilaterale al 5% è 2,228; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: U = 199,7
Test su una media: la statistica test misura a quanti errori standard la media campionaria si trova dal valore dichiarato in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) se σ è nota, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) se viene stimata dal campione. Un intervallo di confidenza è x̄ ± (valore critico)·(errore standard).
Margine di errore
E = 2,576·12/√100 = 3,091
Limite dell'intervallo
U = 196,6 + 3,091 = 199,7
Risposta
U = 199,7
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,9723
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.
Somme centrate
Sxy = 372 − 30·52/5 = 60
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 636 − 52²/5 = 95,2
Coefficiente di correlazione
r = 60/√(40·95,2) = 0,9723
Risposta
r = 0,9723
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: e = −2,75
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 = 99/5 = 19,8
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −27
Retta di regressione
b = −27/10 = −2,7
a = 19,8 − (−2,7)·3 = 27,9
ŷ = 27,9 − 2,7·x
Valore previsto
ŷ = 27,9 + (−2,7)·4,5 = 15,75
Residuo
e = 13 − 15,75 = −2,75
Risposta
e = −2,75
Il punto si trova sotto la retta.
9.Test chi quadrato
Risposta: E = 31,88
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 = 81·74/188 = 31,88
Risposta
E = 31,88
10.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 2,25
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.