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 22,7 e 33,5 min? Dai P come numero decimale.
μ = 32σ = 6x1 = 22,7x2 = 33,5
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
Le altezze X degli uomini e Y delle donne di un gruppo sono indipendenti e normali: X ha media 180 cm e deviazione standard 10 cm, Y ha media 170 cm e deviazione standard 12 cm. Trova la probabilità P che X sia maggiore di Y. Arrotonda z a due decimali.
μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un intervallo di confidenza al 99% per una media, basato su 36 osservazioni e σ nota, ha un margine di errore di 8,3. Qual è il margine di errore E₂ di un intervallo al 90% basato su 72 osservazioni?
99%n₁ = 36E₁ = 8,390%n₂ = 72
E₂ =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
Non si sa nulla in anticipo sulla proporzione di prodotti difettosi. Quanti prodotti n si devono ispezionare perché un intervallo di confidenza al 90% per la proporzione abbia un margine di errore di al massimo 0,02?
p = 0,5E = 0,0290%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
9 dipendenti svolgono un test di dattilografia prima e dopo un corso di formazione. Per ogni persona si registra la differenza d = dopo − prima (parole al minuto). La differenza media è −2,91 e la deviazione standard delle differenze è 3,8. Trova la statistica test per dati appaiati t per H₀: μd = 0.
n = 9d̄ = −2,91sd = 3,8
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Un campione di 16 misure ha media 107,5. La deviazione standard della popolazione è 20. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 99 % per la media.
x̄ = 107,5σ = 20n = 1699%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.
n = 5
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Prevedi ŷ per x = 5,5.
n = 6x = 5,5
ŷ =
9.Test chi quadratoMedia
La tabella di contingenza riporta le frequenze osservate. Calcola la statistica chi quadrato χ² per il test di indipendenza tra la variabile di riga e quella di colonna. Non usare la correzione di continuità.
N = 1402 × 2
χ² =
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: P = 0,5381
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.
Somme e differenze di variabili normali: se X e Y sono indipendenti e normali, anche X + Y e X − Y sono normali. Le medie si sommano o si sottraggono: E(X ± Y) = μX ± μY. Le varianze si sommano sempre, anche per una differenza: Var(X ± Y) = σX² + σY², quindi σ = √(σX² + σY²). Le deviazioni standard non si sommano mai direttamente. Il totale di n elementi indipendenti con la stessa distribuzione ha media n·μ e deviazione standard σ·√n. Poi standardizza come al solito: z = (x − media)/σ e leggi Φ(z).
Distribuzione della differenza
μ = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm
Standardizza
z = (0 − 10)/15,62 = −0,64
Probabilità
P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389
Risposta
P = 0,7389
3.Intervalli di confidenza
Risposta: E₂ = 3,748
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 = (1,645/2,576)·√(36/72) = 0,4515
Nuovo margine
E₂ = 8,3·0,4515 = 3,748
Risposta
E₂ = 3,748
4.Intervalli di confidenza
Risposta: n = 1692
Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.
Ricava n
n = 1,645²·0,5·0,5/0,02² = 1691
Arrotonda per eccesso
n = 1692
Risposta
n = 1692
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = −2,297
Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).
Errore standard della differenza media
SE = 3,8/√9 = 1,267
Statistica test
t = −2,91/1,267 = −2,297
Risposta
t = −2,297
Con df = 8, il valore critico bilaterale al 5% è 2,306; |t| è minore, quindi H₀ non viene rifiutata.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: U = 120,4
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 = 2,576·20/√16 = 12,88
Limite dell'intervallo
U = 107,5 + 12,88 = 120,4
Risposta
U = 120,4
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = −0,8778
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 = 103/5 = 20,6
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −15
Syy = Σ(y − ȳ)² = 29,2
Coefficiente di correlazione
r = −15/√(10·29,2) = −0,8778
Risposta
r = −0,8778
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: ŷ = 76,52
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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 395/6 = 65,83
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 93,5
Retta di regressione
b = 93,5/17,5 = 5,343
a = 65,83 − 5,343·3,5 = 47,13
ŷ = 47,13 + 5,343·x
Previsione
ŷ = 47,13 + 5,343·5,5 = 76,52
Risposta
ŷ = 76,52
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 0,1215
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.
gl = 1. Con α = 0,05 il valore critico è 3,841, quindi H₀ (indipendenza) non viene rifiutata.
10.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 4,967
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.