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 39,5 min? Dai P come numero decimale.
μ = 32σ = 6x1 = 22,4x2 = 39,5
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
Supponi che le durate delle batterie abbiano una distribuzione normale con media 500 h e deviazione standard 40 h. Trova il valore x sotto il quale si trova il 80 % dei dati (il 80° percentile).
μ = 500σ = 40P = 80%
x = h
3.Intervalli di confidenzaMedia
Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 80 telefoni, media 43,5 h, deviazione standard nota 14 h. Modello 2: 60 telefoni, media 42 h, deviazione standard nota 7 h. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.
La deviazione standard della popolazione è 33. Quanto deve essere grande il campione n perché un intervallo di confidenza al 99 % per la media abbia un margine di errore non superiore a 0,5?
σ = 33E = 0,599%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
Due linee di produzione fabbricano lo stesso pezzo. Linea 1: un campione di 60 pezzi ha lunghezza media 105 mm, e la deviazione standard nota della linea è 4 mm. Linea 2: un campione di 100 pezzi ha media 106,4 mm, deviazione standard nota 13 mm. Trova la statistica test z per H₀: μ₁ = μ₂, prendendo la differenza come x̄₁ − x̄₂ (linea 1 meno linea 2).
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Quanto deve essere grande un campione perché l'intervallo di confidenza al 90 % per una media abbia un margine di errore di al massimo 1,5? La deviazione standard è 4. Trova la dimensione minima del campione n.
σ = 4E = 1,590%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.
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. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 75?
n = 6ŷ = 75
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 “urbano, medio”.
totale di riga = 72totale di colonna = 55N = 184
E =
10.Test chi quadratoDifficile
Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 3 righe e 4 colonne (totali esclusi). Usando la tabella, trova il valore critico χ²crit al livello di significatività α = 0,05.
α = 0,05
χ²crit =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,8396
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 = (39,5 − 32)/6 = 1,25
Area compresa
P = Φ(1,25) − Φ(−1,6) = 0,8944 − 0,0548 = 0,8396
Risposta
P = 0,8396
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 533,7 h
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) = 0,8 → z = 0,8416
Ritorno a x
x = 500 + 0,8416·40 = 533,66 h
Risposta
x = 533,66 h
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite superiore = 5,042 h
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.
Stima puntuale
x̄₁ − x̄₂ = 43,5 − 42 = 1,5
Errore standard
SE = √(14²/80 + 7²/60) = 1,807
Margine di errore
E = 1,96·1,807 = 3,542
Intervallo
1,5 ± 3,542 → [−2,042, 5,042]
Risposta
limite superiore = 5,042 h
L’intervallo contiene 0, quindi i dati non mostrano una differenza significativa.
4.Intervalli di confidenza
Risposta: n = 28906
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.
Ricava n
n = (2,576·33/0,5)² = 28905
Arrotonda per eccesso
La numerosità campionaria è un numero intero, e arrotondare per difetto renderebbe il margine troppo grande.
n = 28906
Risposta
n = 28906
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: z = −1,001
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.
Errore standard della differenza
SE = √(4²/60 + 13²/100) = √1,957 = 1,399
Statistica test
z = (105 − 106,4)/1,399 = −1,001
Risposta
z = −1,001
|z| < 1.96, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: n = 20
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).
Ricava n
n = (1,645·4/1,5)² = 19,24
Arrotonda per eccesso
n = 20
Risposta
n = 20
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,961
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 = 9284 − 110·404/5 = 396
Sxx = 2510 − 110²/5 = 90
Syy = 34530 − 404²/5 = 1887
Coefficiente di correlazione
r = 396/√(90·1887) = 0,961
Risposta
r = 0,961
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: x = 11,02
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 = 42/6 = 7
ȳ = 367/6 = 61,17
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 241
Retta di regressione
b = 241/70 = 3,443
a = 61,17 − 3,443·7 = 37,07
ŷ = 37,07 + 3,443·x
Risolvi per x
x = (75 − 37,07)/3,443 = 11,02
Risposta
x = 11,02
9.Test chi quadrato
Risposta: E = 21,52
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 = 72·55/184 = 21,52
Risposta
E = 21,52
10.Test chi quadrato
Risposta: χ²crit = 12,59
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.
Gradi di libertà
df = (3 − 1)·(4 − 1) = 6
Tabella
χ²crit(df = 6, α = 0,05) = 12,592
Risposta
χ²crit = 12,592
Rifiuta H₀ se il χ² calcolato è maggiore di questo valore.