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 voti di un esame abbiano una distribuzione normale con media 65 punti e deviazione standard 10 punti. Quale frazione è compresa tra 53 e 73,5 punti? Dai P come numero decimale.
μ = 65σ = 10x1 = 53x2 = 73,5
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 80% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.
μ = 500 hσ = 40 h80%
x = h
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 30 elementi ha media 101,5 e deviazione standard s = 15. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 99 % per la media.
n = 30x̄ = 101,5s = 1599%t(29) = 2,756
limite superiore =
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 95% per la proporzione abbia un margine di errore di al massimo 0,025?
p = 0,5E = 0,02595%
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 144,5 mm, e la deviazione standard nota della linea è 3 mm. Linea 2: un campione di 80 pezzi ha media 144,9 mm, deviazione standard nota 3 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? La deviazione standard è 15. Trova la dimensione minima del campione n.
σ = 15E = 190%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.
n = 5
r =
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, 55). Trova il suo residuo e = y − ŷ.
n = 6(4, 55)
e =
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 = 2002 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 3 righe e 3 colonne (totali esclusi). Quanti gradi di libertà df ha il test?
3 × 3
df =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,6873
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 = (53 − 65)/10 = −1,2
z₂ = (73,5 − 65)/10 = 0,85
Area compresa
P = Φ(0,85) − Φ(−1,2) = 0,8023 − 0,1151 = 0,6873
Risposta
P = 0,6873
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 466 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) = 0,2
z dalla tabella
z ≈ −0,84
Di nuovo nelle unità originali
x = 500 − 0,84·40 = 466 h
Risposta
x = 466 h
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite superiore = 109
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 = 2,756
Margine di errore
E = 2,756·15/√30 = 7,548
Intervallo
101,5 ± 7,548 → [93,95, 109]
Risposta
limite superiore = 109
4.Intervalli di confidenza
Risposta: n = 1537
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 = 1,96²·0,5·0,5/0,025² = 1537
Arrotonda per eccesso
n = 1537
Risposta
n = 1537
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: z = −0,7807
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 = √(3²/60 + 3²/80) = √0,2625 = 0,5123
Statistica test
z = (144,5 − 144,9)/0,5123 = −0,7807
Risposta
z = −0,7807
|z| < 1.96, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: n = 609
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 = (1,645·15/1)² = 608,9
Arrotonda per eccesso
n = 609
Risposta
n = 609
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,9924
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 = 30/5 = 6
ȳ = 87/5 = 17,4
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 106
Syy = Σ(y − ȳ)² = 285,2
Coefficiente di correlazione
r = 106/√(40·285,2) = 0,9924
Risposta
r = 0,9924
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: e = −2,524
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 = 48/6 = 8
ȳ = 472/6 = 78,67
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 370
Retta di regressione
b = 370/70 = 5,286
a = 78,67 − 5,286·8 = 36,38
ŷ = 36,38 + 5,286·x
Valore previsto
ŷ = 36,38 + 5,286·4 = 57,52
Residuo
e = 55 − 57,52 = −2,524
Risposta
e = −2,524
Il punto si trova sotto la retta.
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 5,861
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) viene rifiutata.
10.Test chi quadrato
Risposta: df = 4
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.