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 pesi dei sacchetti abbiano una distribuzione normale con media 250 g e deviazione standard 5 g. Quale frazione è compresa tra 250,25 e 257,75 g? Dai P come numero decimale.
μ = 250σ = 5x1 = 250,25x2 = 257,75
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
Supponi che le altezze degli uomini adulti abbiano una distribuzione normale con media 178 cm e deviazione standard 7 cm. Trova il valore x sotto il quale si trova il 20 % dei dati (il 20° percentile).
μ = 178σ = 7P = 20%
x = cm
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 7 elementi ha media 28,5 e deviazione standard s = 17,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 99 % per la media.
n = 7x̄ = 28,5s = 17,599%t(6) = 3,707
limite superiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 7 parcelle, resa media 100 kg, deviazione standard 4,5 kg. Gruppo di parcelle 2: 24 parcelle, media 108,5 kg, deviazione standard 6,5 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 90% per μ₁ − μ₂.
Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 10 studenti, punteggio medio 93,5, deviazione standard 2. Gruppo 2: 6 studenti, punteggio medio 91,8, deviazione standard 2,5. 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 = 10x̄₁ = 93,5s₁ = 2n₂ = 6x̄₂ = 91,8s₂ = 2,5
t =
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 2,5? La deviazione standard è 12. Trova la dimensione minima del campione n.
σ = 12E = 2,590%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.
n = 5Σx = 25Σy = 168Σx² = 165Σy² = 5864Σxy = 928
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 9?
n = 5ŷ = 9
x =
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 × 3
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento confronta le frequenze osservate in 7 categorie con proporzioni attese completamente specificate (nessun parametro è stimato dai dati). Usando la tabella, trova il valore critico χ²crit al livello di significatività α = 0,01.
α = 0,01
χ²crit =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,4195
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 = (250,25 − 250)/5 = 0,05
z₂ = (257,75 − 250)/5 = 1,55
Area compresa
P = Φ(1,55) − Φ(0,05) = 0,9394 − 0,5199 = 0,4195
Risposta
P = 0,4195
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 172,1 cm
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) = 0,2 → z = −0,8416
Ritorno a x
x = 178 + −0,8416·7 = 172,11 cm
Risposta
x = 172,11 cm
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite superiore = 53,02
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 = 6, t = 3,707
Margine di errore
E = 3,707·17,5/√7 = 24,52
Intervallo
28,5 ± 24,52 → [3,98, 53,02]
Risposta
limite superiore = 53,02
4.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = −12,98 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 = (6·4,5² + 23·6,5²)/29 = 37,7
sp = 6,14
Margine di errore
E = 1,699·6,14·√(1/7 + 1/24) = 4,481
Intervallo
−8,5 ± 4,481 → [−12,98, −4,019]
Risposta
limite inferiore = −12,98 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = 1,502
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 = (9·2² + 5·2,5²)/14 = 4,804
sp = 2,192
Errore standard
SE = 2,192·√(1/10 + 1/6) = 1,132
Statistica test
t = (93,5 − 91,8)/1,132 = 1,502
Risposta
t = 1,502
Con df = 14, il valore critico bilaterale al 5% è 2,145; |t| è minore, quindi H₀ non viene rifiutata.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: n = 63
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 = (1,645·12/2,5)² = 62,35
Arrotonda per eccesso
n = 63
Risposta
n = 63
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,9398
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 = 928 − 25·168/5 = 88
Sxx = 165 − 25²/5 = 40
Syy = 5864 − 168²/5 = 219,2
Coefficiente di correlazione
r = 88/√(40·219,2) = 0,9398
Risposta
r = 0,9398
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: x = 3,158
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 = 72/5 = 14,4
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 76
Retta di regressione
b = 76/40 = 1,9
a = 14,4 − 1,9·6 = 3
ŷ = 3 + 1,9·x
Risolvi per x
x = (9 − 3)/1,9 = 3,158
Risposta
x = 3,158
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 3,458
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 = 2. Con α = 0,05 il valore critico è 5,991, quindi H₀ (indipendenza) non viene rifiutata.
10.Test chi quadrato
Risposta: χ²crit = 16,81
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 = 7 − 1 = 6
Tabella
χ²crit(df = 6, α = 0,01) = 16,812
Risposta
χ²crit = 16,812
Rifiuta H₀ se il χ² calcolato è maggiore di questo valore.