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 tra −z e z sotto la curva normale standard sia 0,4971. Trova z con due decimali.
A = 0,4971
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
I valori di i voti di un esame sono distribuiti normalmente con media 65 punti e deviazione standard 10 punti. Trascina la soglia in modo che il 90% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.
μ = 65 puntiσ = 10 punti90%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 8 elementi ha media 64,5 e deviazione standard s = 10,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 95 % per la media.
n = 8x̄ = 64,5s = 10,595%t(7) = 2,365
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
I diametri di 21 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 6,7 µm. Supponendo che i diametri siano distribuiti normalmente, trova il limite superiore σ dell’intervallo di confidenza al 95% per la deviazione standard della popolazione. Con df = 20, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 9,591 e il 2,5% sopra 34,17.
n = 21s = 6,7 µmχ² = 9,591, 34,17
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 64 studenti ha un punteggio medio di 198,4 e una deviazione standard campionaria di 4. Trova la statistica test t per H₀: μ = 200.
μ₀ = 200x̄ = 198,4s = 4n = 64
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Un test z unilaterale di H₀: μ = 50 contro H₁: μ > 50 viene eseguito con α = 0,01 su un campione di 36; la deviazione standard è nota e vale 12. In realtà la media è 56,6. Trova la probabilità di un errore di secondo tipo β in percentuale.
μ₀ = 50μ = 56,6σ = 12n = 36α = 0,01
β = %
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 6 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.
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. Prevedi ŷ per x = 2,5.
n = 5x = 2,5
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 = 1802 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento confronta le frequenze osservate in 8 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 = 0,05.
α = 0,05
χ²crit =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: z = 0,67
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 + 0,4971)/2 = 0,7486
Leggi la tabella z al contrario
Trova 0,7486 dentro la tabella e leggi z.
z = 0,67
Risposta
z = 0,67
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 52,2 punti
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) = 0,1
z dalla tabella
z ≈ −1,28
Di nuovo nelle unità originali
x = 65 − 1,28·10 = 52,2 punti
Risposta
x = 52,2 punti
3.Intervalli di confidenza
Risposta: E = 8,78
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 = 7, t = 2,365
Margine di errore
E = 2,365·10,5/√8 = 8,78
Risposta
E = 8,78
4.Intervalli di confidenza
Risposta: σ = 9,675 µm
Intervallo per una varianza: (n − 1)s²/σ² ha una distribuzione χ² con n − 1 gradi di libertà. L’intervallo al 95% per σ² va da (n − 1)s² diviso il valore χ² superiore (2,5% al di sopra) a (n − 1)s² diviso il valore χ² inferiore (2,5% al di sotto); l’intervallo per σ è la radice quadrata di entrambi i limiti. Non è simmetrico rispetto a s.
Somma dei quadrati
(n − 1)s² = 20·6,7² = 897,8
Limiti per σ²
897,8/34,17 = 26,27
897,8/9,591 = 93,61
Limite per σ
σ = √93,61 = 9,675 µm
Risposta
σ = 9,675 µm
Intervallo al 95% per σ: [5,126, 9,675] µm.
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = −3,2
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).
Errore standard
SE = 4/√64 = 4/8 = 0,5
Statistica test
t = (198,4 − 200)/0,5 = −3,2
Risposta
t = −3,2
t0,025; df = 63 = 1,998
|t| > 1,998, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: β = 16,5 %
Potenza di un test: la potenza = 1 − β è la probabilità di rifiutare H₀ quando è falsa. Trova la soglia x̄c da μ₀ e z_α, poi calcola la probabilità di cadere oltre x̄c usando la media vera: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).
Media campionaria critica
SE = 12/√36 = 2
x̄c = 50 + 2,326·2 = 54,65
z sotto la media vera
z = (54,65 − 56,6)/2 = −0,974
Errore di secondo tipo
potenza = P(Z > −0,974) = 83,5%
β = 100% − 83,5% = 16,5%
Risposta
β = 16,5%
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,9663
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 = 2567 − 48·293/6 = 223
Sxx = 454 − 48²/6 = 70
Syy = 15069 − 293²/6 = 760,8
Coefficiente di correlazione
r = 223/√(70·760,8) = 0,9663
Risposta
r = 0,9663
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: ŷ = 17,35
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 = 80/5 = 16
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 = 16 − (−2,7)·3 = 24,1
ŷ = 24,1 − 2,7·x
Previsione
ŷ = 24,1 + (−2,7)·2,5 = 17,35
Risposta
ŷ = 17,35
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 35,6
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: χ²crit = 14,07
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 = 8 − 1 = 7
Tabella
χ²crit(df = 7, α = 0,05) = 14,067
Risposta
χ²crit = 14,067
Rifiuta H₀ se il χ² calcolato è maggiore di questo valore.