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 sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,6700. Trova z con due decimali.
A = 0,6700
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
I valori di i pesi dei sacchetti sono distribuiti normalmente con media 250 g e deviazione standard 5 g. Trascina la soglia in modo che il 60% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.
μ = 250 gσ = 5 g60%
x = g
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un intervallo di confidenza al 95% per una media, basato su 64 osservazioni e σ nota, ha un margine di errore di 4,3. Qual è il margine di errore E₂ se lo stesso studio usa invece 16 osservazioni?
95%n₁ = 64E₁ = 4,3n₂ = 16
E₂ =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
La deviazione standard della popolazione è 21. 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 5?
σ = 21E = 599%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 12 studenti, punteggio medio 80,5, deviazione standard 6,5. Gruppo 2: 9 studenti, punteggio medio 87,5, deviazione standard 8. 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 = 12x̄₁ = 80,5s₁ = 6,5n₂ = 9x̄₂ = 87,5s₂ = 8
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
In una sperimentazione, 30 pazienti su 200 con il trattamento A guariscono, e 11 su 120 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 30n₁ = 200x₂ = 11n₂ = 120
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.
n = 6
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Si effettua una nuova osservazione (2,5, 25). Trova il suo residuo e = y − ŷ.
n = 6(2,5, 25)
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 = 1602 × 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 = 2403 × 2α = 0,01
χ² =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: z = −0,44
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 − 0,6700 = 0,3300
Leggi la tabella z al contrario
Trova 0,3300 dentro la tabella e leggi z.
z = −0,44
Risposta
z = −0,44
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 248,8 g
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) = 0,4
z dalla tabella
z ≈ −0,25
Di nuovo nelle unità originali
x = 250 − 0,25·5 = 248,8 g
Risposta
x = 248,8 g
3.Intervalli di confidenza
Risposta: E₂ = 8,6
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 = (1,96/1,96)·√(64/16) = 2
Nuovo margine
E₂ = 4,3·2 = 8,6
Risposta
E₂ = 8,6
4.Intervalli di confidenza
Risposta: n = 118
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 = (2,576·21/5)² = 117,1
Arrotonda per eccesso
La numerosità campionaria è un numero intero, e arrotondare per difetto renderebbe il margine troppo grande.
n = 118
Risposta
n = 118
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = −2,214
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 = (11·6,5² + 8·8²)/19 = 51,41
sp = 7,17
Errore standard
SE = 7,17·√(1/12 + 1/9) = 3,162
Statistica test
t = (80,5 − 87,5)/3,162 = −2,214
Risposta
t = −2,214
Con df = 19, il valore critico bilaterale al 5% è 2,093; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: z = 1,511
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.
Proporzioni campionarie
p̂₁ = 30/200 = 0,15
p̂₂ = 11/120 = 0,09167
p̂ = 41/320 = 0,1281
Errore standard sotto H₀
SE = √(0,1281·0,8719·(1/200 + 1/120)) = 0,03859
Statistica test
z = (0,15 − 0,09167)/0,03859 = 1,511
Risposta
z = 1,511
|z| < 1.96, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r² = 0,9697
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 = 124/6 = 20,67
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −45
Syy = Σ(y − ȳ)² = 119,3
Coefficiente di determinazione
r² = −45²/(17,5·119,3) = 0,9697
Risposta
r² = 0,9697
Circa il 96,97% della variabilità di y è spiegato dalla retta.
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: e = 4,252
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 = 113/6 = 18,83
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −33,5
Retta di regressione
b = −33,5/17,5 = −1,914
a = 18,83 − (−1,914)·3,5 = 25,53
ŷ = 25,53 − 1,914·x
Valore previsto
ŷ = 25,53 + (−1,914)·2,5 = 20,75
Residuo
e = 25 − 20,75 = 4,252
Risposta
e = 4,252
Il punto si trova sopra la retta.
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 25
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: χ² = 58,5
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.