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 punteggi del QI abbiano una distribuzione normale con media 100 punti e deviazione standard 15 punti. Quale frazione è compresa tra 82 e 122,5 punti? Dai P come numero decimale.
μ = 100σ = 15x1 = 82x2 = 122,5
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
Supponi che i tempi di consegna abbiano una distribuzione normale con media 32 min e deviazione standard 6 min. Trova il valore x sotto il quale si trova il 75 % dei dati (il 75° percentile).
μ = 32σ = 6P = 75%
x = min
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 11 elementi ha media 53,5 e deviazione standard s = 10. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 95 % per la media.
n = 11x̄ = 53,5s = 1095%t(10) = 2,228
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 21 parcelle, resa media 35 kg, deviazione standard 5,5 kg. Gruppo di parcelle 2: 5 parcelle, media 32 kg, deviazione standard 3 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.
12 dipendenti svolgono un test di dattilografia prima e dopo un corso di formazione. Per ogni persona si registra la differenza d = dopo − prima (parole al minuto). La differenza media è −8,89 e la deviazione standard delle differenze è 8,1. Trova la statistica test per dati appaiati t per H₀: μd = 0.
n = 12d̄ = −8,89sd = 8,1
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
In una sperimentazione, 15 pazienti su 100 con il trattamento A guariscono, e 48 su 200 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 15n₁ = 100x₂ = 48n₂ = 200
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.
n = 5Σx = 15Σy = 125Σx² = 55Σy² = 3189Σxy = 350
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
La tabella riporta 5 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 (2, 52). Trova il suo residuo e = y − ŷ.
n = 5(2, 52)
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 = 1402 × 3
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 2 righe e 2 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 = 0,8181
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 = (82 − 100)/15 = −1,2
z₂ = (122,5 − 100)/15 = 1,5
Area compresa
P = Φ(1,5) − Φ(−1,2) = 0,9332 − 0,1151 = 0,8181
Risposta
P = 0,8181
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 36,05 min
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) = 0,75 → z = 0,6745
Ritorno a x
x = 32 + 0,6745·6 = 36,05 min
Risposta
x = 36,05 min
3.Intervalli di confidenza
Risposta: E = 6,718
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 = 10, t = 2,228
Margine di errore
E = 2,228·10/√11 = 6,718
Risposta
E = 6,718
4.Intervalli di confidenza
Risposta: limite superiore = 8,308 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 = (20·5,5² + 4·3²)/24 = 26,71
sp = 5,168
Margine di errore
E = 2,064·5,168·√(1/21 + 1/5) = 5,308
Intervallo
3 ± 5,308 → [−2,308, 8,308]
Risposta
limite superiore = 8,308 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = −3,802
Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).
Errore standard della differenza media
SE = 8,1/√12 = 2,338
Statistica test
t = −8,89/2,338 = −3,802
Risposta
t = −3,802
Con df = 11, il valore critico bilaterale al 5% è 2,201; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: z = −1,804
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 = 15/100 = 0,15
p̂₂ = 48/200 = 0,24
p̂ = 63/300 = 0,21
Errore standard sotto H₀
SE = √(0,21·0,79·(1/100 + 1/200)) = 0,04988
Statistica test
z = (0,15 − 0,24)/0,04988 = −1,804
Risposta
z = −1,804
|z| < 1.96, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = −0,9882
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 = 350 − 15·125/5 = −25
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 3189 − 125²/5 = 64
Coefficiente di correlazione
r = −25/√(10·64) = −0,9882
Risposta
r = −0,9882
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: e = 3,7
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 = 25/5 = 5
ȳ = 333/5 = 66,6
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 244
Retta di regressione
b = 244/40 = 6,1
a = 66,6 − 6,1·5 = 36,1
ŷ = 36,1 + 6,1·x
Valore previsto
ŷ = 36,1 + 6,1·2 = 48,3
Residuo
e = 52 − 48,3 = 3,7
Risposta
e = 3,7
Il punto si trova sopra la retta.
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 0,24
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 = 3,841
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 = (2 − 1)·(2 − 1) = 1
Tabella
χ²crit(df = 1, α = 0,05) = 3,841
Risposta
χ²crit = 3,841
Rifiuta H₀ se il χ² calcolato è maggiore di questo valore.