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 0,8690. Trova z con due decimali.
A = 0,8690
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
La massa X di un prodotto della linea 1 e Y della linea 2 sono indipendenti e normali: X ha media 500 g e deviazione standard 8 g, Y ha media 490 g e deviazione standard 6 g. Trova la probabilità P che X sia maggiore di Y. Arrotonda z a due decimali.
μX = 500 g, σX = 8 gμY = 490 g, σY = 6 g
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un intervallo di confidenza al 99% per una media, basato su 50 osservazioni e σ nota, ha un margine di errore di 7,9. Qual è il margine di errore E₂ se lo stesso studio usa invece 450 osservazioni?
99%n₁ = 50E₁ = 7,9n₂ = 450
E₂ =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
I diametri di 10 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 9,1 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 = 9, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 2,7 e il 2,5% sopra 19,023.
n = 10s = 9,1 µmχ² = 2,7, 19,023
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 81 studenti ha un punteggio medio di 502,7 e una deviazione standard campionaria di 20. Trova la statistica test t per H₀: μ = 500.
μ₀ = 500x̄ = 502,7s = 20n = 81
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Un campione di 36 misure ha media 201,7. La deviazione standard della popolazione è 4. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 90 % per la media.
x̄ = 201,7σ = 4n = 3690%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.
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. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 22?
n = 6ŷ = 22
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 = 1602 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento confronta le frequenze osservate in 10 categorie con proporzioni attese completamente specificate (nessun parametro è stimato dai dati). Quanti gradi di libertà df ha il test?
k = 10
df =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: z = 1,51
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 + 0,8690)/2 = 0,9345
Leggi la tabella z al contrario
Trova 0,9345 dentro la tabella e leggi z.
z = 1,51
Risposta
z = 1,51
2.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,8413
Somme e differenze di variabili normali: se X e Y sono indipendenti e normali, anche X + Y e X − Y sono normali. Le medie si sommano o si sottraggono: E(X ± Y) = μX ± μY. Le varianze si sommano sempre, anche per una differenza: Var(X ± Y) = σX² + σY², quindi σ = √(σX² + σY²). Le deviazioni standard non si sommano mai direttamente. Il totale di n elementi indipendenti con la stessa distribuzione ha media n·μ e deviazione standard σ·√n. Poi standardizza come al solito: z = (x − media)/σ e leggi Φ(z).
Distribuzione della differenza
μ = 500 − 490 = 10 g, σ = 10 g
Standardizza
z = (0 − 10)/10 = −1
Probabilità
P = 1 − Φ(−1) = 0,8413
Risposta
P = 0,8413
3.Intervalli di confidenza
Risposta: E₂ = 2,633
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 = (2,576/2,576)·√(50/450) = 0,3333
Nuovo margine
E₂ = 7,9·0,3333 = 2,633
Risposta
E₂ = 2,633
4.Intervalli di confidenza
Risposta: σ = 16,61 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 = 9·9,1² = 745,3
Limiti per σ²
745,3/19,023 = 39,18
745,3/2,7 = 276
Limite per σ
σ = √276 = 16,61 µm
Risposta
σ = 16,61 µm
Intervallo al 95% per σ: [6,259, 16,61] µm.
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = 1,215
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 = 20/√81 = 20/9 = 2,222
Statistica test
t = (502,7 − 500)/2,222 = 1,215
Risposta
t = 1,215
t0,025; df = 80 = 1,99
|t| < 1.99, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: U = 202,8
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).
Margine di errore
E = 1,645·4/√36 = 1,097
Limite dell'intervallo
U = 201,7 + 1,097 = 202,8
Risposta
U = 202,8
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,9207
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 = 2330 − 33·409/6 = 80,5
Sxx = 199 − 33²/6 = 17,5
Syy = 28317 − 409²/6 = 436,8
Coefficiente di correlazione
r = 80,5/√(17,5·436,8) = 0,9207
Risposta
r = 0,9207
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: x = 2,406
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 = 114/6 = 19
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −48
Retta di regressione
b = −48/17,5 = −2,743
a = 19 − (−2,743)·3,5 = 28,6
ŷ = 28,6 − 2,743·x
Risolvi per x
x = (22 − 28,6)/(−2,743) = 2,406
Risposta
x = 2,406
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 7,778
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 = 9
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.