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 voti di un esame abbiano una distribuzione normale con media 65 punti e deviazione standard 10 punti. Quale frazione è compresa tra 60 e 83 punti? Dai P come numero decimale.
μ = 65σ = 10x1 = 60x2 = 83
P =
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 25% più basso ombreggiato stia alla sua sinistra. Trova la soglia x.
μ = 65 puntiσ = 10 punti25%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 80 telefoni, media 119 h, deviazione standard nota 17 h. Modello 2: 30 telefoni, media 132,5 h, deviazione standard nota 14 h. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 90% per μ₁ − μ₂.
Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 12 parcelle, resa media 14,5 kg, deviazione standard 7,5 kg. Gruppo di parcelle 2: 10 parcelle, media 11 kg, deviazione standard 7 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.
Si afferma che la media di una popolazione sia 50; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 5. Un campione casuale di 100 osservazioni ha media 50,93. Verifica H₀: μ = 50 contro H₁: μ ≠ 50. Trova il p-value p.
μ₀ = 50σ = 5n = 100x̄ = 50,93H₁: μ ≠ μ₀
p =
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 15. Trova la dimensione minima del campione n.
σ = 15E = 2,590%
n =
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 = 71Σx² = 55Σy² = 1093Σxy = 184
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Prevedi ŷ per x = 7,5.
n = 6x = 7,5
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 = 1602 × 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 = 0,6555
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 = (60 − 65)/10 = −0,5
z₂ = (83 − 65)/10 = 1,8
Area compresa
P = Φ(1,8) − Φ(−0,5) = 0,9641 − 0,3085 = 0,6555
Risposta
P = 0,6555
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 58,3 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) = 0,25
z dalla tabella
z ≈ −0,67
Di nuovo nelle unità originali
x = 65 − 0,67·10 = 58,3 punti
Risposta
x = 58,3 punti
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite superiore = −8,26 h
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.
Stima puntuale
x̄₁ − x̄₂ = 119 − 132,5 = −13,5
Errore standard
SE = √(17²/80 + 14²/30) = 3,185
Margine di errore
E = 1,645·3,185 = 5,24
Intervallo
−13,5 ± 5,24 → [−18,74, −8,26]
Risposta
limite superiore = −8,26 h
L’intervallo non contiene 0, quindi le medie differiscono in modo significativo.
4.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = −3,002 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 = (11·7,5² + 9·7²)/20 = 52,99
sp = 7,279
Margine di errore
E = 2,086·7,279·√(1/12 + 1/10) = 6,502
Intervallo
3,5 ± 6,502 → [−3,002, 10]
Risposta
limite inferiore = −3,002 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: p = 0,06289
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.
Statistica test
SE = σ/√n = 5/√100 = 0,5
z = (50,93 − 50)/0,5 = 1,86
Area della coda
Φ(1,86) = 0,9686
1 − Φ(1,86) = 0,0314
p-value
p = 2·0,0314 = 0,06289
Risposta
p = 0,06289
p > 0,05, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5%.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: n = 98
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 = (1,645·15/2,5)² = 97,42
Arrotonda per eccesso
n = 98
Risposta
n = 98
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = −0,9959
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 = 184 − 15·71/5 = −29
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 1093 − 71²/5 = 84,8
Coefficiente di correlazione
r = −29/√(10·84,8) = −0,9959
Risposta
r = −0,9959
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: ŷ = 63,77
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 = 33/6 = 5,5
ȳ = 337/6 = 56,17
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 66,5
Retta di regressione
b = 66,5/17,5 = 3,8
a = 56,17 − 3,8·5,5 = 35,27
ŷ = 35,27 + 3,8·x
Previsione
ŷ = 35,27 + 3,8·7,5 = 63,77
Risposta
ŷ = 63,77
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 1,44
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.