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 0,0344. Trova z con due decimali.
A = 0,0344
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
I valori di le durate delle batterie sono distribuiti normalmente con media 500 h e deviazione standard 40 h. Trascina la soglia in modo che il 40% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.
μ = 500 hσ = 40 h40%
x = h
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 13 elementi ha media 75,5 e deviazione standard s = 20. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 90 % per la media.
n = 13x̄ = 75,5s = 2090%t(12) = 1,782
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
La deviazione standard della popolazione è 20. Quanto deve essere grande il campione n perché un intervallo di confidenza al 95 % per la media abbia un margine di errore non superiore a 3?
σ = 20E = 395%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
Due linee di produzione fabbricano lo stesso pezzo. Linea 1: un campione di 100 pezzi ha lunghezza media 91,5 mm, e la deviazione standard nota della linea è 11 mm. Linea 2: un campione di 40 pezzi ha media 83,6 mm, deviazione standard nota 18 mm. Trova la statistica test z per H₀: μ₁ = μ₂, prendendo la differenza come x̄₁ − x̄₂ (linea 1 meno linea 2).
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
In una sperimentazione, 110 pazienti su 200 con il trattamento A guariscono, e 47 su 100 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 110n₁ = 200x₂ = 47n₂ = 100
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 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 6 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Prevedi ŷ per x = 18,5.
n = 6x = 18,5
ŷ =
9.Test chi quadratoMedia
La tabella di contingenza riporta le frequenze osservate. Per un test chi quadrato di indipendenza, trova la frequenza attesa E per la cella “turno di giorno, lieve”.
totale di riga = 34totale di colonna = 32N = 119
E =
10.Test chi quadratoDifficile
Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento verifica se le frequenze in 8 categorie seguono una distribuzione di Poisson la cui media è stimata dagli stessi dati. Usando la tabella, trova il valore critico χ²crit al livello di significatività α = 0,01.
α = 0,01
χ²crit =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: z = 1,82
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 − 0,0344 = 0,9656
Leggi la tabella z al contrario
Trova 0,9656 dentro la tabella e leggi z.
z = 1,82
Risposta
z = 1,82
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 510 h
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) = 0,6
z dalla tabella
z ≈ 0,25
Di nuovo nelle unità originali
x = 500 + 0,25·40 = 510 h
Risposta
x = 510 h
3.Intervalli di confidenza
Risposta: E = 9,885
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 = 12, t = 1,782
Margine di errore
E = 1,782·20/√13 = 9,885
Risposta
E = 9,885
4.Intervalli di confidenza
Risposta: n = 171
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 = (1,96·20/3)² = 170,7
Arrotonda per eccesso
La numerosità campionaria è un numero intero, e arrotondare per difetto renderebbe il margine troppo grande.
n = 171
Risposta
n = 171
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: z = 2,589
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.
Errore standard della differenza
SE = √(11²/100 + 18²/40) = √9,31 = 3,051
Statistica test
z = (91,5 − 83,6)/3,051 = 2,589
Risposta
z = 2,589
|z| > 1,96, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: z = 1,308
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 = 110/200 = 0,55
p̂₂ = 47/100 = 0,47
p̂ = 157/300 = 0,5233
Errore standard sotto H₀
SE = √(0,5233·0,4767·(1/200 + 1/100)) = 0,06117
Statistica test
z = (0,55 − 0,47)/0,06117 = 1,308
Risposta
z = 1,308
|z| < 1.96, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,9801
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 = 1265 − 25·244/5 = 45
Sxx = 135 − 25²/5 = 10
Syy = 12118 − 244²/5 = 210,8
Coefficiente di correlazione
r = 45/√(10·210,8) = 0,9801
Risposta
r = 0,9801
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: ŷ = 103,9
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 = 129/6 = 21,5
ȳ = 733/6 = 122,2
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 961,5
Retta di regressione
b = 961,5/157,5 = 6,105
a = 122,2 − 6,105·21,5 = −9,086
ŷ = −9,086 + 6,105·x
Previsione
ŷ = −9,086 + 6,105·18,5 = 103,9
Risposta
ŷ = 103,9
9.Test chi quadrato
Risposta: E = 9,143
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.
Frequenza attesa
E = 34·32/119 = 9,143
Risposta
E = 9,143
10.Test chi quadrato
Risposta: χ²crit = 16,81
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 − 1 = 6
Tabella
χ²crit(df = 6, α = 0,01) = 16,812
Risposta
χ²crit = 16,812
Rifiuta H₀ se il χ² calcolato è maggiore di questo valore.