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 0,6217. Trova z con due decimali.
A = 0,6217
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
I valori di le altezze degli uomini adulti sono distribuiti normalmente con media 178 cm e deviazione standard 7 cm. Trascina la soglia in modo che il 90% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.
μ = 178 cmσ = 7 cm90%
x = cm
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 21 elementi ha media 94 e deviazione standard s = 7. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 99 % per la media.
n = 21x̄ = 94s = 799%t(20) = 2,845
limite inferiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
La deviazione standard della popolazione è 36. 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 2?
σ = 36E = 295%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 8 studenti, punteggio medio 74, deviazione standard 9,5. Gruppo 2: 14 studenti, punteggio medio 79, deviazione standard 10,5. 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 = 8x̄₁ = 74s₁ = 9,5n₂ = 14x̄₂ = 79s₂ = 10,5
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
In una sperimentazione, 105 pazienti su 300 con il trattamento A guariscono, e 22 su 100 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 105n₁ = 300x₂ = 22n₂ = 100
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.
n = 5
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Prevedi ŷ per x = 5.
n = 5x = 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 “personale, bicicletta”.
totale di riga = 55totale di colonna = 29N = 126
E =
10.Test chi quadratoDifficile
Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 3 righe e 5 colonne (totali esclusi). Quanti gradi di libertà df ha il test?
3 × 5
df =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: z = −0,31
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 − 0,6217 = 0,3783
Leggi la tabella z al contrario
Trova 0,3783 dentro la tabella e leggi z.
z = −0,31
Risposta
z = −0,31
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 169 cm
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) = 0,1
z dalla tabella
z ≈ −1,28
Di nuovo nelle unità originali
x = 178 − 1,28·7 = 169 cm
Risposta
x = 169 cm
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = 89,65
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 = 20, t = 2,845
Margine di errore
E = 2,845·7/√21 = 4,346
Intervallo
94 ± 4,346 → [89,65, 98,35]
Risposta
limite inferiore = 89,65
4.Intervalli di confidenza
Risposta: n = 1245
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 = (1,96·36/2)² = 1245
Arrotonda per eccesso
La numerosità campionaria è un numero intero, e arrotondare per difetto renderebbe il margine troppo grande.
n = 1245
Risposta
n = 1245
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = −1,11
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 = (7·9,5² + 13·10,5²)/20 = 103,3
sp = 10,16
Errore standard
SE = 10,16·√(1/8 + 1/14) = 4,503
Statistica test
t = (74 − 79)/4,503 = −1,11
Risposta
t = −1,11
Con df = 20, il valore critico bilaterale al 5% è 2,086; |t| è minore, quindi H₀ non viene rifiutata.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: z = 2,419
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 = 105/300 = 0,35
p̂₂ = 22/100 = 0,22
p̂ = 127/400 = 0,3175
Errore standard sotto H₀
SE = √(0,3175·0,6825·(1/300 + 1/100)) = 0,05375
Statistica test
z = (0,35 − 0,22)/0,05375 = 2,419
Risposta
z = 2,419
|z| > 1,96, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r² = 0,97
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 = 30/5 = 6
ȳ = 284/5 = 56,8
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 134
Syy = Σ(y − ȳ)² = 462,8
Coefficiente di determinazione
r² = 134²/(40·462,8) = 0,97
Risposta
r² = 0,97
Circa il 97% della variabilità di y è spiegato dalla retta.
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: ŷ = 12,85
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 = 30/5 = 6
ȳ = 76/5 = 15,2
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 94
Retta di regressione
b = 94/40 = 2,35
a = 15,2 − 2,35·6 = 1,1
ŷ = 1,1 + 2,35·x
Previsione
ŷ = 1,1 + 2,35·5 = 12,85
Risposta
ŷ = 12,85
9.Test chi quadrato
Risposta: E = 12,66
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 = 55·29/126 = 12,66
Risposta
E = 12,66
10.Test chi quadrato
Risposta: df = 8
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.