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
Le masse di passeggeri con bagaglio sono indipendenti e normali con media 85 kg e deviazione standard 12 kg. Trova la probabilità P che la massa totale di 6 di essi superi 554,1 kg. Arrotonda z a due decimali.
μ = 85 kgσ = 12 kgn = 6> 554,1 kg
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
I valori di i punteggi del QI sono distribuiti normalmente con media 100 punti e deviazione standard 15 punti. Trascina la soglia in modo che il 25% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.
μ = 100 puntiσ = 15 punti25%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 80 telefoni, media 54 h, deviazione standard nota 7 h. Modello 2: 80 telefoni, media 48 h, deviazione standard nota 10 h. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.
Uno studio pilota indica che circa 0,7 dei prodotti sono difettosi. Quanti prodotti n si devono ispezionare perché un intervallo di confidenza al 99% per la proporzione abbia un margine di errore di al massimo 0,02?
p ≈ 0,7E = 0,0299%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 19 studenti, punteggio medio 45, deviazione standard 11. Gruppo 2: 7 studenti, punteggio medio 39,8, deviazione standard 10. 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 = 19x̄₁ = 45s₁ = 11n₂ = 7x̄₂ = 39,8s₂ = 10
t =
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? La deviazione standard è 20. Trova la dimensione minima del campione n.
σ = 20E = 290%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.
n = 5
r =
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 = 3.
n = 5x = 3
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, grave”.
totale di riga = 67totale di colonna = 23N = 151
E =
10.Test chi quadratoDifficile
Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento verifica se le frequenze in 4 categorie seguono una distribuzione di Poisson la cui media è stimata dagli stessi dati. Quanti gradi di libertà df ha il test?
k = 4
df =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,06681
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 del totale
μT = 510 kg, σT = 12·√6 = 29,39 kg
Standardizza
z = (554,1 − 510)/29,39 = 1,5
Probabilità
P = 1 − Φ(1,5) = 0,06681
Risposta
P = 0,06681
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 110,1 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) = 0,75
z dalla tabella
z ≈ 0,67
Di nuovo nelle unità originali
x = 100 + 0,67·15 = 110,1 punti
Risposta
x = 110,1 punti
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = 3,325 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 = 54 − 48 = 6
Errore standard
SE = √(7²/80 + 10²/80) = 1,365
Margine di errore
E = 1,96·1,365 = 2,675
Intervallo
6 ± 2,675 → [3,325, 8,675]
Risposta
limite inferiore = 3,325 h
L’intervallo non contiene 0, quindi le medie differiscono in modo significativo.
4.Intervalli di confidenza
Risposta: n = 3484
Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.
Ricava n
n = 2,576²·0,7·0,3/0,02² = 3484
Arrotonda per eccesso
n = 3484
Risposta
n = 3484
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = 1,093
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 = (18·11² + 6·10²)/24 = 115,8
sp = 10,76
Errore standard
SE = 10,76·√(1/19 + 1/7) = 4,757
Statistica test
t = (45 − 39,8)/4,757 = 1,093
Risposta
t = 1,093
Con df = 24, il valore critico bilaterale al 5% è 2,064; |t| è minore, quindi H₀ non viene rifiutata.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: n = 271
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 = (1,645·20/2)² = 270,6
Arrotonda per eccesso
n = 271
Risposta
n = 271
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,9869
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 = 119/5 = 23,8
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 136
Syy = Σ(y − ȳ)² = 474,8
Coefficiente di correlazione
r = 136/√(40·474,8) = 0,9869
Risposta
r = 0,9869
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: ŷ = 12,3
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 = 108/5 = 21,6
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 124
Retta di regressione
b = 124/40 = 3,1
a = 21,6 − 3,1·6 = 3
ŷ = 3 + 3,1·x
Previsione
ŷ = 3 + 3,1·3 = 12,3
Risposta
ŷ = 12,3
9.Test chi quadrato
Risposta: E = 10,21
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 = 67·23/151 = 10,21
Risposta
E = 10,21
10.Test chi quadrato
Risposta: df = 2
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.