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 tempi di consegna abbiano una distribuzione normale con media 32 min e deviazione standard 6 min. Quale frazione è compresa tra 22,4 e 41 min? Dai P come numero decimale.
μ = 32σ = 6x1 = 22,4x2 = 41
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
I diametri D dei fori sono normali con media 25,02 mm e deviazione standard 0,01 mm. I diametri d degli alberi sono indipendenti e normali con media 25 mm e deviazione standard 0,01 mm. Un albero scelto a caso si accoppia quando D − d > 0. Trova la probabilità P che si accoppi. Arrotonda z a due decimali.
foro: μ = 25,02 mm, σ = 0,01 mmalbero: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 20 elementi ha media 109 e deviazione standard s = 11,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 95 % per la media.
n = 20x̄ = 109s = 11,595%t(19) = 2,093
limite superiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 8 parcelle, resa media 50 kg, deviazione standard 7,5 kg. Gruppo di parcelle 2: 14 parcelle, media 57,5 kg, deviazione standard 9,5 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 90% per μ₁ − μ₂.
Si afferma che la media di una popolazione sia 120; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 10. Un campione casuale di 100 osservazioni ha media 121,02. Verifica H₀: μ = 120 contro H₁: μ > 120. Trova il p-value p.
μ₀ = 120σ = 10n = 100x̄ = 121,02H₁: μ > μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Un campione di 16 misure ha media 77,6. La deviazione standard della popolazione è 4. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 95 % per la media.
x̄ = 77,6σ = 4n = 1695%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 6 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 = 6
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 57?
n = 5ŷ = 57
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 = 1802 × 3
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento confronta le frequenze osservate in 7 categorie con proporzioni attese completamente specificate (nessun parametro è stimato dai dati). Quanti gradi di libertà df ha il test?
k = 7
df =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,8784
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 = (22,4 − 32)/6 = −1,6
z₂ = (41 − 32)/6 = 1,5
Area compresa
P = Φ(1,5) − Φ(−1,6) = 0,9332 − 0,0548 = 0,8784
Risposta
P = 0,8784
2.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,9207
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 = 25,02 − 25 = 0,02 mm, σ = 0,01414 mm
Standardizza
z = (0 − 0,02)/0,01414 = −1,41
Probabilità
P = 1 − Φ(−1,41) = 0,9207
Risposta
P = 0,9207
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite superiore = 114,4
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 = 19, t = 2,093
Margine di errore
E = 2,093·11,5/√20 = 5,382
Intervallo
109 ± 5,382 → [103,6, 114,4]
Risposta
limite superiore = 114,4
4.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = −14,27 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 = (7·7,5² + 13·9,5²)/20 = 78,35
sp = 8,852
Margine di errore
E = 1,725·8,852·√(1/8 + 1/14) = 6,767
Intervallo
−7,5 ± 6,767 → [−14,27, −0,7328]
Risposta
limite inferiore = −14,27 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: p = 0,1539
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 = 10/√100 = 1
z = (121,02 − 120)/1 = 1,02
Area della coda
Φ(1,02) = 0,8461
1 − Φ(1,02) = 0,1539
p-value
p = 0,1539
Risposta
p = 0,1539
p > 0,05, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5%.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: U = 79,56
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 = 1,96·4/√16 = 1,96
Limite dell'intervallo
U = 77,6 + 1,96 = 79,56
Risposta
U = 79,56
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r² = 0,9426
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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 301/6 = 50,17
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 88,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 474,8
Coefficiente di determinazione
r² = 88,5²/(17,5·474,8) = 0,9426
Risposta
r² = 0,9426
Circa il 94,26% della variabilità di y è spiegato dalla retta.
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: x = 3,952
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 = 35/5 = 7
ȳ = 349/5 = 69,8
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 168
Retta di regressione
b = 168/40 = 4,2
a = 69,8 − 4,2·7 = 40,4
ŷ = 40,4 + 4,2·x
Risolvi per x
x = (57 − 40,4)/4,2 = 3,952
Risposta
x = 3,952
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 37,65
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) viene rifiutata.
10.Test chi quadrato
Risposta: df = 6
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.