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 0,0107. Trova z con due decimali.
A = 0,0107
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 20% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.
μ = 500 hσ = 40 h20%
x = h
3.Intervalli di confidenzaMedia
Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 40 telefoni, media 59 h, deviazione standard nota 9 h. Modello 2: 60 telefoni, media 52 h, deviazione standard nota 11 h. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 99% per μ₁ − μ₂.
I diametri di 10 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 6,3 µm. Supponendo che i diametri siano distribuiti normalmente, trova il limite inferiore σ dell’intervallo di confidenza al 95% per la deviazione standard della popolazione. Con df = 9, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 2,7 e il 2,5% sopra 19,023.
n = 10s = 6,3 µmχ² = 2,7, 19,023
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
Si afferma che la media di una popolazione sia 250; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 3. Un campione casuale di 36 osservazioni ha media 250,89. Verifica H₀: μ = 250 contro H₁: μ > 250. Trova il p-value p.
μ₀ = 250σ = 3n = 36x̄ = 250,89H₁: μ > μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Un campione di 81 misure ha media 494,7. La deviazione standard della popolazione è 20. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 95 % per la media.
x̄ = 494,7σ = 20n = 8195%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.
n = 6
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
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. Si effettua una nuova osservazione (21, 82). Trova il suo residuo e = y − ŷ.
n = 6(21, 82)
e =
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 = 2002 × 3
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento verifica se le frequenze in 5 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 = 0,05.
α = 0,05
χ²crit =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: z = 2,3
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 − 0,0107 = 0,9893
Leggi la tabella z al contrario
Trova 0,9893 dentro la tabella e leggi z.
z = 2,30
Risposta
z = 2,30
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 534 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) = 0,8
z dalla tabella
z ≈ 0,84
Di nuovo nelle unità originali
x = 500 + 0,84·40 = 534 h
Risposta
x = 534 h
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite superiore = 12,18 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 = 59 − 52 = 7
Errore standard
SE = √(9²/40 + 11²/60) = 2,01
Margine di errore
E = 2,576·2,01 = 5,179
Intervallo
7 ± 5,179 → [1,821, 12,18]
Risposta
limite superiore = 12,18 h
L’intervallo non contiene 0, quindi le medie differiscono in modo significativo.
4.Intervalli di confidenza
Risposta: σ = 4,333 µm
Intervallo per una varianza: (n − 1)s²/σ² ha una distribuzione χ² con n − 1 gradi di libertà. L’intervallo al 95% per σ² va da (n − 1)s² diviso il valore χ² superiore (2,5% al di sopra) a (n − 1)s² diviso il valore χ² inferiore (2,5% al di sotto); l’intervallo per σ è la radice quadrata di entrambi i limiti. Non è simmetrico rispetto a s.
Somma dei quadrati
(n − 1)s² = 9·6,3² = 357,2
Limiti per σ²
357,2/19,023 = 18,78
357,2/2,7 = 132,3
Limite per σ
σ = √18,78 = 4,333 µm
Risposta
σ = 4,333 µm
Intervallo al 95% per σ: [4,333, 11,5] µm.
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: p = 0,03754
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 = 3/√36 = 0,5
z = (250,89 − 250)/0,5 = 1,78
Area della coda
Φ(1,78) = 0,9625
1 − Φ(1,78) = 0,0375
p-value
p = 0,03754
Risposta
p = 0,03754
p ≤ 0,05, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5%.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: U = 499,1
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 = 1,96·20/√81 = 4,356
Limite dell'intervallo
U = 494,7 + 4,356 = 499,1
Risposta
U = 499,1
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,9895
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 = 132/6 = 22
ȳ = 651/6 = 108,5
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 335
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1638
Coefficiente di correlazione
r = 335/√(70·1638) = 0,9895
Risposta
r = 0,9895
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: e = 2,905
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 = 138/6 = 23
ȳ = 538/6 = 89,67
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 370
Retta di regressione
b = 370/70 = 5,286
a = 89,67 − 5,286·23 = −31,9
ŷ = −31,9 + 5,286·x
Valore previsto
ŷ = −31,9 + 5,286·21 = 79,1
Residuo
e = 82 − 79,1 = 2,905
Risposta
e = 2,905
Il punto si trova sopra la retta.
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 26,01
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: χ²crit = 7,815
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 = 5 − 1 − 1 = 3
Tabella
χ²crit(df = 3, α = 0,05) = 7,815
Risposta
χ²crit = 7,815
Rifiuta H₀ se il χ² calcolato è maggiore di questo valore.