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 le altezze degli uomini adulti abbiano una distribuzione normale con media 178 cm e deviazione standard 7 cm. Quale frazione è compresa tra 175,9 e 186,75 cm? Dai P come numero decimale.
μ = 178σ = 7x1 = 175,9x2 = 186,75
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
Supponi che i pesi dei sacchetti abbiano una distribuzione normale con media 250 g e deviazione standard 5 g. Trova il valore x sotto il quale si trova il 95 % dei dati (il 95° percentile).
μ = 250σ = 5P = 95%
x = g
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 25 elementi ha media 43 e deviazione standard s = 17,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 99 % per la media.
n = 25x̄ = 43s = 17,599%t(24) = 2,797
limite inferiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
I diametri di 16 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 11,8 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 = 15, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 6,262 e il 2,5% sopra 27,488.
n = 16s = 11,8 µmχ² = 6,262, 27,488
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 36. Un campione casuale di 144 osservazioni ha media 254,2. Verifica H₀: μ = 250 contro H₁: μ > 250. Trova il p-value p.
μ₀ = 250σ = 36n = 144x̄ = 254,2H₁: μ > μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Un test z unilaterale di H₀: μ = 80 contro H₁: μ < 80 viene eseguito con α = 0.01 su un campione di 100; la deviazione standard è nota e vale 10. In realtà la media è 77.5. Trova la probabilità di un errore di secondo tipo β in percentuale.
μ₀ = 80μ = 77,5σ = 10n = 100α = 0,01
β = %
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.
n = 5Σx = 30Σy = 73Σx² = 220Σy² = 1269Σxy = 528
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Si effettua una nuova osservazione (1,5, 24). Trova il suo residuo e = y − ŷ.
n = 5(1,5, 24)
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 = 2202 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
La tabella riporta le frequenze osservate. Verifica con α = 0,01 se le due variabili sono indipendenti (senza correzione di continuità). Calcola la statistica test χ², poi confrontala con il valore critico della tabella.
N = 1803 × 2α = 0,01
χ² =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,5123
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 = (175,9 − 178)/7 = −0,3
z₂ = (186,75 − 178)/7 = 1,25
Area compresa
P = Φ(1,25) − Φ(−0,3) = 0,8944 − 0,3821 = 0,5123
Risposta
P = 0,5123
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 258,2 g
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.
z del percentile
Φ(z) = 0,95 → z = 1,645
Ritorno a x
x = 250 + 1,645·5 = 258,22 g
Risposta
x = 258,22 g
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = 33,21
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 = 24, t = 2,797
Margine di errore
E = 2,797·17,5/√25 = 9,79
Intervallo
43 ± 9,79 → [33,21, 52,79]
Risposta
limite inferiore = 33,21
4.Intervalli di confidenza
Risposta: σ = 8,717 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 = 15·11,8² = 2089
Limiti per σ²
2089/27,488 = 75,98
2089/6,262 = 333,5
Limite per σ
σ = √75,98 = 8,717 µm
Risposta
σ = 8,717 µm
Intervallo al 95% per σ: [8,717, 18,26] µm.
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: p = 0,08076
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 = 36/√144 = 3
z = (254,2 − 250)/3 = 1,4
Area della coda
Φ(1,4) = 0,9192
1 − Φ(1,4) = 0,0808
p-value
p = 0,08076
Risposta
p = 0,08076
p > 0,05, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5%.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: β = 43,09 %
Potenza di un test: la potenza = 1 − β è la probabilità di rifiutare H₀ quando è falsa. Trova la soglia x̄c da μ₀ e z_α, poi calcola la probabilità di cadere oltre x̄c usando la media vera: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).
Media campionaria critica
SE = 10/√100 = 1
x̄c = 80 − 2,326·1 = 77,67
z sotto la media vera
z = (77,67 − 77,5)/1 = 0,174
Errore di secondo tipo
potenza = P(Z < 0.174) = 56.91%
β = 100% − 56,91% = 43,09%
Risposta
β = 43,09%
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,9983
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 = 528 − 30·73/5 = 90
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 1269 − 73²/5 = 203,2
Coefficiente di correlazione
r = 90/√(40·203,2) = 0,9983
Risposta
r = 0,9983
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: e = −2,45
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 = 15/5 = 3
ȳ = 118/5 = 23,6
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −19
Retta di regressione
b = −19/10 = −1,9
a = 23,6 − (−1,9)·3 = 29,3
ŷ = 29,3 − 1,9·x
Valore previsto
ŷ = 29,3 + (−1,9)·1,5 = 26,45
Residuo
e = 24 − 26,45 = −2,45
Risposta
e = −2,45
Il punto si trova sotto la retta.
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 0,07407
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 = 1. Con α = 0,05 il valore critico è 3,841, quindi H₀ (indipendenza) non viene rifiutata.
10.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 6,007
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.