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 tra −z e z sotto la curva normale standard sia 0,9512. Trova z con due decimali.
A = 0,9512
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
I diametri D dei fori sono normali con media 25,05 mm e deviazione standard 0,02 mm. I diametri d degli alberi sono indipendenti e normali con media 25 mm e deviazione standard 0,02 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 = 25,05 mm, σ = 0,02 mmalbero: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 10 elementi ha media 10 e deviazione standard s = 13. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95 % per la media.
n = 10x̄ = 10s = 1395%t(9) = 2,262
limite inferiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
La deviazione standard della popolazione è 12. Quanto deve essere grande il campione n perché un intervallo di confidenza al 90 % per la media abbia un margine di errore non superiore a 3?
σ = 12E = 390%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
Un campione di 16 studenti ha un punteggio medio di 122,4 e una deviazione standard campionaria di 4. Trova la statistica test t per H₀: μ = 120.
μ₀ = 120x̄ = 122,4s = 4n = 16
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Quanto deve essere grande un campione perché l'intervallo di confidenza al 99 % per una media abbia un margine di errore di al massimo 0,5? La deviazione standard è 12. Trova la dimensione minima del campione n.
σ = 12E = 0,599%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.
n = 6
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Si effettua una nuova osservazione (4, 62). Trova il suo residuo e = y − ŷ.
n = 6(4, 62)
e =
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 “rurale, alto”.
totale di riga = 122totale di colonna = 70N = 214
E =
10.Test chi quadratoDifficile
Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 4 righe e 4 colonne (totali esclusi). Quanti gradi di libertà df ha il test?
4 × 4
df =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: z = 1,97
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 + 0,9512)/2 = 0,9756
Leggi la tabella z al contrario
Trova 0,9756 dentro la tabella e leggi z.
z = 1,97
Risposta
z = 1,97
2.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,9616
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 = 25,05 − 25 = 0,05 mm, σ = 0,02828 mm
Standardizza
z = (0 − 0,05)/0,02828 = −1,77
Probabilità
P = 1 − Φ(−1,77) = 0,9616
Risposta
P = 0,9616
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = 0,701
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 = 9, t = 2,262
Margine di errore
E = 2,262·13/√10 = 9,299
Intervallo
10 ± 9,299 → [0,701, 19,3]
Risposta
limite inferiore = 0,701
4.Intervalli di confidenza
Risposta: n = 44
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 = (1,645·12/3)² = 43,3
Arrotonda per eccesso
La numerosità campionaria è un numero intero, e arrotondare per difetto renderebbe il margine troppo grande.
n = 44
Risposta
n = 44
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = 2,4
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).
Errore standard
SE = 4/√16 = 4/4 = 1
Statistica test
t = (122,4 − 120)/1 = 2,4
Risposta
t = 2,4
t0,025; df = 15 = 2,131
|t| > 2,131, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: n = 3823
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 = (2,576·12/0,5)² = 3822
Arrotonda per eccesso
n = 3823
Risposta
n = 3823
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r² = 0,8833
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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 133/6 = 22,17
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −24,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 38,83
Coefficiente di determinazione
r² = −24,5²/(17,5·38,83) = 0,8833
Risposta
r² = 0,8833
Circa il 88,33% della variabilità di y è spiegato dalla retta.
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: e = −2,7
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 = 36/6 = 6
ȳ = 435/6 = 72,5
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 273
Retta di regressione
b = 273/70 = 3,9
a = 72,5 − 3,9·6 = 49,1
ŷ = 49,1 + 3,9·x
Valore previsto
ŷ = 49,1 + 3,9·4 = 64,7
Residuo
e = 62 − 64,7 = −2,7
Risposta
e = −2,7
Il punto si trova sotto la retta.
9.Test chi quadrato
Risposta: E = 39,91
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 = 122·70/214 = 39,91
Risposta
E = 39,91
10.Test chi quadrato
Risposta: df = 9
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.