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 scatole sono indipendenti e normali con media 12 kg e deviazione standard 0,8 kg. Trova la probabilità P che la massa totale di 6 di essi superi 74,9 kg. Arrotonda z a due decimali.
μ = 12 kgσ = 0,8 kgn = 6> 74,9 kg
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
I valori di i voti di un esame sono distribuiti normalmente con media 65 punti e deviazione standard 10 punti. Trascina la soglia in modo che il 75% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.
μ = 65 puntiσ = 10 punti75%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 100 telefoni, media 137 h, deviazione standard nota 4 h. Modello 2: 40 telefoni, media 127,5 h, deviazione standard nota 3 h. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.
Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 6 parcelle, resa media 24,5 kg, deviazione standard 5 kg. Gruppo di parcelle 2: 8 parcelle, media 14,5 kg, deviazione standard 9,5 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il margine di errore E dell’intervallo di confidenza al 99% per μ₁ − μ₂.
Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 6 studenti, punteggio medio 39,5, deviazione standard 5. Gruppo 2: 8 studenti, punteggio medio 49,2, deviazione standard 6. 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 = 6x̄₁ = 39,5s₁ = 5n₂ = 8x̄₂ = 49,2s₂ = 6
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
In una sperimentazione, 138 pazienti su 250 con il trattamento A guariscono, e 55 su 120 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 138n₁ = 250x₂ = 55n₂ = 120
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. 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 = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 41?
n = 6ŷ = 41
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 = 1402 × 3
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 2 righe e 4 colonne (totali esclusi). Usando la tabella, trova il valore critico χ²crit al livello di significatività α = 0,01.
α = 0,01
χ²crit =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,06944
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 = 72 kg, σT = 0,8·√6 = 1,96 kg
Standardizza
z = (74,9 − 72)/1,96 = 1,48
Probabilità
P = 1 − Φ(1,48) = 0,06944
Risposta
P = 0,06944
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 58,3 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) = 0,25
z dalla tabella
z ≈ −0,67
Di nuovo nelle unità originali
x = 65 − 0,67·10 = 58,3 punti
Risposta
x = 58,3 punti
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = 8,284 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 = 137 − 127,5 = 9,5
Errore standard
SE = √(4²/100 + 3²/40) = 0,6205
Margine di errore
E = 1,96·0,6205 = 1,216
Intervallo
9,5 ± 1,216 → [8,284, 10,72]
Risposta
limite inferiore = 8,284 h
L’intervallo non contiene 0, quindi le medie differiscono in modo significativo.
4.Intervalli di confidenza
Risposta: E = 13,1 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 = (5·5² + 7·9,5²)/12 = 63,06
sp = 7,941
Margine di errore
E = 3,055·7,941·√(1/6 + 1/8) = 13,1
Risposta
E = 13,1 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: t = −3,204
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 = (5·5² + 7·6²)/12 = 31,42
sp = 5,605
Errore standard
SE = 5,605·√(1/6 + 1/8) = 3,027
Statistica test
t = (39,5 − 49,2)/3,027 = −3,204
Risposta
t = −3,204
Con df = 12, il valore critico bilaterale al 5% è 2,179; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: z = 1,688
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.
Proporzioni campionarie
p̂₁ = 138/250 = 0,552
p̂₂ = 55/120 = 0,4583
p̂ = 193/370 = 0,5216
Errore standard sotto H₀
SE = √(0,5216·0,4784·(1/250 + 1/120)) = 0,05548
Statistica test
z = (0,552 − 0,4583)/0,05548 = 1,688
Risposta
z = 1,688
|z| < 1.96, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r² = 0,9766
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 = 153/6 = 25,5
ȳ = 403/6 = 67,17
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 457,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1361
Coefficiente di determinazione
r² = 457,5²/(157,5·1361) = 0,9766
Risposta
r² = 0,9766
Circa il 97,66% della variabilità di y è spiegato dalla retta.
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: x = 2,648
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 = 259/6 = 43,17
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 44,5
Retta di regressione
b = 44,5/17,5 = 2,543
a = 43,17 − 2,543·3,5 = 34,27
ŷ = 34,27 + 2,543·x
Risolvi per x
x = (41 − 34,27)/2,543 = 2,648
Risposta
x = 2,648
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 5,995
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 = 11,35
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 = (2 − 1)·(4 − 1) = 3
Tabella
χ²crit(df = 3, α = 0,01) = 11,345
Risposta
χ²crit = 11,345
Rifiuta H₀ se il χ² calcolato è maggiore di questo valore.