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 passeggeri con bagaglio sono indipendenti e normali con media 85 kg e deviazione standard 12 kg. Trova la probabilità P che la massa totale di 16 di essi superi 1432 kg. Arrotonda z a due decimali.
μ = 85 kgσ = 12 kgn = 16> 1432 kg
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
I valori di le altezze degli uomini adulti sono distribuiti normalmente con media 178 cm e deviazione standard 7 cm. Trascina la soglia in modo che il 60% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.
μ = 178 cmσ = 7 cm60%
x = cm
3.Intervalli di confidenzaMedia
La pressione arteriosa di 10 pazienti viene misurata prima e dopo un trattamento. Le differenze d = prima − dopo (mmHg) hanno media 3,7 e deviazione standard 5,8. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 99% per la differenza media.
n = 10d̄ = 3,7sd = 5,899%t(9) = 3,25
limite inferiore = mmHg
4.Intervalli di confidenzaDifficile
Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 7 parcelle, resa media 15,5 kg, deviazione standard 4 kg. Gruppo di parcelle 2: 14 parcelle, media 5,5 kg, deviazione standard 8 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.
Due linee di produzione fabbricano lo stesso pezzo. Linea 1: un campione di 40 pezzi ha lunghezza media 125,5 mm, e la deviazione standard nota della linea è 19 mm. Linea 2: un campione di 100 pezzi ha media 127,9 mm, deviazione standard nota 17 mm. Trova la statistica test z per H₀: μ₁ = μ₂, prendendo la differenza come x̄₁ − x̄₂ (linea 1 meno linea 2).
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
Un campione di 49 misure ha media 504,6. La deviazione standard della popolazione è 12. Trova il limite inferiore L dell'intervallo di confidenza al 95 % per la media.
x̄ = 504,6σ = 12n = 4995%
L =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.
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 = 69?
n = 5ŷ = 69
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 verifica se le frequenze in 8 categorie seguono una distribuzione di Poisson la cui media è stimata dagli stessi dati. Quanti gradi di libertà df ha il test?
k = 8
df =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,06681
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 = 1360 kg, σT = 12·√16 = 48 kg
Standardizza
z = (1432 − 1360)/48 = 1,5
Probabilità
P = 1 − Φ(1,5) = 0,06681
Risposta
P = 0,06681
2.Distribuzione normale
Risposta: x = 176,3 cm
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) = 0,4
z dalla tabella
z ≈ −0,25
Di nuovo nelle unità originali
x = 178 − 0,25·7 = 176,3 cm
Risposta
x = 176,3 cm
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = −2,261 mmHg
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.
Valore critico
df = 9, t = 3,25
Margine di errore
E = 3,25·5,8/√10 = 5,961
Intervallo
3,7 ± 5,961 → [−2,261, 9,661]
Risposta
limite inferiore = −2,261 mmHg
4.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = 3,229 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 = (6·4² + 13·8²)/19 = 48,84
sp = 6,989
Margine di errore
E = 2,093·6,989·√(1/7 + 1/14) = 6,771
Intervallo
10 ± 6,771 → [3,229, 16,77]
Risposta
limite inferiore = 3,229 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: z = −0,6953
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.
Errore standard della differenza
SE = √(19²/40 + 17²/100) = √11,92 = 3,452
Statistica test
z = (125,5 − 127,9)/3,452 = −0,6953
Risposta
z = −0,6953
|z| < 1.96, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: L = 501,2
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 = 1,96·12/√49 = 3,36
Limite dell'intervallo
L = 504,6 − 3,36 = 501,2
Risposta
L = 501,2
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,9739
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 = 2826 − 42·368/6 = 250
Sxx = 364 − 42²/6 = 70
Syy = 23512 − 368²/6 = 941,3
Coefficiente di correlazione
r = 250/√(70·941,3) = 0,9739
Risposta
r = 0,9739
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: x = 5,968
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 = 361/5 = 72,2
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 124
Retta di regressione
b = 124/40 = 3,1
a = 72,2 − 3,1·7 = 50,5
ŷ = 50,5 + 3,1·x
Risolvi per x
x = (69 − 50,5)/3,1 = 5,968
Risposta
x = 5,968
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 3,607
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) non 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.