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 i punteggi del QI abbiano una distribuzione normale con media 100 punti e deviazione standard 15 punti. Quale frazione è compresa tra 78,25 e 123,25 punti? Dai P come numero decimale.
μ = 100σ = 15x1 = 78,25x2 = 123,25
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
I valori di i punteggi del QI sono distribuiti normalmente con media 100 punti e deviazione standard 15 punti. Trascina la soglia in modo che il 15% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.
μ = 100 puntiσ = 15 punti15%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
La pressione arteriosa di 15 pazienti viene misurata prima e dopo un trattamento. Le differenze d = prima − dopo (mmHg) hanno media 4,3 e deviazione standard 4,4. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 99% per la differenza media.
n = 15d̄ = 4,3sd = 4,499%t(14) = 2,977
limite inferiore = mmHg
4.Intervalli di confidenzaDifficile
I diametri di 21 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 0,6 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 = 20, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 9,591 e il 2,5% sopra 34,17.
n = 21s = 0,6 µmχ² = 9,591, 34,17
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
Si afferma che la media di una popolazione sia 50; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 4. Un campione casuale di 64 osservazioni ha media 51,05. Verifica H₀: μ = 50 contro H₁: μ > 50. Trova il p-value p.
μ₀ = 50σ = 4n = 64x̄ = 51,05H₁: μ > μ₀
p =
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 3? La deviazione standard è 15. Trova la dimensione minima del campione n.
σ = 15E = 399%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.
n = 5
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
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 = 51?
n = 5ŷ = 51
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 × 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 = 1603 × 2α = 0,01
χ² =
3Soluzioni
1.Distribuzione normale
Risposta: P = 0,8659
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.
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) = 0,85
z dalla tabella
z ≈ 1,04
Di nuovo nelle unità originali
x = 100 + 1,04·15 = 115,6 punti
Risposta
x = 115,6 punti
3.Intervalli di confidenza
Risposta: limite inferiore = 0,9179 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 = 14, t = 2,977
Margine di errore
E = 2,977·4,4/√15 = 3,382
Intervallo
4,3 ± 3,382 → [0,9179, 7,682]
Risposta
limite inferiore = 0,9179 mmHg
4.Intervalli di confidenza
Risposta: σ = 0,459 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 = 20·0,6² = 7,2
Limiti per σ²
7,2/34,17 = 0,2107
7,2/9,591 = 0,7507
Limite per σ
σ = √0,2107 = 0,459 µm
Risposta
σ = 0,459 µm
Intervallo al 95% per σ: [0,459, 0,8664] µm.
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: p = 0,01786
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 = 4/√64 = 0,5
z = (51,05 − 50)/0,5 = 2,1
Area della coda
Φ(2,1) = 0,9821
1 − Φ(2,1) = 0,0179
p-value
p = 0,01786
Risposta
p = 0,01786
p ≤ 0,05, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5%.
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza
Risposta: n = 166
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 = (2,576·15/3)² = 165,9
Arrotonda per eccesso
n = 166
Risposta
n = 166
7.Regressione lineare e correlazione
Risposta: r = 0,9664
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 = 95/5 = 19
ȳ = 578/5 = 115,6
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 250
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1673
Coefficiente di correlazione
r = 250/√(40·1673) = 0,9664
Risposta
r = 0,9664
8.Regressione lineare e correlazione
Risposta: x = 3,465
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 = 25/5 = 5
ȳ = 288/5 = 57,6
Somme dei quadrati e dei prodotti
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 43
Retta di regressione
b = 43/10 = 4,3
a = 57,6 − 4,3·5 = 36,1
ŷ = 36,1 + 4,3·x
Risolvi per x
x = (51 − 36,1)/4,3 = 3,465
Risposta
x = 3,465
9.Test chi quadrato
Risposta: χ² = 0,9375
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 = 7,674
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.