E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
임곗값(α = 0.05)
df 1: 3.841, 2: 5.991, 3: 7.815, 4: 9.488
의사 결정
χ² > χ²crit이면 H0을 기각
2연습 문제
1.정규분포보통
표준 정규 곡선 아래에서 −z와 z 사이의 색칠한 넓이가 0.9700이 되도록 z를 끌어 놓으세요. z을 소수 둘째 자리까지 구하세요.
A = 0.9700
z =
2.정규분포어려움
배터리 수명은(는) 평균 500 h, 표준편차 40 h인 정규분포를 따릅니다. 색칠한 상위 15%가 오른쪽에 오도록 기준값을 끌어 놓으세요. 기준값 x을 구하세요.
μ = 500 hσ = 40 h15%
x = h
3.신뢰구간보통
항목 20개의 표본 평균은 42, 표준편차는 s = 2입니다. 모집단은 대략 정규분포를 따릅니다. 평균에 대한 99% 신뢰구간의 하한을 구하세요.
n = 20x̄ = 42s = 299%t(19) = 2.861
하한 =
4.신뢰구간어려움
기계 가공한 축 20개의 지름의 표본 표준 편차는 9.1 µm이다. 지름이 정규 분포를 따른다고 가정하고, 모집단 표준 편차에 대한 95% 신뢰구간의 하한 σ을(를) 구하시오. df = 19에서 χ² 분포의 2.5%는 8.907 아래에, 2.5%는 32.852 위에 있다.
n = 20s = 9.1 µmχ² = 8.907, 32.852
σ = µm
5.가설 검정과 신뢰구간보통
학생 36명 표본의 평균 점수는 205.7, 표본 표준편차는 20입니다. H₀: μ = 200에 대한 검정통계량 t를 구하세요.
표에는 x = 공부 시간, y = 시험 점수의 짝지은 관측값 5쌍이 있습니다. 최소제곱 직선의 결정계수 r²을(를) 구하세요.
n = 5
r² =
8.선형 회귀와 상관어려움
표에는 x = 공부 시간, y = 시험 점수의 짝지은 관측값 5쌍이 있습니다. 최소제곱 직선 ŷ = a + b·x를 쓰세요. 직선이 ŷ = 69을(를) 예측하는 값 x은(는) 얼마인가요?
n = 5ŷ = 69
x =
9.카이제곱 검정보통
분할표는 관측 도수를 보여 줍니다. 행 변수와 열 변수 사이의 독립성 검정을 위한 카이제곱 통계량 χ²을(를) 계산하세요. 연속성 수정은 쓰지 마세요.
N = 1402 × 3
χ² =
10.카이제곱 검정어려움
행 4개, 열 4개(합계 제외)인 분할표로 카이제곱 독립성 검정을 합니다. 표를 이용해 유의수준 α = 0.01에서 임곗값 χ²crit을(를) 구하세요.
α = 0.01
χ²crit =
3용액
1.정규분포
답: z = 2.17
넓이에서 z로 되돌아가기: Φ(z)는 z의 왼쪽 넓이입니다. 왼쪽 꼬리 넓이 A이면 표에서 Φ(z) = A인 z를 찾습니다. 오른쪽 꼬리 넓이 A이면 Φ(z) = 1 − A입니다. −z와 z 사이의 가운데 넓이 A이면 양쪽 꼬리에 (1 − A)/2씩 남으므로 Φ(z) = (1 + A)/2입니다. 값 x에는 x = μ + zσ를 쓰세요.
z의 왼쪽 넓이
Φ(z) = (1 + 0.9700)/2 = 0.9850
z-표를 거꾸로 읽기
표 안에서 0.9850을 찾아 z를 읽으세요.
z = 2.17
답
z = 2.17
2.정규분포
답: x = 542 h
넓이에서 z로 되돌아가기: Φ(z)는 z의 왼쪽 넓이입니다. 왼쪽 꼬리 넓이 A이면 표에서 Φ(z) = A인 z를 찾습니다. 오른쪽 꼬리 넓이 A이면 Φ(z) = 1 − A입니다. −z와 z 사이의 가운데 넓이 A이면 양쪽 꼬리에 (1 − A)/2씩 남으므로 Φ(z) = (1 + A)/2입니다. 값 x에는 x = μ + zσ를 쓰세요.
왼쪽 넓이
Φ(z) = 0.85
표에서 구한 z
z ≈ 1.04
원래 단위로 되돌리기
x = 500 + 1.04·40 = 542 h
답
x = 542 h
3.신뢰구간
답: 하한 = 40.72
평균에 대한 신뢰구간: x̄ ± 오차 한계. 모집단의 σ를 알면 오차 한계는 z·σ/√n이고, 표본 표준편차 s만 있으면 자유도 n − 1인 t를 써서 t·s/√n입니다. 임계값: z = 1.645 (90%), 1.96 (95%), 2.576 (99%). 오차 한계를 E 이하로 하려면 n ≥ (z·σ/E)²이 필요하며, 올림합니다.
임계값
df = n − 1 = 19, t = 2.861
오차 한계
E = 2.861·2/√20 = 1.279
구간
42 ± 1.279 → [40.72, 43.28]
답
하한 = 40.72
4.신뢰구간
답: σ = 6.92 µm
분산의 구간: (n − 1)s²/σ²은 자유도 n − 1의 χ² 분포를 따릅니다. σ²의 95% 구간은 (n − 1)s²를 위쪽 χ² 값(그 위에 2.5%)으로 나눈 값에서 아래쪽 χ² 값(그 아래에 2.5%)으로 나눈 값까지이며, σ의 구간은 두 한계의 제곱근입니다. 이 구간은 s를 중심으로 대칭이 아닙니다.
제곱합
(n − 1)s² = 19·9.1² = 1573
σ²의 한계
1573/32.852 = 47.89
1573/8.907 = 176.6
σ의 한계
σ = √47.89 = 6.92 µm
답
σ = 6.92 µm
σ의 95% 구간: [6.92, 13.29] µm.
5.가설 검정과 신뢰구간
답: t = 1.71
평균 검정: 검정통계량은 표본평균이 H₀에서 주장하는 값과 표준오차 몇 개만큼 떨어져 있는지를 나타냅니다: σ를 알면 z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), 표본에서 추정하면 t = (x̄ − μ₀)/(s/√n). 신뢰구간은 x̄ ± (임계값)·(표준오차)입니다.
표준오차
SE = 20/√36 = 20/6 = 3.333
검정통계량
t = (205.7 − 200)/3.333 = 1.71
답
t = 1.71
t0.025; df = 35 = 2.03
|t| < 2.03이므로 5% 수준(양측)에서 H₀를 기각하지 않습니다.
6.가설 검정과 신뢰구간
답: L = 93.28
평균 검정: 검정통계량은 표본평균이 H₀에서 주장하는 값과 표준오차 몇 개만큼 떨어져 있는지를 나타냅니다: σ를 알면 z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), 표본에서 추정하면 t = (x̄ − μ₀)/(s/√n). 신뢰구간은 x̄ ± (임계값)·(표준오차)입니다.
오차 한계
E = 1.645·20/√16 = 8.225
구간 끝값
L = 101.5 − 8.225 = 93.28
답
L = 93.28
7.선형 회귀와 상관
답: r² = 0.9073
최소제곱 회귀: 평균을 x̄, ȳ라 하고 Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)², Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ)라 하면, 직선 ŷ = a + b·x의 기울기는 b = Sxy/Sxx, 절편은 a = ȳ − b·x̄이므로 이 직선은 항상 (x̄, ȳ)를 지납니다. 피어슨 상관계수 r = Sxy/√(Sxx·Syy)는 −1과 1 사이에 있으며, r²은 y의 변동 중 직선으로 설명되는 비율입니다.
평균
x̄ = 20/5 = 4
ȳ = 292/5 = 58.4
제곱합과 곱의 합
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 45
Syy = Σ(y − ȳ)² = 223.2
결정계수
r² = 45²/(10·223.2) = 0.9073
답
r² = 0.9073
y의 변동 중 약 90.73%가 직선으로 설명됩니다.
8.선형 회귀와 상관
답: x = 5.4
최소제곱 회귀: 평균을 x̄, ȳ라 하고 Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)², Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ)라 하면, 직선 ŷ = a + b·x의 기울기는 b = Sxy/Sxx, 절편은 a = ȳ − b·x̄이므로 이 직선은 항상 (x̄, ȳ)를 지납니다. 피어슨 상관계수 r = Sxy/√(Sxx·Syy)는 −1과 1 사이에 있으며, r²은 y의 변동 중 직선으로 설명되는 비율입니다.
평균
x̄ = 25/5 = 5
ȳ = 336/5 = 67.2
제곱합과 곱의 합
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 45
회귀직선
b = 45/10 = 4.5
a = 67.2 − 4.5·5 = 44.7
ŷ = 44.7 + 4.5·x
x 구하기
x = (69 − 44.7)/4.5 = 5.4
답
x = 5.4
9.카이제곱 검정
답: χ² = 0.8867
카이제곱 검정: 관측 도수 O를 H₀에서의 기대 도수 E와 χ² = Σ(O − E)²/E로 비교합니다. 적합도 검정: 각 범주에 E = n·p, df = k − 1(자료에서 추정한 모수마다 1씩 더 뺌). r × c 표의 독립성 검정: E = 행 합계 × 열 합계 / 총합계, df = (r − 1)(c − 1). χ²이 선택한 α의 임곗값을 넘으면 H₀을 기각합니다.
카이제곱 검정: 관측 도수 O를 H₀에서의 기대 도수 E와 χ² = Σ(O − E)²/E로 비교합니다. 적합도 검정: 각 범주에 E = n·p, df = k − 1(자료에서 추정한 모수마다 1씩 더 뺌). r × c 표의 독립성 검정: E = 행 합계 × 열 합계 / 총합계, df = (r − 1)(c − 1). χ²이 선택한 α의 임곗값을 넘으면 H₀을 기각합니다.