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
봉지 무게은(는) 평균 250 g, 표준편차 5 g인 정규분포를 따릅니다. 244.25에서 256.25 g 사이에 있는 비율은 얼마일까요? P을(를) 소수로 답하세요.
μ = 250σ = 5x1 = 244.25x2 = 256.25
P =
2.정규분포어려움
봉지 무게은(는) 평균 250 g, 표준편차 5 g인 정규분포를 따릅니다. 전체의 95%가 그 아래에 있는 값 x(95 백분위수)을(를) 구하세요.
μ = 250σ = 5P = 95%
x = g
3.신뢰구간보통
항목 11개의 표본 평균은 43, 표준편차는 s = 7.5입니다. 모집단은 대략 정규분포를 따릅니다. 평균에 대한 99% 신뢰구간의 오차 한계 E을(를) 구하세요.
n = 11x̄ = 43s = 7.599%t(10) = 3.169
E =
4.신뢰구간어려움
기계 가공한 축 11개의 지름의 표본 표준 편차는 11.7 µm이다. 지름이 정규 분포를 따른다고 가정하고, 모집단 표준 편차에 대한 95% 신뢰구간의 상한 σ을(를) 구하시오. df = 10에서 χ² 분포의 2.5%는 3.247 아래에, 2.5%는 20.483 위에 있다.
n = 11s = 11.7 µmχ² = 3.247, 20.483
σ = µm
5.가설 검정과 신뢰구간보통
학생 16명 표본의 평균 점수는 60.88, 표본 표준편차는 15입니다. H₀: μ = 50에 대한 검정통계량 t를 구하세요.
μ₀ = 50x̄ = 60.88s = 15n = 16
t =
6.가설 검정과 신뢰구간어려움
평균에 대한 99% 신뢰구간의 오차 한계가 1 이하가 되려면 표본이 얼마나 커야 할까요? 표준편차는 10입니다. 최소 표본 크기 n를 구하세요.
σ = 10E = 199%
n =
7.선형 회귀와 상관보통
표에는 x = 광고비(k€), y = 매출(k€)의 짝지은 관측값 5쌍이 있습니다. 최소제곱 직선의 결정계수 r²을(를) 구하세요.
n = 5
r² =
8.선형 회귀와 상관어려움
표에는 x = 하중(kN), y = 늘음량(mm)의 짝지은 관측값 5쌍이 있습니다. 최소제곱 직선 ŷ = a + b·x를 쓰세요. 새 관측값 (3, 8)이(가) 얻어졌습니다. 잔차 e = y − ŷ를 구하세요.
n = 5(3, 8)
e =
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 = 2202 × 2
χ² =
10.카이제곱 검정어려움
카이제곱 적합도 검정으로 9개 범주의 도수가, 같은 자료에서 평균을 추정한 푸아송 분포를 따르는지 확인합니다. 이 검정의 자유도 df은(는) 얼마인가요?
k = 9
df =
3용액
1.정규분포
답: P = 0.7693
정규분포: 값 x를 z점수 z = (x − μ)/σ로 바꾸면 평균에서 표준편차 몇 개만큼 떨어져 있는지 알 수 있습니다. z표(또는 Φ(z))는 z 왼쪽의 넓이, 즉 P(X < x)를 줍니다. 오른쪽 넓이는 1 − Φ(z)이고, 두 값 사이의 넓이는 두 넓이의 차입니다.
z점수
z₁ = (244.25 − 250)/5 = −1.15
z₂ = (256.25 − 250)/5 = 1.25
사이의 넓이
P = Φ(1.25) − Φ(−1.15) = 0.8944 − 0.1251 = 0.7693
답
P = 0.7693
2.정규분포
답: x = 258.2 g
정규분포: 값 x를 z점수 z = (x − μ)/σ로 바꾸면 평균에서 표준편차 몇 개만큼 떨어져 있는지 알 수 있습니다. z표(또는 Φ(z))는 z 왼쪽의 넓이, 즉 P(X < x)를 줍니다. 오른쪽 넓이는 1 − Φ(z)이고, 두 값 사이의 넓이는 두 넓이의 차입니다.
백분위수에 해당하는 z
Φ(z) = 0.95 → z = 1.645
다시 x로
x = 250 + 1.645·5 = 258.22 g
답
x = 258.22 g
3.신뢰구간
답: E = 7.166
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 = 10, t = 3.169
오차 한계
E = 3.169·7.5/√11 = 7.166
답
E = 7.166
4.신뢰구간
답: σ = 20.53 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 = 10·11.7² = 1369
σ²의 한계
1369/20.483 = 66.83
1369/3.247 = 421.6
σ의 한계
σ = √421.6 = 20.53 µm
답
σ = 20.53 µm
σ의 95% 구간: [8.175, 20.53] µm.
5.가설 검정과 신뢰구간
답: t = 2.901
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 = 15/√16 = 15/4 = 3.75
검정통계량
t = (60.88 − 50)/3.75 = 2.901
답
t = 2.901
t0.025; df = 15 = 2.131
|t| > 2.131이므로 5% 수준(양측)에서 H₀를 기각합니다.
6.가설 검정과 신뢰구간
답: n = 664
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.
n에 대해 풀기
n = (2.576·10/1)² = 663.6
올림하기
n = 664
답
n = 664
7.선형 회귀와 상관
답: r² = 0.7891
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 = 15/5 = 3
ȳ = 160/5 = 32
제곱합과 곱의 합
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 33
Syy = Σ(y − ȳ)² = 138
결정계수
r² = 33²/(10·138) = 0.7891
답
r² = 0.7891
y의 변동 중 약 78.91%가 직선으로 설명됩니다.
8.선형 회귀와 상관
답: e = −2.75
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 = 30/5 = 6
ȳ = 104/5 = 20.8
제곱합과 곱의 합
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 134
회귀직선
b = 134/40 = 3.35
a = 20.8 − 3.35·6 = 0.7
ŷ = 0.7 + 3.35·x
예측값
ŷ = 0.7 + 3.35·3 = 10.75
잔차
e = 8 − 10.75 = −2.75
답
e = −2.75
점이 직선 아래쪽에 있습니다.
9.카이제곱 검정
답: χ² = 11
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.