Statistika 2: statistinės išvados: pasiruošimo paketas

Formulių lapai, pagrindiniai kiekvienos temos metodų žingsniai ir 10 uždavinių, o pilni sprendimai pateikti gale.

Nauji uždaviniaiAtgal į kursą

Spausdinimo lange pasirinkite „Išsaugoti kaip PDF“, kad nuosavą kopiją išsaugotumėte savo įrenginyje.

1Formulės ir metodai

Normalusis skirstinys

z įvertis
z = (x − μ)/σ
Mažiau nei x
P(X < x) = Φ(z)
Daugiau nei x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Tarp
Φ(z2) − Φ(z1)
Procentilis
x = μ + z·σ

Metodas

  1. Reikšmę paverskite z įverčiu: z = (x − μ)/σ.
  2. Lentelėje raskite Φ(z) – plotą į kairę nuo z.
  3. Plotui į dešinę naudokite 1 − Φ(z); intervalui atimkite du plotus į kairę.
  4. Procentiliui spręskite atvirkščiai: raskite plotą atitinkantį z, tada x = μ + z·σ.

Pasikliautinieji intervalai

σ žinomas
x̄ ± z·σ/√n
σ nežinomas
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Kritinė z reikšmė
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Imties dydis
n = (z·σ/E)², rounded up

Metodas

  1. Pasirinkite tarp z (žinomas populiacijos σ) ir t (žinomas tik imties s, n − 1 laisvės laipsnių).
  2. Raskite pasikliovimo lygmenį atitinkančią kritinę reikšmę.
  3. Paklaidos riba: E = kritinė reikšmė × standartinis nuokrypis/√n.
  4. Intervalas: x̄ ± E.

Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalai

z testas vidurkiui
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
t testas vidurkiui
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Dvipusis, 5% reikšmingumo lygmuo
atmeskite H0, jei |z| > 1,96
Pasikliautinasis intervalas
x̄ ± z·σ/√n

Metodas

  1. Suformuluokite H₀ ir H₁ ir nuspręskite, ar testas vienpusis, ar dvipusis.
  2. Apskaičiuokite testo statistiką: (x̄ − μ₀)/(σ/√n) arba su s ir t.
  3. Palyginkite su kritine reikšme arba raskite p reikšmę.
  4. H₀ atmeskite, jei statistika viršija kritinę reikšmę (p mažesnė už α), ir išvadą suformuluokite žodžiais.

Tiesinė regresija ir koreliacija

Kvadratų sumos
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Krypties koeficientas
b = Sxy/Sxx
Laisvasis narys
a = ȳ − b·x̄
Koreliacija
r = Sxy/√(SxxSyy)
Liekana
e = y − ŷ

Chi kvadrato testai

Testo statistika
χ² = Σ(O − E)²/E
Suderinamumo kriterijus
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Nepriklausomumas
E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Kritinės reikšmės (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Sprendimas
atmeskite H0, jei χ² > χ²crit

2Uždaviniai

1.Normalusis skirstinysVidutinis
53,585P = ?

Tarkime, kad egzamino rezultatai pasiskirstę normaliai, vidurkis 65 tšk., standartinis nuokrypis 10 tšk.. Kokia dalis reikšmių yra tarp 53,5 ir 85 tšk.? P pateikite dešimtaine trupmena.

μ = 65σ = 10x1 = 53,5x2 = 85
P =
2.Normalusis skirstinysSunkus
35455565758595tšk.apačia 90%

egzamino rezultatai pasiskirstę normaliai, vidurkis 65 tšk., standartinis nuokrypis 10 tšk.. Nuvilkite ribą taip, kad nuspalvinti apatiniai 90 % būtų kairėje nuo jos. Raskite ribą x.

μ = 65 tšk.σ = 10 tšk.90%
x = tšk.
3.Pasikliautinieji intervalaiVidutinis
n = 20, sd​ = 4,80LU = ?d̄ = 3,3E95%

20 pacientų kraujospūdis išmatuojamas prieš gydymą ir po jo. Skirtumų d = prieš − po (mmHg) vidurkis 3,3, o standartinis nuokrypis 4,8. Raskite vidutinio skirtumo 95 % pasikliautinojo intervalo viršutinį rėžį.

n = 20d̄ = 3,3sd = 4,895%t(19) = 2,093
viršutinis rėžis = mmHg
4.Pasikliautinieji intervalaiSunkus
σ = 31, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 595%

Populiacijos standartinis nuokrypis – 31. Kokio dydžio imties n reikia, kad vidurkio 95 % pasikliautinojo intervalo paklaidos riba būtų ne didesnė kaip 5?

σ = 31E = 595%
n =
5.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalaiVidutinis
−1,68p = ?

Teigiama, kad populiacijos vidurkis lygus 80; žinoma, kad populiacijos standartinis nuokrypis yra 15. Atsitiktinės 36 stebėjimų imties vidurkis 75,8. Tikrinkite H₀: μ = 80 prieš H₁: μ < 80. Raskite p reikšmę p.

μ₀ = 80σ = 15n = 36x̄ = 75,8H₁: μ < μ₀
p =
6.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalaiSunkus
μ₀x̄c

Vienpusis z testas H₀: μ = 50 prieš H₁: μ < 50 atliekamas, kai α = 0.01, su 25 dydžio imtimi; žinoma, kad standartinis nuokrypis yra 2.5. Iš tikrųjų vidurkis lygus 48.3. Raskite testo galią 1 − β procentais.

μ₀ = 50μ = 48,3σ = 2,5n = 25α = 0,01
1 − β = %
7.Tiesinė regresija ir koreliacijaVidutinis
xy13835656077699111102xy510406080100

Lentelėje pateikta 6 porinių stebėjimų: x = reklamos išlaidos k€ ir y = pardavimai k€. Raskite mažiausiųjų kvadratų tiesės determinacijos koeficientą r².

n = 6
r² =
8.Tiesinė regresija ir koreliacijaSunkus
xy126228323423520xy242025x = 4,5

Lentelėje pateikta 5 porinių stebėjimų: x = automobilio amžius metais ir y = kaina k€. Naudokite mažiausiųjų kvadratų tiesę ŷ = a + b·x. Gautas naujas stebėjimas (4,5, 18). Raskite jo liekaną e = y − ŷ.

n = 5(4,5, 18)
e =
9.Chi kvadrato testaiVidutinis
pagerėjonepagerėjoIš visonaujas vaistas293160placebas344680Iš viso6377140

Kryžminėje lentelėje pateikti stebėti dažniai. Apskaičiuokite eilučių ir stulpelių kintamųjų nepriklausomumo testo chi kvadrato statistiką χ². Tolydumo pataisos nenaudokite.

N = 1402 × 2
χ² =
10.Chi kvadrato testaiSunkus
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Chi kvadrato nepriklausomumo testas atliekamas kryžminei lentelei, turinčiai 2 eilutes ir 6 stulpelius (neskaičiuojant sumų). Naudodami lentelę, raskite kritinę reikšmę χ²crit, kai reikšmingumo lygmuo α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Tirpalai

1.Normalusis skirstinys

Atsakymas: P = 0,8522

Normalusis skirstinys: reikšmę x paverskite z įverčiu z = (x − μ)/σ, kuris parodo, per kiek standartinių nuokrypių reikšmė nutolusi nuo vidurkio. z lentelė (arba Φ(z)) duoda plotą į kairę nuo z, t. y. P(X < x). Plotas į dešinę lygus 1 − Φ(z), o plotas tarp dviejų reikšmių – jų plotų skirtumui.

z įverčiai

z₁ = (53,5 − 65)/10 = −1,15
z₂ = (85 − 65)/10 = 2

Plotas tarp

P = Φ(2) − Φ(−1,15) = 0,9772 − 0,1251 = 0,8522

Atsakymas

P = 0,8522
2.Normalusis skirstinys

Atsakymas: x = 77,8 tšk.

Nuo ploto atgal prie z: Φ(z) yra plotas kairėje nuo z. Kairiosios uodegos plotui A lentelėje raskite z, kai Φ(z) = A. Dešiniosios uodegos plotas A reiškia Φ(z) = 1 − A. Centrinis plotas A tarp −z ir z palieka (1 − A)/2 kiekvienoje uodegoje, taigi Φ(z) = (1 + A)/2. Reikšmei x naudokite x = μ + zσ.

Plotas kairėje

Φ(z) = 0,9

z iš lentelės

z ≈ 1,28

Atgal į pradinius vienetus

x = 65 + 1,28·10 = 77,8 tšk.

Atsakymas

x = 77,8 tšk.
3.Pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: viršutinis rėžis = 5,546 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.

Kritinė reikšmė

df = 19, t = 2,093

Paklaidos riba

E = 2,093·4,8/√20 = 2,246

Intervalas

3,3 ± 2,246 → [1,054, 5,546]

Atsakymas

viršutinis rėžis = 5,546 mmHg
4.Pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: n = 148

Vidurkio pasikliautinasis intervalas: x̄ ± paklaidos riba. Kai populiacijos σ žinomas, paklaidos riba yra z·σ/√n; kai žinomas tik imties standartinis nuokrypis s, naudokite t su n − 1 laisvės laipsniu: t·s/√n. Kritinės reikšmės: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Kad paklaidos riba būtų ne didesnė kaip E, reikia n ≥ (z·σ/E)², suapvalinus aukštyn.

Išreikškite n

n = (1,96·31/5)² = 147,7

Apvalinkite aukštyn

Imties dydis yra sveikasis skaičius, o apvalinant žemyn paklaidos riba būtų per didelė.

n = 148

Atsakymas

n = 148
5.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: p = 0,04648

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.

Testo statistika

SE = σ/√n = 15/√36 = 2,5
z = (75,8 − 80)/2,5 = −1,68

Uodegos plotas

Φ(1,68) = 0,9535
1 − Φ(1,68) = 0,0465

p reikšmė

p = 0,04648

Atsakymas

p = 0,04648

p ≤ 0,05, todėl H₀ atmetama 5 % reikšmingumo lygmeniu.

6.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: 1 − β = 85,86 %

Testo galia: galia = 1 − β yra tikimybė atmesti H₀, kai ji klaidinga. Iš μ₀ ir z_α raskite ribą x̄c, tada naudodami tikrąjį vidurkį apskaičiuokite tikimybę patekti už x̄c: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Kritinis imties vidurkis

SE = 2,5/√25 = 0,5
x̄c = 50 − 2,326·0,5 = 48,84

z esant tikrajam vidurkiui

z = (48,84 − 48,3)/0,5 = 1,074

Galia

galia = P(Z < 1.074) = 85.86%
1 − β = 85,86%

Atsakymas

1 − β = 85,86%
7.Tiesinė regresija ir koreliacija

Atsakymas: r² = 0,9854

Mažiausiųjų kvadratų regresija: kai x̄ ir ȳ – vidurkiai, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² ir Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), tiesės ŷ = a + b·x krypties koeficientas b = Sxy/Sxx, o laisvasis narys a = ȳ − b·x̄, todėl ji visada eina per tašką (x̄, ȳ). Pirsono koreliacijos koeficientas r = Sxy/√(Sxx·Syy) yra tarp −1 ir 1; r² – tiese paaiškinama y kitimo dalis.

Vidurkiai

x̄ = 36/6 = 6
ȳ = 423/6 = 70,5

Kvadratų ir sandaugų sumos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 441
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2820

Determinacijos koeficientas

r² = 441²/(70·2820) = 0,9854

Atsakymas

r² = 0,9854

Apie 98,54% y kitimo paaiškinama tiese.

8.Tiesinė regresija ir koreliacija

Atsakymas: e = −3,45

Mažiausiųjų kvadratų regresija: kai x̄ ir ȳ – vidurkiai, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² ir Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), tiesės ŷ = a + b·x krypties koeficientas b = Sxy/Sxx, o laisvasis narys a = ȳ − b·x̄, todėl ji visada eina per tašką (x̄, ȳ). Pirsono koreliacijos koeficientas r = Sxy/√(Sxx·Syy) yra tarp −1 ir 1; r² – tiese paaiškinama y kitimo dalis.

Vidurkiai

x̄ = 15/5 = 3
ȳ = 120/5 = 24

Kvadratų ir sandaugų sumos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −17

Regresijos tiesė

b = −17/10 = −1,7
a = 24 − (−1,7)·3 = 29,1
ŷ = 29,1 − 1,7·x

Prognozuojama reikšmė

ŷ = 29,1 + (−1,7)·4,5 = 21,45

Liekana

e = 18 − 21,45 = −3,45

Atsakymas

e = −3,45

Taškas yra po tiese.

9.Chi kvadrato testai

Atsakymas: χ² = 0,4714

Chi kvadrato testai: stebėtus dažnius O palyginkite su pagal H₀ tikėtinais dažniais E naudodami χ² = Σ(O − E)²/E. Suderinamumo kriterijus: kiekvienai kategorijai E = n·p, df = k − 1 (ir dar minus vienas už kiekvieną iš duomenų įvertintą parametrą). Nepriklausomumas r × c lentelėje: E = eilutės suma × stulpelio suma / bendra suma, df = (r − 1)(c − 1). H₀ atmeskite, kai χ² viršija pasirinktą α atitinkančią kritinę reikšmę.

Tikėtini dažniai

naujas vaistas: 60·63/140 = 27, 60·77/140 = 33
placebas: 80·63/140 = 36, 80·77/140 = 44

Chi kvadrato statistika

χ² = (29 − 27)²/27 + (31 − 33)²/33 + (34 − 36)²/36 + (46 − 44)²/44
χ² = 0,4714

Atsakymas

χ² = 0,4714

df = 1. Kai α = 0,05, kritinė reikšmė yra 3,841, todėl H₀ (nepriklausomumas) neatmetama.

10.Chi kvadrato testai

Atsakymas: χ²crit = 15,09

Chi kvadrato testai: stebėtus dažnius O palyginkite su pagal H₀ tikėtinais dažniais E naudodami χ² = Σ(O − E)²/E. Suderinamumo kriterijus: kiekvienai kategorijai E = n·p, df = k − 1 (ir dar minus vienas už kiekvieną iš duomenų įvertintą parametrą). Nepriklausomumas r × c lentelėje: E = eilutės suma × stulpelio suma / bendra suma, df = (r − 1)(c − 1). H₀ atmeskite, kai χ² viršija pasirinktą α atitinkančią kritinę reikšmę.

Laisvės laipsniai

df = (2 − 1)·(6 − 1) = 5

Lentelė

χ²crit(df = 5, α = 0,01) = 15,086

Atsakymas

χ²crit = 15,086

H₀ atmeskite, jei apskaičiuotas χ² didesnis už šią reikšmę.

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference