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
45,580,5P = ?

Tarkime, kad egzamino rezultatai pasiskirstę normaliai, vidurkis 65 tšk., standartinis nuokrypis 10 tšk.. Kokia dalis reikšmių yra tarp 45,5 ir 80,5 tšk.? P pateikite dešimtaine trupmena.

μ = 65σ = 10x1 = 45,5x2 = 80,5
P =
2.Normalusis skirstinysSunkus
380420460500540580620hapačia 15%

baterijų veikimo trukmės pasiskirstę normaliai, vidurkis 500 h, standartinis nuokrypis 40 h. Nuvilkite ribą taip, kad nuspalvinti apatiniai 15 % būtų kairėje nuo jos. Raskite ribą x.

μ = 500 hσ = 40 h15%
x = h
3.Pasikliautinieji intervalaiVidutinis
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E95%

Lyginamas dviejų telefonų modelių baterijos veikimo laikas. 1 modelis: 60 telefonų, vidurkis 56,5 h, žinomas standartinis nuokrypis 10 h. 2 modelis: 50 telefonų, vidurkis 55,5 h, žinomas standartinis nuokrypis 17 h. Raskite μ₁ − μ₂ 95 % pasikliautinojo intervalo viršutinį rėžį.

n₁ = 60x̄₁ = 56,5 hσ₁ = 10 hn₂ = 50x̄₂ = 55,5 hσ₂ = 17 h95%
viršutinis rėžis = h
4.Pasikliautinieji intervalaiSunkus
μ₁ − μ₂, t(24) = 2,7970L = ?Ux̄₁ − x̄₂E99%

Bandomos dvi trąšos. 1 sklypų grupė: 8 sklypų, vidutinis derlius 22,5 kg, standartinis nuokrypis 3 kg. 2 sklypų grupė: 18 sklypų, vidurkis 30,5 kg, standartinis nuokrypis 1 kg. Laikykite, kad dispersijos lygios (jungtinis t, df = n₁ + n₂ − 2). Raskite μ₁ − μ₂ 99 % pasikliautinojo intervalo apatinį rėžį.

n₁ = 8x̄₁ = 22,5s₁ = 3n₂ = 18x̄₂ = 30,5s₂ = 199%t(24) = 2,797
apatinis rėžis = kg
5.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalaiVidutinis
−1,71,7p = ?

Teigiama, kad populiacijos vidurkis lygus 120; žinoma, kad populiacijos standartinis nuokrypis yra 10. Atsitiktinės 100 stebėjimų imties vidurkis 121,7. Tikrinkite H₀: μ = 120 prieš H₁: μ ≠ 120. Raskite p reikšmę p.

μ₀ = 120σ = 10n = 100x̄ = 121,7H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalaiSunkus
z −2,57602,576

64 matavimų imties vidurkis – 119,3. Populiacijos standartinis nuokrypis – 10. Raskite vidurkio 99 % pasikliautinojo intervalo apatinį rėžį L.

x̄ = 119,3σ = 10n = 6499%
L =
7.Tiesinė regresija ir koreliacijaVidutinis
xy127222319417516616xy2462025

Lentelėje pateikta 6 porinių stebėjimų: x = automobilio amžius metais ir y = kaina k€. Raskite mažiausiųjų kvadratų tiesės determinacijos koeficientą r².

n = 6
r² =
8.Tiesinė regresija ir koreliacijaSunkus
xy368582794910811120xy51080100120x = 8

Lentelėje pateikta 5 porinių stebėjimų: x = mokymosi valandos ir y = egzamino rezultatas. Naudokite mažiausiųjų kvadratų tiesę ŷ = a + b·x. Gautas naujas stebėjimas (8, 105). Raskite jo liekaną e = y − ŷ.

n = 5(8, 105)
e =
9.Chi kvadrato testaiVidutinis
autobusasdviratisautomobilisIš visostudentai13232460darbuotojai772640Iš viso203050100

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

N = 1002 × 3
χ² =
10.Chi kvadrato testaiSunkus

Chi kvadrato suderinamumo testas tikrina, ar dažniai 4 kategorijose atitinka Puasono skirstinį, kurio vidurkis įvertintas iš tų pačių duomenų. Kiek laisvės laipsnių df turi testas?

k = 4
df =

3Tirpalai

1.Normalusis skirstinys

Atsakymas: P = 0,9138

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 = (45,5 − 65)/10 = −1,95
z₂ = (80,5 − 65)/10 = 1,55

Plotas tarp

P = Φ(1,55) − Φ(−1,95) = 0,9394 − 0,02559 = 0,9138

Atsakymas

P = 0,9138
2.Normalusis skirstinys

Atsakymas: x = 458 h

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) = 0,15

z iš lentelės

z ≈ −1,04

Atgal į pradinius vienetus

x = 500 − 1,04·40 = 458 h

Atsakymas

x = 458 h
3.Pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: viršutinis rėžis = 6,349 h

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.

Taškinis įvertis

x̄₁ − x̄₂ = 56,5 − 55,5 = 1

Standartinė paklaida

SE = √(10²/60 + 17²/50) = 2,729

Paklaidos riba

E = 1,96·2,729 = 5,349

Intervalas

1 ± 5,349 → [−4,349, 6,349]

Atsakymas

viršutinis rėžis = 6,349 h

Intervalas apima 0, todėl duomenys reikšmingo skirtumo nerodo.

4.Pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: apatinis rėžis = −10,17 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.

Jungtinis standartinis nuokrypis

sp² = (7·3² + 17·1²)/24 = 3,333
sp = 1,826

Paklaidos riba

E = 2,797·1,826·√(1/8 + 1/18) = 2,17

Intervalas

−8 ± 2,17 → [−10,17, −5,83]

Atsakymas

apatinis rėžis = −10,17 kg
5.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: p = 0,08913

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 = 10/√100 = 1
z = (121,7 − 120)/1 = 1,7

Uodegos plotas

Φ(1,7) = 0,9554
1 − Φ(1,7) = 0,0446

p reikšmė

p = 2·0,0446 = 0,08913

Atsakymas

p = 0,08913

p > 0,05, todėl H₀ neatmetama 5 % reikšmingumo lygmeniu.

6.Hipotezių tikrinimas ir pasikliautinieji intervalai

Atsakymas: L = 116,1

Vidurkio tikrinimas: testo statistika parodo, per kiek standartinių paklaidų imties vidurkis nutolęs nuo H₀ teigiamos reikšmės: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), kai σ žinomas, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), kai jis vertinamas iš imties. Pasikliautinasis intervalas yra x̄ ± (kritinė reikšmė)·(standartinė paklaida).

Paklaidos riba

E = 2,576·10/√64 = 3,22

Intervalo rėžis

L = 119,3 − 3,22 = 116,1

Atsakymas

L = 116,1
7.Tiesinė regresija ir koreliacija

Atsakymas: r² = 0,8594

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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 117/6 = 19,5

Kvadratų ir sandaugų sumos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −37,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 93,5

Determinacijos koeficientas

r² = −37,5²/(17,5·93,5) = 0,8594

Atsakymas

r² = 0,8594

Apie 85,94% y kitimo paaiškinama tiese.

8.Tiesinė regresija ir koreliacija

Atsakymas: e = 4,1

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 = 35/5 = 7
ȳ = 472/5 = 94,4

Kvadratų ir sandaugų sumos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 260

Regresijos tiesė

b = 260/40 = 6,5
a = 94,4 − 6,5·7 = 48,9
ŷ = 48,9 + 6,5·x

Prognozuojama reikšmė

ŷ = 48,9 + 6,5·8 = 100,9

Liekana

e = 105 − 100,9 = 4,1

Atsakymas

e = 4,1

Taškas yra virš tiesės.

9.Chi kvadrato testai

Atsakymas: χ² = 6,681

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

studentai: 60·20/100 = 12, 60·30/100 = 18, 60·50/100 = 30
darbuotojai: 40·20/100 = 8, 40·30/100 = 12, 40·50/100 = 20

Chi kvadrato statistika

χ² = (13 − 12)²/12 + (23 − 18)²/18 + (24 − 30)²/30 + (7 − 8)²/8 + (7 − 12)²/12 + (26 − 20)²/20
χ² = 6,681

Atsakymas

χ² = 6,681

df = 2. Kai α = 0,05, kritinė reikšmė yra 5,991, todėl H₀ (nepriklausomumas) atmetama.

10.Chi kvadrato testai

Atsakymas: df = 2

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 = 4 − 1 − 1 = 2

Atsakymas

df = 2

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