Statistiek 2: Inferentiële statistiek: samenvattingspakket

Formuleoverzichten, de belangrijkste methodestappen voor elk onderwerp en 10 oefenopgaven, met volledige oplossingen achterin.

Nieuwe opgavenTerug naar het vak

Kies in het printvenster “Opslaan als pdf” om een kopie op je apparaat te bewaren.

1Formules en methoden

Normale verdeling

z-score
z = (x − μ)/σ
Onder x
P(X < x) = Φ(z)
Boven x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Tussen
Φ(z2) − Φ(z1)
Percentiel
x = μ + z·σ

Methode

  1. Reken de waarde om naar een z-score: z = (x − μ)/σ.
  2. Zoek Φ(z) op, het oppervlak links van z.
  3. Gebruik voor het oppervlak rechts 1 − Φ(z); trek voor een interval de twee linkeroppervlakken van elkaar af.
  4. Werk voor een percentiel terug: zoek z bij het oppervlak, dan x = μ + z·σ.

Betrouwbaarheidsintervallen

σ bekend
x̄ ± z·σ/√n
σ onbekend
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Kritieke z
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Steekproefomvang
n = (z·σ/E)², rounded up

Methode

  1. Kies tussen z (σ van de populatie bekend) en t (alleen de steekproef-s, met n − 1 vrijheidsgraden).
  2. Zoek de kritieke waarde bij het betrouwbaarheidsniveau.
  3. Foutmarge: E = kritieke waarde × standaardafwijking/√n.
  4. Interval: x̄ ± E.

Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallen

z-toets voor een gemiddelde
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
t-toets voor een gemiddelde
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Tweezijdig bij 5%
verwerp H0 als |z| > 1,96
Betrouwbaarheidsinterval
x̄ ± z·σ/√n

Methode

  1. Formuleer H₀ en H₁ en bepaal of de toets een- of tweezijdig is.
  2. Bereken de toetsingsgrootheid: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), of met s en t.
  3. Vergelijk met de kritieke waarde, of bepaal de p-waarde.
  4. Verwerp H₀ als de toetsingsgrootheid voorbij de kritieke waarde ligt (p kleiner dan α), en formuleer de conclusie in woorden.

Lineaire regressie en correlatie

Kwadratensommen
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Helling
b = Sxy/Sxx
Snijpunt met de y-as
a = ȳ − b·x̄
Correlatie
r = Sxy/√(SxxSyy)
Residu
e = y − ŷ

Chikwadraattoetsen

Toetsingsgrootheid
χ² = Σ(O − E)²/E
Aanpassingstoets
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Onafhankelijkheid
E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Kritieke waarden (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Beslissing
verwerp H0 als χ² > χ²crit

2Oefenopgaven

1.Normale verdelingGemiddeld
160 g162,4 gT = X₁ + … + X₄?

De massa's van bouten zijn onafhankelijk en normaal verdeeld met gemiddelde 40 g en standaardafwijking 1,2 g. Bepaal de kans P dat de totale massa van 4 ervan groter is dan 162,4 g. Rond z af op twee decimalen.

μ = 40 gσ = 1,2 gn = 4> 162,4 g
P =
2.Normale verdelingMoeilijk
157164171178185192199cmboven 85%

De lengtes van volwassen mannen zijn normaal verdeeld met gemiddelde 178 cm en standaardafwijking 7 cm. Sleep de grenswaarde zo dat de gearceerde bovenste 85% rechts ervan ligt. Bepaal de grenswaarde x.

μ = 178 cmσ = 7 cm85%
x = cm
3.BetrouwbaarheidsintervallenGemiddeld
n = 20, s = 19L = ?Ux̄ = 31E99%

Een steekproef van 20 items heeft gemiddelde 31 en standaardafwijking s = 19. De populatie is bij benadering normaal verdeeld. Bereken de ondergrens van het 99%-betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde.

n = 20x̄ = 31s = 1999%t(19) = 2,861
ondergrens =
4.BetrouwbaarheidsintervallenMoeilijk
σ = 12, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 390%

De standaardafwijking van de populatie is 12. Hoe groot moet de steekproef n zijn zodat een 90%-betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde een foutmarge van hoogstens 3 heeft?

σ = 12E = 390%
n =
5.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallenGemiddeld
t −1,98401,984

Een steekproef van 100 studenten heeft een gemiddelde score van 200,3 en een steekproefstandaardafwijking van 4. Bereken de toetsingsgrootheid t voor H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 200,3s = 4n = 100
t =
6.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallenMoeilijk
−1,961,96z = ?

In een onderzoek herstellen 90 van de 150 patiënten met behandeling A en 123 van de 250 patiënten met behandeling B. Bereken met de gepoolde fractie de toetsingsgrootheid z voor H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 90n₁ = 150x₂ = 123n₂ = 250
z =
7.Lineaire regressie en correlatieGemiddeld
xy120218315416512xy241520

De tabel geeft 5 gepaarde waarnemingen van x = leeftijd van de auto in jaren en y = prijs in k€. Bereken de determinatiecoëfficiënt r² van de kleinstekwadratenlijn.

n = 5
r² =
8.Lineaire regressie en correlatieMoeilijk
xy143617502066236526842990xy15202530406080x = 18,5

De tabel geeft 6 gepaarde waarnemingen van x = temperatuur in °C en y = verkochte ijsjes. Gebruik de kleinstekwadratenlijn ŷ = a + b·x. Voorspel ŷ voor x = 18,5.

n = 6x = 18,5
ŷ =
9.ChikwadraattoetsenGemiddeld
busfietsautoTotaalstudenten7132040personeel283636100Totaal354956140

De kruistabel toont waargenomen aantallen. Bereken de chikwadraatgrootheid χ² voor de toets op onafhankelijkheid tussen de rij- en kolomvariabele. Gebruik geen continuïteitscorrectie.

N = 1402 × 3
χ² =
10.ChikwadraattoetsenMoeilijk
geslaagdgezaktTotaalleeftijd 18–303169100leeftijd 31–50122840leeftijd 51+2971100Totaal72168240dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

De tabel toont waargenomen aantallen. Toets bij α = 0,01 of de twee variabelen onafhankelijk zijn (zonder continuïteitscorrectie). Bereken de toetsingsgrootheid χ² en vergelijk die daarna met de kritieke waarde uit de tabel.

N = 2403 × 2α = 0,01
χ² =

3Oplossingen

1.Normale verdeling

Antwoord: P = 0,1587

Sommen en verschillen van normale variabelen: als X en Y onafhankelijk en normaal verdeeld zijn, zijn X + Y en X − Y ook normaal verdeeld. Gemiddelden tellen op of worden afgetrokken: E(X ± Y) = μX ± μY. Varianties tellen altijd op, ook bij een verschil: Var(X ± Y) = σX² + σY², dus σ = √(σX² + σY²). Standaardafwijkingen tellen nooit rechtstreeks op. Het totaal van n onafhankelijke items met dezelfde verdeling heeft gemiddelde n·μ en standaardafwijking σ·√n. Standaardiseer daarna zoals gewoonlijk: z = (x − gemiddelde)/σ en lees Φ(z) af.

Verdeling van het totaal

μT = 160 g, σT = 1,2·√4 = 2,4 g

Standaardiseren

z = (162,4 − 160)/2,4 = 1

Kansrekening

P = 1 − Φ(1) = 0,1587

Antwoord

P = 0,1587
2.Normale verdeling

Antwoord: x = 170,7 cm

Van een oppervlak terug naar z: Φ(z) is het oppervlak links van z. Zoek voor een linkerstaartoppervlak A de z met Φ(z) = A in de tabel. Een rechterstaartoppervlak A betekent Φ(z) = 1 − A. Een centraal oppervlak A tussen −z en z laat (1 − A)/2 in elke staart over, dus Φ(z) = (1 + A)/2. Gebruik voor een waarde x de formule x = μ + zσ.

Oppervlak links

Φ(z) = 0,15

z uit de tabel

z ≈ −1,04

Terug naar de oorspronkelijke eenheden

x = 178 − 1,04·7 = 170,7 cm

Antwoord

x = 170,7 cm
3.Betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: ondergrens = 18,84

Betrouwbaarheidsinterval voor een gemiddelde: x̄ ± foutmarge. Met een bekende populatie-σ is de marge z·σ/√n; heb je alleen de steekproefstandaardafwijking s, gebruik dan t met n − 1 vrijheidsgraden: t·s/√n. Kritieke waarden: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). Voor een marge van E of kleiner heb je n ≥ (z·σ/E)² nodig, naar boven afgerond.

Kritieke waarde

df = n − 1 = 19, t = 2,861

Foutmarge

E = 2,861·19/√20 = 12,16

Interval

31 ± 12,16 → [18,84, 43,16]

Antwoord

ondergrens = 18,84
4.Betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: n = 44

Betrouwbaarheidsinterval voor een gemiddelde: x̄ ± foutmarge. Met een bekende populatie-σ is de marge z·σ/√n; heb je alleen de steekproefstandaardafwijking s, gebruik dan t met n − 1 vrijheidsgraden: t·s/√n. Kritieke waarden: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). Voor een marge van E of kleiner heb je n ≥ (z·σ/E)² nodig, naar boven afgerond.

n oplossen

n = (1,645·12/3)² = 43,3

Naar boven afronden

Een steekproefomvang is een geheel getal, en naar beneden afronden zou de marge te groot maken.

n = 44

Antwoord

n = 44
5.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: t = 0,75

Toetsen van een gemiddelde: de toetsingsgrootheid meet hoeveel standaardfouten het steekproefgemiddelde van de waarde in H₀ af ligt: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) als σ bekend is, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) als die uit de steekproef wordt geschat. Een betrouwbaarheidsinterval is x̄ ± (kritieke waarde)·(standaardfout).

Standaardfout

SE = 4/√100 = 4/10 = 0,4

Toetsingsgrootheid

t = (200,3 − 200)/0,4 = 0,75

Antwoord

t = 0,75
t0,025; df = 99 = 1,984

|t| < 1.984, dus H₀ wordt niet verworpen op het 5%-niveau (tweezijdig).

6.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: z = 2,096

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.

Steekproeffracties

p̂₁ = 90/150 = 0,6
p̂₂ = 123/250 = 0,492
p̂ = 213/400 = 0,5325

Standaardfout onder H₀

SE = √(0,5325·0,4675·(1/150 + 1/250)) = 0,05153

Toetsingsgrootheid

z = (0,6 − 0,492)/0,05153 = 2,096

Antwoord

z = 2,096

|z| > 1,96, dus H₀ wordt verworpen op het 5%-niveau (tweezijdig).

7.Lineaire regressie en correlatie

Antwoord: r² = 0,8804

Kleinstekwadratenregressie: met x̄ en ȳ de gemiddelden, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² en Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) heeft de lijn ŷ = a + b·x helling b = Sxy/Sxx en snijpunt a = ȳ − b·x̄, dus gaat ze altijd door (x̄, ȳ). De correlatiecoëfficiënt van Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) ligt tussen −1 en 1; r² is het deel van de variatie in y dat door de lijn wordt verklaard.

Gemiddelden

x̄ = 15/5 = 3
ȳ = 81/5 = 16,2

Kwadraten- en productsommen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −18
Syy = Σ(y − ȳ)² = 36,8

Determinatiecoëfficiënt

r² = −18²/(10·36,8) = 0,8804

Antwoord

r² = 0,8804

Ongeveer 88,04% van de variatie in y wordt door de lijn verklaard.

8.Lineaire regressie en correlatie

Antwoord: ŷ = 54,57

Kleinstekwadratenregressie: met x̄ en ȳ de gemiddelden, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² en Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) heeft de lijn ŷ = a + b·x helling b = Sxy/Sxx en snijpunt a = ȳ − b·x̄, dus gaat ze altijd door (x̄, ȳ). De correlatiecoëfficiënt van Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) ligt tussen −1 en 1; r² is het deel van de variatie in y dat door de lijn wordt verklaard.

Gemiddelden

x̄ = 129/6 = 21,5
ȳ = 391/6 = 65,17

Kwadraten- en productsommen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 556,5

Regressielijn

b = 556,5/157,5 = 3,533
a = 65,17 − 3,533·21,5 = −10,8
ŷ = −10,8 + 3,533·x

Voorspelling

ŷ = −10,8 + 3,533·18,5 = 54,57

Antwoord

ŷ = 54,57
9.Chikwadraattoetsen

Antwoord: χ² = 2,76

Chikwadraattoetsen: vergelijk waargenomen aantallen O met de onder H₀ verwachte aantallen E met χ² = Σ(O − E)²/E. Aanpassingstoets: E = n·p voor elke categorie, df = k − 1 (en nog één minder voor elke parameter die uit de data is geschat). Onafhankelijkheid in een r × c-tabel: E = rijtotaal × kolomtotaal / totaal, df = (r − 1)(c − 1). Verwerp H₀ als χ² groter is dan de kritieke waarde bij de gekozen α.

Verwachte aantallen

studenten: 40·35/140 = 10, 40·49/140 = 14, 40·56/140 = 16
personeel: 100·35/140 = 25, 100·49/140 = 35, 100·56/140 = 40

Chikwadraatgrootheid

χ² = (7 − 10)²/10 + (13 − 14)²/14 + (20 − 16)²/16 + (28 − 25)²/25 + (36 − 35)²/35 + (36 − 40)²/40
χ² = 2,76

Antwoord

χ² = 2,76

df = 2. Bij α = 0,05 is de kritieke waarde 5,991, dus H₀ (onafhankelijkheid) wordt niet verworpen.

10.Chikwadraattoetsen

Antwoord: χ² = 0,09524

Chikwadraattoetsen: vergelijk waargenomen aantallen O met de onder H₀ verwachte aantallen E met χ² = Σ(O − E)²/E. Aanpassingstoets: E = n·p voor elke categorie, df = k − 1 (en nog één minder voor elke parameter die uit de data is geschat). Onafhankelijkheid in een r × c-tabel: E = rijtotaal × kolomtotaal / totaal, df = (r − 1)(c − 1). Verwerp H₀ als χ² groter is dan de kritieke waarde bij de gekozen α.

Verwachte aantallen

leeftijd 18–30: 30, 70
leeftijd 31–50: 12, 28
leeftijd 51+: 30, 70

Chikwadraatgrootheid

χ² = (31 − 30)²/30 + (69 − 70)²/70 + (12 − 12)²/12 + (28 − 28)²/28 + (29 − 30)²/30 + (71 − 70)²/70
χ² = 0,09524

Beslissing

df = 2, χ²crit = 9,210
0,09524 < 9,210

Antwoord

χ² = 0,09524

χ² ligt onder de kritieke waarde, dus H₀ wordt niet verworpen: er is geen significant bewijs voor een verband.

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