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
244,25252,5P = ?

De gewichten van zakken zijn normaal verdeeld met gemiddelde 250 g en standaardafwijking 5 g. Welk deel ligt tussen 244,25 en 252,5 g? Geef P als decimaal getal.

μ = 250σ = 5x1 = 244,25x2 = 252,5
P =
2.Normale verdelingMoeilijk
0,03 mm0D − d?

Gatdiameters D zijn normaal verdeeld met gemiddelde 25,03 mm en standaardafwijking 0,02 mm. Asdiameters d zijn onafhankelijk en normaal verdeeld met gemiddelde 25 mm en standaardafwijking 0,02 mm. Een willekeurig gekozen as past als D − d > 0. Bepaal de kans P dat hij past. Rond z af op twee decimalen.

gat: μ = 25,03 mm, σ = 0,02 mmas: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.BetrouwbaarheidsintervallenGemiddeld
n = 6, s = 7,5L = ?Ux̄ = 32,5E99%

Een steekproef van 6 items heeft gemiddelde 32,5 en standaardafwijking s = 7,5. De populatie is bij benadering normaal verdeeld. Bereken de ondergrens van het 99%-betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde.

n = 6x̄ = 32,5s = 7,599%t(5) = 4,032
ondergrens =
4.BetrouwbaarheidsintervallenMoeilijk
σ = 13, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

De standaardafwijking van de populatie is 13. Hoe groot moet de steekproef n zijn zodat een 99%-betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde een foutmarge van hoogstens 2 heeft?

σ = 13E = 299%
n =
5.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallenGemiddeld
−2,3062,306t = ?df = 8

9 werknemers doen een typetest voor en na een training. Voor elke persoon wordt het verschil d = na − voor (woorden per minuut) genoteerd. Het gemiddelde verschil is 2 en de standaardafwijking van de verschillen is 2,5. Bereken de toetsingsgrootheid t van de gepaarde toets voor H₀: μd = 0.

n = 9d̄ = 2sd = 2,5
t =
6.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallenMoeilijk
μ₀x̄c

Een eenzijdige z-toets van H₀: μ = 100 tegen H₁: μ > 100 wordt uitgevoerd bij α = 0,10 met een steekproef van 100; de standaardafwijking is bekend en is 15. In werkelijkheid is het gemiddelde 103,9. Bereken de kans op een fout van de tweede soort β in procenten.

μ₀ = 100μ = 103,9σ = 15n = 100α = 0,10
β = %
7.Lineaire regressie en correlatieGemiddeld
xy133241342449561xy24405060

De tabel geeft 5 gepaarde waarnemingen van x = advertentie-uitgaven in k€ en y = verkoop in k€. Hun sommen zijn gegeven. Bereken uit deze sommen de correlatiecoëfficiënt van Pearson r.

n = 5Σx = 15Σy = 226Σx² = 55Σy² = 10656Σxy = 742
r =
8.Lineaire regressie en correlatieMoeilijk
xy284106168191021xy510101520ŷ = 17

De tabel geeft 5 gepaarde waarnemingen van x = belasting in kN en y = verlenging in mm. Gebruik de kleinstekwadratenlijn ŷ = a + b·x. Voor welke waarde x voorspelt de lijn ŷ = 17?

n = 5ŷ = 17
x =
9.ChikwadraattoetsenGemiddeld
verbeterdniet verbeterdTotaalnieuw geneesmiddel152540placebo4852100Totaal6377140

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

N = 1402 × 2
χ² =
10.ChikwadraattoetsenMoeilijk
janeeTotaalfabriek A461460fabriek B281240fabriek C38240Totaal11228140dfα = 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 = 1403 × 2α = 0,01
χ² =

3Oplossingen

1.Normale verdeling

Antwoord: P = 0,5664

Normale verdeling: reken een waarde x om naar een z-score, z = (x − μ)/σ, die telt hoeveel standaardafwijkingen x van het gemiddelde ligt. Een z-tabel (of Φ(z)) geeft de oppervlakte links van z, en dat is P(X < x). De oppervlakte rechts is 1 − Φ(z), en de oppervlakte tussen twee waarden is het verschil van hun twee oppervlakten.

z-scores

z₁ = (244,25 − 250)/5 = −1,15
z₂ = (252,5 − 250)/5 = 0,5

Oppervlakte ertussen

P = Φ(0,5) − Φ(−1,15) = 0,6915 − 0,1251 = 0,5664

Antwoord

P = 0,5664
2.Normale verdeling

Antwoord: P = 0,8554

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 verschil

μ = 25,03 − 25 = 0,03 mm, σ = 0,02828 mm

Standaardiseren

z = (0 − 0,03)/0,02828 = −1,06

Kansrekening

P = 1 − Φ(−1,06) = 0,8554

Antwoord

P = 0,8554
3.Betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: ondergrens = 20,15

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 = 5, t = 4,032

Foutmarge

E = 4,032·7,5/√6 = 12,35

Interval

32,5 ± 12,35 → [20,15, 44,85]

Antwoord

ondergrens = 20,15
4.Betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: n = 281

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 = (2,576·13/2)² = 280,4

Naar boven afronden

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

n = 281

Antwoord

n = 281
5.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: t = 2,4

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Standaardfout van het gemiddelde verschil

SE = 2,5/√9 = 0,8333

Toetsingsgrootheid

t = 2/0,8333 = 2,4

Antwoord

t = 2,4

Bij df = 8 is de tweezijdige kritieke waarde bij 5% gelijk aan 2,306; |t| is groter, dus H₀ wordt verworpen.

6.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: β = 9,375 %

Onderscheidend vermogen van een toets: het onderscheidend vermogen 1 − β is de kans dat H₀ wordt verworpen als die onwaar is. Bepaal de grens x̄c uit μ₀ en z_α, en bereken dan met het ware gemiddelde de kans om voorbij x̄c uit te komen: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Kritiek steekproefgemiddelde

SE = 15/√100 = 1,5
x̄c = 100 + 1,282·1,5 = 101,9

z onder het ware gemiddelde

z = (101,9 − 103,9)/1,5 = −1,318

Fout van de tweede soort

onderscheidend vermogen = P(Z > −1,318) = 90,62%
β = 100% − 90,62% = 9,375%

Antwoord

β = 9,375%
7.Lineaire regressie en correlatie

Antwoord: r = 0,964

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.

Gecentreerde sommen

Sxy = 742 − 15·226/5 = 64
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 10656 − 226²/5 = 440,8

Correlatiecoëfficiënt

r = 64/√(10·440,8) = 0,964

Antwoord

r = 0,964
8.Lineaire regressie en correlatie

Antwoord: x = 7,257

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 = 30/5 = 6
ȳ = 74/5 = 14,8

Kwadraten- en productsommen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 70

Regressielijn

b = 70/40 = 1,75
a = 14,8 − 1,75·6 = 4,3
ŷ = 4,3 + 1,75·x

Los op naar x

x = (17 − 4,3)/1,75 = 7,257

Antwoord

x = 7,257
9.Chikwadraattoetsen

Antwoord: χ² = 1,273

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

nieuw geneesmiddel: 40·63/140 = 18, 40·77/140 = 22
placebo: 100·63/140 = 45, 100·77/140 = 55

Chikwadraatgrootheid

χ² = (15 − 18)²/18 + (25 − 22)²/22 + (48 − 45)²/45 + (52 − 55)²/55
χ² = 1,273

Antwoord

χ² = 1,273

df = 1. Bij α = 0,05 is de kritieke waarde 3,841, dus H₀ (onafhankelijkheid) wordt niet verworpen.

10.Chikwadraattoetsen

Antwoord: χ² = 8,542

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

fabriek A: 48, 12
fabriek B: 32, 8
fabriek C: 32, 8

Chikwadraatgrootheid

χ² = (46 − 48)²/48 + (14 − 12)²/12 + (28 − 32)²/32 + (12 − 8)²/8 + (38 − 32)²/32 + (2 − 8)²/8
χ² = 8,542

Beslissing

df = 2, χ²crit = 9,210
8,542 < 9,210

Antwoord

χ² = 8,542

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