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
−3−2−10123zgearceerd oppervlak rechts van z = 0,0268

Sleep z zo dat het gearceerde oppervlak onder de standaardnormale kromme, rechts van z, 0,0268 is. Bepaal z op twee decimalen.

A = 0,0268
z =
2.Normale verdelingMoeilijk
μ = 65x = ?90%

De examencijfers zijn normaal verdeeld met gemiddelde 65 punten en standaardafwijking 10 punten. Bereken de waarde x waaronder 90% ervan ligt (het 90e percentiel).

μ = 65σ = 10P = 90%
x = punten
3.BetrouwbaarheidsintervallenGemiddeld
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?99%

De batterijduur van twee telefoonmodellen wordt vergeleken. Model 1: 30 telefoons, gemiddelde 142 h, bekende standaardafwijking 10 h. Model 2: 100 telefoons, gemiddelde 154 h, bekende standaardafwijking 12 h. Bereken de foutmarge E van het 99%-betrouwbaarheidsinterval voor μ₁ − μ₂.

n₁ = 30x̄₁ = 142 hσ₁ = 10 hn₂ = 100x̄₂ = 154 hσ₂ = 12 h99%
E = h
4.BetrouwbaarheidsintervallenMoeilijk
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,02595%

Over de fractie defecte producten is vooraf niets bekend. Hoeveel producten n moeten worden gecontroleerd zodat een 95%-betrouwbaarheidsinterval voor de fractie een foutmarge van hoogstens 0,025 heeft?

p = 0,5E = 0,02595%
n =
5.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallenGemiddeld
−0,880,88p = ?

Van een populatie wordt beweerd dat het gemiddelde 50 is; de standaardafwijking van de populatie is bekend en is 4. Een aselecte steekproef van 64 waarnemingen heeft een gemiddelde van 49,56. Toets H₀: μ = 50 tegen H₁: μ ≠ 50. Bereken de p-waarde p.

μ₀ = 50σ = 4n = 64x̄ = 49,56H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallenMoeilijk
μ₀x̄c

Een eenzijdige z-toets van H₀: μ = 500 tegen H₁: μ < 500 wordt uitgevoerd bij α = 0.05 met een steekproef van 36; de standaardafwijking is bekend en is 3. In werkelijkheid is het gemiddelde 498.35. Bereken het onderscheidend vermogen 1 − β van de toets in procenten.

μ₀ = 500μ = 498,35σ = 3n = 36α = 0,05
1 − β = %
7.Lineaire regressie en correlatieGemiddeld
xy24496118181018xy51051015

De tabel geeft 5 gepaarde waarnemingen van x = belasting in kN en y = verlenging in mm. Bereken de correlatiecoëfficiënt van Pearson r.

n = 5
r =
8.Lineaire regressie en correlatieMoeilijk
xy16771995221102513428149xy2025100150x = 20,5

De tabel geeft 5 gepaarde waarnemingen van x = temperatuur in °C en y = verkochte ijsjes. Gebruik de kleinstekwadratenlijn ŷ = a + b·x. Voorspel ŷ voor x = 20,5.

n = 5x = 20,5
ŷ =
9.ChikwadraattoetsenGemiddeld
busfietsautoTotaalstudenten8203260personeel20431780Totaal286349140

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
geslaagdgezaktTotaallijn 1463480lijn 2421860lijn 3928100Totaal18060240dfα = 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 = 0,05 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 = 0,05
χ² =

3Oplossingen

1.Normale verdeling

Antwoord: z = 1,93

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 van z

Φ(z) = 1 − 0,0268 = 0,9732

Lees de z-tabel achterstevoren

Zoek 0,9732 in de tabel en lees z af.

z = 1,93

Antwoord

z = 1,93
2.Normale verdeling

Antwoord: x = 77,82 punten

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 voor het percentiel

Φ(z) = 0,9 → z = 1,282

Terug naar x

x = 65 + 1,282·10 = 77,82 punten

Antwoord

x = 77,82 punten
3.Betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: E = 5,628 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.

Puntschatting

x̄₁ − x̄₂ = 142 − 154 = −12

Standaardfout

SE = √(10²/30 + 12²/100) = 2,185

Foutmarge

E = 2,576·2,185 = 5,628

Antwoord

E = 5,628 h

Het interval bevat 0 niet, dus de gemiddelden verschillen significant.

4.Betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: n = 1537

Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.

n oplossen

n = 1,96²·0,5·0,5/0,025² = 1537

Naar boven afronden

n = 1537

Antwoord

n = 1537
5.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: p = 0,3789

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.

Toetsingsgrootheid

SE = σ/√n = 4/√64 = 0,5
z = (49,56 − 50)/0,5 = −0,88

Staartoppervlakte

Φ(0,88) = 0,8106
1 − Φ(0,88) = 0,1894

p-waarde

p = 2·0,1894 = 0,3789

Antwoord

p = 0,3789

p > 0,05, dus H₀ wordt niet verworpen op het 5%-niveau.

6.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: 1 − β = 95,1 %

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 = 3/√36 = 0,5
x̄c = 500 − 1,645·0,5 = 499,2

z onder het ware gemiddelde

z = (499,2 − 498,35)/0,5 = 1,655

Vermogen

onderscheidend vermogen = P(Z < 1.655) = 95.1%
1 − β = 95,1%

Antwoord

1 − β = 95,1%
7.Lineaire regressie en correlatie

Antwoord: r = 0,9683

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 = 60/5 = 12

Kwadraten- en productsommen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 74
Syy = Σ(y − ȳ)² = 146

Correlatiecoëfficiënt

r = 74/√(40·146) = 0,9683

Antwoord

r = 0,9683
8.Lineaire regressie en correlatie

Antwoord: ŷ = 103,9

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 = 110/5 = 22
ȳ = 565/5 = 113

Kwadraten- en productsommen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 549

Regressielijn

b = 549/90 = 6,1
a = 113 − 6,1·22 = −21,2
ŷ = −21,2 + 6,1·x

Voorspelling

ŷ = −21,2 + 6,1·20,5 = 103,9

Antwoord

ŷ = 103,9
9.Chikwadraattoetsen

Antwoord: χ² = 15,59

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: 60·28/140 = 12, 60·63/140 = 27, 60·49/140 = 21
personeel: 80·28/140 = 16, 80·63/140 = 36, 80·49/140 = 28

Chikwadraatgrootheid

χ² = (8 − 12)²/12 + (20 − 27)²/27 + (32 − 21)²/21 + (20 − 16)²/16 + (43 − 36)²/36 + (17 − 28)²/28
χ² = 15,59

Antwoord

χ² = 15,59

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

10.Chikwadraattoetsen

Antwoord: χ² = 29,28

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

lijn 1: 60, 20
lijn 2: 45, 15
lijn 3: 75, 25

Chikwadraatgrootheid

χ² = (46 − 60)²/60 + (34 − 20)²/20 + (42 − 45)²/45 + (18 − 15)²/15 + (92 − 75)²/75 + (8 − 25)²/25
χ² = 29,28

Beslissing

df = 2, χ²crit = 5,991
29,28 > 5,991

Antwoord

χ² = 29,28

χ² ligt boven de kritieke waarde, dus H₀ wordt verworpen: de variabelen lijken samen te hangen.

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