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
245259,25P = ?

De gewichten van zakken zijn normaal verdeeld met gemiddelde 250 g en standaardafwijking 5 g. Welk deel ligt tussen 245 en 259,25 g? Geef P als decimaal getal.

μ = 250σ = 5x1 = 245x2 = 259,25
P =
2.Normale verdelingMoeilijk
μ = 178x = ?99%

De lengtes van volwassen mannen zijn normaal verdeeld met gemiddelde 178 cm en standaardafwijking 7 cm. Bereken de waarde x waaronder 99% ervan ligt (het 99e percentiel).

μ = 178σ = 7P = 99%
x = cm
3.BetrouwbaarheidsintervallenGemiddeld
n = 6, s = 9,5LU = ?x̄ = 49E99%

Een steekproef van 6 items heeft gemiddelde 49 en standaardafwijking s = 9,5. De populatie is bij benadering normaal verdeeld. Bereken de bovengrens van het 99%-betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde.

n = 6x̄ = 49s = 9,599%t(5) = 4,032
bovengrens =
4.BetrouwbaarheidsintervallenMoeilijk
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0299%

Over de fractie defecte producten is vooraf niets bekend. Hoeveel producten n moeten worden gecontroleerd zodat een 99%-betrouwbaarheidsinterval voor de fractie een foutmarge van hoogstens 0,02 heeft?

p = 0,5E = 0,0299%
n =
5.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallenGemiddeld
−1,961,96z = ?

Twee productielijnen maken hetzelfde onderdeel. Lijn 1: een steekproef van 80 onderdelen heeft een gemiddelde lengte van 47,5 mm, en de bekende standaardafwijking van de lijn is 11 mm. Lijn 2: een steekproef van 80 onderdelen heeft gemiddelde 45,5 mm, bekende standaardafwijking 20 mm. Bereken de toetsingsgrootheid z voor H₀: μ₁ = μ₂, met als verschil x̄₁ − x̄₂ (lijn 1 min lijn 2).

n₁ = 80x̄₁ = 47,5 mmσ₁ = 11 mmn₂ = 80x̄₂ = 45,5 mmσ₂ = 20 mm
z =
6.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallenMoeilijk
−1,961,96z = ?

In een onderzoek herstellen 36 van de 120 patiënten met behandeling A en 63 van de 300 patiënten met behandeling B. Bereken met de gepoolde fractie de toetsingsgrootheid z voor H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 36n₁ = 120x₂ = 63n₂ = 300
z =
7.Lineaire regressie en correlatieGemiddeld
xy128233338445546xy243040

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

n = 5
r =
8.Lineaire regressie en correlatieMoeilijk
xy34455475596511771381xy5106080x = 4

De tabel geeft 6 gepaarde waarnemingen van x = aantal uren gestudeerd en y = tentamencijfer. Gebruik de kleinstekwadratenlijn ŷ = a + b·x. Er wordt een nieuwe waarneming (4, 46) gedaan. Bereken het residu e = y − ŷ.

n = 6(4, 46)
e =
9.ChikwadraattoetsenGemiddeld
laagmiddelhoogTotaalstedelijk493041120landelijk11303980Totaal606080200

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

N = 2002 × 3
χ² =
10.ChikwadraattoetsenMoeilijk
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

Een chikwadraat-aanpassingstoets controleert of aantallen in 4 categorieën een Poissonverdeling volgen waarvan het gemiddelde uit dezelfde data is geschat. Zoek met de tabel de kritieke waarde χ²crit bij significantieniveau α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Oplossingen

1.Normale verdeling

Antwoord: P = 0,8092

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 = (245 − 250)/5 = −1
z₂ = (259,25 − 250)/5 = 1,85

Oppervlakte ertussen

P = Φ(1,85) − Φ(−1) = 0,9678 − 0,1587 = 0,8092

Antwoord

P = 0,8092
2.Normale verdeling

Antwoord: x = 194,3 cm

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) = 0,99 → z = 2,326

Terug naar x

x = 178 + 2,326·7 = 194,28 cm

Antwoord

x = 194,28 cm
3.Betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: bovengrens = 64,64

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 = 4,032·9,5/√6 = 15,64

Interval

49 ± 15,64 → [33,36, 64,64]

Antwoord

bovengrens = 64,64
4.Betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: n = 4148

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 = 2,576²·0,5·0,5/0,02² = 4147

Naar boven afronden

n = 4148

Antwoord

n = 4148
5.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: z = 0,7837

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.

Standaardfout van het verschil

SE = √(11²/80 + 20²/80) = √6,513 = 2,552

Toetsingsgrootheid

z = (47,5 − 45,5)/2,552 = 0,7837

Antwoord

z = 0,7837

|z| < 1.96, dus H₀ wordt niet verworpen op het 5%-niveau (tweezijdig).

6.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallen

Antwoord: z = 1,963

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 = 36/120 = 0,3
p̂₂ = 63/300 = 0,21
p̂ = 99/420 = 0,2357

Standaardfout onder H₀

SE = √(0,2357·0,7643·(1/120 + 1/300)) = 0,04585

Toetsingsgrootheid

z = (0,3 − 0,21)/0,04585 = 1,963

Antwoord

z = 1,963

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

7.Lineaire regressie en correlatie

Antwoord: r = 0,9839

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 = 190/5 = 38

Kwadraten- en productsommen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 48
Syy = Σ(y − ȳ)² = 238

Correlatiecoëfficiënt

r = 48/√(10·238) = 0,9839

Antwoord

r = 0,9839
8.Lineaire regressie en correlatie

Antwoord: e = −1,581

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 = 48/6 = 8
ȳ = 376/6 = 62,67

Kwadraten- en productsommen

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 264

Regressielijn

b = 264/70 = 3,771
a = 62,67 − 3,771·8 = 32,5
ŷ = 32,5 + 3,771·x

Voorspelde waarde

ŷ = 32,5 + 3,771·4 = 47,58

Residu

e = 46 − 47,58 = −1,581

Antwoord

e = −1,581

Het punt ligt onder de lijn.

9.Chikwadraattoetsen

Antwoord: χ² = 16,79

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

stedelijk: 120·60/200 = 36, 120·60/200 = 36, 120·80/200 = 48
landelijk: 80·60/200 = 24, 80·60/200 = 24, 80·80/200 = 32

Chikwadraatgrootheid

χ² = (49 − 36)²/36 + (30 − 36)²/36 + (41 − 48)²/48 + (11 − 24)²/24 + (30 − 24)²/24 + (39 − 32)²/32
χ² = 16,79

Antwoord

χ² = 16,79

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

10.Chikwadraattoetsen

Antwoord: χ²crit = 9,21

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.

Vrijheidsgraden

df = 4 − 1 − 1 = 2

Tabel

χ²crit(df = 2, α = 0,01) = 9,210

Antwoord

χ²crit = 9,210

Verwerp H₀ als de berekende χ² groter is dan deze waarde.

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