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
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 16 ervan groter is dan 632,8 g. Rond z af op twee decimalen.
μ = 40 gσ = 1,2 gn = 16> 632,8 g
P =
2.Normale verdelingMoeilijk
Gatdiameters D zijn normaal verdeeld met gemiddelde 25,03 mm en standaardafwijking 0,015 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 = 0,015 mmas: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.BetrouwbaarheidsintervallenGemiddeld
Een steekproef van 30 items heeft gemiddelde 75 en standaardafwijking s = 4. De populatie is bij benadering normaal verdeeld. Bereken de foutmarge E van een 90%-betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde.
n = 30x̄ = 75s = 490%t(29) = 1,699
E =
4.BetrouwbaarheidsintervallenMoeilijk
De diameters van 10 bewerkte assen hebben een steekproefstandaardafwijking van 11,5 µm. Neem aan dat de diameters normaal verdeeld zijn en bereken de ondergrens σ van het 95%-betrouwbaarheidsinterval voor de standaardafwijking van de populatie. Bij df = 9 ligt 2,5% van de χ²-verdeling onder 2,7 en 2,5% boven 19,023.
Een steekproef van 36 studenten heeft een gemiddelde score van 502,8 en een steekproefstandaardafwijking van 10. Bereken de toetsingsgrootheid t voor H₀: μ = 500.
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 6. In werkelijkheid is het gemiddelde 501,1. Bereken de kans op een fout van de tweede soort β in procenten.
μ₀ = 500μ = 501,1σ = 6n = 36α = 0,05
β = %
7.Lineaire regressie en correlatieGemiddeld
De tabel geeft 6 gepaarde waarnemingen van x = aantal uren gestudeerd en y = tentamencijfer. Bereken de determinatiecoëfficiënt r² van de kleinstekwadratenlijn.
n = 6
r² =
8.Lineaire regressie en correlatieMoeilijk
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 = 23.
n = 6x = 23
ŷ =
9.ChikwadraattoetsenGemiddeld
De kruistabel toont waargenomen aantallen. Bereken voor een chikwadraattoets op onafhankelijkheid het verwachte aantal E voor de cel “dagdienst, geen defect”.
rijtotaal = 98kolomtotaal = 58N = 188
E =
10.ChikwadraattoetsenMoeilijk
Een chikwadraat-aanpassingstoets vergelijkt waargenomen aantallen in 6 categorieën met volledig gespecificeerde verwachte verhoudingen (er worden geen parameters uit de data geschat). Hoeveel vrijheidsgraden df heeft de toets?
k = 6
df =
3Oplossingen
1.Normale verdeling
Antwoord: P = 0,9332
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 = 640 g, σT = 1,2·√16 = 4,8 g
Standaardiseren
z = (632,8 − 640)/4,8 = −1,5
Kansrekening
P = 1 − Φ(−1,5) = 0,9332
Antwoord
P = 0,9332
2.Normale verdeling
Antwoord: P = 0,8849
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 = 0,025 mm
Standaardiseren
z = (0 − 0,03)/0,025 = −1,2
Kansrekening
P = 1 − Φ(−1,2) = 0,8849
Antwoord
P = 0,8849
3.Betrouwbaarheidsintervallen
Antwoord: E = 1,241
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 = 29, t = 1,699
Foutmarge
E = 1,699·4/√30 = 1,241
Antwoord
E = 1,241
4.Betrouwbaarheidsintervallen
Antwoord: σ = 7,91 µm
Interval voor een variantie: (n − 1)s²/σ² heeft een χ²-verdeling met n − 1 vrijheidsgraden. Het 95%-interval voor σ² loopt van (n − 1)s² gedeeld door de bovenste χ²-waarde (2,5% erboven) tot (n − 1)s² gedeeld door de onderste χ²-waarde (2,5% eronder); het interval voor σ is de wortel van beide grenzen. Het is niet symmetrisch rond s.
Kwadratensom
(n − 1)s² = 9·11,5² = 1190
Grenzen voor σ²
1190/19,023 = 62,57
1190/2,7 = 440,8
Grens voor σ
σ = √62,57 = 7,91 µm
Antwoord
σ = 7,91 µm
95%-interval voor σ: [7,91, 21] µm.
5.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallen
Antwoord: t = 1,68
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 = 10/√36 = 10/6 = 1,667
Toetsingsgrootheid
t = (502,8 − 500)/1,667 = 1,68
Antwoord
t = 1,68
t0,025; df = 35 = 2,03
|t| < 2.03, dus H₀ wordt niet verworpen op het 5%-niveau (tweezijdig).
6.Hypothesetoetsen & betrouwbaarheidsintervallen
Antwoord: β = 70,71 %
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 = 6/√36 = 1
x̄c = 500 + 1,645·1 = 501,6
z onder het ware gemiddelde
z = (501,6 − 501,1)/1 = 0,545
Fout van de tweede soort
onderscheidend vermogen = P(Z > 0,545) = 29,29%
β = 100% − 29,29% = 70,71%
Antwoord
β = 70,71%
7.Lineaire regressie en correlatie
Antwoord: r² = 0,9402
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 = 33/6 = 5,5
ȳ = 479/6 = 79,83
Kwadraten- en productsommen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 114,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 796,8
Determinatiecoëfficiënt
r² = 114,5²/(17,5·796,8) = 0,9402
Antwoord
r² = 0,9402
Ongeveer 94,02% van de variatie in y wordt door de lijn verklaard.
8.Lineaire regressie en correlatie
Antwoord: ŷ = 86,5
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 = 138/6 = 23
ȳ = 519/6 = 86,5
Kwadraten- en productsommen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 249
Regressielijn
b = 249/70 = 3,557
a = 86,5 − 3,557·23 = 4,686
ŷ = 4,686 + 3,557·x
Voorspelling
ŷ = 4,686 + 3,557·23 = 86,5
Antwoord
ŷ = 86,5
9.Chikwadraattoetsen
Antwoord: E = 30,23
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.
Verwacht aantal
E = 98·58/188 = 30,23
Antwoord
E = 30,23
10.Chikwadraattoetsen
Antwoord: df = 5
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.