Statystyka 2: Wnioskowanie statystyczne: zestaw na powtórkę

Wzory, najważniejsze kroki metod dla każdego tematu i 10 zadań do ćwiczenia, z pełnymi rozwiązaniami na końcu.

Nowe zadaniaWróć do przedmiotu

W oknie drukowania wybierz „Zapisz jako PDF”, aby zachować kopię na swoim urządzeniu.

1Wzory i metody

Rozkład normalny

Wynik z
z = (x − μ)/σ
Poniżej x
P(X < x) = Φ(z)
Powyżej x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Pomiędzy
Φ(z2) − Φ(z1)
Percentyl
x = μ + z·σ

Metoda

  1. Zamień wartość na wynik standaryzowany: z = (x − μ)/σ.
  2. Odczytaj Φ(z), pole na lewo od z.
  3. Dla pola na prawo użyj 1 − Φ(z); dla przedziału odejmij dwa pola lewostronne.
  4. Dla percentyla licz wstecz: wyznacz z dla pola, a potem x = μ + z·σ.

Przedziały ufności

σ znane
x̄ ± z·σ/√n
σ nieznane
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Wartość krytyczna z
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Liczebność próby
n = (z·σ/E)², rounded up

Metoda

  1. Wybierz między z (znane σ populacji) a t (tylko s z próby, z n − 1 stopniami swobody).
  2. Wyznacz wartość krytyczną dla poziomu ufności.
  3. Margines błędu: E = wartość krytyczna × odchylenie standardowe/√n.
  4. Przedział: x̄ ± E.

Testy hipotez i przedziały ufności

Test z dla średniej
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Test t dla średniej
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Dwustronny na poziomie 5%
odrzuć H0, jeśli |z| > 1,96
Przedział ufności
x̄ ± z·σ/√n

Metoda

  1. Sformułuj H₀ i H₁ i ustal, czy test jest jednostronny, czy dwustronny.
  2. Oblicz statystykę testową: (x̄ − μ₀)/(σ/√n) albo z s i t.
  3. Porównaj z wartością krytyczną albo wyznacz wartość p.
  4. Odrzuć H₀, jeśli statystyka przekracza wartość krytyczną (p poniżej α), i sformułuj wniosek słowami.

Regresja liniowa i korelacja

Sumy kwadratów
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Współczynnik kierunkowy
b = Sxy/Sxx
Wyraz wolny
a = ȳ − b·x̄
Korelacja
r = Sxy/√(SxxSyy)
Reszta
e = y − ŷ

Testy chi-kwadrat

Statystyka testowa
χ² = Σ(O − E)²/E
Test zgodności
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Niezależność
E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Wartości krytyczne (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Decyzja
odrzuć H0, jeśli χ² > χ²crit

2Zadania do ćwiczenia

1.Rozkład normalnyŚredni
5080,5P = ?

Rozkład wyników egzaminu jest normalny ze średnią 65 pkt i odchyleniem standardowym 10 pkt. Jaka część wartości leży między 50 a 80,5 pkt? Podaj P w postaci dziesiętnej.

μ = 65σ = 10x1 = 50x2 = 80,5
P =
2.Rozkład normalnyTrudny
380420460500540580620hgóra 90%

Rozkład czasów pracy baterii jest normalny ze średnią 500 h i odchyleniem standardowym 40 h. Przeciągnij wartość graniczną tak, aby zacieniowane górne 90% leżało na prawo od niej. Znajdź wartość graniczną x.

μ = 500 hσ = 40 h90%
x = h
3.Przedziały ufnościŚredni
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Porównuje się czas pracy baterii dwóch modeli telefonów. Model 1: 50 telefonów, średnia 67,5 h, znane odchylenie standardowe 20 h. Model 2: 80 telefonów, średnia 80,5 h, znane odchylenie standardowe 14 h. Wyznacz margines błędu E przedziału ufności 95 % dla μ₁ − μ₂.

n₁ = 50x̄₁ = 67,5 hσ₁ = 20 hn₂ = 80x̄₂ = 80,5 hσ₂ = 14 h95%
E = h
4.Przedziały ufnościTrudny
n = 25σ = ?Us = 4,595%

Średnice 25 toczonych wałków mają odchylenie standardowe z próby 4,5 µm. Zakładając, że średnice mają rozkład normalny, wyznacz σ: dolna granica przedziału ufności 95 % dla odchylenia standardowego populacji. Przy df = 24 2,5 % rozkładu χ² leży poniżej 12,401, a 2,5 % powyżej 39,364.

n = 25s = 4,5 µmχ² = 12,401, 39,364
σ = µm
5.Testy hipotez i przedziały ufnościŚredni
1,86p = ?

Twierdzi się, że średnia populacji wynosi 100; odchylenie standardowe populacji jest znane i wynosi 48. Losowa próba 144 obserwacji ma średnią 107,44. Przetestuj H₀: μ = 100 przeciw H₁: μ > 100. Wyznacz wartość p p.

μ₀ = 100σ = 48n = 144x̄ = 107,44H₁: μ > μ₀
p =
6.Testy hipotez i przedziały ufnościTrudny
σ = 4, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 399%

Jak duża musi być próba, aby przedział ufności 99 % dla średniej miał margines błędu co najwyżej 3? Odchylenie standardowe wynosi 4. Wyznacz najmniejszą liczebność próby n.

σ = 4E = 399%
n =
7.Regresja liniowa i korelacjaŚredni
xy35356276798011861397xy5106080100

Tabela podaje 6 par obserwacji x = wydatki na reklamę w tys. € i y = sprzedaż w tys. €. Podane są ich sumy. Wyznacz z tych sum współczynnik korelacji Pearsona r.

n = 6Σx = 48Σy = 445Σx² = 454Σy² = 34347Σxy = 3865
r =
8.Regresja liniowa i korelacjaTrudny
xy3605737849931110013121xy5106080100120x = 12

Tabela podaje 6 par obserwacji x = liczba godzin nauki i y = wynik egzaminu. Użyj prostej najmniejszych kwadratów ŷ = a + b·x. Wyznacz prognozę ŷ dla x = 12.

n = 6x = 12
ŷ =
9.Testy chi-kwadratŚredni
autobusrowersamochódSumastudenci12192960pracownicy8112140Suma203050100

Tabela kontyngencji pokazuje liczebności obserwowane. Oblicz statystykę chi-kwadrat χ² testu niezależności zmiennych wierszowej i kolumnowej. Nie stosuj poprawki na ciągłość.

N = 1002 × 3
χ² =
10.Testy chi-kwadratTrudny
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

Test niezależności chi-kwadrat przeprowadza się na tabeli kontyngencji o 2 wierszach i 4 kolumnach (bez sum). Korzystając z tabeli, wyznacz wartość krytyczną χ²crit na poziomie istotności α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Roztwory

1.Rozkład normalny

Odpowiedź: P = 0,8726

Rozkład normalny: zamień wartość x na wynik z, z = (x − μ)/σ, który mówi, o ile odchyleń standardowych wartość leży od średniej. Tablica rozkładu normalnego (czyli Φ(z)) podaje pole na lewo od z, czyli P(X < x). Pole na prawo to 1 − Φ(z), a pole między dwiema wartościami to różnica ich dwóch pól.

Wyniki z

z₁ = (50 − 65)/10 = −1,5
z₂ = (80,5 − 65)/10 = 1,55

Pole pomiędzy

P = Φ(1,55) − Φ(−1,5) = 0,9394 − 0,06681 = 0,8726

Odpowiedź

P = 0,8726
2.Rozkład normalny

Odpowiedź: x = 449 h

Od pola z powrotem do z: Φ(z) to pole na lewo od z. Dla pola lewego ogona A znajdź w tablicy z, dla którego Φ(z) = A. Pole prawego ogona A oznacza Φ(z) = 1 − A. Pole środkowe A między −z a z zostawia (1 − A)/2 w każdym ogonie, więc Φ(z) = (1 + A)/2. Dla wartości x użyj x = μ + zσ.

Pole po lewej

Φ(z) = 0,1

z z tablicy

z ≈ −1,28

Z powrotem do pierwotnych jednostek

x = 500 − 1,28·40 = 449 h

Odpowiedź

x = 449 h
3.Przedziały ufności

Odpowiedź: E = 6,336 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.

Estymator punktowy

x̄₁ − x̄₂ = 67,5 − 80,5 = −13

Błąd standardowy

SE = √(20²/50 + 14²/80) = 3,233

Margines błędu

E = 1,96·3,233 = 6,336

Odpowiedź

E = 6,336 h

Przedział nie zawiera 0, więc średnie różnią się istotnie.

4.Przedziały ufności

Odpowiedź: σ = 3,514 µm

Przedział dla wariancji: (n − 1)s²/σ² ma rozkład χ² z n − 1 stopniami swobody. Przedział 95 % dla σ² rozciąga się od (n − 1)s² podzielonego przez górną wartość χ² (2,5 % powyżej niej) do (n − 1)s² podzielonego przez dolną wartość χ² (2,5 % poniżej niej); przedział dla σ to pierwiastki z obu granic. Nie jest on symetryczny względem s.

Suma kwadratów

(n − 1)s² = 24·4,5² = 486

Granice dla σ²

486/39,364 = 12,35
486/12,401 = 39,19

Granica dla σ

σ = √12,35 = 3,514 µm

Odpowiedź

σ = 3,514 µm

Przedział 95 % dla σ: [3,514, 6,26] µm.

5.Testy hipotez i przedziały ufności

Odpowiedź: p = 0,03144

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.

Statystyka testowa

SE = σ/√n = 48/√144 = 4
z = (107,44 − 100)/4 = 1,86

Pole ogona

Φ(1,86) = 0,9686
1 − Φ(1,86) = 0,0314

Wartość p

p = 0,03144

Odpowiedź

p = 0,03144

p ≤ 0,05, więc H₀ odrzuca się na poziomie 5 %.

6.Testy hipotez i przedziały ufności

Odpowiedź: n = 12

Test dla średniej: statystyka testowa mierzy, o ile błędów standardowych średnia z próby leży od wartości z H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), gdy σ jest znane, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), gdy szacuje się je z próby. Przedział ufności to x̄ ± (wartość krytyczna)·(błąd standardowy).

Wyznacz n

n = (2,576·4/3)² = 11,8

Zaokrąglij w górę

n = 12

Odpowiedź

n = 12
7.Regresja liniowa i korelacja

Odpowiedź: r = 0,9948

Regresja metodą najmniejszych kwadratów: przy średnich x̄ i ȳ oraz Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² i Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) prosta ŷ = a + b·x ma współczynnik kierunkowy b = Sxy/Sxx i wyraz wolny a = ȳ − b·x̄, więc zawsze przechodzi przez punkt (x̄, ȳ). Współczynnik korelacji Pearsona r = Sxy/√(Sxx·Syy) leży między −1 a 1; r² to część zmienności y wyjaśniona przez prostą.

Sumy scentrowane

Sxy = 3865 − 48·445/6 = 305
Sxx = 454 − 48²/6 = 70
Syy = 34347 − 445²/6 = 1343

Współczynnik korelacji

r = 305/√(70·1343) = 0,9948

Odpowiedź

r = 0,9948
8.Regresja liniowa i korelacja

Odpowiedź: ŷ = 111,1

Regresja metodą najmniejszych kwadratów: przy średnich x̄ i ȳ oraz Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² i Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) prosta ŷ = a + b·x ma współczynnik kierunkowy b = Sxy/Sxx i wyraz wolny a = ȳ − b·x̄, więc zawsze przechodzi przez punkt (x̄, ȳ). Współczynnik korelacji Pearsona r = Sxy/√(Sxx·Syy) leży między −1 a 1; r² to część zmienności y wyjaśniona przez prostą.

Średnie

x̄ = 48/6 = 8
ȳ = 531/6 = 88,5

Sumy kwadratów i iloczynów

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 395

Prosta regresji

b = 395/70 = 5,643
a = 88,5 − 5,643·8 = 43,36
ŷ = 43,36 + 5,643·x

Prognoza

ŷ = 43,36 + 5,643·12 = 111,1

Odpowiedź

ŷ = 111,1
9.Testy chi-kwadrat

Odpowiedź: χ² = 0,2222

Testy chi-kwadrat: porównaj liczebności obserwowane O z liczebnościami E oczekiwanymi przy H₀ za pomocą χ² = Σ(O − E)²/E. Test zgodności: E = n·p dla każdej kategorii, df = k − 1 (minus jeden za każdy parametr estymowany z danych). Niezależność w tabeli r × c: E = suma wiersza × suma kolumny / suma ogólna, df = (r − 1)(c − 1). Odrzuć H₀, gdy χ² przekracza wartość krytyczną dla wybranego α.

Liczebności oczekiwane

studenci: 60·20/100 = 12, 60·30/100 = 18, 60·50/100 = 30
pracownicy: 40·20/100 = 8, 40·30/100 = 12, 40·50/100 = 20

Statystyka chi-kwadrat

χ² = (12 − 12)²/12 + (19 − 18)²/18 + (29 − 30)²/30 + (8 − 8)²/8 + (11 − 12)²/12 + (21 − 20)²/20
χ² = 0,2222

Odpowiedź

χ² = 0,2222

df = 2. Przy α = 0,05 wartość krytyczna wynosi 5,991, więc decyzja dotycząca H₀ (niezależności): brak podstaw do odrzucenia.

10.Testy chi-kwadrat

Odpowiedź: χ²crit = 7,815

Testy chi-kwadrat: porównaj liczebności obserwowane O z liczebnościami E oczekiwanymi przy H₀ za pomocą χ² = Σ(O − E)²/E. Test zgodności: E = n·p dla każdej kategorii, df = k − 1 (minus jeden za każdy parametr estymowany z danych). Niezależność w tabeli r × c: E = suma wiersza × suma kolumny / suma ogólna, df = (r − 1)(c − 1). Odrzuć H₀, gdy χ² przekracza wartość krytyczną dla wybranego α.

Stopnie swobody

df = (2 − 1)·(4 − 1) = 3

Tabela

χ²crit(df = 3, α = 0,05) = 7,815

Odpowiedź

χ²crit = 7,815

Odrzuć H₀, jeśli obliczone χ² jest większe od tej wartości.

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