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
−3−2−10123zzacieniowane pole między −z a z = 0,8715

Przeciągnij z tak, aby zacieniowane pole między −z a z pod standardową krzywą normalną wynosiło 0,8715. Znajdź z z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku.

A = 0,8715
z =
2.Rozkład normalnyTrudny
μ = 500x = ?25%

Rozkład czasów pracy baterii jest normalny ze średnią 500 h i odchyleniem standardowym 40 h. Wyznacz wartość x, poniżej której leży 25% wszystkich wartości (25. percentyl).

μ = 500σ = 40P = 25%
x = h
3.Przedziały ufnościŚredni
x̄E₁ = 5,795%, n = 25x̄E₂ = ?95%, n = 50

Przedział ufności 95 % dla średniej, oparty na 25 obserwacjach i znanym σ, ma margines błędu 5,7. Jaki będzie margines błędu E₂, jeśli to samo badanie obejmie 50 obserwacji?

95%n₁ = 25E₁ = 5,7n₂ = 50
E₂ =
4.Przedziały ufnościTrudny
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0495%

Z góry nic nie wiadomo o frakcji wadliwych produktów. Ile produktów n trzeba skontrolować, aby przedział ufności 95 % dla frakcji miał margines błędu co najwyżej 0,04?

p = 0,5E = 0,0495%
n =
5.Testy hipotez i przedziały ufnościŚredni
−2,2p = ?

Twierdzi się, że średnia populacji wynosi 120; odchylenie standardowe populacji jest znane i wynosi 9. Losowa próba 36 obserwacji ma średnią 116,7. Przetestuj H₀: μ = 120 przeciw H₁: μ < 120. Wyznacz wartość p p.

μ₀ = 120σ = 9n = 36x̄ = 116,7H₁: μ < μ₀
p =
6.Testy hipotez i przedziały ufnościTrudny
−1,961,96z = ?

W badaniu klinicznym wyzdrowiało 56 z 80 pacjentów leczonych metodą A i 118 z 200 pacjentów leczonych metodą B. Korzystając z frakcji łącznej, wyznacz statystykę testową z dla H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 56n₁ = 80x₂ = 118n₂ = 200
z =
7.Regresja liniowa i korelacjaŚredni
xy284156208291031xy510102030

Tabela podaje 5 par obserwacji x = obciążenie w kN i y = wydłużenie w mm. Podane są ich sumy. Wyznacz z tych sum współczynnik korelacji Pearsona r.

n = 5Σx = 30Σy = 103Σx² = 220Σy² = 2491Σxy = 738
r =
8.Regresja liniowa i korelacjaTrudny
xy3515697779851195xy5106080100x = 6

Tabela podaje 5 par obserwacji x = wydatki na reklamę w tys. € i y = sprzedaż w tys. €. Użyj prostej najmniejszych kwadratów ŷ = a + b·x. Wyznacz prognozę ŷ dla x = 6.

n = 5x = 6
ŷ =
9.Testy chi-kwadratŚredni
bez wadydrobnapoważnaSumazmiana dzienna25241059zmiana nocna34123581Suma593645140

Tabela kontyngencji pokazuje liczebności obserwowane. W teście niezależności chi-kwadrat wyznacz liczebność oczekiwaną E dla komórki „zmiana nocna, bez wady”.

suma wiersza = 81suma kolumny = 59N = 140
E =
10.Testy chi-kwadratTrudny

Test zgodności chi-kwadrat porównuje liczebności obserwowane w 4 kategoriach z w pełni określonymi oczekiwanymi udziałami (żadne parametry nie są estymowane z danych). Ile stopni swobody df ma test?

k = 4
df =

3Roztwory

1.Rozkład normalny

Odpowiedź: z = 1,52

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 na lewo od z

Φ(z) = (1 + 0,8715)/2 = 0,9357

Czytaj tablicę z wstecz

Znajdź 0,9357 wewnątrz tablicy i odczytaj z.

z = 1,52

Odpowiedź

z = 1,52
2.Rozkład normalny

Odpowiedź: x = 473 h

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.

z dla percentyla

Φ(z) = 0,25 → z = −0,6745

Powrót do x

x = 500 + −0,6745·40 = 473,02 h

Odpowiedź

x = 473,02 h
3.Przedziały ufności

Odpowiedź: E₂ = 4,031

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Stosunek marginesów

E₂/E₁ = (1,96/1,96)·√(25/50) = 0,7071

Nowy margines

E₂ = 5,7·0,7071 = 4,031

Odpowiedź

E₂ = 4,031
4.Przedziały ufności

Odpowiedź: n = 601

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.

Wyznacz n

n = 1,96²·0,5·0,5/0,04² = 600,2

Zaokrąglij w górę

n = 601

Odpowiedź

n = 601
5.Testy hipotez i przedziały ufności

Odpowiedź: p = 0,0139

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 = 9/√36 = 1,5
z = (116,7 − 120)/1,5 = −2,2

Pole ogona

Φ(2,2) = 0,9861
1 − Φ(2,2) = 0,0139

Wartość p

p = 0,0139

Odpowiedź

p = 0,0139

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

6.Testy hipotez i przedziały ufności

Odpowiedź: z = 1,714

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.

Frakcje z prób

p̂₁ = 56/80 = 0,7
p̂₂ = 118/200 = 0,59
p̂ = 174/280 = 0,6214

Błąd standardowy przy H₀

SE = √(0,6214·0,3786·(1/80 + 1/200)) = 0,06416

Statystyka testowa

z = (0,7 − 0,59)/0,06416 = 1,714

Odpowiedź

z = 1,714

|z| < 1.96, więc nie ma podstaw do odrzucenia H₀ na poziomie 5 % (test dwustronny).

7.Regresja liniowa i korelacja

Odpowiedź: r = 0,9875

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 = 738 − 30·103/5 = 120
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 2491 − 103²/5 = 369,2

Współczynnik korelacji

r = 120/√(40·369,2) = 0,9875

Odpowiedź

r = 0,9875
8.Regresja liniowa i korelacja

Odpowiedź: ŷ = 70,2

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 = 35/5 = 7
ȳ = 377/5 = 75,4

Sumy kwadratów i iloczynów

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 208

Prosta regresji

b = 208/40 = 5,2
a = 75,4 − 5,2·7 = 39
ŷ = 39 + 5,2·x

Prognoza

ŷ = 39 + 5,2·6 = 70,2

Odpowiedź

ŷ = 70,2
9.Testy chi-kwadrat

Odpowiedź: E = 34,14

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.

Liczebność oczekiwana

E = 81·59/140 = 34,14

Odpowiedź

E = 34,14
10.Testy chi-kwadrat

Odpowiedź: df = 3

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 = 4 − 1 = 3

Odpowiedź

df = 3

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