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
105 s111,4 sX + Y?

X ma rozkład normalny ze średnią 60 s i odchyleniem standardowym 5 s; zmienna Y jest niezależna i ma rozkład normalny ze średnią 45 s i odchyleniem standardowym 4 s. Wyznacz prawdopodobieństwo P, że X + Y jest większe niż 111,4 s. Zaokrąglij z do dwóch miejsc po przecinku.

μX = 60, σX = 5μY = 45, σY = 4X + Y > 111,4 s
P =
2.Rozkład normalnyTrudny
235240245250255260265gdół 60%

Rozkład mas worków jest normalny ze średnią 250 g i odchyleniem standardowym 5 g. Przeciągnij wartość graniczną tak, aby zacieniowane dolne 60% leżało na lewo od niej. Znajdź wartość graniczną x.

μ = 250 gσ = 5 g60%
x = g
3.Przedziały ufnościŚredni
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

Porównuje się czas pracy baterii dwóch modeli telefonów. Model 1: 100 telefonów, średnia 149,5 h, znane odchylenie standardowe 20 h. Model 2: 30 telefonów, średnia 164,5 h, znane odchylenie standardowe 4 h. Wyznacz margines błędu E przedziału ufności 90 % dla μ₁ − μ₂.

n₁ = 100x̄₁ = 149,5 hσ₁ = 20 hn₂ = 30x̄₂ = 164,5 hσ₂ = 4 h90%
E = h
4.Przedziały ufnościTrudny
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0195%

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 0,01?

p = 0,5E = 0,0195%
n =
5.Testy hipotez i przedziały ufnościŚredni
t −2,13102,131

Próba 16 studentów ma średni wynik 494,8 i odchylenie standardowe z próby 15. Wyznacz statystykę testową t dla H₀: μ = 500.

μ₀ = 500x̄ = 494,8s = 15n = 16
t =
6.Testy hipotez i przedziały ufnościTrudny
μ₀x̄c

Jednostronny test z dla H₀: μ = 50 przeciw H₁: μ > 50 przeprowadza się na poziomie α = 0,10 na próbie o liczebności 25; odchylenie standardowe jest znane i wynosi 10. W rzeczywistości średnia wynosi 55,2. Wyznacz prawdopodobieństwo błędu II rodzaju β w procentach.

μ₀ = 50μ = 55,2σ = 10n = 25α = 0,10
β = %
7.Regresja liniowa i korelacjaŚredni
xy234761181510211223xy5101020

Tabela podaje 6 par obserwacji x = obciążenie w kN i y = wydłużenie w mm. Wyznacz współczynnik determinacji r² prostej najmniejszych kwadratów.

n = 6
r² =
8.Regresja liniowa i korelacjaTrudny
xy34455676897211871395xy510406080100x = 8

Tabela podaje 6 par obserwacji x = wydatki na reklamę w tys. € i y = sprzedaż w tys. €. Użyj prostej najmniejszych kwadratów ŷ = a + b·x. Wykonano nową obserwację (8, 68). Wyznacz jej resztę e = y − ŷ.

n = 6(8, 68)
e =
9.Testy chi-kwadratŚredni
niskiśredniwysokiSumamiasto25201560wieś552025100Suma804040160

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

N = 1602 × 3
χ² =
10.Testy chi-kwadratTrudny
zaliczoneniezaliczoneSumalinia 1174360linia 2305080linia 3196180Suma66154220dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Tabela pokazuje liczebności obserwowane. Sprawdź na poziomie α = 0,05, czy obie zmienne są niezależne (bez poprawki na ciągłość). Oblicz statystykę testową χ², a potem porównaj ją z wartością krytyczną z tabeli.

N = 2203 × 2α = 0,05
χ² =

3Roztwory

1.Rozkład normalny

Odpowiedź: P = 0,1587

Sumy i różnice zmiennych normalnych: jeśli X i Y są niezależne i mają rozkład normalny, to X + Y i X − Y również mają rozkład normalny. Średnie dodają się lub odejmują: E(X ± Y) = μX ± μY. Wariancje zawsze się dodają, także dla różnicy: Var(X ± Y) = σX² + σY², więc σ = √(σX² + σY²). Odchylenia standardowe nigdy nie dodają się bezpośrednio. Suma n niezależnych elementów o tym samym rozkładzie ma średnią n·μ i odchylenie standardowe σ·√n. Potem standaryzuj jak zwykle: z = (x − średnia)/σ i odczytaj Φ(z).

Rozkład sumy

μ = 105 s, σ = √(5² + 4²) = 6,403 s

Standaryzuj

z = (111,4 − 105)/6,403 = 1

Górny ogon

P = 1 − Φ(1) = 1 − 0,8413 = 0,1587

Odpowiedź

P = 0,1587
2.Rozkład normalny

Odpowiedź: x = 251,3 g

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) = 0,6

z z tablicy

z ≈ 0,25

Z powrotem do pierwotnych jednostek

x = 250 + 0,25·5 = 251,3 g

Odpowiedź

x = 251,3 g
3.Przedziały ufności

Odpowiedź: E = 3,502 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 = 149,5 − 164,5 = −15

Błąd standardowy

SE = √(20²/100 + 4²/30) = 2,129

Margines błędu

E = 1,645·2,129 = 3,502

Odpowiedź

E = 3,502 h

Przedział nie zawiera 0, więc średnie różnią się istotnie.

4.Przedziały ufności

Odpowiedź: n = 9604

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 = 1,96²·0,5·0,5/0,01² = 9604

Zaokrąglij w górę

n = 9604

Odpowiedź

n = 9604
5.Testy hipotez i przedziały ufności

Odpowiedź: t = −1,387

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).

Błąd standardowy

SE = 15/√16 = 15/4 = 3,75

Statystyka testowa

t = (494,8 − 500)/3,75 = −1,387

Odpowiedź

t = −1,387
t0,025; df = 15 = 2,131

|t| < 2.131, więc nie ma podstaw do odrzucenia H₀ na poziomie 5 % (test dwustronny).

6.Testy hipotez i przedziały ufności

Odpowiedź: β = 9,375 %

Moc testu: moc = 1 − β to prawdopodobieństwo odrzucenia H₀, gdy jest ona fałszywa. Wyznacz próg x̄c z μ₀ i z_α, a potem oblicz prawdopodobieństwo znalezienia się poza x̄c przy prawdziwej średniej: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Krytyczna średnia z próby

SE = 10/√25 = 2
x̄c = 50 + 1,282·2 = 52,56

z przy prawdziwej średniej

z = (52,56 − 55,2)/2 = −1,318

Błąd II rodzaju

moc = P(Z > −1,318) = 90,62%
β = 100% − 90,62% = 9,375%

Odpowiedź

β = 9,375%
7.Regresja liniowa i korelacja

Odpowiedź: r² = 0,9908

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 = 42/6 = 7
ȳ = 80/6 = 13,33

Sumy kwadratów i iloczynów

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 146
Syy = Σ(y − ȳ)² = 307,3

Współczynnik determinacji

r² = 146²/(70·307,3) = 0,9908

Odpowiedź

r² = 0,9908

Około 99,08% zmienności y jest wyjaśnione przez prostą.

8.Regresja liniowa i korelacja

Odpowiedź: e = −2,333

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 = 422/6 = 70,33

Sumy kwadratów i iloczynów

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 352

Prosta regresji

b = 352/70 = 5,029
a = 70,33 − 5,029·8 = 30,1
ŷ = 30,1 + 5,029·x

Wartość przewidywana

ŷ = 30,1 + 5,029·8 = 70,33

Reszta

e = 68 − 70,33 = −2,333

Odpowiedź

e = −2,333

Punkt leży pod prostą.

9.Testy chi-kwadrat

Odpowiedź: χ² = 4

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

miasto: 60·80/160 = 30, 60·40/160 = 15, 60·40/160 = 15
wieś: 100·80/160 = 50, 100·40/160 = 25, 100·40/160 = 25

Statystyka chi-kwadrat

χ² = (25 − 30)²/30 + (20 − 15)²/15 + (15 − 15)²/15 + (55 − 50)²/50 + (20 − 25)²/25 + (25 − 25)²/25
χ² = 4

Odpowiedź

χ² = 4

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: χ² = 3,71

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

linia 1: 18, 42
linia 2: 24, 56
linia 3: 24, 56

Statystyka chi-kwadrat

χ² = (17 − 18)²/18 + (43 − 42)²/42 + (30 − 24)²/24 + (50 − 56)²/56 + (19 − 24)²/24 + (61 − 56)²/56
χ² = 3,71

Decyzja

df = 2, χ²crit = 5,991
3,71 < 5,991

Odpowiedź

χ² = 3,71

χ² jest mniejsze od wartości krytycznej, więc nie ma podstaw do odrzucenia H₀: brak istotnych dowodów na związek.

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