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
Rozkład wyników testu IQ jest normalny ze średnią 100 pkt i odchyleniem standardowym 15 pkt. Jaka część wartości leży między 85,75 a 115 pkt? Podaj P w postaci dziesiętnej.
μ = 100σ = 15x1 = 85,75x2 = 115
P =
2.Rozkład normalnyTrudny
Średnice otworów D mają rozkład normalny ze średnią 25,05 mm i odchyleniem standardowym 0,015 mm. Średnice wałów d są niezależne i mają rozkład normalny ze średnią 25 mm i odchyleniem standardowym 0,015 mm. Losowo wybrany wał pasuje, gdy D − d > 0. Wyznacz prawdopodobieństwo P, że pasuje. Zaokrąglij z do dwóch miejsc po przecinku.
otwór: μ = 25,05 mm, σ = 0,015 mmwał: μ = 25 mm, σ = 0,015 mm
P =
3.Przedziały ufnościŚredni
U 10 pacjentów mierzy się ciśnienie krwi przed leczeniem i po nim. Różnice d = przed − po (mmHg) mają średnią 9 i odchylenie standardowe 7,1. Wyznacz górną granicę przedziału ufności 95 % dla średniej różnicy.
n = 10d̄ = 9sd = 7,195%t(9) = 2,262
górna granica = mmHg
4.Przedziały ufnościTrudny
Odchylenie standardowe populacji wynosi 35. Jak liczna musi być próba n, aby przedział ufności 90% dla średniej miał margines błędu co najwyżej 1,5?
σ = 35E = 1,590%
n =
5.Testy hipotez i przedziały ufnościŚredni
Próba 64 studentów ma średni wynik 195,3 i odchylenie standardowe z próby 12. Wyznacz statystykę testową t dla H₀: μ = 200.
μ₀ = 200x̄ = 195,3s = 12n = 64
t =
6.Testy hipotez i przedziały ufnościTrudny
Jednostronny test z dla H₀: μ = 200 przeciw H₁: μ < 200 przeprowadza się na poziomie α = 0.05 na próbie o liczebności 25; odchylenie standardowe jest znane i wynosi 15. W rzeczywistości średnia wynosi 195.5. Wyznacz prawdopodobieństwo błędu II rodzaju β w procentach.
μ₀ = 200μ = 195,5σ = 15n = 25α = 0,05
β = %
7.Regresja liniowa i korelacjaŚredni
Tabela podaje 5 par obserwacji x = obciążenie w kN i y = wydłużenie w mm. Wyznacz współczynnik korelacji Pearsona r.
n = 5
r =
8.Regresja liniowa i korelacjaTrudny
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 (6,5, 40). Wyznacz jej resztę e = y − ŷ.
n = 6(6,5, 40)
e =
9.Testy chi-kwadratŚredni
Tabela kontyngencji pokazuje liczebności obserwowane. Oblicz statystykę chi-kwadrat χ² testu niezależności zmiennych wierszowej i kolumnowej. Nie stosuj poprawki na ciągłość.
N = 2002 × 2
χ² =
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: P = 0,6703
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 = (85,75 − 100)/15 = −0,95
z₂ = (115 − 100)/15 = 1
Pole pomiędzy
P = Φ(1) − Φ(−0,95) = 0,8413 − 0,1711 = 0,6703
Odpowiedź
P = 0,6703
2.Rozkład normalny
Odpowiedź: P = 0,9909
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 różnicy
μ = 25,05 − 25 = 0,05 mm, σ = 0,02121 mm
Standaryzuj
z = (0 − 0,05)/0,02121 = −2,36
Prawdopodobieństwo
P = 1 − Φ(−2,36) = 0,9909
Odpowiedź
P = 0,9909
3.Przedziały ufności
Odpowiedź: górna granica = 14,08 mmHg
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.
Wartość krytyczna
df = 9, t = 2,262
Margines błędu
E = 2,262·7,1/√10 = 5,079
Przedział
9 ± 5,079 → [3,921, 14,08]
Odpowiedź
górna granica = 14,08 mmHg
4.Przedziały ufności
Odpowiedź: n = 1474
Przedział ufności dla średniej: x̄ ± margines błędu. Przy znanym σ populacji margines wynosi z·σ/√n; gdy znasz tylko odchylenie standardowe z próby s, użyj t z n − 1 stopniami swobody: t·s/√n. Wartości krytyczne: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). Aby uzyskać margines E lub mniejszy, potrzebujesz n ≥ (z·σ/E)², zaokrąglone w górę.
Wyznacz n
n = (1,645·35/1,5)² = 1473
Zaokrąglij w górę
Liczebność próby jest liczbą całkowitą, a zaokrąglenie w dół dałoby za duży margines.
n = 1474
Odpowiedź
n = 1474
5.Testy hipotez i przedziały ufności
Odpowiedź: t = −3,133
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 = 12/√64 = 12/8 = 1,5
Statystyka testowa
t = (195,3 − 200)/1,5 = −3,133
Odpowiedź
t = −3,133
t0,025; df = 63 = 1,998
|t| > 1,998, więc H₀ odrzuca się na poziomie 5 % (test dwustronny).
6.Testy hipotez i przedziały ufności
Odpowiedź: β = 55,76 %
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 = 15/√25 = 3
x̄c = 200 − 1,645·3 = 195,1
z przy prawdziwej średniej
z = (195,1 − 195,5)/3 = −0,145
Błąd II rodzaju
moc = P(Z < −0.145) = 44.24%
β = 100% − 44,24% = 55,76%
Odpowiedź
β = 55,76%
7.Regresja liniowa i korelacja
Odpowiedź: r = 0,9976
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 = 30/5 = 6
ȳ = 103/5 = 20,6
Sumy kwadratów i iloczynów
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 150
Syy = Σ(y − ȳ)² = 565,2
Współczynnik korelacji
r = 150/√(40·565,2) = 0,9976
Odpowiedź
r = 0,9976
8.Regresja liniowa i korelacja
Odpowiedź: e = −4,224
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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 217/6 = 36,17
Sumy kwadratów i iloczynów
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 70,5
Prosta regresji
b = 70,5/17,5 = 4,029
a = 36,17 − 4,029·4,5 = 18,04
ŷ = 18,04 + 4,029·x
Wartość przewidywana
ŷ = 18,04 + 4,029·6,5 = 44,22
Reszta
e = 40 − 44,22 = −4,224
Odpowiedź
e = −4,224
Punkt leży pod prostą.
9.Testy chi-kwadrat
Odpowiedź: χ² = 8,036
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.
df = 1. Przy α = 0,05 wartość krytyczna wynosi 3,841, więc decyzja dotycząca H₀ (niezależności): odrzucona.
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.