Основы статистики: шпаргалка-пакет

Листы формул, ключевые шаги методов по каждой теме и тренировочные задачи (12) с полными решениями в конце.

Новые задачиНазад к курсу

В окне печати выберите «Сохранить как PDF», чтобы сохранить копию на своём устройстве.

1Формулы и методы

Описательная статистика

Среднее
x̄ = Σx/n
Выборочное стандартное отклонение
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
Медиана
срединное значение упорядоченных данных
z-оценка
z = (x − μ)/σ
Нормальное распределение
68% в пределах ±1σ, 95% в пределах ±2σ

Вероятность

Противоположное событие
P(not A) = 1 − P(A)
Правило сложения
P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)
Независимые события
P(A ∩ B) = P(A)·P(B)
Условная вероятность
P(A|B) = P(A ∩ B)/P(B)
Биномиальное распределение
P(X = k) = C(n,k)·pk(1 − p)n−k

Нормальное распределение

z-оценка
z = (x − μ)/σ
Меньше x
P(X < x) = Φ(z)
Больше x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Между
Φ(z2) − Φ(z1)
Процентиль
x = μ + z·σ

Метод

  1. Переведите значение в z-оценку: z = (x − μ)/σ.
  2. Найдите по таблице Φ(z) — площадь слева от z.
  3. Для площади справа используйте 1 − Φ(z); для интервала вычтите две площади слева.
  4. Для процентиля действуйте в обратном порядке: найдите z по площади, затем x = μ + z·σ.

Доверительные интервалы

σ известно
x̄ ± z·σ/√n
σ неизвестно
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Критическое значение z
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Объём выборки
n = (z·σ/E)², rounded up

Метод

  1. Выберите между z (известна σ генеральной совокупности) и t (известно только выборочное s, n − 1 степеней свободы).
  2. Найдите критическое значение для уровня доверия.
  3. Предельная ошибка: E = критическое значение × стандартное отклонение/√n.
  4. Интервал: x̄ ± E.

Проверка гипотез и доверительные интервалы

z-тест для среднего
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
t-тест для среднего
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Двусторонний на уровне 5%
отвергните H0, если |z| > 1,96
Доверительный интервал
x̄ ± z·σ/√n

Метод

  1. Сформулируйте H₀ и H₁ и решите, односторонний критерий или двусторонний.
  2. Вычислите статистику критерия: (x̄ − μ₀)/(σ/√n) или с s и t.
  3. Сравните с критическим значением или найдите p-значение.
  4. Отвергните H₀, если статистика выходит за критическое значение (p меньше α), и сформулируйте вывод словами.

Линейная регрессия и корреляция

Суммы квадратов
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Угловой коэффициент
b = Sxy/Sxx
Свободный член
a = ȳ − b·x̄
Корреляция
r = Sxy/√(SxxSyy)
Остаток
e = y − ŷ

2Тренировочные задачи

1.Описательная статистикаСредняя
152025303540

Найдите выборочное стандартное отклонение s данных: 42, 24, 28, 12, 27, 23, 40.

n = 7
s =
2.Описательная статистикаСложная
z −2−1012

Величина распределена нормально со средним 70 и стандартным отклонением 15. Какая доля P значений больше 58?

μ = 70σ = 15x = 58
P =
3.ВероятностьСредняя
xp(x)10,2520,230,340,25μ = 2,55

Для показанного распределения найдите стандартное отклонение σ величины X.

x: 1, 2, 3, 4p(x): 0,25, 0,2, 0,3, 0,25
σ =
4.ВероятностьСложная
xp(x)10,120,330,2540,35μ

X имеет показанное распределение, а Y = −2X + 4. Найдите стандартное отклонение σY величины Y.

x: 1, 2, 3, 4p(x): 0,1, 0,3, 0,25, 0,35Y = −2X + 4
σY =
5.Нормальное распределениеСредняя
245260P = ?

Пусть массы пакетов распределены нормально со средним 250 g и стандартным отклонением 5 g. Какая доля значений лежит между 245 и 260 g? Дайте P в виде десятичной дроби.

μ = 250σ = 5x1 = 245x2 = 260
P =
6.Нормальное распределениеСложная
10 cm0X − Y?

Рост мужчин X и женщин Y в группе независимы и нормально распределены: X имеет среднее 180 cm и стандартное отклонение 10 cm, Y имеет среднее 170 cm и стандартное отклонение 12 cm. Найдите вероятность P того, что X больше Y. Округлите z до двух знаков после запятой.

μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
7.Доверительные интервалыСредняя
n = 20, s = 6LUx̄ = 13,5E = ?95%

Выборка из 20 элементов имеет среднее 13,5 и стандартное отклонение s = 6. Генеральная совокупность распределена приблизительно нормально. Найдите предельную ошибку E 95 % доверительного интервала для среднего.

n = 20x̄ = 13,5s = 695%t(19) = 2,093
E =
8.Доверительные интервалыСложная
σ = 28, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 499%

Стандартное отклонение генеральной совокупности равно 28. Какой объём выборки n нужен, чтобы предельная ошибка 99 % доверительного интервала для среднего не превышала 4?

σ = 28E = 499%
n =
9.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
−1,981,98p = ?

Утверждается, что среднее генеральной совокупности равно 100; стандартное отклонение генеральной совокупности известно и равно 16. Случайная выборка из 64 наблюдений имеет среднее 96,04. Проверьте H₀: μ = 100 против H₁: μ ≠ 100. Найдите p-значение p.

μ₀ = 100σ = 16n = 64x̄ = 96,04H₁: μ ≠ μ₀
p =
10.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
−1,961,96z = ?

В исследовании выздоравливают 63 из 250 пациентов, получавших лечение A, и 33 из 250 пациентов, получавших лечение B. Используя объединённую долю, найдите статистику критерия z для H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 63n₁ = 250x₂ = 33n₂ = 250
z =
11.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
xy2414506558691071xy51040506070

В таблице даны 5 пар наблюдений x = расходы на рекламу в k€ и y = продажи в k€. Найдите коэффициент корреляции Пирсона r.

n = 5
r =
12.Линейная регрессия и корреляцияСложная
xy2474566678751082xy5106080x = 7

В таблице даны 5 пар наблюдений x = часов подготовки и y = балл за экзамен. Используйте прямую наименьших квадратов ŷ = a + b·x. Спрогнозируйте ŷ при x = 7.

n = 5x = 7
ŷ =

3Растворы

1.Описательная статистика

Ответ: s = 10,31

Описательная статистика: среднее — сумма, делённая на n; медиана — середина упорядоченных данных (среднее двух средних значений при чётном n). Выборочное стандартное отклонение s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). z-оценка z = (x − μ)/σ показывает, на сколько стандартных отклонений значение отстоит от среднего.

Среднее

x̄ = 196/7 = 28

Квадраты отклонений

Σ(x − x̄)² = 14² + (−4)² + 0² + (−16)² + (−1)² + (−5)² + 12² = 638

Стандартное отклонение

s = √(638/6) = 10,31

Ответ

s = 10,31
2.Описательная статистика

Ответ: P = 0,7881

Описательная статистика: среднее — сумма, делённая на n; медиана — середина упорядоченных данных (среднее двух средних значений при чётном n). Выборочное стандартное отклонение s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). z-оценка z = (x − μ)/σ показывает, на сколько стандартных отклонений значение отстоит от среднего.

Стандартизуйте

z = −0,8

Таблица нормального распределения

Φ(−0,8) = 0,2119
P = 1 − 0,2119 = 0,7881

Ответ

P = 0,7881
3.Вероятность

Ответ: σ = 1,117

Дискретные случайные величины: распределение вероятностей перечисляет все значения x, которые может принять величина, с их вероятностями p(x); вероятности лежат между 0 и 1, а их сумма равна 1. Математическое ожидание (среднее) равно E(X) = Σx·p(x), это долгосрочное среднее значение. Дисперсия равна Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ², а стандартное отклонение σ = √Var(X). При линейном преобразовании Y = aX + b: E(Y) = a·E(X) + b, Var(Y) = a²·Var(X) и σY = |a|·σX; прибавление константы не меняет разброс.

Среднее

μ = 1·0,25 + 2·0,2 + 3·0,3 + 4·0,25 = 2,55

Среднее квадратов

E(X²) = 1·0,25 + 4·0,2 + 9·0,3 + 16·0,25 = 7,75

Дисперсия

Var(X) = 7,75 − 2,55² = 1,248
σ = √1,248 = 1,117

Ответ

σ = 1,117
4.Вероятность

Ответ: σY = 2,027

Дискретные случайные величины: распределение вероятностей перечисляет все значения x, которые может принять величина, с их вероятностями p(x); вероятности лежат между 0 и 1, а их сумма равна 1. Математическое ожидание (среднее) равно E(X) = Σx·p(x), это долгосрочное среднее значение. Дисперсия равна Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ², а стандартное отклонение σ = √Var(X). При линейном преобразовании Y = aX + b: E(Y) = a·E(X) + b, Var(Y) = a²·Var(X) и σY = |a|·σX; прибавление константы не меняет разброс.

Разброс X

μ = 2,85, Var(X) = 1,027, σX = 1,014

Линейное преобразование

σY = |−2|·1,014 = 2,027

Ответ

σY = 2,027

Среднее действительно сдвигается: E(Y) = −2·2,85 + 4 = −1,7.

5.Нормальное распределение

Ответ: P = 0,8186

Нормальное распределение: переведите значение x в z-оценку z = (x − μ)/σ, которая показывает, на сколько стандартных отклонений значение отстоит от среднего. Таблица z (или Φ(z)) даёт площадь слева от z, то есть P(X < x). Площадь справа равна 1 − Φ(z), а площадь между двумя значениями — разности их площадей слева.

z-оценки

z₁ = (245 − 250)/5 = −1
z₂ = (260 − 250)/5 = 2

Площадь между

P = Φ(2) − Φ(−1) = 0,9772 − 0,1587 = 0,8186

Ответ

P = 0,8186
6.Нормальное распределение

Ответ: P = 0,7389

Суммы и разности нормальных величин: если X и Y независимы и нормальны, то X + Y и X − Y тоже нормальны. Средние складываются или вычитаются: E(X ± Y) = μX ± μY. Дисперсии всегда складываются, в том числе для разности: Var(X ± Y) = σX² + σY², поэтому σ = √(σX² + σY²). Стандартные отклонения напрямую никогда не складываются. Сумма n независимых элементов с одинаковым распределением имеет среднее n·μ и стандартное отклонение σ·√n. Затем стандартизируйте как обычно: z = (x − среднее)/σ и найдите Φ(z).

Распределение разности

μ = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm

Стандартизуйте

z = (0 − 10)/15,62 = −0,64

Вероятность

P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389

Ответ

P = 0,7389
7.Доверительные интервалы

Ответ: E = 2,808

Доверительный интервал для среднего: x̄ ± предельная ошибка. При известном σ генеральной совокупности предельная ошибка равна z·σ/√n; если известно только выборочное стандартное отклонение s, используйте t с n − 1 степенями свободы: t·s/√n. Критические значения: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Чтобы предельная ошибка не превышала E, нужен объём выборки n ≥ (z·σ/E)², округлённый вверх.

Критическое значение

df = n − 1 = 19, t = 2,093

Предельная ошибка

E = 2,093·6/√20 = 2,808

Ответ

E = 2,808
8.Доверительные интервалы

Ответ: n = 326

Доверительный интервал для среднего: x̄ ± предельная ошибка. При известном σ генеральной совокупности предельная ошибка равна z·σ/√n; если известно только выборочное стандартное отклонение s, используйте t с n − 1 степенями свободы: t·s/√n. Критические значения: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Чтобы предельная ошибка не превышала E, нужен объём выборки n ≥ (z·σ/E)², округлённый вверх.

Выразите n

n = (2,576·28/4)² = 325,2

Округлите вверх

Объём выборки — целое число, а округление вниз сделало бы предельную ошибку слишком большой.

n = 326

Ответ

n = 326
9.Проверка гипотез и доверительные интервалы

Ответ: p = 0,0477

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.

Статистика критерия

SE = σ/√n = 16/√64 = 2
z = (96,04 − 100)/2 = −1,98

Площадь хвоста

Φ(1,98) = 0,9761
1 − Φ(1,98) = 0,0239

p-значение

p = 2·0,0239 = 0,0477

Ответ

p = 0,0477

p ≤ 0,05, поэтому H₀ отвергается на уровне 5 %.

10.Проверка гипотез и доверительные интервалы

Ответ: z = 3,406

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.

Выборочные доли

p̂₁ = 63/250 = 0,252
p̂₂ = 33/250 = 0,132
p̂ = 96/500 = 0,192

Стандартная ошибка при H₀

SE = √(0,192·0,808·(1/250 + 1/250)) = 0,03523

Статистика критерия

z = (0,252 − 0,132)/0,03523 = 3,406

Ответ

z = 3,406

|z| > 1,96, поэтому H₀ отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).

11.Линейная регрессия и корреляция

Ответ: r = 0,9808

Метод наименьших квадратов: при средних x̄ и ȳ, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² и Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) прямая ŷ = a + b·x имеет угловой коэффициент b = Sxy/Sxx и свободный член a = ȳ − b·x̄, поэтому она всегда проходит через (x̄, ȳ). Коэффициент корреляции Пирсона r = Sxy/√(Sxx·Syy) лежит между −1 и 1; r² — доля вариации y, объяснённая прямой.

Средние

x̄ = 30/5 = 6
ȳ = 286/5 = 57,2

Суммы квадратов и произведений

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 158
Syy = Σ(y − ȳ)² = 648,8

Коэффициент корреляции

r = 158/√(40·648,8) = 0,9808

Ответ

r = 0,9808
12.Линейная регрессия и корреляция

Ответ: ŷ = 69,85

Метод наименьших квадратов: при средних x̄ и ȳ, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² и Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) прямая ŷ = a + b·x имеет угловой коэффициент b = Sxy/Sxx и свободный член a = ȳ − b·x̄, поэтому она всегда проходит через (x̄, ȳ). Коэффициент корреляции Пирсона r = Sxy/√(Sxx·Syy) лежит между −1 и 1; r² — доля вариации y, объяснённая прямой.

Средние

x̄ = 30/5 = 6
ȳ = 327/5 = 65,4

Суммы квадратов и произведений

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 178

Линия регрессии

b = 178/40 = 4,45
a = 65,4 − 4,45·6 = 38,7
ŷ = 38,7 + 4,45·x

Прогноз

ŷ = 38,7 + 4,45·7 = 69,85

Ответ

ŷ = 69,85

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-1