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
1015202530354045

Найдите выборочное стандартное отклонение s данных: 12, 10, 45, 44, 35.

n = 5
s =
2.Описательная статистикаСложная
z −2−1012

Баллы за экзамен распределены нормально со средним 60 и стандартным отклонением 20. Найдите z-оценку z для результата 50.

μ = 60σ = 20x = 50
z =
3.ВероятностьСредняя
xp(x)00,3510,1520,2530,240,05μ = 1,45

Для показанного распределения найдите дисперсию Var(X) величины X.

x: 0, 1, 2, 3, 4p(x): 0,35, 0,15, 0,25, 0,2, 0,05
Var(X) =
4.ВероятностьСложная
€p(x)−20,7340,25180,02

Игра стоит €2. Вы выигрываете €6 с вероятностью 0,25 и €20 с вероятностью 0,02; в остальных случаях вы ничего не выигрываете. Ставка не возвращается. Найдите ожидаемый чистый выигрыш E(G) за одну игру.

ставка = €2€6: p = 0,25€20: p = 0,02
E(G) = €
5.Нормальное распределениеСредняя
750 g769,7 gX + Y?

X нормальна со средним 250 g и стандартным отклонением 4 g; Y независима и нормальна со средним 500 g и стандартным отклонением 9 g. Найдите вероятность P того, что X + Y больше 769,7 g. Округлите z до двух знаков после запятой.

μX = 250, σX = 4μY = 500, σY = 9X + Y > 769,7 g
P =
6.Нормальное распределениеСложная
380420460500540580620hниз 80%

Распределение «сроки службы батареек» нормальное: среднее 500 h, стандартное отклонение 40 h. Перетащите границу так, чтобы закрашенные нижние 80% были слева от неё. Найдите границу x.

μ = 500 hσ = 40 h80%
x = h
7.Доверительные интервалыСредняя
n = 9, s = 9LUx̄ = 29E = ?90%

Выборка из 9 элементов имеет среднее 29 и стандартное отклонение s = 9. Генеральная совокупность распределена приблизительно нормально. Найдите предельную ошибку E 90 % доверительного интервала для среднего.

n = 9x̄ = 29s = 990%t(8) = 1,86
E =
8.Доверительные интервалыСложная
μ₁ − μ₂, t(12) = 2,1790L = ?Ux̄₁ − x̄₂E95%

Испытываются два удобрения. Группа участков 1: 7 участков, средний урожай 51 kg, стандартное отклонение 1,5 kg. Группа участков 2: 7 участков, среднее 59,5 kg, стандартное отклонение 4 kg. Считайте дисперсии равными (объединённый t-критерий, df = n₁ + n₂ − 2). Найдите нижнюю границу 95 % доверительного интервала для μ₁ − μ₂.

n₁ = 7x̄₁ = 51s₁ = 1,5n₂ = 7x̄₂ = 59,5s₂ = 495%t(12) = 2,179
нижняя граница = kg
9.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
0,82p = ?

Утверждается, что среднее генеральной совокупности равно 80; стандартное отклонение генеральной совокупности известно и равно 3. Случайная выборка из 36 наблюдений имеет среднее 80,41. Проверьте H₀: μ = 80 против H₁: μ > 80. Найдите p-значение p.

μ₀ = 80σ = 3n = 36x̄ = 80,41H₁: μ > μ₀
p =
10.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
σ = 8, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 195%

Какой должна быть выборка, чтобы 95 % доверительный интервал для среднего имел предельную ошибку не более 1? Стандартное отклонение — 8. Найдите наименьший объём выборки n.

σ = 8E = 195%
n =
11.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
xy126220321416513611xy24610152025

В таблице даны 6 пар наблюдений x = возраст автомобиля в годах и y = цена в k€. Найдите коэффициент детерминации r² прямой наименьших квадратов.

n = 6
r² =
12.Линейная регрессия и корреляцияСложная
xy16401845204922512451xy20404550x = 17

В таблице даны 5 пар наблюдений x = температура в °C и y = продано мороженого. Используйте прямую наименьших квадратов ŷ = a + b·x. Спрогнозируйте ŷ при x = 17.

n = 5x = 17
ŷ =

3Растворы

1.Описательная статистика

Ответ: s = 17,08

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 = 146/5 = 29,2

Квадраты отклонений

Σ(x − x̄)² = (−17,2)² + (−19,2)² + 15,8² + 14,8² + 5,8² = 1167

Стандартное отклонение

s = √(1167/4) = 17,08

Ответ

s = 17,08
2.Описательная статистика

Ответ: z = −0,5

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 = (50 − 60)/20 = −0,5

Ответ

z = −0,5
3.Вероятность

Ответ: Var(X) = 1,647

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 = 0·0,35 + 1·0,15 + 2·0,25 + 3·0,2 + 4·0,05 = 1,45

Среднее квадратов

E(X²) = 0·0,35 + 1·0,15 + 4·0,25 + 9·0,2 + 16·0,05 = 3,75

Дисперсия

Var(X) = 3,75 − 1,45² = 1,647

Ответ

Var(X) = 1,647
4.Вероятность

Ответ: E(G) = −0,1 €

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.

Чистые исходы

G: 4 (p = 0,25), 18 (p = 0,02), −2 (p = 0,73)

Математическое ожидание

E(G) = 4·0,25 + 18·0,02 − 2·0,73 = −0,1 €

Ответ

E(G) = −0,1 €

Отрицательное значение означает, что в среднем вы теряете деньги.

5.Нормальное распределение

Ответ: P = 0,02275

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 суммы

μ = 750 g, σ = √(4² + 9²) = 9,849 g

Стандартизуйте

z = (769,7 − 750)/9,849 = 2

Верхний хвост

P = 1 − Φ(2) = 1 − 0,9772 = 0,02275

Ответ

P = 0,02275
6.Нормальное распределение

Ответ: x = 534 h

От площади обратно к z: Φ(z) — это площадь слева от z. Для площади левого хвоста A найдите в таблице z с Φ(z) = A. Площадь правого хвоста A означает Φ(z) = 1 − A. Центральная площадь A между −z и z оставляет (1 − A)/2 в каждом хвосте, поэтому Φ(z) = (1 + A)/2. Для значения x используйте x = μ + zσ.

Площадь слева

Φ(z) = 0,8

z из таблицы

z ≈ 0,84

Возврат к исходным единицам

x = 500 + 0,84·40 = 534 h

Ответ

x = 534 h
7.Доверительные интервалы

Ответ: E = 5,58

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 = 8, t = 1,86

Предельная ошибка

E = 1,86·9/√9 = 5,58

Ответ

E = 5,58
8.Доверительные интервалы

Ответ: нижняя граница = −12,02 kg

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.

Объединённое стандартное отклонение

sp² = (6·1,5² + 6·4²)/12 = 9,125
sp = 3,021

Предельная ошибка

E = 2,179·3,021·√(1/7 + 1/7) = 3,518

Интервал

−8,5 ± 3,518 → [−12,02, −4,982]

Ответ

нижняя граница = −12,02 kg
9.Проверка гипотез и доверительные интервалы

Ответ: p = 0,2061

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 = 3/√36 = 0,5
z = (80,41 − 80)/0,5 = 0,82

Площадь хвоста

Φ(0,82) = 0,7939
1 − Φ(0,82) = 0,2061

p-значение

p = 0,2061

Ответ

p = 0,2061

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

10.Проверка гипотез и доверительные интервалы

Ответ: n = 246

Проверка среднего: статистика критерия показывает, на сколько стандартных ошибок выборочное среднее отстоит от значения из H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), если σ известно, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), если его оценивают по выборке. Доверительный интервал — x̄ ± (критическое значение)·(стандартная ошибка).

Выразите n

n = (1,96·8/1)² = 245,9

Округлите вверх

n = 246

Ответ

n = 246
11.Линейная регрессия и корреляция

Ответ: r² = 0,9412

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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 107/6 = 17,83

Суммы квадратов и произведений

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −50,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 154,8

Коэффициент детерминации

r² = −50,5²/(17,5·154,8) = 0,9412

Ответ

r² = 0,9412

Прямая объясняет около 94,12% вариации y.

12.Линейная регрессия и корреляция

Ответ: ŷ = 43

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 = 100/5 = 20
ȳ = 236/5 = 47,2

Суммы квадратов и произведений

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 56

Линия регрессии

b = 56/40 = 1,4
a = 47,2 − 1,4·20 = 19,2
ŷ = 19,2 + 1,4·x

Прогноз

ŷ = 19,2 + 1,4·17 = 43

Ответ

ŷ = 43

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-1