E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Критические значения (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Решение
отвергнуть H0, если χ² > χ²crit
2Тренировочные задачи
1.Нормальное распределениеСредняя
Перетащите z так, чтобы закрашенная площадь между −z и z под стандартной нормальной кривой была равна 0,6680. Найдите z с точностью до двух знаков.
A = 0,6680
z =
2.Нормальное распределениеСложная
Диаметры отверстий D нормально распределены со средним 25,03 mm и стандартным отклонением 0,015 mm. Диаметры валов d независимы и нормально распределены со средним 25 mm и стандартным отклонением 0,01 mm. Случайно выбранный вал подходит, если D − d > 0. Найдите вероятность P того, что он подходит. Округлите z до двух знаков после запятой.
отверстие: μ = 25,03 mm, σ = 0,015 mmвал: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Доверительные интервалыСредняя
Выборка из 9 элементов имеет среднее 72 и стандартное отклонение s = 18,5. Генеральная совокупность распределена приблизительно нормально. Найдите нижнюю границу 99 % доверительного интервала для среднего.
n = 9x̄ = 72s = 18,599%t(8) = 3,355
нижняя граница =
4.Доверительные интервалыСложная
Испытываются два удобрения. Группа участков 1: 8 участков, средний урожай 22 kg, стандартное отклонение 4 kg. Группа участков 2: 8 участков, среднее 19 kg, стандартное отклонение 8 kg. Считайте дисперсии равными (объединённый t-критерий, df = n₁ + n₂ − 2). Найдите верхнюю границу 95 % доверительного интервала для μ₁ − μ₂.
5.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
13 сотрудников проходят тест на скорость печати до и после обучающего курса. Для каждого записывается разность d = после − до (слов в минуту). Средняя разность равна −3,79, стандартное отклонение разностей — 3,6. Найдите статистику парного критерия t для H₀: μd = 0.
n = 13d̄ = −3,79sd = 3,6
t =
6.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
В исследовании выздоравливают 36 из 80 пациентов, получавших лечение A, и 42 из 120 пациентов, получавших лечение B. Используя объединённую долю, найдите статистику критерия z для H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 36n₁ = 80x₂ = 42n₂ = 120
z =
7.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
В таблице даны 6 пар наблюдений x = расходы на рекламу в k€ и y = продажи в k€. Найдите коэффициент детерминации r² прямой наименьших квадратов.
n = 6
r² =
8.Линейная регрессия и корреляцияСложная
В таблице даны 6 пар наблюдений x = нагрузка в kN и y = удлинение в mm. Используйте прямую наименьших квадратов ŷ = a + b·x. При каком значении x прямая прогнозирует ŷ = 14?
n = 6ŷ = 14
x =
9.Критерии хи-квадратСредняя
Таблица сопряжённости содержит наблюдаемые частоты. Для критерия независимости хи-квадрат найдите ожидаемую частоту E для клетки «студенты, велосипед».
итог по строке = 86итог по столбцу = 40N = 169
E =
10.Критерии хи-квадратСложная
В таблице даны наблюдаемые частоты. Проверьте при α = 0,01, независимы ли две переменные (без поправки на непрерывность). Вычислите статистику критерия χ², затем сравните её с критическим значением из таблицы.
N = 2203 × 2α = 0,01
χ² =
3Растворы
1.Нормальное распределение
Ответ: z = 0,97
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 от z
Φ(z) = (1 + 0,6680)/2 = 0,8340
Читайте таблицу z в обратную сторону
Найдите 0,8340 внутри таблицы и считайте z.
z = 0,97
Ответ
z = 0,97
2.Нормальное распределение
Ответ: P = 0,9515
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 = 25,03 − 25 = 0,03 mm, σ = 0,01803 mm
Стандартизуйте
z = (0 − 0,03)/0,01803 = −1,66
Вероятность
P = 1 − Φ(−1,66) = 0,9515
Ответ
P = 0,9515
3.Доверительные интервалы
Ответ: нижняя граница = 51,31
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 = 3,355
Предельная ошибка
E = 3,355·18,5/√9 = 20,69
Интервал
72 ± 20,69 → [51,31, 92,69]
Ответ
нижняя граница = 51,31
4.Доверительные интервалы
Ответ: верхняя граница = 9,783 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 = (7·4² + 7·8²)/14 = 40
sp = 6,325
Предельная ошибка
E = 2,145·6,325·√(1/8 + 1/8) = 6,783
Интервал
3 ± 6,783 → [−3,783, 9,783]
Ответ
верхняя граница = 9,783 kg
5.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: t = −3,796
Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).
Стандартная ошибка средней разности
SE = 3,6/√13 = 0,9985
Статистика критерия
t = −3,79/0,9985 = −3,796
Ответ
t = −3,796
При df = 12 двустороннее критическое значение на уровне 5 % равно 2,179; |t| больше, поэтому H₀ отвергается.
6.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: z = 1,42
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 = 36/80 = 0,45
p̂₂ = 42/120 = 0,35
p̂ = 78/200 = 0,39
Стандартная ошибка при H₀
SE = √(0,39·0,61·(1/80 + 1/120)) = 0,0704
Статистика критерия
z = (0,45 − 0,35)/0,0704 = 1,42
Ответ
z = 1,42
|z| < 1.96, поэтому H₀ не отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).
7.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: r² = 0,9607
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 = 36/6 = 6
ȳ = 293/6 = 48,83
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 165
Syy = Σ(y − ȳ)² = 404,8
Коэффициент детерминации
r² = 165²/(70·404,8) = 0,9607
Ответ
r² = 0,9607
Прямая объясняет около 96,07% вариации y.
8.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: x = 7,864
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 = 42/6 = 7
ȳ = 76/6 = 12,67
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 108
Линия регрессии
b = 108/70 = 1,543
a = 12,67 − 1,543·7 = 1,867
ŷ = 1,867 + 1,543·x
Найдите x
x = (14 − 1,867)/1,543 = 7,864
Ответ
x = 7,864
9.Критерии хи-квадрат
Ответ: E = 20,36
Критерии хи-квадрат: сравнивают наблюдаемые частоты O с частотами E, ожидаемыми при H₀, по формуле χ² = Σ(O − E)²/E. Согласие с распределением: E = n·p для каждой категории, df = k − 1 (и ещё минус один за каждый параметр, оцениваемый по данным). Независимость в таблице r × c: E = итог по строке × итог по столбцу / общий итог, df = (r − 1)(c − 1). Отвергайте H₀, когда χ² превышает критическое значение для выбранного α.
Ожидаемая частота
E = 86·40/169 = 20,36
Ответ
E = 20,36
10.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 22,49
Критерии хи-квадрат: сравнивают наблюдаемые частоты O с частотами E, ожидаемыми при H₀, по формуле χ² = Σ(O − E)²/E. Согласие с распределением: E = n·p для каждой категории, df = k − 1 (и ещё минус один за каждый параметр, оцениваемый по данным). Независимость в таблице r × c: E = итог по строке × итог по столбцу / общий итог, df = (r − 1)(c − 1). Отвергайте H₀, когда χ² превышает критическое значение для выбранного α.