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
Пусть баллы за экзамен распределены нормально со средним 65 баллов и стандартным отклонением 10 баллов. Какая доля значений лежит между 49 и 85,5 баллов? Дайте P в виде десятичной дроби.
μ = 65σ = 10x1 = 49x2 = 85,5
P =
2.Нормальное распределениеСложная
Распределение «результаты IQ-тестов» нормальное: среднее 100 баллов, стандартное отклонение 15 баллов. Перетащите границу так, чтобы закрашенные нижние 40% были слева от неё. Найдите границу x.
μ = 100 балловσ = 15 баллов40%
x = баллов
3.Доверительные интервалыСредняя
Выборка из 9 элементов имеет среднее 48,5 и стандартное отклонение s = 2. Генеральная совокупность распределена приблизительно нормально. Найдите верхнюю границу 99 % доверительного интервала для среднего.
n = 9x̄ = 48,5s = 299%t(8) = 3,355
верхняя граница =
4.Доверительные интервалыСложная
Диаметры 15 обработанных валов имеют выборочное стандартное отклонение 11,6 µm. Считая диаметры нормально распределёнными, найдите границу 95 % доверительного интервала для стандартного отклонения генеральной совокупности — верхняя граница σ. При df = 14 2,5 % распределения χ² лежит ниже 5,629 и 2,5 % — выше 26,119.
n = 15s = 11,6 µmχ² = 5,629, 26,119
σ = µm
5.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
Выборка из 36 студентов имеет средний балл 205,3 и выборочное стандартное отклонение 15. Найдите статистику критерия t для H₀: μ = 200.
μ₀ = 200x̄ = 205,3s = 15n = 36
t =
6.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
Выборка из 100 измерений имеет среднее 76,6. Стандартное отклонение генеральной совокупности — 8. Найдите верхнюю границу U 99 % доверительного интервала для среднего.
x̄ = 76,6σ = 8n = 10099%
U =
7.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
В таблице даны 6 пар наблюдений x = часов подготовки и y = балл за экзамен. Найдите коэффициент корреляции Пирсона r.
n = 6
r =
8.Линейная регрессия и корреляцияСложная
В таблице даны 6 пар наблюдений x = температура в °C и y = продано мороженого. Используйте прямую наименьших квадратов ŷ = a + b·x. Получено новое наблюдение (23, 126). Найдите его остаток e = y − ŷ.
n = 6(23, 126)
e =
9.Критерии хи-квадратСредняя
Таблица сопряжённости содержит наблюдаемые частоты. Вычислите статистику хи-квадрат χ² для проверки независимости переменных строк и столбцов. Поправку на непрерывность не применяйте.
N = 2002 × 2
χ² =
10.Критерии хи-квадратСложная
Критерий согласия хи-квадрат проверяет, подчиняются ли частоты в 9 категориях распределению Пуассона, среднее которого оценивается по тем же данным. Сколько степеней свободы df у критерия?
k = 9
df =
3Растворы
1.Нормальное распределение
Ответ: P = 0,925
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 = (49 − 65)/10 = −1,6
z₂ = (85,5 − 65)/10 = 2,05
Площадь между
P = Φ(2,05) − Φ(−1,6) = 0,9798 − 0,0548 = 0,925
Ответ
P = 0,925
2.Нормальное распределение
Ответ: x = 96,3 баллов
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) = 0,4
z из таблицы
z ≈ −0,25
Возврат к исходным единицам
x = 100 − 0,25·15 = 96,3 баллов
Ответ
x = 96,3 баллов
3.Доверительные интервалы
Ответ: верхняя граница = 50,74
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 = 3,355·2/√9 = 2,237
Интервал
48,5 ± 2,237 → [46,26, 50,74]
Ответ
верхняя граница = 50,74
4.Доверительные интервалы
Ответ: σ = 18,29 µm
Интервал для дисперсии: (n − 1)s²/σ² имеет распределение χ² с n − 1 степенями свободы. 95 % интервал для σ² простирается от (n − 1)s², делённого на верхнее значение χ² (выше него 2,5 %), до (n − 1)s², делённого на нижнее значение χ² (ниже него 2,5 %); интервал для σ получают извлечением квадратного корня из обеих границ. Он несимметричен относительно s.
Сумма квадратов
(n − 1)s² = 14·11,6² = 1884
Границы для σ²
1884/26,119 = 72,13
1884/5,629 = 334,7
Граница для σ
σ = √334,7 = 18,29 µm
Ответ
σ = 18,29 µm
95 % интервал для σ: [8,493, 18,29] µm.
5.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: t = 2,12
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).
Стандартная ошибка
SE = 15/√36 = 15/6 = 2,5
Статистика критерия
t = (205,3 − 200)/2,5 = 2,12
Ответ
t = 2,12
t0,025; df = 35 = 2,03
|t| > 2,03, поэтому H₀ отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).
6.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: U = 78,66
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).
Предельная ошибка
E = 2,576·8/√100 = 2,061
Граница интервала
U = 76,6 + 2,061 = 78,66
Ответ
U = 78,66
7.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: r = 0,9185
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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 338/6 = 56,33
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 50
Syy = Σ(y − ȳ)² = 169,3
Коэффициент корреляции
r = 50/√(17,5·169,3) = 0,9185
Ответ
r = 0,9185
8.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: e = 2
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 = 138/6 = 23
ȳ = 744/6 = 124
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 366
Линия регрессии
b = 366/70 = 5,229
a = 124 − 5,229·23 = 3,743
ŷ = 3,743 + 5,229·x
Прогнозируемое значение
ŷ = 3,743 + 5,229·23 = 124
Остаток
e = 126 − 124 = 2
Ответ
e = 2
Точка лежит выше прямой.
9.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 0,3516
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.
df = 1. При α = 0,05 критическое значение равно 3,841, поэтому H₀ (независимость) не отвергается.
10.Критерии хи-квадрат
Ответ: df = 7
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.