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 0,9715. Найдите z с точностью до двух знаков.
A = 0,9715
z =
2.Нормальное распределениеСложная
Распределение «результаты IQ-тестов» нормальное: среднее 100 баллов, стандартное отклонение 15 баллов. Перетащите границу так, чтобы закрашенные верхние 95% были справа от неё. Найдите границу x.
μ = 100 балловσ = 15 баллов95%
x = баллов
3.Доверительные интервалыСредняя
Выборка из 25 элементов имеет среднее 54 и стандартное отклонение s = 16. Генеральная совокупность распределена приблизительно нормально. Найдите нижнюю границу 95 % доверительного интервала для среднего.
n = 25x̄ = 54s = 1695%t(24) = 2,064
нижняя граница =
4.Доверительные интервалыСложная
Диаметры 21 обработанных валов имеют выборочное стандартное отклонение 1,2 µm. Считая диаметры нормально распределёнными, найдите границу 95 % доверительного интервала для стандартного отклонения генеральной совокупности — нижняя граница σ. При df = 20 2,5 % распределения χ² лежит ниже 9,591 и 2,5 % — выше 34,17.
n = 21s = 1,2 µmχ² = 9,591, 34,17
σ = µm
5.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
Выборка из 36 студентов имеет средний балл 199,3 и выборочное стандартное отклонение 5. Найдите статистику критерия t для H₀: μ = 200.
μ₀ = 200x̄ = 199,3s = 5n = 36
t =
6.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
Односторонний z-критерий для H₀: μ = 80 против H₁: μ > 80 проводится при α = 0,10 по выборке объёмом 64; стандартное отклонение известно и равно 24. В действительности среднее равно 87,5. Найдите мощность 1 − β критерия в процентах.
μ₀ = 80μ = 87,5σ = 24n = 64α = 0,10
1 − β = %
7.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
В таблице даны 5 пар наблюдений x = возраст автомобиля в годах и y = цена в k€. Даны их суммы. Найдите по этим суммам коэффициент корреляции Пирсона r.
n = 5Σx = 15Σy = 102Σx² = 55Σy² = 2182Σxy = 276
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. При каком значении x прямая прогнозирует ŷ = 93?
n = 6ŷ = 93
x =
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 = 1402 × 2
χ² =
10.Критерии хи-квадратСложная
В таблице даны наблюдаемые частоты. Проверьте при α = 0,05, независимы ли две переменные (без поправки на непрерывность). Вычислите статистику критерия χ², затем сравните её с критическим значением из таблицы.
N = 2203 × 2α = 0,05
χ² =
3Растворы
1.Нормальное распределение
Ответ: z = 2,19
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 + 0,9715)/2 = 0,9857
Читайте таблицу z в обратную сторону
Найдите 0,9857 внутри таблицы и считайте z.
z = 2,19
Ответ
z = 2,19
2.Нормальное распределение
Ответ: x = 75,4 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) = 0,05
z из таблицы
z ≈ −1,64
Возврат к исходным единицам
x = 100 − 1,64·15 = 75,4 баллов
Ответ
x = 75,4 баллов
3.Доверительные интервалы
Ответ: нижняя граница = 47,4
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 = 24, t = 2,064
Предельная ошибка
E = 2,064·16/√25 = 6,605
Интервал
54 ± 6,605 → [47,4, 60,6]
Ответ
нижняя граница = 47,4
4.Доверительные интервалы
Ответ: σ = 0,9181 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 = 20·1,2² = 28,8
Границы для σ²
28,8/34,17 = 0,8428
28,8/9,591 = 3,003
Граница для σ
σ = √0,8428 = 0,9181 µm
Ответ
σ = 0,9181 µm
95 % интервал для σ: [0,9181, 1,733] µm.
5.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: t = −0,84
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 = 5/√36 = 5/6 = 0,8333
Статистика критерия
t = (199,3 − 200)/0,8333 = −0,84
Ответ
t = −0,84
t0,025; df = 35 = 2,03
|t| < 2.03, поэтому H₀ не отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).
6.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: 1 − β = 88,84 %
Мощность критерия: мощность = 1 − β — вероятность отвергнуть H₀, когда она ложна. Найдите границу x̄c по μ₀ и z_α, затем вычислите вероятность оказаться за x̄c при истинном среднем: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).
Критическое выборочное среднее
SE = 24/√64 = 3
x̄c = 80 + 1,282·3 = 83,85
z при истинном среднем
z = (83,85 − 87,5)/3 = −1,218
Мощность
мощность = P(Z > −1,218) = 88,84%
1 − β = 88,84%
Ответ
1 − β = 88,84%
7.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: r = −0,943
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.
Центрированные суммы
Sxy = 276 − 15·102/5 = −30
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 2182 − 102²/5 = 101,2
Коэффициент корреляции
r = −30/√(10·101,2) = −0,943
Ответ
r = −0,943
8.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: x = 18,44
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 = 129/6 = 21,5
ȳ = 662/6 = 110,3
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 891
Линия регрессии
b = 891/157,5 = 5,657
a = 110,3 − 5,657·21,5 = −11,3
ŷ = −11,3 + 5,657·x
Найдите x
x = (93 − (−11,3))/5,657 = 18,44
Ответ
x = 18,44
9.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 6,86
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) отвергается.
10.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 5,683
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.