Статистика 2: Статистический вывод: шпаргалка-пакет

Листы формул, ключевые шаги методов по каждой теме и тренировочные задачи (10) 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

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

Критерии хи-квадрат

Статистика критерия
χ² = Σ(O − E)²/E
Согласие с распределением
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Независимость
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
−3−2−10123zзакрашенная площадь между −z и z = 0,9715

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
557085100115130145балловверх 95%

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
n = 25, s = 16L = ?Ux̄ = 54E95%

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
n = 21σ = ?Us = 1,295%

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
t −2,0302,03

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
μ₀x̄c

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
xy126224319420513xy24152025

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
xy1464178820104231212613229153xy15202530100150ŷ = 93

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
данетИтогомужчины5743100женщины132740Итого7070140

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
годнобракИтогозавод A194160завод B3664100завод C114960Итого66154220dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

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.

Ожидаемые частоты

мужчины: 100·70/140 = 50, 100·70/140 = 50
женщины: 40·70/140 = 20, 40·70/140 = 20

Статистика хи-квадрат

χ² = (57 − 50)²/50 + (43 − 50)²/50 + (13 − 20)²/20 + (27 − 20)²/20
χ² = 6,86

Ответ

χ² = 6,86

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.

Ожидаемые частоты

завод A: 18, 42
завод B: 30, 70
завод C: 18, 42

Статистика хи-квадрат

χ² = (19 − 18)²/18 + (41 − 42)²/42 + (36 − 30)²/30 + (64 − 70)²/70 + (11 − 18)²/18 + (49 − 42)²/42
χ² = 5,683

Решение

df = 2, χ²crit = 5,991
5,683 < 5,991

Ответ

χ² = 5,683

χ² меньше критического значения, поэтому H₀ не отвергается: значимых свидетельств связи нет.

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference