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 массы пакетов распределены нормально со средним 250 g и стандартным отклонением 5 g. Какая доля значений лежит между 246 и 254,25 g? Дайте P в виде десятичной дроби.
μ = 250σ = 5x1 = 246x2 = 254,25
P =
2.Нормальное распределениеСложная
Распределение «массы пакетов» нормальное: среднее 250 g, стандартное отклонение 5 g. Перетащите границу так, чтобы закрашенные верхние 30% были справа от неё. Найдите границу x.
μ = 250 gσ = 5 g30%
x = g
3.Доверительные интервалыСредняя
99 % доверительный интервал для среднего, построенный по 50 наблюдениям при известном σ, имеет предельную ошибку 11,2. Какой будет предельная ошибка E₂, если в том же исследовании использовать 100 наблюдений?
99%n₁ = 50E₁ = 11,2n₂ = 100
E₂ =
4.Доверительные интервалыСложная
Пилотное исследование показывает, что бракованными являются примерно 0,8 изделий. Сколько изделий n нужно проверить, чтобы 95 % доверительный интервал для доли имел предельную ошибку не более 0,025?
p ≈ 0,8E = 0,02595%
n =
5.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
Выборка из 25 студентов имеет средний балл 94,4 и выборочное стандартное отклонение 20. Найдите статистику критерия t для H₀: μ = 100.
μ₀ = 100x̄ = 94,4s = 20n = 25
t =
6.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
Односторонний z-критерий для H₀: μ = 100 против H₁: μ < 100 проводится при α = 0.10 по выборке объёмом 25; стандартное отклонение известно и равно 15. В действительности среднее равно 94.6. Найдите мощность 1 − β критерия в процентах.
μ₀ = 100μ = 94,6σ = 15n = 25α = 0,10
1 − β = %
7.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
В таблице даны 6 пар наблюдений x = нагрузка в kN и y = удлинение в mm. Даны их суммы. Найдите по этим суммам коэффициент корреляции Пирсона r.
n = 6Σx = 42Σy = 153Σx² = 364Σy² = 4809Σxy = 1322
r =
8.Линейная регрессия и корреляцияСложная
В таблице даны 6 пар наблюдений x = расходы на рекламу в k€ и y = продажи в k€. Используйте прямую наименьших квадратов ŷ = a + b·x. Спрогнозируйте ŷ при x = 2,5.
n = 6x = 2,5
ŷ =
9.Критерии хи-квадратСредняя
Таблица сопряжённости содержит наблюдаемые частоты. Для критерия независимости хи-квадрат найдите ожидаемую частоту E для клетки «сотрудники, автомобиль».
итог по строке = 69итог по столбцу = 50N = 163
E =
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 = 2003 × 2α = 0,05
χ² =
3Растворы
1.Нормальное распределение
Ответ: P = 0,5905
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 = (246 − 250)/5 = −0,8
z₂ = (254,25 − 250)/5 = 0,85
Площадь между
P = Φ(0,85) − Φ(−0,8) = 0,8023 − 0,2119 = 0,5905
Ответ
P = 0,5905
2.Нормальное распределение
Ответ: x = 252,6 g
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) = 0,7
z из таблицы
z ≈ 0,52
Возврат к исходным единицам
x = 250 + 0,52·5 = 252,6 g
Ответ
x = 252,6 g
3.Доверительные интервалы
Ответ: E₂ = 7,92
Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.
Отношение предельных ошибок
E₂/E₁ = (2,576/2,576)·√(50/100) = 0,7071
Новая предельная ошибка
E₂ = 11,2·0,7071 = 7,92
Ответ
E₂ = 7,92
4.Доверительные интервалы
Ответ: n = 984
Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.
Выразите n
n = 1,96²·0,8·0,2/0,025² = 983,4
Округлите вверх
n = 984
Ответ
n = 984
5.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: t = −1,4
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 = 20/√25 = 20/5 = 4
Статистика критерия
t = (94,4 − 100)/4 = −1,4
Ответ
t = −1,4
t0,025; df = 24 = 2,064
|t| < 2.064, поэтому H₀ не отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).
6.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: 1 − β = 69,78 %
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 = 15/√25 = 3
x̄c = 100 − 1,282·3 = 96,15
z при истинном среднем
z = (96,15 − 94,6)/3 = 0,518
Мощность
мощность = P(Z < 0.518) = 69.78%
1 − β = 69,78%
Ответ
1 − β = 69,78%
7.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: r = 0,9959
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 = 1322 − 42·153/6 = 251
Sxx = 364 − 42²/6 = 70
Syy = 4809 − 153²/6 = 907,5
Коэффициент корреляции
r = 251/√(70·907,5) = 0,9959
Ответ
r = 0,9959
8.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: ŷ = 42,66
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 = 282/6 = 47
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 38
Линия регрессии
b = 38/17,5 = 2,171
a = 47 − 2,171·4,5 = 37,23
ŷ = 37,23 + 2,171·x
Прогноз
ŷ = 37,23 + 2,171·2,5 = 42,66
Ответ
ŷ = 42,66
9.Критерии хи-квадрат
Ответ: E = 21,17
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 = 69·50/163 = 21,17
Ответ
E = 21,17
10.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 0,4236
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.