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
X нормальна со средним 12 min и стандартным отклонением 1,5 min; Y независима и нормальна со средним 20 min и стандартным отклонением 2 min. Найдите вероятность P того, что X + Y больше 33,3 min. Округлите z до двух знаков после запятой.
μX = 12, σX = 1,5μY = 20, σY = 2X + Y > 33,3 min
P =
2.Нормальное распределениеСложная
Пусть результаты IQ-тестов распределены нормально со средним 100 баллов и стандартным отклонением 15 баллов. Найдите значение x, ниже которого лежат 80 % значений (80-й процентиль).
μ = 100σ = 15P = 80%
x = баллов
3.Доверительные интервалыСредняя
Выборка из 21 элементов имеет среднее 94 и стандартное отклонение s = 13,5. Генеральная совокупность распределена приблизительно нормально. Найдите нижнюю границу 90 % доверительного интервала для среднего.
n = 21x̄ = 94s = 13,590%t(20) = 1,725
нижняя граница =
4.Доверительные интервалыСложная
Диаметры 16 обработанных валов имеют выборочное стандартное отклонение 10,5 µm. Считая диаметры нормально распределёнными, найдите границу 95 % доверительного интервала для стандартного отклонения генеральной совокупности — верхняя граница σ. При df = 15 2,5 % распределения χ² лежит ниже 6,262 и 2,5 % — выше 27,488.
n = 16s = 10,5 µmχ² = 6,262, 27,488
σ = µm
5.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
Выборка из 49 студентов имеет средний балл 120,5 и выборочное стандартное отклонение 5. Найдите статистику критерия t для H₀: μ = 120.
μ₀ = 120x̄ = 120,5s = 5n = 49
t =
6.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
Выборка из 64 измерений имеет среднее 125,1. Стандартное отклонение генеральной совокупности — 15. Найдите верхнюю границу U 90 % доверительного интервала для среднего.
x̄ = 125,1σ = 15n = 6490%
U =
7.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
В таблице даны 6 пар наблюдений x = возраст автомобиля в годах и y = цена в k€. Найдите коэффициент корреляции Пирсона r.
n = 6
r =
8.Линейная регрессия и корреляцияСложная
В таблице даны 5 пар наблюдений x = температура в °C и y = продано мороженого. Используйте прямую наименьших квадратов ŷ = a + b·x. Спрогнозируйте ŷ при x = 25.
n = 5x = 25
ŷ =
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 = 73итог по столбцу = 29N = 115
E =
10.Критерии хи-квадратСложная
Критерий независимости хи-квадрат применяется к таблице сопряжённости с 2 строками и 2 столбцами (не считая итогов). По таблице найдите критическое значение χ²crit при уровне значимости α = 0,01.
α = 0,01
χ²crit =
3Растворы
1.Нормальное распределение
Ответ: P = 0,3015
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 суммы
μ = 32 min, σ = √(1,5² + 2²) = 2,5 min
Стандартизуйте
z = (33,3 − 32)/2,5 = 0,52
Верхний хвост
P = 1 − Φ(0,52) = 1 − 0,6985 = 0,3015
Ответ
P = 0,3015
2.Нормальное распределение
Ответ: x = 112,6 баллов
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 для процентиля
Φ(z) = 0,8 → z = 0,8416
Обратно к x
x = 100 + 0,8416·15 = 112,62 баллов
Ответ
x = 112,62 баллов
3.Доверительные интервалы
Ответ: нижняя граница = 88,92
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 = 20, t = 1,725
Предельная ошибка
E = 1,725·13,5/√21 = 5,082
Интервал
94 ± 5,082 → [88,92, 99,08]
Ответ
нижняя граница = 88,92
4.Доверительные интервалы
Ответ: σ = 16,25 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 = 15·10,5² = 1654
Границы для σ²
1654/27,488 = 60,16
1654/6,262 = 264,1
Граница для σ
σ = √264,1 = 16,25 µm
Ответ
σ = 16,25 µm
95 % интервал для σ: [7,756, 16,25] µm.
5.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: t = 0,7
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/√49 = 5/7 = 0,7143
Статистика критерия
t = (120,5 − 120)/0,7143 = 0,7
Ответ
t = 0,7
t0,025; df = 48 = 2,011
|t| < 2.011, поэтому H₀ не отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).
6.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: U = 128,2
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 = 1,645·15/√64 = 3,084
Граница интервала
U = 125,1 + 3,084 = 128,2
Ответ
U = 128,2
7.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: r = −0,9664
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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 145/6 = 24,17
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −34,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 72,83
Коэффициент корреляции
r = −34,5/√(17,5·72,83) = −0,9664
Ответ
r = −0,9664
8.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: ŷ = 70,95
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 = 110/5 = 22
ȳ = 312/5 = 62,4
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 114
Линия регрессии
b = 114/40 = 2,85
a = 62,4 − 2,85·22 = −0,3
ŷ = −0,3 + 2,85·x
Прогноз
ŷ = −0,3 + 2,85·25 = 70,95
Ответ
ŷ = 70,95
9.Критерии хи-квадрат
Ответ: E = 18,41
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 = 73·29/115 = 18,41
Ответ
E = 18,41
10.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ²crit = 6,635
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.
Степени свободы
df = (2 − 1)·(2 − 1) = 1
Таблица
χ²crit(df = 1, α = 0,01) = 6,635
Ответ
χ²crit = 6,635
Отвергайте H₀, если вычисленное χ² больше этого значения.