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 0,9556. Найдите z с точностью до двух знаков.
A = 0,9556
z =
2.Нормальное распределениеСложная
Диаметры отверстий D нормально распределены со средним 25,02 mm и стандартным отклонением 0,01 mm. Диаметры валов d независимы и нормально распределены со средним 25 mm и стандартным отклонением 0,015 mm. Случайно выбранный вал подходит, если D − d > 0. Найдите вероятность P того, что он подходит. Округлите z до двух знаков после запятой.
отверстие: μ = 25,02 mm, σ = 0,01 mmвал: μ = 25 mm, σ = 0,015 mm
P =
3.Доверительные интервалыСредняя
Сравнивается время работы аккумулятора двух моделей телефонов. Модель 1: 30 телефонов, среднее 144 h, известное стандартное отклонение 11 h. Модель 2: 60 телефонов, среднее 155,5 h, известное стандартное отклонение 16 h. Найдите предельную ошибку E 90 % доверительного интервала для μ₁ − μ₂.
Диаметры 10 обработанных валов имеют выборочное стандартное отклонение 8,8 µm. Считая диаметры нормально распределёнными, найдите границу 95 % доверительного интервала для стандартного отклонения генеральной совокупности — нижняя граница σ. При df = 9 2,5 % распределения χ² лежит ниже 2,7 и 2,5 % — выше 19,023.
n = 10s = 8,8 µmχ² = 2,7, 19,023
σ = µm
5.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
Выборка из 16 студентов имеет средний балл 492,2 и выборочное стандартное отклонение 12. Найдите статистику критерия t для H₀: μ = 500.
μ₀ = 500x̄ = 492,2s = 12n = 16
t =
6.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
Односторонний z-критерий для H₀: μ = 100 против H₁: μ > 100 проводится при α = 0,05 по выборке объёмом 64; стандартное отклонение известно и равно 12. В действительности среднее равно 103,75. Найдите мощность 1 − β критерия в процентах.
μ₀ = 100μ = 103,75σ = 12n = 64α = 0,05
1 − β = %
7.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
В таблице даны 5 пар наблюдений x = нагрузка в kN и y = удлинение в mm. Даны их суммы. Найдите по этим суммам коэффициент корреляции Пирсона r.
n = 5Σx = 30Σy = 122Σx² = 220Σy² = 3574Σxy = 886
r =
8.Линейная регрессия и корреляцияСложная
В таблице даны 5 пар наблюдений x = расходы на рекламу в k€ и y = продажи в k€. Используйте прямую наименьших квадратов ŷ = a + b·x. Получено новое наблюдение (4, 46). Найдите его остаток e = y − ŷ.
n = 5(4, 46)
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 = 1002 × 3
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 = 2403 × 2α = 0,05
χ² =
3Растворы
1.Нормальное распределение
Ответ: z = 2,01
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 + 0,9556)/2 = 0,9778
Читайте таблицу z в обратную сторону
Найдите 0,9778 внутри таблицы и считайте z.
z = 2,01
Ответ
z = 2,01
2.Нормальное распределение
Ответ: P = 0,8665
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 разности
μ = 25,02 − 25 = 0,02 mm, σ = 0,01803 mm
Стандартизуйте
z = (0 − 0,02)/0,01803 = −1,11
Вероятность
P = 1 − Φ(−1,11) = 0,8665
Ответ
P = 0,8665
3.Доверительные интервалы
Ответ: E = 4,739 h
Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.
Точечная оценка
x̄₁ − x̄₂ = 144 − 155,5 = −11,5
Стандартная ошибка
SE = √(11²/30 + 16²/60) = 2,881
Предельная ошибка
E = 1,645·2,881 = 4,739
Ответ
E = 4,739 h
Интервал не содержит 0, поэтому средние значимо различаются.
4.Доверительные интервалы
Ответ: σ = 6,053 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 = 9·8,8² = 697
Границы для σ²
697/19,023 = 36,64
697/2,7 = 258,1
Граница для σ
σ = √36,64 = 6,053 µm
Ответ
σ = 6,053 µm
95 % интервал для σ: [6,053, 16,07] µm.
5.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: t = −2,6
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 = 12/√16 = 12/4 = 3
Статистика критерия
t = (492,2 − 500)/3 = −2,6
Ответ
t = −2,6
t0,025; df = 15 = 2,131
|t| > 2,131, поэтому H₀ отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).
6.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: 1 − β = 80,37 %
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 = 12/√64 = 1,5
x̄c = 100 + 1,645·1,5 = 102,5
z при истинном среднем
z = (102,5 − 103,75)/1,5 = −0,855
Мощность
мощность = P(Z > −0,855) = 80,37%
1 − β = 80,37%
Ответ
1 − β = 80,37%
7.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: r = 0,9964
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 = 886 − 30·122/5 = 154
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 3574 − 122²/5 = 597,2
Коэффициент корреляции
r = 154/√(40·597,2) = 0,9964
Ответ
r = 0,9964
8.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: e = 3,2
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 = 35/5 = 7
ȳ = 274/5 = 54,8
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 160
Линия регрессии
b = 160/40 = 4
a = 54,8 − 4·7 = 26,8
ŷ = 26,8 + 4·x
Прогнозируемое значение
ŷ = 26,8 + 4·4 = 42,8
Остаток
e = 46 − 42,8 = 3,2
Ответ
e = 3,2
Точка лежит выше прямой.
9.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 1,389
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 = 2. При α = 0,05 критическое значение равно 5,991, поэтому H₀ (независимость) не отвергается.
10.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 44,27
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.