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 сроки доставки распределены нормально со средним 32 min и стандартным отклонением 6 min. Какая доля значений лежит между 22,7 и 37,1 min? Дайте P в виде десятичной дроби.
μ = 32σ = 6x1 = 22,7x2 = 37,1
P =
2.Нормальное распределениеСложная
Диаметры отверстий D нормально распределены со средним 25,03 mm и стандартным отклонением 0,02 mm. Диаметры валов d независимы и нормально распределены со средним 25 mm и стандартным отклонением 0,02 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 = 25,03 mm, σ = 0,02 mmвал: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.Доверительные интервалыСредняя
Выборка из 16 элементов имеет среднее 15,5 и стандартное отклонение s = 8,5. Генеральная совокупность распределена приблизительно нормально. Найдите верхнюю границу 90 % доверительного интервала для среднего.
n = 16x̄ = 15,5s = 8,590%t(15) = 1,753
верхняя граница =
4.Доверительные интервалыСложная
О доле бракованных изделий заранее ничего не известно. Сколько изделий n нужно проверить, чтобы 99 % доверительный интервал для доли имел предельную ошибку не более 0,04?
p = 0,5E = 0,0499%
n =
5.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
Выборка из 81 студентов имеет средний балл 121,6 и выборочное стандартное отклонение 12. Найдите статистику критерия t для H₀: μ = 120.
μ₀ = 120x̄ = 121,6s = 12n = 81
t =
6.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
В исследовании выздоравливают 195 из 300 пациентов, получавших лечение A, и 63 из 80 пациентов, получавших лечение B. Используя объединённую долю, найдите статистику критерия z для H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 195n₁ = 300x₂ = 63n₂ = 80
z =
7.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
В таблице даны 6 пар наблюдений x = расходы на рекламу в k€ и y = продажи в k€. Даны их суммы. Найдите по этим суммам коэффициент корреляции Пирсона r.
В таблице даны 5 пар наблюдений x = часов подготовки и y = балл за экзамен. Используйте прямую наименьших квадратов ŷ = a + b·x. Получено новое наблюдение (7, 92). Найдите его остаток e = y − ŷ.
n = 5(7, 92)
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 = 1402 × 2
χ² =
10.Критерии хи-квадратСложная
Критерий согласия хи-квадрат проверяет, подчиняются ли частоты в 9 категориях распределению Пуассона, среднее которого оценивается по тем же данным. Сколько степеней свободы df у критерия?
k = 9
df =
3Растворы
1.Нормальное распределение
Ответ: P = 0,7418
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.
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 = 25,03 − 25 = 0,03 mm, σ = 0,02828 mm
Стандартизуйте
z = (0 − 0,03)/0,02828 = −1,06
Вероятность
P = 1 − Φ(−1,06) = 0,8554
Ответ
P = 0,8554
3.Доверительные интервалы
Ответ: верхняя граница = 19,23
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 = 15, t = 1,753
Предельная ошибка
E = 1,753·8,5/√16 = 3,725
Интервал
15,5 ± 3,725 → [11,77, 19,23]
Ответ
верхняя граница = 19,23
4.Доверительные интервалы
Ответ: n = 1037
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 = 2,576²·0,5·0,5/0,04² = 1037
Округлите вверх
n = 1037
Ответ
n = 1037
5.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: t = 1,2
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).
Стандартная ошибка
SE = 12/√81 = 12/9 = 1,333
Статистика критерия
t = (121,6 − 120)/1,333 = 1,2
Ответ
t = 1,2
t0,025; df = 80 = 1,99
|t| < 1.99, поэтому H₀ не отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).
6.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: z = −2,341
Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.
Выборочные доли
p̂₁ = 195/300 = 0,65
p̂₂ = 63/80 = 0,7875
p̂ = 258/380 = 0,6789
Стандартная ошибка при H₀
SE = √(0,6789·0,3211·(1/300 + 1/80)) = 0,05875
Статистика критерия
z = (0,65 − 0,7875)/0,05875 = −2,341
Ответ
z = −2,341
|z| > 1,96, поэтому H₀ отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).
7.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: r = 0,9918
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 = 2868 − 42·365/6 = 313
Sxx = 364 − 42²/6 = 70
Syy = 23627 − 365²/6 = 1423
Коэффициент корреляции
r = 313/√(70·1423) = 0,9918
Ответ
r = 0,9918
8.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: e = −1,65
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 = 30/5 = 6
ȳ = 431/5 = 86,2
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 298
Линия регрессии
b = 298/40 = 7,45
a = 86,2 − 7,45·6 = 41,5
ŷ = 41,5 + 7,45·x
Прогнозируемое значение
ŷ = 41,5 + 7,45·7 = 93,65
Остаток
e = 92 − 93,65 = −1,65
Ответ
e = −1,65
Точка лежит ниже прямой.
9.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 2,333
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) не отвергается.
10.Критерии хи-квадрат
Ответ: df = 7
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.