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
5370P = ?

Пусть баллы за экзамен распределены нормально со средним 65 баллов и стандартным отклонением 10 баллов. Какая доля значений лежит между 53 и 70 баллов? Дайте P в виде десятичной дроби.

μ = 65σ = 10x1 = 53x2 = 70
P =
2.Нормальное распределениеСложная
μ = 65x = ?75%

Пусть баллы за экзамен распределены нормально со средним 65 баллов и стандартным отклонением 10 баллов. Найдите значение x, ниже которого лежат 75 % значений (75-й процентиль).

μ = 65σ = 10P = 75%
x = баллов
3.Доверительные интервалыСредняя
x̄E₁ = 5,990%, n = 100x̄E₂ = ?90%, n = 25

90 % доверительный интервал для среднего, построенный по 100 наблюдениям при известном σ, имеет предельную ошибку 5,9. Какой будет предельная ошибка E₂, если в том же исследовании использовать 25 наблюдений?

90%n₁ = 100E₁ = 5,9n₂ = 25
E₂ =
4.Доверительные интервалыСложная
n = 30Lσ = ?s = 1,195%

Диаметры 30 обработанных валов имеют выборочное стандартное отклонение 1,1 µm. Считая диаметры нормально распределёнными, найдите границу 95 % доверительного интервала для стандартного отклонения генеральной совокупности — верхняя граница σ. При df = 29 2,5 % распределения χ² лежит ниже 16,047 и 2,5 % — выше 45,722.

n = 30s = 1,1 µmχ² = 16,047, 45,722
σ = µm
5.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
0,96p = ?

Утверждается, что среднее генеральной совокупности равно 120; стандартное отклонение генеральной совокупности известно и равно 15. Случайная выборка из 25 наблюдений имеет среднее 122,88. Проверьте H₀: μ = 120 против H₁: μ > 120. Найдите p-значение p.

μ₀ = 120σ = 15n = 25x̄ = 122,88H₁: μ > μ₀
p =
6.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
z −2,57602,576

Выборка из 16 измерений имеет среднее 129,5. Стандартное отклонение генеральной совокупности — 20. Найдите верхнюю границу U 99 % доверительного интервала для среднего.

x̄ = 129,5σ = 20n = 1699%
U =
7.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
xy17522069238226922910232118xy20253050100

В таблице даны 6 пар наблюдений x = температура в °C и y = продано мороженого. Найдите коэффициент корреляции Пирсона r.

n = 6
r =
8.Линейная регрессия и корреляцияСложная
xy1475178820109231372615129169xy15202530100150ŷ = 82

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 = 82?

n = 6ŷ = 82
x =
9.Критерии хи-квадратСредняя
автобусвелосипедавтомобильИтогостуденты195546120сотрудники2682660Итого456372180

Таблица сопряжённости содержит наблюдаемые частоты. Вычислите статистику хи-квадрат χ² для проверки независимости переменных строк и столбцов. Поправку на непрерывность не применяйте.

N = 1802 × 3
χ² =
10.Критерии хи-квадратСложная
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Критерий согласия хи-квадрат проверяет, подчиняются ли частоты в 7 категориях распределению Пуассона, среднее которого оценивается по тем же данным. По таблице найдите критическое значение χ²crit при уровне значимости α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Растворы

1.Нормальное распределение

Ответ: P = 0,5764

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 = (53 − 65)/10 = −1,2
z₂ = (70 − 65)/10 = 0,5

Площадь между

P = Φ(0,5) − Φ(−1,2) = 0,6915 − 0,1151 = 0,5764

Ответ

P = 0,5764
2.Нормальное распределение

Ответ: x = 71,75 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) = 0,75 → z = 0,6745

Обратно к x

x = 65 + 0,6745·10 = 71,75 баллов

Ответ

x = 71,75 баллов
3.Доверительные интервалы

Ответ: E₂ = 11,8

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 = (1,645/1,645)·√(100/25) = 2

Новая предельная ошибка

E₂ = 5,9·2 = 11,8

Ответ

E₂ = 11,8
4.Доверительные интервалы

Ответ: σ = 1,479 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 = 29·1,1² = 35,09

Границы для σ²

35,09/45,722 = 0,7675
35,09/16,047 = 2,187

Граница для σ

σ = √2,187 = 1,479 µm

Ответ

σ = 1,479 µm

95 % интервал для σ: [0,8761, 1,479] µm.

5.Проверка гипотез и доверительные интервалы

Ответ: p = 0,1685

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.

Статистика критерия

SE = σ/√n = 15/√25 = 3
z = (122,88 − 120)/3 = 0,96

Площадь хвоста

Φ(0,96) = 0,8315
1 − Φ(0,96) = 0,1685

p-значение

p = 0,1685

Ответ

p = 0,1685

p > 0,05, поэтому H₀ не отвергается на уровне 5 %.

6.Проверка гипотез и доверительные интервалы

Ответ: U = 142,4

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).

Предельная ошибка

E = 2,576·20/√16 = 12,88

Граница интервала

U = 129,5 + 12,88 = 142,4

Ответ

U = 142,4
7.Линейная регрессия и корреляция

Ответ: r = 0,9957

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 = 147/6 = 24,5
ȳ = 515/6 = 85,83

Суммы квадратов и произведений

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 658,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2777

Коэффициент корреляции

r = 658,5/√(157,5·2777) = 0,9957

Ответ

r = 0,9957
8.Линейная регрессия и корреляция

Ответ: x = 15,46

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 = 729/6 = 121,5

Суммы квадратов и произведений

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 1031

Линия регрессии

b = 1031/157,5 = 6,543
a = 121,5 − 6,543·21,5 = −19,17
ŷ = −19,17 + 6,543·x

Найдите x

x = (82 − (−19,17))/6,543 = 15,46

Ответ

x = 15,46
9.Критерии хи-квадрат

Ответ: χ² = 24,42

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

студенты: 120·45/180 = 30, 120·63/180 = 42, 120·72/180 = 48
сотрудники: 60·45/180 = 15, 60·63/180 = 21, 60·72/180 = 24

Статистика хи-квадрат

χ² = (19 − 30)²/30 + (55 − 42)²/42 + (46 − 48)²/48 + (26 − 15)²/15 + (8 − 21)²/21 + (26 − 24)²/24
χ² = 24,42

Ответ

χ² = 24,42

df = 2. При α = 0,05 критическое значение равно 5,991, поэтому H₀ (независимость) отвергается.

10.Критерии хи-квадрат

Ответ: χ²crit = 11,07

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 = 7 − 1 − 1 = 5

Таблица

χ²crit(df = 5, α = 0,05) = 11,070

Ответ

χ²crit = 11,070

Отвергайте H₀, если вычисленное χ² больше этого значения.

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