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 значения роста взрослых мужчин распределены нормально со средним 178 cm и стандартным отклонением 7 cm. Какая доля значений лежит между 167,85 и 186,75 cm? Дайте P в виде десятичной дроби.
μ = 178σ = 7x1 = 167,85x2 = 186,75
P =
2.Нормальное распределениеСложная
Пусть массы пакетов распределены нормально со средним 250 g и стандартным отклонением 5 g. Найдите значение x, ниже которого лежат 20 % значений (20-й процентиль).
μ = 250σ = 5P = 20%
x = g
3.Доверительные интервалыСредняя
Сравнивается время работы аккумулятора двух моделей телефонов. Модель 1: 60 телефонов, среднее 90 h, известное стандартное отклонение 11 h. Модель 2: 100 телефонов, среднее 100 h, известное стандартное отклонение 20 h. Найдите нижнюю границу 90 % доверительного интервала для μ₁ − μ₂.
Стандартное отклонение генеральной совокупности равно 9. Какой объём выборки n нужен, чтобы предельная ошибка 99 % доверительного интервала для среднего не превышала 1?
σ = 9E = 199%
n =
5.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
Утверждается, что среднее генеральной совокупности равно 50; стандартное отклонение генеральной совокупности известно и равно 7,5. Случайная выборка из 25 наблюдений имеет среднее 51,74. Проверьте H₀: μ = 50 против H₁: μ > 50. Найдите p-значение p.
μ₀ = 50σ = 7,5n = 25x̄ = 51,74H₁: μ > μ₀
p =
6.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
В исследовании выздоравливают 78 из 120 пациентов, получавших лечение A, и 74 из 100 пациентов, получавших лечение B. Используя объединённую долю, найдите статистику критерия z для H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 78n₁ = 120x₂ = 74n₂ = 100
z =
7.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
В таблице даны 5 пар наблюдений x = возраст автомобиля в годах и y = цена в k€. Найдите коэффициент корреляции Пирсона r.
n = 5
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 = 4,5.
n = 6x = 4,5
ŷ =
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 = 1202 × 3
χ² =
10.Критерии хи-квадратСложная
В таблице даны наблюдаемые частоты. Проверьте при α = 0,01, независимы ли две переменные (без поправки на непрерывность). Вычислите статистику критерия χ², затем сравните её с критическим значением из таблицы.
N = 2203 × 2α = 0,01
χ² =
3Растворы
1.Нормальное распределение
Ответ: P = 0,8208
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.
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) = 0,2 → z = −0,8416
Обратно к x
x = 250 + −0,8416·5 = 245,79 g
Ответ
x = 245,79 g
3.Доверительные интервалы
Ответ: нижняя граница = −14,04 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 = 90 − 100 = −10
Стандартная ошибка
SE = √(11²/60 + 20²/100) = 2,453
Предельная ошибка
E = 1,645·2,453 = 4,035
Интервал
−10 ± 4,035 → [−14,04, −5,965]
Ответ
нижняя граница = −14,04 h
Интервал не содержит 0, поэтому средние значимо различаются.
4.Доверительные интервалы
Ответ: n = 538
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.
Выразите n
n = (2,576·9/1)² = 537,5
Округлите вверх
Объём выборки — целое число, а округление вниз сделало бы предельную ошибку слишком большой.
n = 538
Ответ
n = 538
5.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: p = 0,123
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 = 7,5/√25 = 1,5
z = (51,74 − 50)/1,5 = 1,16
Площадь хвоста
Φ(1,16) = 0,8770
1 − Φ(1,16) = 0,1230
p-значение
p = 0,123
Ответ
p = 0,123
p > 0,05, поэтому H₀ не отвергается на уровне 5 %.
6.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: z = −1,438
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 = 78/120 = 0,65
p̂₂ = 74/100 = 0,74
p̂ = 152/220 = 0,6909
Стандартная ошибка при H₀
SE = √(0,6909·0,3091·(1/120 + 1/100)) = 0,06257
Статистика критерия
z = (0,65 − 0,74)/0,06257 = −1,438
Ответ
z = −1,438
|z| < 1.96, поэтому H₀ не отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).
7.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: r = −0,8868
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 = 15/5 = 3
ȳ = 113/5 = 22,6
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −18
Syy = Σ(y − ȳ)² = 41,2
Коэффициент корреляции
r = −18/√(10·41,2) = −0,8868
Ответ
r = −0,8868
8.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: ŷ = 54
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 = 324/6 = 54
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 73
Линия регрессии
b = 73/17,5 = 4,171
a = 54 − 4,171·4,5 = 35,23
ŷ = 35,23 + 4,171·x
Прогноз
ŷ = 35,23 + 4,171·4,5 = 54
Ответ
ŷ = 54
9.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 12,84
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) отвергается.
10.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 5,32
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.