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 0,5587. Найдите z с точностью до двух знаков.
A = 0,5587
z =
2.Нормальное распределениеСложная
Пусть сроки доставки распределены нормально со средним 32 min и стандартным отклонением 6 min. Найдите значение x, ниже которого лежат 90 % значений (90-й процентиль).
μ = 32σ = 6P = 90%
x = min
3.Доверительные интервалыСредняя
У 7 пациентов измеряют артериальное давление до и после лечения. Разности d = до − после (mmHg) имеют среднее 4,4 и стандартное отклонение 1,3. Найдите нижнюю границу 99 % доверительного интервала для средней разности.
n = 7d̄ = 4,4sd = 1,399%t(6) = 3,707
нижняя граница = mmHg
4.Доверительные интервалыСложная
Диаметры 20 обработанных валов имеют выборочное стандартное отклонение 4,2 µm. Считая диаметры нормально распределёнными, найдите границу 95 % доверительного интервала для стандартного отклонения генеральной совокупности — нижняя граница σ. При df = 19 2,5 % распределения χ² лежит ниже 8,907 и 2,5 % — выше 32,852.
n = 20s = 4,2 µmχ² = 8,907, 32,852
σ = µm
5.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
Сравниваются два метода обучения. Группа 1: 8 студентов, средний балл 52, стандартное отклонение 11,5. Группа 2: 9 студентов, средний балл 70,1, стандартное отклонение 10,5. Считайте дисперсии генеральных совокупностей равными и используйте двухвыборочный t-критерий с объединённой дисперсией. Найдите статистику критерия t для H₀: μ₁ = μ₂, принимая разность как x̄₁ − x̄₂ (группа 1 минус группа 2).
n₁ = 8x̄₁ = 52s₁ = 11,5n₂ = 9x̄₂ = 70,1s₂ = 10,5
t =
6.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
Выборка из 25 измерений имеет среднее 112,5. Стандартное отклонение генеральной совокупности — 15. Найдите верхнюю границу U 99 % доверительного интервала для среднего.
x̄ = 112,5σ = 15n = 2599%
U =
7.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
В таблице даны 6 пар наблюдений x = часов подготовки и y = балл за экзамен. Найдите коэффициент детерминации r² прямой наименьших квадратов.
n = 6
r² =
8.Линейная регрессия и корреляцияСложная
В таблице даны 6 пар наблюдений x = часов подготовки и y = балл за экзамен. Используйте прямую наименьших квадратов ŷ = a + b·x. Получено новое наблюдение (6, 64). Найдите его остаток e = y − ŷ.
n = 6(6, 64)
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 = 1602 × 2
χ² =
10.Критерии хи-квадратСложная
Критерий согласия хи-квадрат проверяет, подчиняются ли частоты в 8 категориях распределению Пуассона, среднее которого оценивается по тем же данным. Сколько степеней свободы df у критерия?
k = 8
df =
3Растворы
1.Нормальное распределение
Ответ: z = 0,77
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 + 0,5587)/2 = 0,7794
Читайте таблицу z в обратную сторону
Найдите 0,7794 внутри таблицы и считайте z.
z = 0,77
Ответ
z = 0,77
2.Нормальное распределение
Ответ: x = 39,69 min
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) = 0,9 → z = 1,282
Обратно к x
x = 32 + 1,282·6 = 39,69 min
Ответ
x = 39,69 min
3.Доверительные интервалы
Ответ: нижняя граница = 2,579 mmHg
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.
Критическое значение
df = 6, t = 3,707
Предельная ошибка
E = 3,707·1,3/√7 = 1,821
Интервал
4,4 ± 1,821 → [2,579, 6,221]
Ответ
нижняя граница = 2,579 mmHg
4.Доверительные интервалы
Ответ: σ = 3,194 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 = 19·4,2² = 335,2
Границы для σ²
335,2/32,852 = 10,2
335,2/8,907 = 37,63
Граница для σ
σ = √10,2 = 3,194 µm
Ответ
σ = 3,194 µm
95 % интервал для σ: [3,194, 6,134] µm.
5.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: t = −3,393
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.
Объединённая дисперсия
sp² = (7·11,5² + 8·10,5²)/15 = 120,5
sp = 10,98
Стандартная ошибка
SE = 10,98·√(1/8 + 1/9) = 5,334
Статистика критерия
t = (52 − 70,1)/5,334 = −3,393
Ответ
t = −3,393
При df = 15 двустороннее критическое значение на уровне 5 % равно 2,131; |t| больше, поэтому H₀ отвергается.
6.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: U = 120,2
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 = 2,576·15/√25 = 7,728
Граница интервала
U = 112,5 + 7,728 = 120,2
Ответ
U = 120,2
7.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: r² = 0,9831
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 = 48/6 = 8
ȳ = 444/6 = 74
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 284
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1172
Коэффициент детерминации
r² = 284²/(70·1172) = 0,9831
Ответ
r² = 0,9831
Прямая объясняет около 98,31% вариации y.
8.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: e = −3,667
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 = 36/6 = 6
ȳ = 406/6 = 67,67
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 282
Линия регрессии
b = 282/70 = 4,029
a = 67,67 − 4,029·6 = 43,5
ŷ = 43,5 + 4,029·x
Прогнозируемое значение
ŷ = 43,5 + 4,029·6 = 67,67
Остаток
e = 64 − 67,67 = −3,667
Ответ
e = −3,667
Точка лежит ниже прямой.
9.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 16
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) отвергается.
10.Критерии хи-квадрат
Ответ: df = 6
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.