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 результаты IQ-тестов распределены нормально со средним 100 баллов и стандартным отклонением 15 баллов. Какая доля значений лежит между 96,25 и 122,5 баллов? Дайте P в виде десятичной дроби.
μ = 100σ = 15x1 = 96,25x2 = 122,5
P =
2.Нормальное распределениеСложная
Диаметры отверстий D нормально распределены со средним 25,04 mm и стандартным отклонением 0,015 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 = 25,04 mm, σ = 0,015 mmвал: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.Доверительные интервалыСредняя
У 8 пациентов измеряют артериальное давление до и после лечения. Разности d = до − после (mmHg) имеют среднее 7,5 и стандартное отклонение 2,9. Найдите верхнюю границу 99 % доверительного интервала для средней разности.
n = 8d̄ = 7,5sd = 2,999%t(7) = 3,499
верхняя граница = mmHg
4.Доверительные интервалыСложная
Стандартное отклонение генеральной совокупности равно 40. Какой объём выборки n нужен, чтобы предельная ошибка 99 % доверительного интервала для среднего не превышала 3?
σ = 40E = 399%
n =
5.Проверка гипотез и доверительные интервалыСредняя
Выборка из 64 студентов имеет средний балл 497,8 и выборочное стандартное отклонение 8. Найдите статистику критерия t для H₀: μ = 500.
μ₀ = 500x̄ = 497,8s = 8n = 64
t =
6.Проверка гипотез и доверительные интервалыСложная
Выборка из 100 измерений имеет среднее 76,4. Стандартное отклонение генеральной совокупности — 8. Найдите нижнюю границу L 95 % доверительного интервала для среднего.
x̄ = 76,4σ = 8n = 10095%
L =
7.Линейная регрессия и корреляцияСредняя
В таблице даны 5 пар наблюдений x = температура в °C и y = продано мороженого. Найдите коэффициент корреляции Пирсона r.
n = 5
r =
8.Линейная регрессия и корреляцияСложная
В таблице даны 5 пар наблюдений x = температура в °C и y = продано мороженого. Используйте прямую наименьших квадратов ŷ = a + b·x. Спрогнозируйте ŷ при x = 19,5.
n = 5x = 19,5
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 = 1602 × 3
χ² =
10.Критерии хи-квадратСложная
Критерий независимости хи-квадрат применяется к таблице сопряжённости с 2 строками и 6 столбцами (не считая итогов). Сколько степеней свободы df у критерия?
2 × 6
df =
3Растворы
1.Нормальное распределение
Ответ: P = 0,5319
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 = (96,25 − 100)/15 = −0,25
z₂ = (122,5 − 100)/15 = 1,5
Площадь между
P = Φ(1,5) − Φ(−0,25) = 0,9332 − 0,4013 = 0,5319
Ответ
P = 0,5319
2.Нормальное распределение
Ответ: P = 0,9452
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 = 25,04 − 25 = 0,04 mm, σ = 0,025 mm
Стандартизуйте
z = (0 − 0,04)/0,025 = −1,6
Вероятность
P = 1 − Φ(−1,6) = 0,9452
Ответ
P = 0,9452
3.Доверительные интервалы
Ответ: верхняя граница = 11,09 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 = 7, t = 3,499
Предельная ошибка
E = 3,499·2,9/√8 = 3,588
Интервал
7,5 ± 3,588 → [3,912, 11,09]
Ответ
верхняя граница = 11,09 mmHg
4.Доверительные интервалы
Ответ: n = 1180
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 = (2,576·40/3)² = 1180
Округлите вверх
Объём выборки — целое число, а округление вниз сделало бы предельную ошибку слишком большой.
n = 1180
Ответ
n = 1180
5.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: t = −2,2
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 = 8/√64 = 8/8 = 1
Статистика критерия
t = (497,8 − 500)/1 = −2,2
Ответ
t = −2,2
t0,025; df = 63 = 1,998
|t| > 1,998, поэтому H₀ отвергается на уровне 5 % (двусторонний критерий).
6.Проверка гипотез и доверительные интервалы
Ответ: L = 74,83
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 = 1,96·8/√100 = 1,568
Граница интервала
L = 76,4 − 1,568 = 74,83
Ответ
L = 74,83
7.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: r = 0,9317
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 = 110/5 = 22
ȳ = 369/5 = 73,8
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 148
Syy = Σ(y − ȳ)² = 630,8
Коэффициент корреляции
r = 148/√(40·630,8) = 0,9317
Ответ
r = 0,9317
8.Линейная регрессия и корреляция
Ответ: ŷ = 45,8
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 = 120/5 = 24
ȳ = 301/5 = 60,2
Суммы квадратов и произведений
Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 288
Линия регрессии
b = 288/90 = 3,2
a = 60,2 − 3,2·24 = −16,6
ŷ = −16,6 + 3,2·x
Прогноз
ŷ = −16,6 + 3,2·19,5 = 45,8
Ответ
ŷ = 45,8
9.Критерии хи-квадрат
Ответ: χ² = 2,133
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: df = 5
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.