E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Критичні значення (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Рішення
відхилити H0, якщо χ² > χ²crit
2Задачі для практики
1.Нормальний розподілСередня
X нормальна із середнім 250 g і середнім квадратичним відхиленням 4 g; Y незалежна й нормальна із середнім 500 g і середнім квадратичним відхиленням 9 g. Знайдіть імовірність P того, що X + Y перевищує 757,9 g. Округліть z до двох знаків після коми.
μX = 250, σX = 4μY = 500, σY = 9X + Y > 757,9 g
P =
2.Нормальний розподілСкладна
маси пакетів нормально розподілені із середнім 250 g і стандартним відхиленням 5 g. Перетягніть межу так, щоб заштриховані нижні 85% були ліворуч від неї. Знайдіть межу x.
μ = 250 gσ = 5 g85%
x = g
3.Довірчі інтервалиСередня
95 % довірчий інтервал для середнього, побудований за 25 спостереженнями з відомим σ, має граничну похибку 3. Якою буде гранична похибка E₂ 90 % інтервалу за тими самими даними?
95%n₁ = 25E₁ = 390%
E₂ =
4.Довірчі інтервалиСкладна
Про частку бракованих виробів наперед нічого не відомо. Скільки виробів n треба перевірити, щоб 95 % довірчий інтервал для частки мав граничну похибку не більше 0,025?
p = 0,5E = 0,02595%
n =
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСередня
Порівнюють два методи навчання. Група 1: 5 студентів, середній бал 65, стандартне відхилення 9,5. Група 2: 7 студентів, середній бал 80,7, стандартне відхилення 8. Вважайте дисперсії генеральних сукупностей рівними й використайте двовибірковий t-критерій з об’єднаною дисперсією. Знайдіть статистику критерію t для H₀: μ₁ = μ₂, беручи різницю x̄₁ − x̄₂ (група 1 мінус група 2).
n₁ = 5x̄₁ = 65s₁ = 9,5n₂ = 7x̄₂ = 80,7s₂ = 8
t =
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСкладна
У випробуванні одужують 20 з 80 пацієнтів, які отримували лікування A, і 29 з 80 пацієнтів, які отримували лікування B. Використовуючи об’єднану частку, знайдіть статистику критерію z для H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 20n₁ = 80x₂ = 29n₂ = 80
z =
7.Лінійна регресія та кореляціяСередня
Таблиця містить 5 пар спостережень x = години навчання і y = бал за іспит. Знайдіть коефіцієнт детермінації r² прямої найменших квадратів.
n = 5
r² =
8.Лінійна регресія та кореляціяСкладна
Таблиця містить 6 пар спостережень x = температура в °C і y = продано морозива. Використайте пряму найменших квадратів ŷ = a + b·x. Для якого значення x пряма прогнозує ŷ = 89?
n = 6ŷ = 89
x =
9.Критерії хі-квадратСередня
Таблиця спряженості містить спостережувані частоти. Для критерію незалежності хі-квадрат знайдіть очікувану частоту E для клітинки «сільські, низький».
сума рядка = 97сума стовпця = 71N = 185
E =
10.Критерії хі-квадратСкладна
Таблиця містить спостережувані частоти. Перевірте при α = 0,01, чи дві змінні незалежні (без поправки на неперервність). Обчисліть статистику критерію χ², а потім порівняйте її з критичним значенням з таблиці.
N = 1803 × 2α = 0,01
χ² =
3Розчини
1.Нормальний розподіл
Відповідь: P = 0,2119
Суми й різниці нормальних величин: якщо X і Y незалежні та нормальні, то X + Y і X − Y також нормальні. Середні додаються чи віднімаються: E(X ± Y) = μX ± μY. Дисперсії завжди додаються, також і для різниці: Var(X ± Y) = σX² + σY², тож σ = √(σX² + σY²). Середні квадратичні відхилення безпосередньо ніколи не додаються. Сума n незалежних елементів з однаковим розподілом має середнє n·μ і середнє квадратичне відхилення σ·√n. Далі стандартизуйте як звичайно: z = (x − середнє)/σ і зчитайте Φ(z).
Розподіл суми
μ = 750 g, σ = √(4² + 9²) = 9,849 g
Стандартизуйте
z = (757,9 − 750)/9,849 = 0,8
Верхній хвіст
P = 1 − Φ(0,8) = 1 − 0,7881 = 0,2119
Відповідь
P = 0,2119
2.Нормальний розподіл
Відповідь: x = 255,2 g
Від площі назад до z: Φ(z) — це площа ліворуч від z. Для лівої площі хвоста A знайдіть у таблиці z, для якого Φ(z) = A. Права площа хвоста A означає Φ(z) = 1 − A. Центральна площа A між −z і z лишає (1 − A)/2 у кожному хвості, тож Φ(z) = (1 + A)/2. Для значення x використовуйте x = μ + zσ.
Площа ліворуч
Φ(z) = 0,85
z з таблиці
z ≈ 1,04
Назад до початкових одиниць
x = 250 + 1,04·5 = 255,2 g
Відповідь
x = 255,2 g
3.Довірчі інтервали
Відповідь: E₂ = 2,518
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.
Відношення похибок
E₂/E₁ = (1,645/1,96)·√(25/25) = 0,8393
Нова похибка
E₂ = 3·0,8393 = 2,518
Відповідь
E₂ = 2,518
4.Довірчі інтервали
Відповідь: n = 1537
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.
Виразіть n
n = 1,96²·0,5·0,5/0,025² = 1537
Округліть угору
n = 1537
Відповідь
n = 1537
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: t = −3,106
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.
Об’єднана дисперсія
sp² = (4·9,5² + 6·8²)/10 = 74,5
sp = 8,631
Стандартна похибка
SE = 8,631·√(1/5 + 1/7) = 5,054
Статистика критерію
t = (65 − 80,7)/5,054 = −3,106
Відповідь
t = −3,106
При df = 10 двостороннє критичне значення на рівні 5 % дорівнює 2,228; |t| більше, тож H₀ відхиляється.
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: z = −1,544
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.
Вибіркові частки
p̂₁ = 20/80 = 0,25
p̂₂ = 29/80 = 0,3625
p̂ = 49/160 = 0,3063
Стандартна похибка за H₀
SE = √(0,3063·0,6937·(1/80 + 1/80)) = 0,07288
Статистика критерію
z = (0,25 − 0,3625)/0,07288 = −1,544
Відповідь
z = −1,544
|z| < 1.96, тож H₀ не відхиляється на рівні 5 % (двосторонній критерій).
7.Лінійна регресія та кореляція
Відповідь: r² = 0,8729
Регресія методом найменших квадратів: якщо x̄ і ȳ — середні, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² і Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), то пряма ŷ = a + b·x має нахил b = Sxy/Sxx і вільний член a = ȳ − b·x̄, тож вона завжди проходить через (x̄, ȳ). Коефіцієнт кореляції Пірсона r = Sxy/√(Sxx·Syy) лежить між −1 і 1; r² — частка варіації y, пояснена прямою.
Середні
x̄ = 35/5 = 7
ȳ = 349/5 = 69,8
Суми квадратів і добутків
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 118
Syy = Σ(y − ȳ)² = 398,8
Коефіцієнт детермінації
r² = 118²/(40·398,8) = 0,8729
Відповідь
r² = 0,8729
Близько 87,29% варіації y пояснюється прямою.
8.Лінійна регресія та кореляція
Відповідь: x = 22,69
Регресія методом найменших квадратів: якщо x̄ і ȳ — середні, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² і Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), то пряма ŷ = a + b·x має нахил b = Sxy/Sxx і вільний член a = ȳ − b·x̄, тож вона завжди проходить через (x̄, ȳ). Коефіцієнт кореляції Пірсона r = Sxy/√(Sxx·Syy) лежить між −1 і 1; r² — частка варіації y, пояснена прямою.
Середні
x̄ = 135/6 = 22,5
ȳ = 529/6 = 88,17
Суми квадратів і добутків
Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 697,5
Лінія регресії
b = 697,5/157,5 = 4,429
a = 88,17 − 4,429·22,5 = −11,48
ŷ = −11,48 + 4,429·x
Розв’яжіть щодо x
x = (89 − (−11,48))/4,429 = 22,69
Відповідь
x = 22,69
9.Критерії хі-квадрат
Відповідь: E = 37,23
Критерії хі-квадрат: порівнюють спостережувані частоти O з очікуваними за H₀ частотами E за допомогою χ² = Σ(O − E)²/E. Узгодженість: E = n·p для кожної категорії, df = k − 1 (і ще мінус один за кожен параметр, оцінений з даних). Незалежність у таблиці r × c: E = сума рядка × сума стовпця / загальна сума, df = (r − 1)(c − 1). H₀ відхиляють, коли χ² перевищує критичне значення для обраного α.
Очікувана частота
E = 97·71/185 = 37,23
Відповідь
E = 37,23
10.Критерії хі-квадрат
Відповідь: χ² = 1,381
Критерії хі-квадрат: порівнюють спостережувані частоти O з очікуваними за H₀ частотами E за допомогою χ² = Σ(O − E)²/E. Узгодженість: E = n·p для кожної категорії, df = k − 1 (і ще мінус один за кожен параметр, оцінений з даних). Незалежність у таблиці r × c: E = сума рядка × сума стовпця / загальна сума, df = (r − 1)(c − 1). H₀ відхиляють, коли χ² перевищує критичне значення для обраного α.