Статистика 2: Статистичне висновування: шпаргалка-підсумок

Аркуші з формулами, ключові кроки методів для кожної теми та 10 задач для практики, з повними розв’язками наприкінці.

Нові задачіНазад до курсу

У вікні друку виберіть «Зберегти як PDF», щоб зберегти копію на пристрої.

1Формули та методи

Нормальний розподіл

z-оцінка
z = (x − μ)/σ
Менше за x
P(X < x) = Φ(z)
Більше за x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Між
Φ(z2) − Φ(z1)
Процентиль
x = μ + z·σ

Метод

  1. Переведіть значення в z-оцінку: z = (x − μ)/σ.
  2. Знайдіть Φ(z) — площу ліворуч від z.
  3. Для площі праворуч використайте 1 − Φ(z); для інтервалу відніміть дві ліві площі.
  4. Для процентиля дійте у зворотному порядку: знайдіть z для площі, потім x = μ + z·σ.

Довірчі інтервали

σ відоме
x̄ ± z·σ/√n
σ невідоме
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Критичне значення z
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Обсяг вибірки
n = (z·σ/E)², rounded up

Метод

  1. Оберіть між z (σ генеральної сукупності відоме) і t (відоме лише вибіркове s, з n − 1 ступенями вільності).
  2. Знайдіть критичне значення для рівня довіри.
  3. Похибка оцінки: E = критичне значення × стандартне відхилення/√n.
  4. Інтервал: x̄ ± E.

Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

z-тест для середнього
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
t-тест для середнього
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Двобічний на рівні 5%
відхиліть H0, якщо |z| > 1,96
Довірчий інтервал
x̄ ± z·σ/√n

Метод

  1. Сформулюйте H₀ і H₁ та визначте, чи критерій однобічний, чи двобічний.
  2. Обчисліть статистику критерію: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), або з s і t.
  3. Порівняйте з критичним значенням або знайдіть p-значення.
  4. Відхиліть H₀, якщо статистика виходить за критичне значення (p менше за α), і сформулюйте висновок словами.

Лінійна регресія та кореляція

Суми квадратів
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Нахил
b = Sxy/Sxx
Вільний член
a = ȳ − b·x̄
Кореляція
r = Sxy/√(SxxSyy)
Залишок
e = y − ŷ

Критерії хі-квадрат

Статистика критерію
χ² = Σ(O − E)²/E
Узгодженість (goodness of fit)
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Незалежність
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
150 kg150,6 kgT = X₁ + … + X₆?

Маси мішки цементу незалежні та нормальні із середнім 25 kg і середнім квадратичним відхиленням 0,5 kg. Знайдіть імовірність P того, що загальна маса 6 з них менша за 150,6 kg. Округліть z до двох знаків після коми.

μ = 25 kgσ = 0,5 kgn = 6< 150.6 kg
P =
2.Нормальний розподілСкладна
μ = 500x = ?5%

Нехай строки служби батарейок розподілені нормально із середнім 500 h і стандартним відхиленням 40 h. Знайдіть значення x, нижче за яке лежать 5 % значень (5-й процентиль).

μ = 500σ = 40P = 5%
x = h
3.Довірчі інтервалиСередня
n = 8, sd​ = 0,60LU = ?d̄ = 0,6E95%

Артеріальний тиск 8 пацієнтів вимірюють до й після лікування. Різниці d = до − після (mmHg) мають середнє 0,6 і стандартне відхилення 0,6. Знайдіть верхню межу 95 % довірчого інтервалу для середньої різниці.

n = 8d̄ = 0,6sd = 0,695%t(7) = 2,365
верхня межа = mmHg
4.Довірчі інтервалиСкладна
σ = 31, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,599%

Стандартне відхилення генеральної сукупності дорівнює 31. Який обсяг вибірки n потрібен, щоб похибка оцінки 99 % довірчого інтервалу для середнього не перевищувала 2,5?

σ = 31E = 2,599%
n =
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСередня
−2,2622,262t = ?df = 9

10 працівників проходять тест на швидкість друку до й після навчального курсу. Для кожного записують різницю d = після − до (слів за хвилину). Середня різниця 1,44, стандартне відхилення різниць 2,4. Знайдіть статистику парного критерію t для H₀: μd = 0.

n = 10d̄ = 1,44sd = 2,4
t =
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСкладна
−1,961,96z = ?

У випробуванні одужують 210 з 300 пацієнтів, які отримували лікування A, і 85 з 150 пацієнтів, які отримували лікування B. Використовуючи об’єднану частку, знайдіть статистику критерію z для H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 210n₁ = 300x₂ = 85n₂ = 150
z =
7.Лінійна регресія та кореляціяСередня
xy2524696708761087xy5106080

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
xy15436657778999711109xy5106080100x = 2

Таблиця містить 6 пар спостережень x = години навчання і y = бал за іспит. Використайте пряму найменших квадратів ŷ = a + b·x. Спрогнозуйте ŷ для x = 2.

n = 6x = 2
ŷ =
9.Критерії хі-квадратСередня
без дефектунезначнийзначнийРазомденна зміна7171640нічна зміна143947100Разом215663140

Таблиця спряженості містить спостережувані частоти. Обчисліть статистику хі-квадрат χ² для перевірки незалежності змінних рядків і стовпців. Не використовуйте поправку на неперервність.

N = 1402 × 3
χ² =
10.Критерії хі-квадратСкладна

Критерій узгодженості хі-квадрат порівнює спостережувані частоти в 3 категоріях з повністю заданими очікуваними частками (жодних параметрів з даних не оцінюють). Скільки ступенів вільності df має критерій?

k = 3
df =

3Розчини

1.Нормальний розподіл

Відповідь: P = 0,6879

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

μT = 150 kg, σT = 0,5·√6 = 1,225 kg

Стандартизуйте

z = (150,6 − 150)/1,225 = 0,49

Імовірність

P = Φ(0,49) = 0,6879

Відповідь

P = 0,6879
2.Нормальний розподіл

Відповідь: x = 434,2 h

Нормальний розподіл: переведіть значення x у z-оцінку z = (x − μ)/σ, яка показує, на скільки стандартних відхилень значення віддалене від середнього. Таблиця z (або Φ(z)) дає площу ліворуч від z, тобто P(X < x). Площа праворуч дорівнює 1 − Φ(z), а площа між двома значеннями — різниці їхніх площ ліворуч.

z для процентиля

Φ(z) = 0,05 → z = −1,645

Назад до x

x = 500 + −1,645·40 = 434,2 h

Відповідь

x = 434,2 h
3.Довірчі інтервали

Відповідь: верхня межа = 1,102 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.

Критичне значення

df = 7, t = 2,365

Похибка оцінки

E = 2,365·0,6/√8 = 0,5017

Інтервал

0,6 ± 0,5017 → [0,09831, 1,102]

Відповідь

верхня межа = 1,102 mmHg
4.Довірчі інтервали

Відповідь: n = 1021

Довірчий інтервал для середнього: x̄ ± похибка оцінки. Якщо σ генеральної сукупності відоме, похибка оцінки дорівнює z·σ/√n; якщо відоме лише вибіркове стандартне відхилення s, використовуйте t з n − 1 ступенями вільності: t·s/√n. Критичні значення: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Щоб похибка оцінки не перевищувала E, потрібен обсяг вибірки n ≥ (z·σ/E)², округлений угору.

Виразіть n

n = (2,576·31/2,5)² = 1020

Округліть угору

Обсяг вибірки — ціле число, а округлення вниз зробило б похибку оцінки завеликою.

n = 1021

Відповідь

n = 1021
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

Відповідь: t = 1,897

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Стандартна похибка середньої різниці

SE = 2,4/√10 = 0,7589

Статистика критерію

t = 1,44/0,7589 = 1,897

Відповідь

t = 1,897

При df = 9 двостороннє критичне значення на рівні 5 % дорівнює 2,262; |t| менше, тож H₀ не відхиляється.

6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

Відповідь: z = 2,806

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 = 210/300 = 0,7
p̂₂ = 85/150 = 0,5667
p̂ = 295/450 = 0,6556

Стандартна похибка за H₀

SE = √(0,6556·0,3444·(1/300 + 1/150)) = 0,04752

Статистика критерію

z = (0,7 − 0,5667)/0,04752 = 2,806

Відповідь

z = 2,806

|z| > 1,96, тож H₀ відхиляється на рівні 5 % (двосторонній критерій).

7.Лінійна регресія та кореляція

Відповідь: r² = 0,9167

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 = 30/5 = 6
ȳ = 354/5 = 70,8

Суми квадратів і добутків

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 154
Syy = Σ(y − ȳ)² = 646,8

Коефіцієнт детермінації

r² = 154²/(40·646,8) = 0,9167

Відповідь

r² = 0,9167

Близько 91,67% варіації y пояснюється прямою.

8.Лінійна регресія та кореляція

Відповідь: ŷ = 60,29

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 = 36/6 = 6
ȳ = 492/6 = 82

Суми квадратів і добутків

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 380

Лінія регресії

b = 380/70 = 5,429
a = 82 − 5,429·6 = 49,43
ŷ = 49,43 + 5,429·x

Прогноз

ŷ = 49,43 + 5,429·2 = 60,29

Відповідь

ŷ = 60,29
9.Критерії хі-квадрат

Відповідь: χ² = 0,6319

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.

Очікувані частоти

денна зміна: 40·21/140 = 6, 40·56/140 = 16, 40·63/140 = 18
нічна зміна: 100·21/140 = 15, 100·56/140 = 40, 100·63/140 = 45

Статистика хі-квадрат

χ² = (7 − 6)²/6 + (17 − 16)²/16 + (16 − 18)²/18 + (14 − 15)²/15 + (39 − 40)²/40 + (47 − 45)²/45
χ² = 0,6319

Відповідь

χ² = 0,6319

df = 2. При α = 0,05 критичне значення 5,991, тож H₀ (незалежність) не відхиляється.

10.Критерії хі-квадрат

Відповідь: df = 2

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.

Ступені вільності

df = 3 − 1 = 2

Відповідь

df = 2

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