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
Нехай бали за іспит розподілені нормально із середнім 65 балів і стандартним відхиленням 10 балів. Яка частка значень лежить між 65 і 83,5 балів? Подайте P у вигляді десяткового дробу.
μ = 65σ = 10x1 = 65x2 = 83,5
P =
2.Нормальний розподілСкладна
Діаметри отворів D нормальні із середнім 25,03 мм і середнім квадратичним відхиленням 0,01 мм. Діаметри валів d незалежні та нормальні із середнім 25 мм і середнім квадратичним відхиленням 0,01 мм. Навмання вибраний вал підходить, якщо D − d > 0. Знайдіть імовірність P того, що він підійде. Округліть z до двох знаків після коми.
отвір: μ = 25,03 mm, σ = 0,01 mmвал: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Довірчі інтервалиСередня
Вибірка з 7 елементів має середнє 114 і стандартне відхилення s = 19,5. Генеральна сукупність розподілена приблизно нормально. Знайдіть нижню межу 95 % довірчого інтервалу для середнього.
n = 7x̄ = 114s = 19,595%t(6) = 2,447
нижня межа =
4.Довірчі інтервалиСкладна
Діаметри 15 оброблених валів мають вибіркове стандартне відхилення 10 µm. Вважаючи діаметри нормально розподіленими, знайдіть для 95 % довірчого інтервалу стандартного відхилення генеральної сукупності таку межу: верхня межа σ. При df = 14 2,5 % розподілу χ² лежить нижче від 5,629 і 2,5 % — вище від 26,119.
n = 15s = 10 µmχ² = 5,629, 26,119
σ = µm
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСередня
Стверджується, що середнє генеральної сукупності дорівнює 500; стандартне відхилення генеральної сукупності відоме й дорівнює 40. Випадкова вибірка з 100 спостережень має середнє 493,36. Перевірте H₀: μ = 500 проти H₁: μ < 500. Знайдіть p-значення p.
μ₀ = 500σ = 40n = 100x̄ = 493,36H₁: μ < μ₀
p =
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСкладна
Вибірка з 16 вимірювань має середнє 122,1. Стандартне відхилення генеральної сукупності — 4. Знайдіть верхню межу U 99 % довірчого інтервалу для середнього.
x̄ = 122,1σ = 4n = 1699%
U =
7.Лінійна регресія та кореляціяСередня
Таблиця містить 6 пар спостережень x = навантаження в kN і y = видовження в mm. Задано їхні суми. Знайдіть коефіцієнт кореляції Пірсона r за цими сумами.
n = 6Σx = 42Σy = 167Σx² = 364Σy² = 5853Σxy = 1458
r =
8.Лінійна регресія та кореляціяСкладна
Таблиця містить 5 пар спостережень x = вік автомобіля в роках і y = ціна в k€. Використайте пряму найменших квадратів ŷ = a + b·x. Спрогнозуйте ŷ для x = 2,5.
n = 5x = 2,5
ŷ =
9.Критерії хі-квадратСередня
Таблиця спряженості містить спостережувані частоти. Обчисліть статистику хі-квадрат χ² для перевірки незалежності змінних рядків і стовпців. Не використовуйте поправку на неперервність.
N = 2202 × 2
χ² =
10.Критерії хі-квадратСкладна
Критерій узгодженості хі-квадрат перевіряє, чи частоти в 4 категоріях відповідають розподілу Пуассона, середнє якого оцінено з тих самих даних. Скільки ступенів вільності df має критерій?
k = 4
df =
3Розчини
1.Нормальний розподіл
Відповідь: P = 0,4678
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-оцінки
z₁ = (65 − 65)/10 = 0
z₂ = (83,5 − 65)/10 = 1,85
Площа між
P = Φ(1,85) − Φ(0) = 0,9678 − 0,5 = 0,4678
Відповідь
P = 0,4678
2.Нормальний розподіл
Відповідь: P = 0,983
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 різниці
μ = 25,03 − 25 = 0,03 mm, σ = 0,01414 mm
Стандартизуйте
z = (0 − 0,03)/0,01414 = −2,12
Імовірність
P = 1 − Φ(−2,12) = 0,983
Відповідь
P = 0,983
3.Довірчі інтервали
Відповідь: нижня межа = 95,96
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.
Критичне значення
df = n − 1 = 6, t = 2,447
Похибка оцінки
E = 2,447·19,5/√7 = 18,04
Інтервал
114 ± 18,04 → [95,96, 132]
Відповідь
нижня межа = 95,96
4.Довірчі інтервали
Відповідь: σ = 15,77 µm
Інтервал для дисперсії: (n − 1)s²/σ² має розподіл χ² з n − 1 ступенями свободи. 95 % інтервал для σ² простягається від (n − 1)s², поділеного на верхнє значення χ² (2,5 % вище від нього), до (n − 1)s², поділеного на нижнє значення χ² (2,5 % нижче від нього); інтервал для σ — квадратні корені з обох меж. Він несиметричний відносно s.
Сума квадратів
(n − 1)s² = 14·10² = 1400
Межі для σ²
1400/26,119 = 53,6
1400/5,629 = 248,7
Межа для σ
σ = √248,7 = 15,77 µm
Відповідь
σ = 15,77 µm
95 % інтервал для σ: [7,321, 15,77] µm.
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: p = 0,04846
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 критерію
SE = σ/√n = 40/√100 = 4
z = (493,36 − 500)/4 = −1,66
Площа хвоста
Φ(1,66) = 0,9515
1 − Φ(1,66) = 0,0485
p-значення
p = 0,04846
Відповідь
p = 0,04846
p ≤ 0,05, тож H₀ відхиляється на рівні 5 %.
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: U = 124,7
Перевірка середнього: статистика критерію показує, на скільки стандартних похибок вибіркове середнє віддалене від значення з H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), коли σ відоме, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), коли його оцінюють за вибіркою. Довірчий інтервал — x̄ ± (критичне значення)·(стандартна похибка).
Похибка оцінки
E = 2,576·4/√16 = 2,576
Межа інтервалу
U = 122,1 + 2,576 = 124,7
Відповідь
U = 124,7
7.Лінійна регресія та кореляція
Відповідь: r = 0,9951
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.
Центровані суми
Sxy = 1458 − 42·167/6 = 289
Sxx = 364 − 42²/6 = 70
Syy = 5853 − 167²/6 = 1205
Коефіцієнт кореляції
r = 289/√(70·1205) = 0,9951
Відповідь
r = 0,9951
8.Лінійна регресія та кореляція
Відповідь: ŷ = 23,95
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 = 15/5 = 3
ȳ = 113/5 = 22,6
Суми квадратів і добутків
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −27
Лінія регресії
b = −27/10 = −2,7
a = 22,6 − (−2,7)·3 = 30,7
ŷ = 30,7 − 2,7·x
Прогноз
ŷ = 30,7 + (−2,7)·2,5 = 23,95
Відповідь
ŷ = 23,95
9.Критерії хі-квадрат
Відповідь: χ² = 8,873
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.
df = 1. При α = 0,05 критичне значення 3,841, тож H₀ (незалежність) 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.