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
Перетягніть z так, щоб заштрихована площа під стандартною нормальною кривою праворуч від z дорівнювала 0,0113. Знайдіть z до двох знаків після коми.
A = 0,0113
z =
2.Нормальний розподілСкладна
Діаметри отворів D нормальні із середнім 25,02 мм і середнім квадратичним відхиленням 0,01 мм. Діаметри валів d незалежні та нормальні із середнім 25 мм і середнім квадратичним відхиленням 0,015 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 = 25,02 mm, σ = 0,01 mmвал: μ = 25 mm, σ = 0,015 mm
P =
3.Довірчі інтервалиСередня
Порівнюють час роботи акумуляторів двох моделей телефонів. Модель 1: 80 телефонів, середнє 95 h, відоме стандартне відхилення 6 h. Модель 2: 80 телефонів, середнє 84 h, відоме стандартне відхилення 7 h. Знайдіть верхню межу 90 % довірчого інтервалу для μ₁ − μ₂.
Стандартне відхилення генеральної сукупності дорівнює 32. Який обсяг вибірки n потрібен, щоб похибка оцінки 99 % довірчого інтервалу для середнього не перевищувала 1?
σ = 32E = 199%
n =
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСередня
Вибірка з 49 студентів має середній бал 78,43 і вибіркове стандартне відхилення 10. Знайдіть статистику критерію t для H₀: μ = 75.
μ₀ = 75x̄ = 78,43s = 10n = 49
t =
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСкладна
У випробуванні одужують 15 з 100 пацієнтів, які отримували лікування A, і 2 з 80 пацієнтів, які отримували лікування B. Використовуючи об’єднану частку, знайдіть статистику критерію z для H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 15n₁ = 100x₂ = 2n₂ = 80
z =
7.Лінійна регресія та кореляціяСередня
Таблиця містить 6 пар спостережень x = витрати на рекламу в k€ і y = продажі в k€. Знайдіть коефіцієнт детермінації r² прямої найменших квадратів.
n = 6
r² =
8.Лінійна регресія та кореляціяСкладна
Таблиця містить 6 пар спостережень x = витрати на рекламу в k€ і y = продажі в k€. Використайте пряму найменших квадратів ŷ = a + b·x. Спрогнозуйте ŷ для x = 3.
n = 6x = 3
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 = 1202 × 3
χ² =
10.Критерії хі-квадратСкладна
Таблиця містить спостережувані частоти. Перевірте при α = 0,05, чи дві змінні незалежні (без поправки на неперервність). Обчисліть статистику критерію χ², а потім порівняйте її з критичним значенням з таблиці.
N = 2203 × 2α = 0,05
χ² =
3Розчини
1.Нормальний розподіл
Відповідь: z = 2,28
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 від z
Φ(z) = 1 − 0,0113 = 0,9887
Читайте таблицю z у зворотному напрямку
Знайдіть 0,9887 усередині таблиці й зчитайте z.
z = 2,28
Відповідь
z = 2,28
2.Нормальний розподіл
Відповідь: P = 0,8665
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 = 25,02 − 25 = 0,02 mm, σ = 0,01803 mm
Стандартизуйте
z = (0 − 0,02)/0,01803 = −1,11
Імовірність
P = 1 − Φ(−1,11) = 0,8665
Відповідь
P = 0,8665
3.Довірчі інтервали
Відповідь: верхня межа = 12,7 h
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.
Точкова оцінка
x̄₁ − x̄₂ = 95 − 84 = 11
Стандартна похибка
SE = √(6²/80 + 7²/80) = 1,031
Похибка оцінки
E = 1,645·1,031 = 1,696
Інтервал
11 ± 1,696 → [9,304, 12,7]
Відповідь
верхня межа = 12,7 h
Інтервал не містить 0, тож середні значуще відрізняються.
4.Довірчі інтервали
Відповідь: n = 6796
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 = (2,576·32/1)² = 6795
Округліть угору
Обсяг вибірки — ціле число, а округлення вниз зробило б похибку оцінки завеликою.
n = 6796
Відповідь
n = 6796
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: t = 2,401
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).
Стандартна похибка
SE = 10/√49 = 10/7 = 1,429
Статистика критерію
t = (78,43 − 75)/1,429 = 2,401
Відповідь
t = 2,401
t0,025; df = 48 = 2,011
|t| > 2,011, тож H₀ відхиляється на рівні 5 % (двосторонній критерій).
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: z = 2,85
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 = 15/100 = 0,15
p̂₂ = 2/80 = 0,025
p̂ = 17/180 = 0,09444
Стандартна похибка за H₀
SE = √(0,09444·0,9056·(1/100 + 1/80)) = 0,04387
Статистика критерію
z = (0,15 − 0,025)/0,04387 = 2,85
Відповідь
z = 2,85
|z| > 1,96, тож H₀ відхиляється на рівні 5 % (двосторонній критерій).
7.Лінійна регресія та кореляція
Відповідь: r² = 0,7169
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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 257/6 = 42,83
Суми квадратів і добутків
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 43,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 150,8
Коефіцієнт детермінації
r² = 43,5²/(17,5·150,8) = 0,7169
Відповідь
r² = 0,7169
Близько 71,69% варіації y пояснюється прямою.
8.Лінійна регресія та кореляція
Відповідь: ŷ = 44,23
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 = 42/6 = 7
ȳ = 336/6 = 56
Суми квадратів і добутків
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 206
Лінія регресії
b = 206/70 = 2,943
a = 56 − 2,943·7 = 35,4
ŷ = 35,4 + 2,943·x
Прогноз
ŷ = 35,4 + 2,943·3 = 44,23
Відповідь
ŷ = 44,23
9.Критерії хі-квадрат
Відповідь: χ² = 1,177
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 = 2. При α = 0,05 критичне значення 5,991, тож H₀ (незалежність) не відхиляється.
10.Критерії хі-квадрат
Відповідь: χ² = 3,857
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.