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 50,5 і 85,5 балів? Подайте P у вигляді десяткового дробу.
μ = 65σ = 10x1 = 50,5x2 = 85,5
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
99 % довірчий інтервал для середнього, побудований за 50 спостереженнями з відомим σ, має граничну похибку 11. Якою буде гранична похибка E₂ 90 % інтервалу за тими самими даними?
99%n₁ = 50E₁ = 1190%
E₂ =
4.Довірчі інтервалиСкладна
Стандартне відхилення генеральної сукупності дорівнює 33. Який обсяг вибірки n потрібен, щоб похибка оцінки 99 % довірчого інтервалу для середнього не перевищувала 3?
σ = 33E = 399%
n =
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСередня
Стверджується, що середнє генеральної сукупності дорівнює 120; стандартне відхилення генеральної сукупності відоме й дорівнює 18. Випадкова вибірка з 36 спостережень має середнє 125,04. Перевірте H₀: μ = 120 проти H₁: μ ≠ 120. Знайдіть p-значення p.
μ₀ = 120σ = 18n = 36x̄ = 125,04H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСкладна
У випробуванні одужують 195 з 300 пацієнтів, які отримували лікування A, і 162 з 300 пацієнтів, які отримували лікування B. Використовуючи об’єднану частку, знайдіть статистику критерію z для H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 195n₁ = 300x₂ = 162n₂ = 300
z =
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 = 58Σx² = 364Σy² = 698Σxy = 502
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. Отримано нове спостереження (3,5, 25). Знайдіть його залишок e = y − ŷ.
n = 5(3,5, 25)
e =
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 = 1602 × 2
χ² =
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 = 0,9063
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.
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: E₂ = 7,024
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 = (1,645/2,576)·√(50/50) = 0,6386
Нова похибка
E₂ = 11·0,6386 = 7,024
Відповідь
E₂ = 7,024
4.Довірчі інтервали
Відповідь: n = 803
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 = (2,576·33/3)² = 802,9
Округліть угору
Обсяг вибірки — ціле число, а округлення вниз зробило б похибку оцінки завеликою.
n = 803
Відповідь
n = 803
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: p = 0,09296
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 = 18/√36 = 3
z = (125,04 − 120)/3 = 1,68
Площа хвоста
Φ(1,68) = 0,9535
1 − Φ(1,68) = 0,0465
p-значення
p = 2·0,0465 = 0,09296
Відповідь
p = 0,09296
p > 0,05, тож H₀ не відхиляється на рівні 5 %.
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: z = 2,744
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 = 195/300 = 0,65
p̂₂ = 162/300 = 0,54
p̂ = 357/600 = 0,595
Стандартна похибка за H₀
SE = √(0,595·0,405·(1/300 + 1/300)) = 0,04008
Статистика критерію
z = (0,65 − 0,54)/0,04008 = 2,744
Відповідь
z = 2,744
|z| > 1,96, тож H₀ відхиляється на рівні 5 % (двосторонній критерій).
7.Лінійна регресія та кореляція
Відповідь: r = 0,9791
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 = 502 − 42·58/6 = 96
Sxx = 364 − 42²/6 = 70
Syy = 698 − 58²/6 = 137,3
Коефіцієнт кореляції
r = 96/√(70·137,3) = 0,9791
Відповідь
r = 0,9791
8.Лінійна регресія та кореляція
Відповідь: e = 3,55
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 = 109/5 = 21,8
Суми квадратів і добутків
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −7
Лінія регресії
b = −7/10 = −0,7
a = 21,8 − (−0,7)·3 = 23,9
ŷ = 23,9 − 0,7·x
Прогнозоване значення
ŷ = 23,9 + (−0,7)·3,5 = 21,45
Залишок
e = 25 − 21,45 = 3,55
Відповідь
e = 3,55
Точка лежить вище прямої.
9.Критерії хі-квадрат
Відповідь: χ² = 0,431
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) не відхиляється.
10.Критерії хі-квадрат
Відповідь: χ² = 1,984
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.