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
125 kg127,2 kgT = X₁ + … + X₅?

Маси мішки цементу незалежні та нормальні із середнім 25 kg і середнім квадратичним відхиленням 0,5 kg. Знайдіть імовірність P того, що загальна маса 5 з них перевищує 127,2 kg. Округліть z до двох знаків після коми.

μ = 25 kgσ = 0,5 kgn = 5> 127,2 kg
P =
2.Нормальний розподілСкладна
380420460500540580620hниз 15%

строки служби батарейок нормально розподілені із середнім 500 h і стандартним відхиленням 40 h. Перетягніть межу так, щоб заштриховані нижні 15% були ліворуч від неї. Знайдіть межу x.

μ = 500 hσ = 40 h15%
x = h
3.Довірчі інтервалиСередня
x̄E₁ = 7,890%, n = 100x̄E₂ = ?90%, n = 200

90 % довірчий інтервал для середнього, побудований за 100 спостереженнями з відомим σ, має граничну похибку 7,8. Якою буде гранична похибка E₂, якщо в тому самому дослідженні використати 200 спостережень?

90%n₁ = 100E₁ = 7,8n₂ = 200
E₂ =
4.Довірчі інтервалиСкладна
n = 25Lσ = ?s = 11,595%

Діаметри 25 оброблених валів мають вибіркове стандартне відхилення 11,5 µm. Вважаючи діаметри нормально розподіленими, знайдіть для 95 % довірчого інтервалу стандартного відхилення генеральної сукупності таку межу: верхня межа σ. При df = 24 2,5 % розподілу χ² лежить нижче від 12,401 і 2,5 % — вище від 39,364.

n = 25s = 11,5 µmχ² = 12,401, 39,364
σ = µm
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСередня
−2,0642,064t = ?df = 24

Порівнюють два методи навчання. Група 1: 10 студентів, середній бал 88,5, стандартне відхилення 8,5. Група 2: 16 студентів, середній бал 82, стандартне відхилення 3. 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 = 10x̄₁ = 88,5s₁ = 8,5n₂ = 16x̄₂ = 82s₂ = 3
t =
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСкладна
z −1,64501,645

Вибірка з 36 вимірювань має середнє 80. Стандартне відхилення генеральної сукупності — 12. Знайдіть нижню межу L 90 % довірчого інтервалу для середнього.

x̄ = 80σ = 12n = 3690%
L =
7.Лінійна регресія та кореляціяСередня
xy153265372473577xy246070

Таблиця містить 5 пар спостережень x = години навчання і y = бал за іспит. Задано їхні суми. Знайдіть коефіцієнт кореляції Пірсона r за цими сумами.

n = 5Σx = 15Σy = 340Σx² = 55Σy² = 23476Σxy = 1076
r =
8.Лінійна регресія та кореляціяСкладна
xy1552185721752485279630104xy152025306080100ŷ = 67

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 = 67?

n = 6ŷ = 67
x =
9.Критерії хі-квадратСередня
без дефектунезначнийзначнийРазомденна зміна7102340нічна зміна13202760Разом203050100

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

N = 1002 × 3
χ² =
10.Критерії хі-квадратСкладна
такніРазомзавод A303060завод B413980завод C37340Разом10872180dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

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 = 0,02442

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 = 125 kg, σT = 0,5·√5 = 1,118 kg

Стандартизуйте

z = (127,2 − 125)/1,118 = 1,97

Імовірність

P = 1 − Φ(1,97) = 0,02442

Відповідь

P = 0,02442
2.Нормальний розподіл

Відповідь: x = 458 h

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) = 0,15

z з таблиці

z ≈ −1,04

Назад до початкових одиниць

x = 500 − 1,04·40 = 458 h

Відповідь

x = 458 h
3.Довірчі інтервали

Відповідь: E₂ = 5,515

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 = (1,645/1,645)·√(100/200) = 0,7071

Нова похибка

E₂ = 7,8·0,7071 = 5,515

Відповідь

E₂ = 5,515
4.Довірчі інтервали

Відповідь: σ = 16 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 = 24·11,5² = 3174

Межі для σ²

3174/39,364 = 80,63
3174/12,401 = 255,9

Межа для σ

σ = √255,9 = 16 µm

Відповідь

σ = 16 µm

95 % інтервал для σ: [8,98, 16] µm.

5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

Відповідь: t = 2,819

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 = (9·8,5² + 15·3²)/24 = 32,72
sp = 5,72

Стандартна похибка

SE = 5,72·√(1/10 + 1/16) = 2,306

Статистика критерію

t = (88,5 − 82)/2,306 = 2,819

Відповідь

t = 2,819

При df = 24 двостороннє критичне значення на рівні 5 % дорівнює 2,064; |t| більше, тож H₀ відхиляється.

6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

Відповідь: L = 76,71

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 = 1,645·12/√36 = 3,29

Межа інтервалу

L = 80 − 3,29 = 76,71

Відповідь

L = 76,71
7.Лінійна регресія та кореляція

Відповідь: r = 0,9386

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 = 1076 − 15·340/5 = 56
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 23476 − 340²/5 = 356

Коефіцієнт кореляції

r = 56/√(10·356) = 0,9386

Відповідь

r = 0,9386
8.Лінійна регресія та кореляція

Відповідь: x = 19,47

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 = 469/6 = 78,17

Суми квадратів і добутків

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 580,5

Лінія регресії

b = 580,5/157,5 = 3,686
a = 78,17 − 3,686·22,5 = −4,762
ŷ = −4,762 + 3,686·x

Розв’яжіть щодо x

x = (67 − (−4,762))/3,686 = 19,47

Відповідь

x = 19,47
9.Критерії хі-квадрат

Відповідь: χ² = 1,514

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: 40·20/100 = 8, 40·30/100 = 12, 40·50/100 = 20
нічна зміна: 60·20/100 = 12, 60·30/100 = 18, 60·50/100 = 30

Статистика хі-квадрат

χ² = (7 − 8)²/8 + (10 − 12)²/12 + (23 − 20)²/20 + (13 − 12)²/12 + (20 − 18)²/18 + (27 − 30)²/30
χ² = 1,514

Відповідь

χ² = 1,514

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

10.Критерії хі-квадрат

Відповідь: χ² = 22,66

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

завод A: 36, 24
завод B: 48, 32
завод C: 24, 16

Статистика хі-квадрат

χ² = (30 − 36)²/36 + (30 − 24)²/24 + (41 − 48)²/48 + (39 − 32)²/32 + (37 − 24)²/24 + (3 − 16)²/16
χ² = 22,66

Рішення

df = 2, χ²crit = 9,210
22,66 > 9,210

Відповідь

χ² = 22,66

χ² вище за критичне значення, тож H₀ відхиляється: змінні, схоже, пов’язані.

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