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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
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.