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
160 g158,8 gT = X₁ + … + X₄?

Маси болти незалежні та нормальні із середнім 40 g і середнім квадратичним відхиленням 1,2 g. Знайдіть імовірність P того, що загальна маса 4 з них перевищує 158,8 g. Округліть z до двох знаків після коми.

μ = 40 gσ = 1,2 gn = 4> 158,8 g
P =
2.Нормальний розподілСкладна
157164171178185192199cmниз 85%

значення зросту дорослих чоловіків нормально розподілені із середнім 178 cm і стандартним відхиленням 7 cm. Перетягніть межу так, щоб заштриховані нижні 85% були ліворуч від неї. Знайдіть межу x.

μ = 178 cmσ = 7 cm85%
x = cm
3.Довірчі інтервалиСередня
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Порівнюють час роботи акумуляторів двох моделей телефонів. Модель 1: 30 телефонів, середнє 54,5 h, відоме стандартне відхилення 18 h. Модель 2: 60 телефонів, середнє 60 h, відоме стандартне відхилення 18 h. Знайдіть граничну похибку E 95 % довірчого інтервалу для μ₁ − μ₂.

n₁ = 30x̄₁ = 54,5 hσ₁ = 18 hn₂ = 60x̄₂ = 60 hσ₂ = 18 h95%
E = h
4.Довірчі інтервалиСкладна
σ = 16, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

Стандартне відхилення генеральної сукупності дорівнює 16. Який обсяг вибірки n потрібен, щоб похибка оцінки 95 % довірчого інтервалу для середнього не перевищувала 3?

σ = 16E = 395%
n =
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСередня
−1,781,78p = ?

Стверджується, що середнє генеральної сукупності дорівнює 500; стандартне відхилення генеральної сукупності відоме й дорівнює 20. Випадкова вибірка з 64 спостережень має середнє 495,55. Перевірте H₀: μ = 500 проти H₁: μ ≠ 500. Знайдіть p-значення p.

μ₀ = 500σ = 20n = 64x̄ = 495,55H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСкладна
z −1,9601,96

Вибірка з 25 вимірювань має середнє 42. Стандартне відхилення генеральної сукупності — 20. Знайдіть верхню межу U 95 % довірчого інтервалу для середнього.

x̄ = 42σ = 20n = 2595%
U =
7.Лінійна регресія та кореляціяСередня
xy122219321416513612xy2461520

Таблиця містить 6 пар спостережень x = вік автомобіля в роках і y = ціна в k€. Задано їхні суми. Знайдіть коефіцієнт кореляції Пірсона r за цими сумами.

n = 6Σx = 21Σy = 103Σx² = 91Σy² = 1855Σxy = 324
r =
8.Лінійна регресія та кореляціяСкладна
xy17532055236126682978xy202530607080x = 18,5

Таблиця містить 5 пар спостережень x = температура в °C і y = продано морозива. Використайте пряму найменших квадратів ŷ = a + b·x. Спрогнозуйте ŷ для x = 18,5.

n = 5x = 18,5
ŷ =
9.Критерії хі-квадратСередня
автобусвелосипедавтомобільРазомстуденти14382880працівники18342880Разом327256160

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

N = 1602 × 3
χ² =
10.Критерії хі-квадратСкладна
придатнийбракРазомлінія 1134760лінія 2176380лінія 3364480Разом66154220dfα = 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 = 0,05, 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: P = 0,6915

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 = 160 g, σT = 1,2·√4 = 2,4 g

Стандартизуйте

z = (158,8 − 160)/2,4 = −0,5

Імовірність

P = 1 − Φ(−0,5) = 0,6915

Відповідь

P = 0,6915
2.Нормальний розподіл

Відповідь: x = 185,3 cm

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) = 0,85

z з таблиці

z ≈ 1,04

Назад до початкових одиниць

x = 178 + 1,04·7 = 185,3 cm

Відповідь

x = 185,3 cm
3.Довірчі інтервали

Відповідь: E = 7,889 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 = 54,5 − 60 = −5,5

Стандартна похибка

SE = √(18²/30 + 18²/60) = 4,025

Похибка оцінки

E = 1,96·4,025 = 7,889

Відповідь

E = 7,889 h

Інтервал містить 0, тож дані не показують значущої різниці.

4.Довірчі інтервали

Відповідь: n = 110

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 = (1,96·16/3)² = 109,3

Округліть угору

Обсяг вибірки — ціле число, а округлення вниз зробило б похибку оцінки завеликою.

n = 110

Відповідь

n = 110
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

Відповідь: p = 0,07508

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 = 20/√64 = 2,5
z = (495,55 − 500)/2,5 = −1,78

Площа хвоста

Φ(1,78) = 0,9625
1 − Φ(1,78) = 0,0375

p-значення

p = 2·0,0375 = 0,07508

Відповідь

p = 0,07508

p > 0,05, тож H₀ не відхиляється на рівні 5 %.

6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

Відповідь: U = 49,84

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 = 1,96·20/√25 = 7,84

Межа інтервалу

U = 42 + 7,84 = 49,84

Відповідь

U = 49,84
7.Лінійна регресія та кореляція

Відповідь: r = −0,9363

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 = 324 − 21·103/6 = −36,5
Sxx = 91 − 21²/6 = 17,5
Syy = 1855 − 103²/6 = 86,83

Коефіцієнт кореляції

r = −36,5/√(17,5·86,83) = −0,9363

Відповідь

r = −0,9363
8.Лінійна регресія та кореляція

Відповідь: ŷ = 53,55

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 = 115/5 = 23
ȳ = 315/5 = 63

Суми квадратів і добутків

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 189

Лінія регресії

b = 189/90 = 2,1
a = 63 − 2,1·23 = 14,7
ŷ = 14,7 + 2,1·x

Прогноз

ŷ = 14,7 + 2,1·18,5 = 53,55

Відповідь

ŷ = 53,55
9.Критерії хі-квадрат

Відповідь: χ² = 0,7222

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

студенти: 80·32/160 = 16, 80·72/160 = 36, 80·56/160 = 28
працівники: 80·32/160 = 16, 80·72/160 = 36, 80·56/160 = 28

Статистика хі-квадрат

χ² = (14 − 16)²/16 + (38 − 36)²/36 + (28 − 28)²/28 + (18 − 16)²/16 + (34 − 36)²/36 + (28 − 28)²/28
χ² = 0,7222

Відповідь

χ² = 0,7222

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

10.Критерії хі-квадрат

Відповідь: χ² = 13,47

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

лінія 1: 18, 42
лінія 2: 24, 56
лінія 3: 24, 56

Статистика хі-квадрат

χ² = (13 − 18)²/18 + (47 − 42)²/42 + (17 − 24)²/24 + (63 − 56)²/56 + (36 − 24)²/24 + (44 − 56)²/56
χ² = 13,47

Рішення

df = 2, χ²crit = 5,991
13,47 > 5,991

Відповідь

χ² = 13,47

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

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