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 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
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
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.
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
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
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
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
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
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
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.
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.