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
360 g358,2 gT = X₁ + … + X₉?

Маси болти незалежні та нормальні із середнім 40 g і середнім квадратичним відхиленням 1,2 g. Знайдіть імовірність P того, що загальна маса 9 з них перевищує 358,2 g. Округліть z до двох знаків після коми.

μ = 40 gσ = 1,2 gn = 9> 358,2 g
P =
2.Нормальний розподілСкладна
μ = 100x = ?95%

Нехай результати IQ-тестів розподілені нормально із середнім 100 балів і стандартним відхиленням 15 балів. Знайдіть значення x, нижче за яке лежать 95 % значень (95-й процентиль).

μ = 100σ = 15P = 95%
x = балів
3.Довірчі інтервалиСередня
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Порівнюють час роботи акумуляторів двох моделей телефонів. Модель 1: 40 телефонів, середнє 48 h, відоме стандартне відхилення 14 h. Модель 2: 100 телефонів, середнє 39,5 h, відоме стандартне відхилення 7 h. Знайдіть граничну похибку E 95 % довірчого інтервалу для μ₁ − μ₂.

n₁ = 40x̄₁ = 48 hσ₁ = 14 hn₂ = 100x̄₂ = 39,5 hσ₂ = 7 h95%
E = h
4.Довірчі інтервалиСкладна
σ = 37, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

Стандартне відхилення генеральної сукупності дорівнює 37. Який обсяг вибірки n потрібен, щоб похибка оцінки 95 % довірчого інтервалу для середнього не перевищувала 3?

σ = 37E = 395%
n =
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСередня
−2,3062,306t = ?df = 8

9 працівників проходять тест на швидкість друку до й після навчального курсу. Для кожного записують різницю d = після − до (слів за хвилину). Середня різниця 1,86, стандартне відхилення різниць 4,3. Знайдіть статистику парного критерію t для H₀: μd = 0.

n = 9d̄ = 1,86sd = 4,3
t =
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСкладна
−1,961,96z = ?

У випробуванні одужують 40 з 200 пацієнтів, які отримували лікування A, і 42 з 300 пацієнтів, які отримували лікування B. Використовуючи об’єднану частку, знайдіть статистику критерію z для H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 40n₁ = 200x₂ = 42n₂ = 300
z =
7.Лінійна регресія та кореляціяСередня
xy2394436458491058xy510405060

Таблиця містить 5 пар спостережень x = витрати на рекламу в k€ і y = продажі в k€. Задано їхні суми. Знайдіть коефіцієнт кореляції Пірсона r за цими сумами.

n = 5Σx = 30Σy = 234Σx² = 220Σy² = 11160Σxy = 1492
r =
8.Лінійна регресія та кореляціяСкладна
xy124222320417516615xy246152025x = 2,5

Таблиця містить 6 пар спостережень x = вік автомобіля в роках і y = ціна в k€. Використайте пряму найменших квадратів ŷ = a + b·x. Отримано нове спостереження (2,5, 19). Знайдіть його залишок e = y − ŷ.

n = 6(2,5, 19)
e =
9.Критерії хі-квадратСередня
низькийсереднійвисокийРазомміські1971440сільські512821100Разом703535140

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

N = 1402 × 3
χ² =
10.Критерії хі-квадратСкладна

Критерій незалежності хі-квадрат застосовують до таблиці спряженості з 3 рядками й 3 стовпцями (без урахування підсумків). Скільки ступенів вільності df має критерій?

3 × 3
df =

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 = 360 g, σT = 1,2·√9 = 3,6 g

Стандартизуйте

z = (358,2 − 360)/3,6 = −0,5

Імовірність

P = 1 − Φ(−0,5) = 0,6915

Відповідь

P = 0,6915
2.Нормальний розподіл

Відповідь: x = 124,7 балів

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.

z для процентиля

Φ(z) = 0,95 → z = 1,645

Назад до x

x = 100 + 1,645·15 = 124,67 балів

Відповідь

x = 124,67 балів
3.Довірчі інтервали

Відповідь: E = 4,55 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 = 48 − 39,5 = 8,5

Стандартна похибка

SE = √(14²/40 + 7²/100) = 2,322

Похибка оцінки

E = 1,96·2,322 = 4,55

Відповідь

E = 4,55 h

Інтервал не містить 0, тож середні значуще відрізняються.

4.Довірчі інтервали

Відповідь: n = 585

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 = (1,96·37/3)² = 584,4

Округліть угору

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

n = 585

Відповідь

n = 585
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

Відповідь: t = 1,298

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Стандартна похибка середньої різниці

SE = 4,3/√9 = 1,433

Статистика критерію

t = 1,86/1,433 = 1,298

Відповідь

t = 1,298

При df = 8 двостороннє критичне значення на рівні 5 % дорівнює 2,306; |t| менше, тож H₀ не відхиляється.

6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали

Відповідь: z = 1,775

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 = 40/200 = 0,2
p̂₂ = 42/300 = 0,14
p̂ = 82/500 = 0,164

Стандартна похибка за H₀

SE = √(0,164·0,836·(1/200 + 1/300)) = 0,0338

Статистика критерію

z = (0,2 − 0,14)/0,0338 = 1,775

Відповідь

z = 1,775

|z| < 1.96, тож H₀ не відхиляється на рівні 5 % (двосторонній критерій).

7.Лінійна регресія та кореляція

Відповідь: r = 0,9629

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 = 1492 − 30·234/5 = 88
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 11160 − 234²/5 = 208,8

Коефіцієнт кореляції

r = 88/√(40·208,8) = 0,9629

Відповідь

r = 0,9629
8.Лінійна регресія та кореляція

Відповідь: e = −1,886

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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 114/6 = 19

Суми квадратів і добутків

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −33

Лінія регресії

b = −33/17,5 = −1,886
a = 19 − (−1,886)·3,5 = 25,6
ŷ = 25,6 − 1,886·x

Прогнозоване значення

ŷ = 25,6 + (−1,886)·2,5 = 20,89

Залишок

e = 19 − 20,89 = −1,886

Відповідь

e = −1,886

Точка лежить нижче прямої.

9.Критерії хі-квадрат

Відповідь: χ² = 3,57

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

міські: 40·70/140 = 20, 40·35/140 = 10, 40·35/140 = 10
сільські: 100·70/140 = 50, 100·35/140 = 25, 100·35/140 = 25

Статистика хі-квадрат

χ² = (19 − 20)²/20 + (7 − 10)²/10 + (14 − 10)²/10 + (51 − 50)²/50 + (28 − 25)²/25 + (21 − 25)²/25
χ² = 3,57

Відповідь

χ² = 3,57

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

10.Критерії хі-квадрат

Відповідь: df = 4

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.

Ступені вільності

df = (3 − 1)·(3 − 1) = 4

Відповідь

df = 4

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