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 ящики незалежні та нормальні із середнім 12 kg і середнім квадратичним відхиленням 0,8 kg. Знайдіть імовірність P того, що загальна маса 6 з них менша за 74,9 kg. Округліть z до двох знаків після коми.
μ = 12 kgσ = 0,8 kgn = 6< 74.9 kg
P =
2.Нормальний розподілСкладна
Зріст чоловіків (X) і жінок (Y) у групі незалежні та нормальні: X має середнє 180 cm і середнє квадратичне відхилення 10 cm, Y має середнє 170 cm і середнє квадратичне відхилення 12 cm. Знайдіть імовірність P того, що X більше за Y. Округліть z до двох знаків після коми.
μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
3.Довірчі інтервалиСередня
Артеріальний тиск 16 пацієнтів вимірюють до й після лікування. Різниці d = до − після (mmHg) мають середнє 9 і стандартне відхилення 2,3. Знайдіть нижню межу 90 % довірчого інтервалу для середньої різниці.
n = 16d̄ = 9sd = 2,390%t(15) = 1,753
нижня межа = mmHg
4.Довірчі інтервалиСкладна
Пілотне дослідження показує, що бракованими є приблизно 0,8 виробів. Скільки виробів n треба перевірити, щоб 95 % довірчий інтервал для частки мав граничну похибку не більше 0,04?
p ≈ 0,8E = 0,0495%
n =
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСередня
Порівнюють два методи навчання. Група 1: 5 студентів, середній бал 64, стандартне відхилення 4,5. Група 2: 9 студентів, середній бал 57,4, 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 = 5x̄₁ = 64s₁ = 4,5n₂ = 9x̄₂ = 57,4s₂ = 3
t =
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервалиСкладна
Якою має бути вибірка, щоб 99 % довірчий інтервал для середнього мав похибку не більше 1? Стандартне відхилення — 8. Знайдіть найменший обсяг вибірки n.
σ = 8E = 199%
n =
7.Лінійна регресія та кореляціяСередня
Таблиця містить 6 пар спостережень x = температура в °C і y = продано морозива. Задано їхні суми. Знайдіть коефіцієнт кореляції Пірсона r за цими сумами.
Таблиця містить 6 пар спостережень x = температура в °C і y = продано морозива. Використайте пряму найменших квадратів ŷ = a + b·x. Отримано нове спостереження (18, 54). Знайдіть його залишок e = y − ŷ.
n = 6(18, 54)
e =
9.Критерії хі-квадратСередня
Таблиця спряженості містить спостережувані частоти. Для критерію незалежності хі-квадрат знайдіть очікувану частоту E для клітинки «міські, середній».
сума рядка = 86сума стовпця = 71N = 162
E =
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 = 2403 × 2α = 0,05
χ² =
3Розчини
1.Нормальний розподіл
Відповідь: P = 0,9306
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 = 72 kg, σT = 0,8·√6 = 1,96 kg
Стандартизуйте
z = (74,9 − 72)/1,96 = 1,48
Імовірність
P = Φ(1,48) = 0,9306
Відповідь
P = 0,9306
2.Нормальний розподіл
Відповідь: P = 0,7389
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 різниці
μ = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm
Стандартизуйте
z = (0 − 10)/15,62 = −0,64
Імовірність
P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389
Відповідь
P = 0,7389
3.Довірчі інтервали
Відповідь: нижня межа = 7,992 mmHg
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.
Критичне значення
df = 15, t = 1,753
Похибка оцінки
E = 1,753·2,3/√16 = 1,008
Інтервал
9 ± 1,008 → [7,992, 10,01]
Відповідь
нижня межа = 7,992 mmHg
4.Довірчі інтервали
Відповідь: n = 385
Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.
Виразіть n
n = 1,96²·0,8·0,2/0,04² = 384,2
Округліть угору
n = 385
Відповідь
n = 385
5.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: t = 3,314
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 = (4·4,5² + 8·3²)/12 = 12,75
sp = 3,571
Стандартна похибка
SE = 3,571·√(1/5 + 1/9) = 1,992
Статистика критерію
t = (64 − 57,4)/1,992 = 3,314
Відповідь
t = 3,314
При df = 12 двостороннє критичне значення на рівні 5 % дорівнює 2,179; |t| більше, тож H₀ відхиляється.
6.Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
Відповідь: n = 425
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).
Виразіть n
n = (2,576·8/1)² = 424,7
Округліть угору
n = 425
Відповідь
n = 425
7.Лінійна регресія та кореляція
Відповідь: r = 0,9545
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 = 16130 − 132·718/6 = 334
Sxx = 2974 − 132²/6 = 70
Syy = 87670 − 718²/6 = 1749
Коефіцієнт кореляції
r = 334/√(70·1749) = 0,9545
Відповідь
r = 0,9545
8.Лінійна регресія та кореляція
Відповідь: e = 2,133
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 = 120/6 = 20
ȳ = 364/6 = 60,67
Суми квадратів і добутків
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 308
Лінія регресії
b = 308/70 = 4,4
a = 60,67 − 4,4·20 = −27,33
ŷ = −27,33 + 4,4·x
Прогнозоване значення
ŷ = −27,33 + 4,4·18 = 51,87
Залишок
e = 54 − 51,87 = 2,133
Відповідь
e = 2,133
Точка лежить вище прямої.
9.Критерії хі-квадрат
Відповідь: E = 37,69
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.
Очікувана частота
E = 86·71/162 = 37,69
Відповідь
E = 37,69
10.Критерії хі-квадрат
Відповідь: χ² = 89,13
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.