Statistica: pacchetto last-minute

Formulari, i passaggi chiave del metodo per ogni argomento e 12 esercizi, con le soluzioni complete in fondo.

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1Formule e metodi

Statistica descrittiva

Media
x̄ = Σx/n
Deviazione standard campionaria
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
Mediana
valore centrale dei dati ordinati
Punteggio z
z = (x − μ)/σ
Distribuzione normale
68% entro ±1σ, 95% entro ±2σ

Probabilità

Complementare
P(not A) = 1 − P(A)
Regola della somma
P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)
Eventi indipendenti
P(A ∩ B) = P(A)·P(B)
Probabilità condizionata
P(A|B) = P(A ∩ B)/P(B)
Binomiale
P(X = k) = C(n,k)·pk(1 − p)n−k

Distribuzione normale

Punteggio z
z = (x − μ)/σ
Sotto x
P(X < x) = Φ(z)
Sopra x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Tra due valori
Φ(z2) − Φ(z1)
Percentile
x = μ + z·σ

Metodo

  1. Converti il valore in un punteggio z: z = (x − μ)/σ.
  2. Cerca Φ(z), l’area a sinistra di z.
  3. Per l’area a destra usa 1 − Φ(z); per un intervallo sottrai le due aree a sinistra.
  4. Per un percentile procedi a ritroso: trova z per l’area, poi x = μ + z·σ.

Intervalli di confidenza

σ nota
x̄ ± z·σ/√n
σ incognita
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z critico
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Numerosità campionaria
n = (z·σ/E)², rounded up

Metodo

  1. Scegli tra z (σ della popolazione nota) e t (solo la s del campione, con n − 1 gradi di libertà).
  2. Trova il valore critico per il livello di confidenza.
  3. Margine di errore: E = valore critico × deviazione standard/√n.
  4. Intervallo: x̄ ± E.

Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Test z per una media
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Test t per una media
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Bilaterale al 5%
rifiuta H0 se |z| > 1,96
Intervallo di confidenza
x̄ ± z·σ/√n

Metodo

  1. Formula H₀ e H₁ e stabilisci se il test è unilaterale o bilaterale.
  2. Calcola la statistica test: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), oppure con s e t.
  3. Confrontala con il valore critico, oppure trova il p-value.
  4. Rifiuta H₀ se la statistica supera il valore critico (p inferiore ad α) ed esprimi la conclusione a parole.

Regressione lineare e correlazione

Somme dei quadrati
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Pendenza
b = Sxy/Sxx
Intercetta
a = ȳ − b·x̄
Correlazione
r = Sxy/√(SxxSyy)
Residuo
e = y − ŷ

2Esercizi

1.Statistica descrittivaMedia
10152025303540455055

Trova la deviazione standard campionaria s dei dati: 55, 10, 14, 49, 52.

n = 5
s =
2.Statistica descrittivaDifficile
z −2−1012

I voti di un esame hanno distribuzione normale con media 70 e deviazione standard 5. Trova il punteggio z z di un voto pari a 66.

μ = 70σ = 5x = 66
z =
3.ProbabilitàMedia
xp(x)00,1520,340,260,35μ = 3,5

Per la distribuzione mostrata, trova la deviazione standard σ di X.

x: 0, 2, 4, 6p(x): 0,15, 0,3, 0,2, 0,35
σ =
4.ProbabilitàDifficile
€p(x)−20,8940,1980,01

Giocare a un gioco costa 2 €. Si vincono 6 € con probabilità 0,1 e 100 € con probabilità 0,01; altrimenti non si vince nulla. La posta non viene restituita. Trova il guadagno netto atteso E(G) per partita.

posta = €2€6: p = 0,1€100: p = 0,01
E(G) = €
5.Distribuzione normaleMedia
−3−2−10123zarea ombreggiata a destra di z = 0,1977

Trascina z in modo che l’area ombreggiata sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,1977. Trova z con due decimali.

A = 0,1977
z =
6.Distribuzione normaleDifficile
μ = 250x = ?90%

Supponi che i pesi dei sacchetti abbiano una distribuzione normale con media 250 g e deviazione standard 5 g. Trova il valore x sotto il quale si trova il 90 % dei dati (il 90° percentile).

μ = 250σ = 5P = 90%
x = g
7.Intervalli di confidenzaMedia
n = 16, s = 10LU = ?x̄ = 22,5E99%

Un campione di 16 elementi ha media 22,5 e deviazione standard s = 10. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 99 % per la media.

n = 16x̄ = 22,5s = 1099%t(15) = 2,947
limite superiore =
8.Intervalli di confidenzaDifficile
p ≈ 0,15, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0599%

Uno studio pilota indica che circa 0,15 dei prodotti sono difettosi. Quanti prodotti n si devono ispezionare perché un intervallo di confidenza al 99% per la proporzione abbia un margine di errore di al massimo 0,05?

p ≈ 0,15E = 0,0599%
n =
9.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
t −2,06402,064

Un campione di 25 studenti ha un punteggio medio di 71,64 e una deviazione standard campionaria di 12. Trova la statistica test t per H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 71,64s = 12n = 25
t =
10.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
σ = 15, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 199%

Quanto deve essere grande un campione perché l'intervallo di confidenza al 99 % per una media abbia un margine di errore di al massimo 1? La deviazione standard è 15. Trova la dimensione minima del campione n.

σ = 15E = 199%
n =
11.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy149369579792910211112xy5106080100

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.

n = 6Σx = 36Σy = 503Σx² = 286Σy² = 44815Σxy = 3445
r =
12.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy21446108131014xy510051015x = 7

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Prevedi ŷ per x = 7.

n = 5x = 7
ŷ =

3Soluzioni

1.Statistica descrittiva

Risposta: s = 22,06

Statistica descrittiva: la media è la somma divisa per n; la mediana è il valore centrale dei dati ordinati (la media dei due centrali se n è pari). La deviazione standard campionaria è s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Un punteggio z = (x − μ)/σ dice a quante deviazioni standard dalla media si trova un valore.

Media

x̄ = 180/5 = 36

Scarti al quadrato

Σ(x − x̄)² = 19² + (−26)² + (−22)² + 13² + 16² = 1946

Deviazione standard

s = √(1946/4) = 22,06

Risposta

s = 22,06
2.Statistica descrittiva

Risposta: z = −0,8

Statistica descrittiva: la media è la somma divisa per n; la mediana è il valore centrale dei dati ordinati (la media dei due centrali se n è pari). La deviazione standard campionaria è s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Un punteggio z = (x − μ)/σ dice a quante deviazioni standard dalla media si trova un valore.

Standardizza

z = (66 − 70)/5 = −0,8

Risposta

z = −0,8
3.Probabilità

Risposta: σ = 2,179

Variabili aleatorie discrete: una distribuzione di probabilità elenca ogni valore x che una variabile può assumere con la sua probabilità p(x); le probabilità sono comprese tra 0 e 1 e sommano a 1. Il valore atteso (media) è E(X) = Σx·p(x), la media a lungo termine. La varianza è Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ², e la deviazione standard è σ = √Var(X). Per una trasformazione lineare Y = aX + b: E(Y) = a·E(X) + b, Var(Y) = a²·Var(X) e σY = |a|·σX; aggiungere una costante non cambia la dispersione.

Media

μ = 0·0,15 + 2·0,3 + 4·0,2 + 6·0,35 = 3,5

Media dei quadrati

E(X²) = 0·0,15 + 4·0,3 + 16·0,2 + 36·0,35 = 17

Varianza

Var(X) = 17 − 3,5² = 4,75
σ = √4,75 = 2,179

Risposta

σ = 2,179
4.Probabilità

Risposta: E(G) = −0,4 €

Variabili aleatorie discrete: una distribuzione di probabilità elenca ogni valore x che una variabile può assumere con la sua probabilità p(x); le probabilità sono comprese tra 0 e 1 e sommano a 1. Il valore atteso (media) è E(X) = Σx·p(x), la media a lungo termine. La varianza è Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ², e la deviazione standard è σ = √Var(X). Per una trasformazione lineare Y = aX + b: E(Y) = a·E(X) + b, Var(Y) = a²·Var(X) e σY = |a|·σX; aggiungere una costante non cambia la dispersione.

Esiti netti

G: 4 (p = 0,1), 98 (p = 0,01), −2 (p = 0,89)

Valore atteso

E(G) = 4·0,1 + 98·0,01 − 2·0,89 = −0,4 €

Risposta

E(G) = −0,4 €

Un valore negativo significa che in media perdi denaro.

5.Distribuzione normale

Risposta: z = 0,85

Da un’area a z: Φ(z) è l’area a sinistra di z. Per un’area di coda sinistra A, trova z con Φ(z) = A nella tabella. Un’area di coda destra A significa Φ(z) = 1 − A. Un’area centrale A tra −z e z lascia (1 − A)/2 in ciascuna coda, quindi Φ(z) = (1 + A)/2. Per un valore x, usa x = μ + zσ.

Area a sinistra di z

Φ(z) = 1 − 0,1977 = 0,8023

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,8023 dentro la tabella e leggi z.

z = 0,85

Risposta

z = 0,85
6.Distribuzione normale

Risposta: x = 256,4 g

Distribuzione normale: trasforma un valore x in un punteggio z, z = (x − μ)/σ, che indica a quante deviazioni standard dalla media si trova. Una tavola z (o Φ(z)) dà l’area a sinistra di z, cioè P(X < x). L’area a destra è 1 − Φ(z), e l’area tra due valori è la differenza delle loro due aree.

z del percentile

Φ(z) = 0,9 → z = 1,282

Ritorno a x

x = 250 + 1,282·5 = 256,41 g

Risposta

x = 256,41 g
7.Intervalli di confidenza

Risposta: limite superiore = 29,87

Intervallo di confidenza per una media: x̄ ± margine di errore. Con σ della popolazione nota il margine è z·σ/√n; se hai solo la deviazione standard campionaria s, usa t con n − 1 gradi di libertà: t·s/√n. Valori critici: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Per ottenere un margine pari a E o inferiore serve n ≥ (z·σ/E)², arrotondato per eccesso.

Valore critico

df = n − 1 = 15, t = 2,947

Margine di errore

E = 2,947·10/√16 = 7,367

Intervallo

22,5 ± 7,367 → [15,13, 29,87]

Risposta

limite superiore = 29,87
8.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 339

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.

Ricava n

n = 2,576²·0,15·0,85/0,05² = 338,4

Arrotonda per eccesso

n = 339

Risposta

n = 339
9.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −1,4

Test su una media: la statistica test misura a quanti errori standard la media campionaria si trova dal valore dichiarato in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) se σ è nota, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) se viene stimata dal campione. Un intervallo di confidenza è x̄ ± (valore critico)·(errore standard).

Errore standard

SE = 12/√25 = 12/5 = 2,4

Statistica test

t = (71,64 − 75)/2,4 = −1,4

Risposta

t = −1,4
t0,025; df = 24 = 2,064

|t| < 2.064, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

10.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 1494

Test su una media: la statistica test misura a quanti errori standard la media campionaria si trova dal valore dichiarato in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) se σ è nota, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) se viene stimata dal campione. Un intervallo di confidenza è x̄ ± (valore critico)·(errore standard).

Ricava n

n = (2,576·15/1)² = 1493

Arrotonda per eccesso

n = 1494

Risposta

n = 1494
11.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,992

Regressione ai minimi quadrati: con x̄ e ȳ le medie, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² e Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), la retta ŷ = a + b·x ha pendenza b = Sxy/Sxx e intercetta a = ȳ − b·x̄, quindi passa sempre per (x̄, ȳ). Il coefficiente di correlazione di Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) è compreso tra −1 e 1; r² è la frazione della variabilità di y spiegata dalla retta.

Somme centrate

Sxy = 3445 − 36·503/6 = 427
Sxx = 286 − 36²/6 = 70
Syy = 44815 − 503²/6 = 2647

Coefficiente di correlazione

r = 427/√(70·2647) = 0,992

Risposta

r = 0,992
12.Regressione lineare e correlazione

Risposta: ŷ = 10,15

Regressione ai minimi quadrati: con x̄ e ȳ le medie, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² e Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), la retta ŷ = a + b·x ha pendenza b = Sxy/Sxx e intercetta a = ȳ − b·x̄, quindi passa sempre per (x̄, ȳ). Il coefficiente di correlazione di Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) è compreso tra −1 e 1; r² è la frazione della variabilità di y spiegata dalla retta.

Medie

x̄ = 30/5 = 6
ȳ = 42/5 = 8,4

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 70

Retta di regressione

b = 70/40 = 1,75
a = 8,4 − 1,75·6 = −2,1
ŷ = −2,1 + 1,75·x

Previsione

ŷ = −2,1 + 1,75·7 = 10,15

Risposta

ŷ = 10,15

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