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
152025303540455055

Trova la deviazione standard campionaria s dei dati: 52, 57, 13, 25, 58, 13.

n = 6
s =
2.Statistica descrittivaDifficile
z −2−1012

I voti di un esame hanno distribuzione normale con media 170 e deviazione standard 20. Trova il punteggio z z di un voto pari a 160.

μ = 170σ = 20x = 160
z =
3.ProbabilitàMedia
rosse: 4blu: 6

Un sacchetto contiene 4 palline rosse e 6 blu. Ne estrai due senza rimettere la prima. Qual è la probabilità P che siano entrambe rosse?

4 / 6
P =
4.ProbabilitàDifficile
€p(x)−50,8100,152450,05

Giocare a un gioco costa 5 €. Si vincono 15 € con probabilità 0,15 e 250 € con probabilità 0,05; altrimenti non si vince nulla. La posta non viene restituita. Trova il guadagno netto atteso E(G) per partita.

posta = €5€15: p = 0,15€250: p = 0,05
E(G) = €
5.Distribuzione normaleMedia
150 kg150,6 kgT = X₁ + … + X₆?

Le masse di sacchi di cemento sono indipendenti e normali con media 25 kg e deviazione standard 0,5 kg. Trova la probabilità P che la massa totale di 6 di essi superi 150,6 kg. Arrotonda z a due decimali.

μ = 25 kgσ = 0,5 kgn = 6> 150,6 kg
P =
6.Distribuzione normaleDifficile
235240245250255260265gin alto 60%

I valori di i pesi dei sacchetti sono distribuiti normalmente con media 250 g e deviazione standard 5 g. Trascina la soglia in modo che il 60% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.

μ = 250 gσ = 5 g60%
x = g
7.Intervalli di confidenzaMedia
x̄E₁ = 3,799%, n = 25x̄E₂ = ?99%, n = 225

Un intervallo di confidenza al 99% per una media, basato su 25 osservazioni e σ nota, ha un margine di errore di 3,7. Qual è il margine di errore E₂ se lo stesso studio usa invece 225 osservazioni?

99%n₁ = 25E₁ = 3,7n₂ = 225
E₂ =
8.Intervalli di confidenzaDifficile
p ≈ 0,1, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0390%

Uno studio pilota indica che circa 0,1 dei prodotti sono difettosi. Quanti prodotti n si devono ispezionare perché un intervallo di confidenza al 90% per la proporzione abbia un margine di errore di al massimo 0,03?

p ≈ 0,1E = 0,0390%
n =
9.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,0932,093t = ?df = 19

Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 10 studenti, punteggio medio 74,5, deviazione standard 11. Gruppo 2: 11 studenti, punteggio medio 82,1, deviazione standard 3. Supponi varianze della popolazione uguali e usa il test t a due campioni con varianza combinata. Trova la statistica test t per H₀: μ₁ = μ₂, prendendo la differenza come x̄₁ − x̄₂ (gruppo 1 meno gruppo 2).

n₁ = 10x̄₁ = 74,5s₁ = 11n₂ = 11x̄₂ = 82,1s₂ = 3
t =
10.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
σ = 10, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 195%

Quanto deve essere grande un campione perché l'intervallo di confidenza al 95 % per una media abbia un margine di errore di al massimo 1? La deviazione standard è 10. Trova la dimensione minima del campione n.

σ = 10E = 195%
n =
11.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy153263366474578xy24607080

La tabella riporta 5 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 = 5Σx = 15Σy = 334Σx² = 55Σy² = 22694Σxy = 1063
r =
12.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy3495657729741185xy5106080ŷ = 65

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 65?

n = 5ŷ = 65
x =

3Soluzioni

1.Statistica descrittiva

Risposta: s = 21,72

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 = 218/6 = 36,33

Scarti al quadrato

Σ(x − x̄)² = 15,67² + 20,67² + (−23,33)² + (−11,33)² + 21,67² + (−23,33)² = 2359

Deviazione standard

s = √(2359/5) = 21,72

Risposta

s = 21,72
2.Statistica descrittiva

Risposta: z = −0,5

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 = (160 − 170)/20 = −0,5

Risposta

z = −0,5
3.Probabilità

Risposta: P = 0,1333

Probabilità: con esiti equiprobabili, P(A) = casi favorevoli/casi possibili. Per eventi indipendenti si moltiplica: P(A e B) = P(A)·P(B). Il complementare aiuta spesso: P(almeno uno) = 1 − P(nessuno). Binomiale: in n prove indipendenti con probabilità di successo p, P(X = k) = C(n, k)·pᵏ·(1 − p)ⁿ⁻ᵏ.

Prima e seconda estrazione

P = 4/10 · 3/9 = 12/90 = 0,1333

Risposta

P = 0,1333
4.Probabilità

Risposta: E(G) = 9,75 €

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: 10 (p = 0,15), 245 (p = 0,05), −5 (p = 0,8)

Valore atteso

E(G) = 10·0,15 + 245·0,05 − 5·0,8 = 9,75 €

Risposta

E(G) = 9,75 €

Un valore positivo significa che in media guadagni denaro.

5.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,3121

Somme e differenze di variabili normali: se X e Y sono indipendenti e normali, anche X + Y e X − Y sono normali. Le medie si sommano o si sottraggono: E(X ± Y) = μX ± μY. Le varianze si sommano sempre, anche per una differenza: Var(X ± Y) = σX² + σY², quindi σ = √(σX² + σY²). Le deviazioni standard non si sommano mai direttamente. Il totale di n elementi indipendenti con la stessa distribuzione ha media n·μ e deviazione standard σ·√n. Poi standardizza come al solito: z = (x − media)/σ e leggi Φ(z).

Distribuzione del totale

μT = 150 kg, σT = 0,5·√6 = 1,225 kg

Standardizza

z = (150,6 − 150)/1,225 = 0,49

Probabilità

P = 1 − Φ(0,49) = 0,3121

Risposta

P = 0,3121
6.Distribuzione normale

Risposta: x = 248,8 g

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

Φ(z) = 0,4

z dalla tabella

z ≈ −0,25

Di nuovo nelle unità originali

x = 250 − 0,25·5 = 248,8 g

Risposta

x = 248,8 g
7.Intervalli di confidenza

Risposta: E₂ = 1,233

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Rapporto dei margini

E₂/E₁ = (2,576/2,576)·√(25/225) = 0,3333

Nuovo margine

E₂ = 3,7·0,3333 = 1,233

Risposta

E₂ = 1,233
8.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 271

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 = 1,645²·0,1·0,9/0,03² = 270,6

Arrotonda per eccesso

n = 271

Risposta

n = 271
9.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −2,208

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.

Varianza combinata

sp² = (9·11² + 10·3²)/19 = 62,05
sp = 7,877

Errore standard

SE = 7,877·√(1/10 + 1/11) = 3,442

Statistica test

t = (74,5 − 82,1)/3,442 = −2,208

Risposta

t = −2,208

Con df = 19, il valore critico bilaterale al 5% è 2,093; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.

10.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 385

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 = (1,96·10/1)² = 384,2

Arrotonda per eccesso

n = 385

Risposta

n = 385
11.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9859

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 = 1063 − 15·334/5 = 61
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 22694 − 334²/5 = 382,8

Coefficiente di correlazione

r = 61/√(10·382,8) = 0,9859

Risposta

r = 0,9859
12.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 6,012

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 = 35/5 = 7
ȳ = 345/5 = 69

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 162

Retta di regressione

b = 162/40 = 4,05
a = 69 − 4,05·7 = 40,65
ŷ = 40,65 + 4,05·x

Risolvi per x

x = (65 − 40,65)/4,05 = 6,012

Risposta

x = 6,012

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