Statistica 2: Inferenza statistica: pacchetto last-minute

Formulari, i passaggi chiave del metodo per ogni argomento e 10 esercizi, con le soluzioni complete in fondo.

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1Formule e metodi

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

Test chi quadrato

Statistica test
χ² = Σ(O − E)²/E
Bontà dell’adattamento
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Indipendenza
E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Valori critici (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Decisione
rifiuta H0 se χ² > χ²crit

2Esercizi

1.Distribuzione normaleMedia
3242,8P = ?

Supponi che i tempi di consegna abbiano una distribuzione normale con media 32 min e deviazione standard 6 min. Quale frazione è compresa tra 32 e 42,8 min? Dai P come numero decimale.

μ = 32σ = 6x1 = 32x2 = 42,8
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 32x = ?10%

Supponi che i tempi di consegna abbiano una distribuzione normale con media 32 min e deviazione standard 6 min. Trova il valore x sotto il quale si trova il 10 % dei dati (il 10° percentile).

μ = 32σ = 6P = 10%
x = min
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 20, s = 9LUx̄ = 91E = ?90%

Un campione di 20 elementi ha media 91 e deviazione standard s = 9. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 90 % per la media.

n = 20x̄ = 91s = 990%t(19) = 1,729
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
n = 20Lσ = ?s = 295%

I diametri di 20 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 2 µm. Supponendo che i diametri siano distribuiti normalmente, trova il limite superiore σ dell’intervallo di confidenza al 95% per la deviazione standard della popolazione. Con df = 19, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 8,907 e il 2,5% sopra 32,852.

n = 20s = 2 µmχ² = 8,907, 32,852
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
t −1,99801,998

Un campione di 64 studenti ha un punteggio medio di 196,7 e una deviazione standard campionaria di 12. Trova la statistica test t per H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 196,7s = 12n = 64
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
z −1,64501,645

Un campione di 100 misure ha media 498. La deviazione standard della popolazione è 12. Trova il limite inferiore L dell'intervallo di confidenza al 90 % per la media.

x̄ = 498σ = 12n = 10090%
L =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy133341551755966xy54060

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.

n = 5
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy26496138201022xy5105101520x = 5

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. Si effettua una nuova osservazione (5, 15). Trova il suo residuo e = y − ŷ.

n = 5(5, 15)
e =
9.Test chi quadratoMedia
autobusbiciclettaautoTotalestudenti272548100personale824840Totale354956140

La tabella di contingenza riporta le frequenze osservate. Calcola la statistica chi quadrato χ² per il test di indipendenza tra la variabile di riga e quella di colonna. Non usare la correzione di continuità.

N = 1402 × 3
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento verifica se le frequenze in 5 categorie seguono una distribuzione di Poisson la cui media è stimata dagli stessi dati. Usando la tabella, trova il valore critico χ²crit al livello di significatività α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,4641

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.

Punteggi z

z₁ = (32 − 32)/6 = 0
z₂ = (42,8 − 32)/6 = 1,8

Area compresa

P = Φ(1,8) − Φ(0) = 0,9641 − 0,5 = 0,4641

Risposta

P = 0,4641
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 24,31 min

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) = 0,1 → z = −1,282

Ritorno a x

x = 32 + −1,282·6 = 24,31 min

Risposta

x = 24,31 min
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 3,48

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 = 19, t = 1,729

Margine di errore

E = 1,729·9/√20 = 3,48

Risposta

E = 3,48
4.Intervalli di confidenza

Risposta: σ = 2,921 µm

Intervallo per una varianza: (n − 1)s²/σ² ha una distribuzione χ² con n − 1 gradi di libertà. L’intervallo al 95% per σ² va da (n − 1)s² diviso il valore χ² superiore (2,5% al di sopra) a (n − 1)s² diviso il valore χ² inferiore (2,5% al di sotto); l’intervallo per σ è la radice quadrata di entrambi i limiti. Non è simmetrico rispetto a s.

Somma dei quadrati

(n − 1)s² = 19·2² = 76

Limiti per σ²

76/32,852 = 2,313
76/8,907 = 8,533

Limite per σ

σ = √8,533 = 2,921 µm

Risposta

σ = 2,921 µm

Intervallo al 95% per σ: [1,521, 2,921] µm.

5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −2,2

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/√64 = 12/8 = 1,5

Statistica test

t = (196,7 − 200)/1,5 = −2,2

Risposta

t = −2,2
t0,025; df = 63 = 1,998

|t| > 1,998, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: L = 496

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).

Margine di errore

E = 1,645·12/√100 = 1,974

Limite dell'intervallo

L = 498 − 1,974 = 496

Risposta

L = 496
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r² = 0,9864

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 = 25/5 = 5
ȳ = 246/5 = 49,2

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 160
Syy = Σ(y − ȳ)² = 648,8

Coefficiente di determinazione

r² = 160²/(40·648,8) = 0,9864

Risposta

r² = 0,9864

Circa il 98,64% della variabilità di y è spiegato dalla retta.

8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: e = 3,15

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 = 70/5 = 14

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 86

Retta di regressione

b = 86/40 = 2,15
a = 14 − 2,15·6 = 1,1
ŷ = 1,1 + 2,15·x

Valore previsto

ŷ = 1,1 + 2,15·5 = 11,85

Residuo

e = 15 − 11,85 = 3,15

Risposta

e = 3,15

Il punto si trova sopra la retta.

9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 16,16

Test chi quadrato: confronta le frequenze osservate O con le frequenze E attese sotto H₀ usando χ² = Σ(O − E)²/E. Bontà dell’adattamento: E = n·p per ogni categoria, gl = k − 1 (meno uno in più per ogni parametro stimato dai dati). Indipendenza in una tabella r × c: E = totale di riga × totale di colonna / totale generale, gl = (r − 1)(c − 1). Rifiuta H₀ quando χ² supera il valore critico per l’α scelto.

Frequenze attese

studenti: 100·35/140 = 25, 100·49/140 = 35, 100·56/140 = 40
personale: 40·35/140 = 10, 40·49/140 = 14, 40·56/140 = 16

Statistica chi quadrato

χ² = (27 − 25)²/25 + (25 − 35)²/35 + (48 − 40)²/40 + (8 − 10)²/10 + (24 − 14)²/14 + (8 − 16)²/16
χ² = 16,16

Risposta

χ² = 16,16

gl = 2. Con α = 0,05 il valore critico è 5,991, quindi H₀ (indipendenza) viene rifiutata.

10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 7,815

Test chi quadrato: confronta le frequenze osservate O con le frequenze E attese sotto H₀ usando χ² = Σ(O − E)²/E. Bontà dell’adattamento: E = n·p per ogni categoria, gl = k − 1 (meno uno in più per ogni parametro stimato dai dati). Indipendenza in una tabella r × c: E = totale di riga × totale di colonna / totale generale, gl = (r − 1)(c − 1). Rifiuta H₀ quando χ² supera il valore critico per l’α scelto.

Gradi di libertà

df = 5 − 1 − 1 = 3

Tabella

χ²crit(df = 3, α = 0,05) = 7,815

Risposta

χ²crit = 7,815

Rifiuta H₀ se il χ² calcolato è maggiore di questo valore.

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