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
−3−2−10123zarea ombreggiata a destra di z = 0,0217

Trascina z in modo che l’area ombreggiata sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,0217. Trova z con due decimali.

A = 0,0217
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 65x = ?90%

Supponi che i voti di un esame abbiano una distribuzione normale con media 65 punti e deviazione standard 10 punti. Trova il valore x sotto il quale si trova il 90 % dei dati (il 90° percentile).

μ = 65σ = 10P = 90%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 16, s = 10LUx̄ = 40,5E = ?90%

Un campione di 16 elementi ha media 40,5 e deviazione standard s = 10. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 90 % per la media.

n = 16x̄ = 40,5s = 1090%t(15) = 1,753
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
μ₁ − μ₂, t(24) = 2,0640L = ?Ux̄₁ − x̄₂E95%

Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 5 parcelle, resa media 69,5 kg, deviazione standard 8 kg. Gruppo di parcelle 2: 21 parcelle, media 61,5 kg, deviazione standard 8,5 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 5x̄₁ = 69,5s₁ = 8n₂ = 21x̄₂ = 61,5s₂ = 8,595%t(24) = 2,064
limite inferiore = kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,2282,228t = ?df = 10

Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 7 studenti, punteggio medio 55, deviazione standard 11,5. Gruppo 2: 5 studenti, punteggio medio 73,9, deviazione standard 10,5. 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 = 7x̄₁ = 55s₁ = 11,5n₂ = 5x̄₂ = 73,9s₂ = 10,5
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
z −2,57602,576

Un campione di 100 misure ha media 196,6. La deviazione standard della popolazione è 12. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 99 % per la media.

x̄ = 196,6σ = 12n = 10099%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy2449698131017xy51051015

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.

n = 5Σx = 30Σy = 52Σx² = 220Σy² = 636Σxy = 372
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy126222320415516xy24152025x = 4,5

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Si effettua una nuova osservazione (4,5, 13). Trova il suo residuo e = y − ŷ.

n = 5(4,5, 13)
e =
9.Test chi quadratoMedia
autobusbiciclettaautoTotalestudenti432044107personale31292181Totale744965188

La tabella di contingenza riporta le frequenze osservate. Per un test chi quadrato di indipendenza, trova la frequenza attesa E per la cella “personale, autobus”.

totale di riga = 81totale di colonna = 74N = 188
E =
10.Test chi quadratoDifficile
sìnoTotaleetà 18–30221840età 31–50281240età 51+5842100Totale10872180dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

La tabella riporta le frequenze osservate. Verifica con α = 0,01 se le due variabili sono indipendenti (senza correzione di continuità). Calcola la statistica test χ², poi confrontala con il valore critico della tabella.

N = 1803 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: z = 2,02

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 − 0,0217 = 0,9783

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,9783 dentro la tabella e leggi z.

z = 2,02

Risposta

z = 2,02
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 77,82 punti

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 = 65 + 1,282·10 = 77,82 punti

Risposta

x = 77,82 punti
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 4,382

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 = 1,753

Margine di errore

E = 1,753·10/√16 = 4,382

Risposta

E = 4,382
4.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = −0,6467 kg

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.

Deviazione standard combinata

sp² = (4·8² + 20·8,5²)/24 = 70,88
sp = 8,419

Margine di errore

E = 2,064·8,419·√(1/5 + 1/21) = 8,647

Intervallo

8 ± 8,647 → [−0,6467, 16,65]

Risposta

limite inferiore = −0,6467 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −2,905

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 = (6·11,5² + 4·10,5²)/10 = 123,5
sp = 11,11

Errore standard

SE = 11,11·√(1/7 + 1/5) = 6,506

Statistica test

t = (55 − 73,9)/6,506 = −2,905

Risposta

t = −2,905

Con df = 10, il valore critico bilaterale al 5% è 2,228; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: U = 199,7

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 = 2,576·12/√100 = 3,091

Limite dell'intervallo

U = 196,6 + 3,091 = 199,7

Risposta

U = 199,7
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9723

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 = 372 − 30·52/5 = 60
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 636 − 52²/5 = 95,2

Coefficiente di correlazione

r = 60/√(40·95,2) = 0,9723

Risposta

r = 0,9723
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: e = −2,75

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 = 15/5 = 3
ȳ = 99/5 = 19,8

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −27

Retta di regressione

b = −27/10 = −2,7
a = 19,8 − (−2,7)·3 = 27,9
ŷ = 27,9 − 2,7·x

Valore previsto

ŷ = 27,9 + (−2,7)·4,5 = 15,75

Residuo

e = 13 − 15,75 = −2,75

Risposta

e = −2,75

Il punto si trova sotto la retta.

9.Test chi quadrato

Risposta: E = 31,88

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.

Frequenza attesa

E = 81·74/188 = 31,88

Risposta

E = 31,88
10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 2,25

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

età 18–30: 24, 16
età 31–50: 24, 16
età 51+: 60, 40

Statistica chi quadrato

χ² = (22 − 24)²/24 + (18 − 16)²/16 + (28 − 24)²/24 + (12 − 16)²/16 + (58 − 60)²/60 + (42 − 40)²/40
χ² = 2,25

Decisione

df = 2, χ²crit = 9,210
2,25 < 9,210

Risposta

χ² = 2,25

χ² è sotto il valore critico, quindi H₀ non viene rifiutata: non c’è evidenza significativa di un’associazione.

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