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 = 0,1562

Trascina z in modo che l’area ombreggiata sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,1562. Trova z con due decimali.

A = 0,1562
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
0,03 mm0D − d?

I diametri D dei fori sono normali con media 25,03 mm e deviazione standard 0,01 mm. I diametri d degli alberi sono indipendenti e normali con media 25 mm e deviazione standard 0,015 mm. Un albero scelto a caso si accoppia quando D − d > 0. Trova la probabilità P che si accoppi. Arrotonda z a due decimali.

foro: μ = 25,03 mm, σ = 0,01 mmalbero: μ = 25 mm, σ = 0,015 mm
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 9, sd​ = 1,60LUd̄ = 8,1E = ?90%

La pressione arteriosa di 9 pazienti viene misurata prima e dopo un trattamento. Le differenze d = prima − dopo (mmHg) hanno media 8,1 e deviazione standard 1,6. Trova il margine di errore E dell’intervallo di confidenza al 90% per la differenza media.

n = 9d̄ = 8,1sd = 1,690%t(8) = 1,86
E = mmHg
4.Intervalli di confidenzaDifficile
μ₁ − μ₂, t(20) = 2,8450L = ?Ux̄₁ − x̄₂E99%

Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 9 parcelle, resa media 89 kg, deviazione standard 2,5 kg. Gruppo di parcelle 2: 13 parcelle, media 79,5 kg, deviazione standard 8 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 99% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 9x̄₁ = 89s₁ = 2,5n₂ = 13x̄₂ = 79,5s₂ = 899%t(20) = 2,845
limite inferiore = kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
1,24p = ?

Si afferma che la media di una popolazione sia 50; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 30. Un campione casuale di 144 osservazioni ha media 53,1. Verifica H₀: μ = 50 contro H₁: μ > 50. Trova il p-value p.

μ₀ = 50σ = 30n = 144x̄ = 53,1H₁: μ > μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
−1,961,96z = ?

In una sperimentazione, 45 pazienti su 300 con il trattamento A guariscono, e 63 su 250 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 45n₁ = 300x₂ = 63n₂ = 250
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy1680188120992211724123xy2080100120

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.

n = 5
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy284126198211028xy510102030ŷ = 10

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. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 10?

n = 5ŷ = 10
x =
9.Test chi quadratoMedia
bassomedioaltoTotaleurbano36113380rurale33301275Totale694145155

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

totale di riga = 80totale di colonna = 69N = 155
E =
10.Test chi quadratoDifficile
promossobocciatoTotalelinea 18218100linea 2202040linea 3241640Totale12654180dfα = 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 = 1,01

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 − 0,1562 = 0,8438

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,8438 dentro la tabella e leggi z.

z = 1,01

Risposta

z = 1,01
2.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,9515

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 della differenza

μ = 25,03 − 25 = 0,03 mm, σ = 0,01803 mm

Standardizza

z = (0 − 0,03)/0,01803 = −1,66

Probabilità

P = 1 − Φ(−1,66) = 0,9515

Risposta

P = 0,9515
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 0,992 mmHg

Intervallo per una differenza: stima ± valore critico × errore standard. Per due medie indipendenti con σ nota: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) e z. Con varianze uguali ma ignote: s_p combinata e t con n₁ + n₂ − 2 gradi di libertà. Per dati appaiati, lavora sulle differenze: d̄ ± t·s_d/√n.

Valore critico

df = 8, t = 1,86

Margine di errore

E = 1,86·1,6/√9 = 0,992

Risposta

E = 0,992 mmHg
4.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = 1,61 kg

Intervallo per una differenza: stima ± valore critico × errore standard. Per due medie indipendenti con σ nota: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) e z. Con varianze uguali ma ignote: s_p combinata e t con n₁ + n₂ − 2 gradi di libertà. Per dati appaiati, lavora sulle differenze: d̄ ± t·s_d/√n.

Deviazione standard combinata

sp² = (8·2,5² + 12·8²)/20 = 40,9
sp = 6,395

Margine di errore

E = 2,845·6,395·√(1/9 + 1/13) = 7,89

Intervallo

9,5 ± 7,89 → [1,61, 17,39]

Risposta

limite inferiore = 1,61 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: p = 0,1075

Test d’ipotesi: la statistica test = (stima − valore sotto H₀)/(errore standard sotto H₀). Il p-value è la probabilità, supponendo vera H₀, di una statistica almeno tanto estrema quanto quella osservata: l’area in una coda per una H₁ unilaterale, il doppio dell’area della coda per una H₁ bilaterale. Rifiuta H₀ quando p ≤ α.

Statistica test

SE = σ/√n = 30/√144 = 2,5
z = (53,1 − 50)/2,5 = 1,24

Area della coda

Φ(1,24) = 0,8925
1 − Φ(1,24) = 0,1075

p-value

p = 0,1075

Risposta

p = 0,1075

p > 0,05, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5%.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: z = −2,998

Test d’ipotesi: la statistica test = (stima − valore sotto H₀)/(errore standard sotto H₀). Il p-value è la probabilità, supponendo vera H₀, di una statistica almeno tanto estrema quanto quella osservata: l’area in una coda per una H₁ unilaterale, il doppio dell’area della coda per una H₁ bilaterale. Rifiuta H₀ quando p ≤ α.

Proporzioni campionarie

p̂₁ = 45/300 = 0,15
p̂₂ = 63/250 = 0,252
p̂ = 108/550 = 0,1964

Errore standard sotto H₀

SE = √(0,1964·0,8036·(1/300 + 1/250)) = 0,03402

Statistica test

z = (0,15 − 0,252)/0,03402 = −2,998

Risposta

z = −2,998

|z| > 1,96, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r² = 0,942

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 = 100/5 = 20
ȳ = 500/5 = 100

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 244
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1580

Coefficiente di determinazione

r² = 244²/(40·1580) = 0,942

Risposta

r² = 0,942

Circa il 94,2% della variabilità di y è spiegato dalla retta.

8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 2,898

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 = 88/5 = 17,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 98

Retta di regressione

b = 98/40 = 2,45
a = 17,6 − 2,45·6 = 2,9
ŷ = 2,9 + 2,45·x

Risolvi per x

x = (10 − 2,9)/2,45 = 2,898

Risposta

x = 2,898
9.Test chi quadrato

Risposta: E = 35,61

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 = 80·69/155 = 35,61

Risposta

E = 35,61
10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 16,38

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

linea 1: 70, 30
linea 2: 28, 12
linea 3: 28, 12

Statistica chi quadrato

χ² = (82 − 70)²/70 + (18 − 30)²/30 + (20 − 28)²/28 + (20 − 12)²/12 + (24 − 28)²/28 + (16 − 12)²/12
χ² = 16,38

Decisione

df = 2, χ²crit = 9,210
16,38 > 9,210

Risposta

χ² = 16,38

χ² è sopra il valore critico, quindi H₀ viene rifiutata: le variabili sembrano associate.

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