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.

Nuovi eserciziTorna al corso

Nella finestra di stampa scegli “Salva come PDF” per conservarne una copia sul tuo dispositivo.

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
250,25257,75P = ?

Supponi che i pesi dei sacchetti abbiano una distribuzione normale con media 250 g e deviazione standard 5 g. Quale frazione è compresa tra 250,25 e 257,75 g? Dai P come numero decimale.

μ = 250σ = 5x1 = 250,25x2 = 257,75
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 178x = ?20%

Supponi che le altezze degli uomini adulti abbiano una distribuzione normale con media 178 cm e deviazione standard 7 cm. Trova il valore x sotto il quale si trova il 20 % dei dati (il 20° percentile).

μ = 178σ = 7P = 20%
x = cm
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 7, s = 17,5LU = ?x̄ = 28,5E99%

Un campione di 7 elementi ha media 28,5 e deviazione standard s = 17,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 99 % per la media.

n = 7x̄ = 28,5s = 17,599%t(6) = 3,707
limite superiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
μ₁ − μ₂, t(29) = 1,6990L = ?Ux̄₁ − x̄₂E90%

Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 7 parcelle, resa media 100 kg, deviazione standard 4,5 kg. Gruppo di parcelle 2: 24 parcelle, media 108,5 kg, deviazione standard 6,5 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 90% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 7x̄₁ = 100s₁ = 4,5n₂ = 24x̄₂ = 108,5s₂ = 6,590%t(29) = 1,699
limite inferiore = kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,1452,145t = ?df = 14

Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 10 studenti, punteggio medio 93,5, deviazione standard 2. Gruppo 2: 6 studenti, punteggio medio 91,8, deviazione standard 2,5. 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 = 10x̄₁ = 93,5s₁ = 2n₂ = 6x̄₂ = 91,8s₂ = 2,5
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
σ = 12, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,590%

Quanto deve essere grande un campione perché l'intervallo di confidenza al 90 % per una media abbia un margine di errore di al massimo 2,5? La deviazione standard è 12. Trova la dimensione minima del campione n.

σ = 12E = 2,590%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy127325535739942xy53040

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.

n = 5Σx = 25Σy = 168Σx² = 165Σy² = 5864Σxy = 928
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy274106158181022xy510101520ŷ = 9

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 = 9?

n = 5ŷ = 9
x =
9.Test chi quadratoMedia
nessun difettolievegraveTotaleturno di giorno41241580turno di notte592635120Totale1005050200

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 = 2002 × 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 confronta le frequenze osservate in 7 categorie con proporzioni attese completamente specificate (nessun parametro è stimato dai dati). Usando la tabella, trova il valore critico χ²crit al livello di significatività α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,4195

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 = (250,25 − 250)/5 = 0,05
z₂ = (257,75 − 250)/5 = 1,55

Area compresa

P = Φ(1,55) − Φ(0,05) = 0,9394 − 0,5199 = 0,4195

Risposta

P = 0,4195
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 172,1 cm

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) = 0,2 → z = −0,8416

Ritorno a x

x = 178 + −0,8416·7 = 172,11 cm

Risposta

x = 172,11 cm
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite superiore = 53,02

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 = 6, t = 3,707

Margine di errore

E = 3,707·17,5/√7 = 24,52

Intervallo

28,5 ± 24,52 → [3,98, 53,02]

Risposta

limite superiore = 53,02
4.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = −12,98 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 = (6·4,5² + 23·6,5²)/29 = 37,7
sp = 6,14

Margine di errore

E = 1,699·6,14·√(1/7 + 1/24) = 4,481

Intervallo

−8,5 ± 4,481 → [−12,98, −4,019]

Risposta

limite inferiore = −12,98 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 1,502

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 = (9·2² + 5·2,5²)/14 = 4,804
sp = 2,192

Errore standard

SE = 2,192·√(1/10 + 1/6) = 1,132

Statistica test

t = (93,5 − 91,8)/1,132 = 1,502

Risposta

t = 1,502

Con df = 14, il valore critico bilaterale al 5% è 2,145; |t| è minore, quindi H₀ non viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 63

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 = (1,645·12/2,5)² = 62,35

Arrotonda per eccesso

n = 63

Risposta

n = 63
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9398

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 = 928 − 25·168/5 = 88
Sxx = 165 − 25²/5 = 40
Syy = 5864 − 168²/5 = 219,2

Coefficiente di correlazione

r = 88/√(40·219,2) = 0,9398

Risposta

r = 0,9398
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 3,158

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 = 72/5 = 14,4

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 76

Retta di regressione

b = 76/40 = 1,9
a = 14,4 − 1,9·6 = 3
ŷ = 3 + 1,9·x

Risolvi per x

x = (9 − 3)/1,9 = 3,158

Risposta

x = 3,158
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 3,458

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

turno di giorno: 80·100/200 = 40, 80·50/200 = 20, 80·50/200 = 20
turno di notte: 120·100/200 = 60, 120·50/200 = 30, 120·50/200 = 30

Statistica chi quadrato

χ² = (41 − 40)²/40 + (24 − 20)²/20 + (15 − 20)²/20 + (59 − 60)²/60 + (26 − 30)²/30 + (35 − 30)²/30
χ² = 3,458

Risposta

χ² = 3,458

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 16,81

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 = 7 − 1 = 6

Tabella

χ²crit(df = 6, α = 0,01) = 16,812

Risposta

χ²crit = 16,812

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

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference