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
96 kg94,9 kgT = X₁ + … + X₈?

Le masse di scatole sono indipendenti e normali con media 12 kg e deviazione standard 0,8 kg. Trova la probabilità P che la massa totale di 8 di essi superi 94,9 kg. Arrotonda z a due decimali.

μ = 12 kgσ = 0,8 kgn = 8> 94,9 kg
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
0,03 mm0D − d?

I diametri D dei fori sono normali con media 25,03 mm e deviazione standard 0,02 mm. I diametri d degli alberi sono indipendenti e normali con media 25 mm e deviazione standard 0,02 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 = 0,02 mmalbero: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 11, s = 6LU = ?x̄ = 92,5E90%

Un campione di 11 elementi ha media 92,5 e deviazione standard s = 6. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 90 % per la media.

n = 11x̄ = 92,5s = 690%t(10) = 1,812
limite superiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0395%

Non si sa nulla in anticipo sulla proporzione di prodotti difettosi. Quanti prodotti n si devono ispezionare perché un intervallo di confidenza al 95% per la proporzione abbia un margine di errore di al massimo 0,03?

p = 0,5E = 0,0395%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
t −2,13102,131

Un campione di 16 studenti ha un punteggio medio di 77,4 e una deviazione standard campionaria di 8. Trova la statistica test t per H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 77,4s = 8n = 16
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
σ = 4, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,590%

Quanto deve essere grande un campione perché l'intervallo di confidenza al 90 % per una media abbia un margine di errore di al massimo 1,5? La deviazione standard è 4. Trova la dimensione minima del campione n.

σ = 4E = 1,590%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy12322032041651269xy246101520

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.

n = 6
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy15251835214124512761xy1520254060x = 25,5

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Prevedi ŷ per x = 25,5.

n = 5x = 25,5
ŷ =
9.Test chi quadratoMedia
miglioratinon miglioratiTotalenuovo farmaco6139100placebo9327120Totale15466220

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 = 2202 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile

Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento confronta le frequenze osservate in 3 categorie con proporzioni attese completamente specificate (nessun parametro è stimato dai dati). Quanti gradi di libertà df ha il test?

k = 3
df =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,6879

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 = 96 kg, σT = 0,8·√8 = 2,263 kg

Standardizza

z = (94,9 − 96)/2,263 = −0,49

Probabilità

P = 1 − Φ(−0,49) = 0,6879

Risposta

P = 0,6879
2.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,8554

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 = 0,02828 mm

Standardizza

z = (0 − 0,03)/0,02828 = −1,06

Probabilità

P = 1 − Φ(−1,06) = 0,8554

Risposta

P = 0,8554
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite superiore = 95,78

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 = 10, t = 1,812

Margine di errore

E = 1,812·6/√11 = 3,278

Intervallo

92,5 ± 3,278 → [89,22, 95,78]

Risposta

limite superiore = 95,78
4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 1068

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 = 1,96²·0,5·0,5/0,03² = 1067

Arrotonda per eccesso

n = 1068

Risposta

n = 1068
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 1,2

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 = 8/√16 = 8/4 = 2

Statistica test

t = (77,4 − 75)/2 = 1,2

Risposta

t = 1,2
t0,025; df = 15 = 2,131

|t| < 2.131, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 20

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 = (1,645·4/1,5)² = 19,24

Arrotonda per eccesso

n = 20

Risposta

n = 20
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r² = 0,9572

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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 100/6 = 16,67

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −49
Syy = Σ(y − ȳ)² = 143,3

Coefficiente di determinazione

r² = −49²/(17,5·143,3) = 0,9572

Risposta

r² = 0,9572

Circa il 95,72% della variabilità di y è spiegato dalla retta.

8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: ŷ = 55,8

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 = 105/5 = 21
ȳ = 213/5 = 42,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 264

Retta di regressione

b = 264/90 = 2,933
a = 42,6 − 2,933·21 = −19
ŷ = −19 + 2,933·x

Previsione

ŷ = −19 + 2,933·25,5 = 55,8

Risposta

ŷ = 55,8
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 7,071

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

nuovo farmaco: 100·154/220 = 70, 100·66/220 = 30
placebo: 120·154/220 = 84, 120·66/220 = 36

Statistica chi quadrato

χ² = (61 − 70)²/70 + (39 − 30)²/30 + (93 − 84)²/84 + (27 − 36)²/36
χ² = 7,071

Risposta

χ² = 7,071

gl = 1. Con α = 0,05 il valore critico è 3,841, quindi H₀ (indipendenza) viene rifiutata.

10.Test chi quadrato

Risposta: df = 2

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 = 3 − 1 = 2

Risposta

df = 2

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