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
29,337,1P = ?

Supponi che i tempi di consegna abbiano una distribuzione normale con media 32 min e deviazione standard 6 min. Quale frazione è compresa tra 29,3 e 37,1 min? Dai P come numero decimale.

μ = 32σ = 6x1 = 29,3x2 = 37,1
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
380420460500540580620hin alto 30%

I valori di le durate delle batterie sono distribuiti normalmente con media 500 h e deviazione standard 40 h. Trascina la soglia in modo che il 30% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.

μ = 500 hσ = 40 h30%
x = h
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 25, s = 4,5LUx̄ = 70,5E = ?99%

Un campione di 25 elementi ha media 70,5 e deviazione standard s = 4,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 99 % per la media.

n = 25x̄ = 70,5s = 4,599%t(24) = 2,797
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
μ₁ − μ₂, t(29) = 2,0450L = ?Ux̄₁ − x̄₂E95%

Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 15 parcelle, resa media 78,5 kg, deviazione standard 4,5 kg. Gruppo di parcelle 2: 16 parcelle, media 78 kg, deviazione standard 6,5 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 15x̄₁ = 78,5s₁ = 4,5n₂ = 16x̄₂ = 78s₂ = 6,595%t(29) = 2,045
limite inferiore = kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,1792,179t = ?df = 12

13 dipendenti svolgono un test di dattilografia prima e dopo un corso di formazione. Per ogni persona si registra la differenza d = dopo − prima (parole al minuto). La differenza media è −4,66 e la deviazione standard delle differenze è 4,8. Trova la statistica test per dati appaiati t per H₀: μd = 0.

n = 13d̄ = −4,66sd = 4,8
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
z −1,9601,96

Un campione di 49 misure ha media 122,6. La deviazione standard della popolazione è 10. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 95 % per la media.

x̄ = 122,6σ = 10n = 4995%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy294166208271036xy510102030

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 = 108Σx² = 220Σy² = 2762Σxy = 778
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy344441549653760869xy46840506070ŷ = 47

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 47?

n = 6ŷ = 47
x =
9.Test chi quadratoMedia
miglioratinon miglioratiTotalenuovo farmaco5347100placebo73780Totale12654180

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 = 1802 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
sìnoTotaleetà 18–3054660età 31–50512980età 51+39140Totale14436180dfα = 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: P = 0,476

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 = (29,3 − 32)/6 = −0,45
z₂ = (37,1 − 32)/6 = 0,85

Area compresa

P = Φ(0,85) − Φ(−0,45) = 0,8023 − 0,3264 = 0,476

Risposta

P = 0,476
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 521 h

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

Φ(z) = 0,7

z dalla tabella

z ≈ 0,52

Di nuovo nelle unità originali

x = 500 + 0,52·40 = 521 h

Risposta

x = 521 h
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 2,517

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 = 24, t = 2,797

Margine di errore

E = 2,797·4,5/√25 = 2,517

Risposta

E = 2,517
4.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = −3,633 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 = (14·4,5² + 15·6,5²)/29 = 31,63
sp = 5,624

Margine di errore

E = 2,045·5,624·√(1/15 + 1/16) = 4,133

Intervallo

0,5 ± 4,133 → [−3,633, 4,633]

Risposta

limite inferiore = −3,633 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −3,5

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Errore standard della differenza media

SE = 4,8/√13 = 1,331

Statistica test

t = −4,66/1,331 = −3,5

Risposta

t = −3,5

Con df = 12, il valore critico bilaterale al 5% è 2,179; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: U = 125,4

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 = 1,96·10/√49 = 2,8

Limite dell'intervallo

U = 122,6 + 2,8 = 125,4

Risposta

U = 125,4
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9922

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 = 778 − 30·108/5 = 130
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 2762 − 108²/5 = 429,2

Coefficiente di correlazione

r = 130/√(40·429,2) = 0,9922

Risposta

r = 0,9922
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 4,434

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 = 33/6 = 5,5
ȳ = 316/6 = 52,67

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 93

Retta di regressione

b = 93/17,5 = 5,314
a = 52,67 − 5,314·5,5 = 23,44
ŷ = 23,44 + 5,314·x

Risolvi per x

x = (47 − 23,44)/5,314 = 4,434

Risposta

x = 4,434
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 30,96

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: 100·126/180 = 70, 100·54/180 = 30
placebo: 80·126/180 = 56, 80·54/180 = 24

Statistica chi quadrato

χ² = (53 − 70)²/70 + (47 − 30)²/30 + (73 − 56)²/56 + (7 − 24)²/24
χ² = 30,96

Risposta

χ² = 30,96

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 24,61

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.

Frequenze attese

età 18–30: 48, 12
età 31–50: 64, 16
età 51+: 32, 8

Statistica chi quadrato

χ² = (54 − 48)²/48 + (6 − 12)²/12 + (51 − 64)²/64 + (29 − 16)²/16 + (39 − 32)²/32 + (1 − 8)²/8
χ² = 24,61

Decisione

df = 2, χ²crit = 9,210
24,61 > 9,210

Risposta

χ² = 24,61

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

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