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 = 0,6700

Trascina z in modo che l’area ombreggiata sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,6700. Trova z con due decimali.

A = 0,6700
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
235240245250255260265gin alto 60%

I valori di i pesi dei sacchetti sono distribuiti normalmente con media 250 g e deviazione standard 5 g. Trascina la soglia in modo che il 60% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.

μ = 250 gσ = 5 g60%
x = g
3.Intervalli di confidenzaMedia
x̄E₁ = 4,395%, n = 64x̄E₂ = ?95%, n = 16

Un intervallo di confidenza al 95% per una media, basato su 64 osservazioni e σ nota, ha un margine di errore di 4,3. Qual è il margine di errore E₂ se lo stesso studio usa invece 16 osservazioni?

95%n₁ = 64E₁ = 4,3n₂ = 16
E₂ =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
σ = 21, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 599%

La deviazione standard della popolazione è 21. Quanto deve essere grande il campione n perché un intervallo di confidenza al 99 % per la media abbia un margine di errore non superiore a 5?

σ = 21E = 599%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,0932,093t = ?df = 19

Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 12 studenti, punteggio medio 80,5, deviazione standard 6,5. Gruppo 2: 9 studenti, punteggio medio 87,5, deviazione standard 8. 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 = 12x̄₁ = 80,5s₁ = 6,5n₂ = 9x̄₂ = 87,5s₂ = 8
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
−1,961,96z = ?

In una sperimentazione, 30 pazienti su 200 con il trattamento A guariscono, e 11 su 120 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 30n₁ = 200x₂ = 11n₂ = 120
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy126225323420516614xy246152025

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
xy123223318420515614xy2461520x = 2,5

La tabella riporta 6 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 (2,5, 25). Trova il suo residuo e = y − ŷ.

n = 6(2,5, 25)
e =
9.Test chi quadratoMedia
sìnoTotaleuomini4555100donne51960Totale9664160

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 = 1602 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
sìnoTotalelinea 1973100linea 2572380linea 3263460Totale18060240dfα = 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 = 2403 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: z = −0,44

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 − 0,6700 = 0,3300

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,3300 dentro la tabella e leggi z.

z = −0,44

Risposta

z = −0,44
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 248,8 g

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) = 0,4

z dalla tabella

z ≈ −0,25

Di nuovo nelle unità originali

x = 250 − 0,25·5 = 248,8 g

Risposta

x = 248,8 g
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E₂ = 8,6

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Rapporto dei margini

E₂/E₁ = (1,96/1,96)·√(64/16) = 2

Nuovo margine

E₂ = 4,3·2 = 8,6

Risposta

E₂ = 8,6
4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 118

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.

Ricava n

n = (2,576·21/5)² = 117,1

Arrotonda per eccesso

La numerosità campionaria è un numero intero, e arrotondare per difetto renderebbe il margine troppo grande.

n = 118

Risposta

n = 118
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −2,214

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 = (11·6,5² + 8·8²)/19 = 51,41
sp = 7,17

Errore standard

SE = 7,17·√(1/12 + 1/9) = 3,162

Statistica test

t = (80,5 − 87,5)/3,162 = −2,214

Risposta

t = −2,214

Con df = 19, il valore critico bilaterale al 5% è 2,093; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: z = 1,511

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.

Proporzioni campionarie

p̂₁ = 30/200 = 0,15
p̂₂ = 11/120 = 0,09167
p̂ = 41/320 = 0,1281

Errore standard sotto H₀

SE = √(0,1281·0,8719·(1/200 + 1/120)) = 0,03859

Statistica test

z = (0,15 − 0,09167)/0,03859 = 1,511

Risposta

z = 1,511

|z| < 1.96, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r² = 0,9697

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 = 124/6 = 20,67

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −45
Syy = Σ(y − ȳ)² = 119,3

Coefficiente di determinazione

r² = −45²/(17,5·119,3) = 0,9697

Risposta

r² = 0,9697

Circa il 96,97% della variabilità di y è spiegato dalla retta.

8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: e = 4,252

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 = 113/6 = 18,83

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −33,5

Retta di regressione

b = −33,5/17,5 = −1,914
a = 18,83 − (−1,914)·3,5 = 25,53
ŷ = 25,53 − 1,914·x

Valore previsto

ŷ = 25,53 + (−1,914)·2,5 = 20,75

Residuo

e = 25 − 20,75 = 4,252

Risposta

e = 4,252

Il punto si trova sopra la retta.

9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 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

uomini: 100·96/160 = 60, 100·64/160 = 40
donne: 60·96/160 = 36, 60·64/160 = 24

Statistica chi quadrato

χ² = (45 − 60)²/60 + (55 − 40)²/40 + (51 − 36)²/36 + (9 − 24)²/24
χ² = 25

Risposta

χ² = 25

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 58,5

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: 75, 25
linea 2: 60, 20
linea 3: 45, 15

Statistica chi quadrato

χ² = (97 − 75)²/75 + (3 − 25)²/25 + (57 − 60)²/60 + (23 − 20)²/20 + (26 − 45)²/45 + (34 − 15)²/15
χ² = 58,5

Decisione

df = 2, χ²crit = 9,210
58,5 > 9,210

Risposta

χ² = 58,5

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

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