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
454508P = ?

Supponi che le durate delle batterie abbiano una distribuzione normale con media 500 h e deviazione standard 40 h. Quale frazione è compresa tra 454 e 508 h? Dai P come numero decimale.

μ = 500σ = 40x1 = 454x2 = 508
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
0,04 mm0D − d?

I diametri D dei fori sono normali con media 25,04 mm e deviazione standard 0,02 mm. I diametri d degli alberi sono indipendenti e normali con media 25 mm e deviazione standard 0,01 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 = 25,04 mm, σ = 0,02 mmalbero: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 12, s = 7LUx̄ = 35E = ?90%

Un campione di 12 elementi ha media 35 e deviazione standard s = 7. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 90 % per la media.

n = 12x̄ = 35s = 790%t(11) = 1,796
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,02595%

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 0,025?

p = 0,5E = 0,02595%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
t −1,98401,984

Un campione di 100 studenti ha un punteggio medio di 74,12 e una deviazione standard campionaria di 4. Trova la statistica test t per H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 74,12s = 4n = 100
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
z −2,57602,576

Un campione di 64 misure ha media 193,5. La deviazione standard della popolazione è 20. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 99 % per la media.

x̄ = 193,5σ = 20n = 6499%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy2641461782410291236xy510102030

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.

n = 6
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy284126198281031xy510102030x = 7

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. Si effettua una nuova osservazione (7, 20). Trova il suo residuo e = y − ŷ.

n = 5(7, 20)
e =
9.Test chi quadratoMedia
sìnoTotaleuomini404080donne5941100Totale9981180

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
promossobocciatoTotaleetà 18–30334780età 31–50241640età 51+7525100Totale13288220dfα = 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 = 0,05 se le due variabili sono indipendenti (senza correzione di continuità). Calcola la statistica test χ², poi confrontala con il valore critico della tabella.

N = 2203 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,4542

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 = (454 − 500)/40 = −1,15
z₂ = (508 − 500)/40 = 0,2

Area compresa

P = Φ(0,2) − Φ(−1,15) = 0,5793 − 0,1251 = 0,4542

Risposta

P = 0,4542
2.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,9633

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 = 25,04 − 25 = 0,04 mm, σ = 0,02236 mm

Standardizza

z = (0 − 0,04)/0,02236 = −1,79

Probabilità

P = 1 − Φ(−1,79) = 0,9633

Risposta

P = 0,9633
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 3,629

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 = 11, t = 1,796

Margine di errore

E = 1,796·7/√12 = 3,629

Risposta

E = 3,629
4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 1537

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 = 1,96²·0,5·0,5/0,025² = 1537

Arrotonda per eccesso

n = 1537

Risposta

n = 1537
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −2,2

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 = 4/√100 = 4/10 = 0,4

Statistica test

t = (74,12 − 75)/0,4 = −2,2

Risposta

t = −2,2
t0,025; df = 99 = 1,984

|t| > 1,984, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: U = 199,9

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 = 2,576·20/√64 = 6,44

Limite dell'intervallo

U = 193,5 + 6,44 = 199,9

Risposta

U = 199,9
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r² = 0,9914

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 = 42/6 = 7
ȳ = 126/6 = 21

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 202
Syy = Σ(y − ȳ)² = 588

Coefficiente di determinazione

r² = 202²/(70·588) = 0,9914

Risposta

r² = 0,9914

Circa il 99,14% della variabilità di y è spiegato dalla retta.

8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: e = −2,7

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 = 98/5 = 19,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 124

Retta di regressione

b = 124/40 = 3,1
a = 19,6 − 3,1·6 = 1
ŷ = 1 + 3,1·x

Valore previsto

ŷ = 1 + 3,1·7 = 22,7

Residuo

e = 20 − 22,7 = −2,7

Risposta

e = −2,7

Il punto si trova sotto la retta.

9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 1,455

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: 80·99/180 = 44, 80·81/180 = 36
donne: 100·99/180 = 55, 100·81/180 = 45

Statistica chi quadrato

χ² = (40 − 44)²/44 + (40 − 36)²/36 + (59 − 55)²/55 + (41 − 45)²/45
χ² = 1,455

Risposta

χ² = 1,455

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 21,09

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, 32
età 31–50: 24, 16
età 51+: 60, 40

Statistica chi quadrato

χ² = (33 − 48)²/48 + (47 − 32)²/32 + (24 − 24)²/24 + (16 − 16)²/16 + (75 − 60)²/60 + (25 − 40)²/40
χ² = 21,09

Decisione

df = 2, χ²crit = 5,991
21,09 > 5,991

Risposta

χ² = 21,09

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

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