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
82122,5P = ?

Supponi che i punteggi del QI abbiano una distribuzione normale con media 100 punti e deviazione standard 15 punti. Quale frazione è compresa tra 82 e 122,5 punti? Dai P come numero decimale.

μ = 100σ = 15x1 = 82x2 = 122,5
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 32x = ?75%

Supponi che i tempi di consegna abbiano una distribuzione normale con media 32 min e deviazione standard 6 min. Trova il valore x sotto il quale si trova il 75 % dei dati (il 75° percentile).

μ = 32σ = 6P = 75%
x = min
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 11, s = 10LUx̄ = 53,5E = ?95%

Un campione di 11 elementi ha media 53,5 e deviazione standard s = 10. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 95 % per la media.

n = 11x̄ = 53,5s = 1095%t(10) = 2,228
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
μ₁ − μ₂, t(24) = 2,0640LU = ?x̄₁ − x̄₂E95%

Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 21 parcelle, resa media 35 kg, deviazione standard 5,5 kg. Gruppo di parcelle 2: 5 parcelle, media 32 kg, deviazione standard 3 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 21x̄₁ = 35s₁ = 5,5n₂ = 5x̄₂ = 32s₂ = 395%t(24) = 2,064
limite superiore = kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,2012,201t = ?df = 11

12 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 −8,89 e la deviazione standard delle differenze è 8,1. Trova la statistica test per dati appaiati t per H₀: μd = 0.

n = 12d̄ = −8,89sd = 8,1
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
−1,961,96z = ?

In una sperimentazione, 15 pazienti su 100 con il trattamento A guariscono, e 48 su 200 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 15n₁ = 100x₂ = 48n₂ = 200
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy130228324423520xy24202530

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.

n = 5Σx = 15Σy = 125Σx² = 55Σy² = 3189Σxy = 350
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy144353565779992xy56080x = 2

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Si effettua una nuova osservazione (2, 52). Trova il suo residuo e = y − ŷ.

n = 5(2, 52)
e =
9.Test chi quadratoMedia
bassomedioaltoTotaleurbano9151640rurale263440100Totale354956140

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 = 1402 × 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

Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 2 righe e 2 colonne (totali esclusi). Usando la tabella, trova il valore critico χ²crit al livello di significatività α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,8181

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 = (82 − 100)/15 = −1,2
z₂ = (122,5 − 100)/15 = 1,5

Area compresa

P = Φ(1,5) − Φ(−1,2) = 0,9332 − 0,1151 = 0,8181

Risposta

P = 0,8181
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 36,05 min

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) = 0,75 → z = 0,6745

Ritorno a x

x = 32 + 0,6745·6 = 36,05 min

Risposta

x = 36,05 min
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 6,718

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 = 2,228

Margine di errore

E = 2,228·10/√11 = 6,718

Risposta

E = 6,718
4.Intervalli di confidenza

Risposta: limite superiore = 8,308 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 = (20·5,5² + 4·3²)/24 = 26,71
sp = 5,168

Margine di errore

E = 2,064·5,168·√(1/21 + 1/5) = 5,308

Intervallo

3 ± 5,308 → [−2,308, 8,308]

Risposta

limite superiore = 8,308 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −3,802

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 = 8,1/√12 = 2,338

Statistica test

t = −8,89/2,338 = −3,802

Risposta

t = −3,802

Con df = 11, il valore critico bilaterale al 5% è 2,201; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: z = −1,804

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 = 15/100 = 0,15
p̂₂ = 48/200 = 0,24
p̂ = 63/300 = 0,21

Errore standard sotto H₀

SE = √(0,21·0,79·(1/100 + 1/200)) = 0,04988

Statistica test

z = (0,15 − 0,24)/0,04988 = −1,804

Risposta

z = −1,804

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

7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = −0,9882

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 = 350 − 15·125/5 = −25
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 3189 − 125²/5 = 64

Coefficiente di correlazione

r = −25/√(10·64) = −0,9882

Risposta

r = −0,9882
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: e = 3,7

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 = 25/5 = 5
ȳ = 333/5 = 66,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 244

Retta di regressione

b = 244/40 = 6,1
a = 66,6 − 6,1·5 = 36,1
ŷ = 36,1 + 6,1·x

Valore previsto

ŷ = 36,1 + 6,1·2 = 48,3

Residuo

e = 52 − 48,3 = 3,7

Risposta

e = 3,7

Il punto si trova sopra la retta.

9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 0,24

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

urbano: 40·35/140 = 10, 40·49/140 = 14, 40·56/140 = 16
rurale: 100·35/140 = 25, 100·49/140 = 35, 100·56/140 = 40

Statistica chi quadrato

χ² = (9 − 10)²/10 + (15 − 14)²/14 + (16 − 16)²/16 + (26 − 25)²/25 + (34 − 35)²/35 + (40 − 40)²/40
χ² = 0,24

Risposta

χ² = 0,24

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 3,841

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 = (2 − 1)·(2 − 1) = 1

Tabella

χ²crit(df = 1, α = 0,05) = 3,841

Risposta

χ²crit = 3,841

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

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