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 tra −z e z = 0,6265

Trascina z in modo che l’area ombreggiata tra −z e z sotto la curva normale standard sia 0,6265. Trova z con due decimali.

A = 0,6265
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
10 cm0X − Y?

Le altezze X degli uomini e Y delle donne di un gruppo sono indipendenti e normali: X ha media 180 cm e deviazione standard 10 cm, Y ha media 170 cm e deviazione standard 12 cm. Trova la probabilità P che X sia maggiore di Y. Arrotonda z a due decimali.

μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
x̄E₁ = 2,895%, n = 36x̄E₂ = ?99%, n = 144

Un intervallo di confidenza al 95% per una media, basato su 36 osservazioni e σ nota, ha un margine di errore di 2,8. Qual è il margine di errore E₂ di un intervallo al 99% basato su 144 osservazioni?

95%n₁ = 36E₁ = 2,899%n₂ = 144
E₂ =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
n = 30Lσ = ?s = 3,895%

I diametri di 30 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 3,8 µm. Supponendo che i diametri siano distribuiti normalmente, trova il limite superiore σ dell’intervallo di confidenza al 95% per la deviazione standard della popolazione. Con df = 29, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 16,047 e il 2,5% sopra 45,722.

n = 30s = 3,8 µmχ² = 16,047, 45,722
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,2282,228t = ?df = 10

Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 5 studenti, punteggio medio 72,5, deviazione standard 10,5. Gruppo 2: 7 studenti, punteggio medio 85,3, deviazione standard 6. 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 = 5x̄₁ = 72,5s₁ = 10,5n₂ = 7x̄₂ = 85,3s₂ = 6
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
z −2,57602,576

Un campione di 49 misure ha media 72,9. La deviazione standard della popolazione è 8. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 99 % per la media.

x̄ = 72,9σ = 8n = 4999%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy17501954216123712575xy2025506070

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy264176268301039xy5102040ŷ = 28

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. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 28?

n = 5ŷ = 28
x =
9.Test chi quadratoMedia
nessun difettolievegraveTotaleturno di giorno13232460turno di notte23132460Totale363648120

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 = 1202 × 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 = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: z = 0,89

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 + 0,6265)/2 = 0,8133

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,8133 dentro la tabella e leggi z.

z = 0,89

Risposta

z = 0,89
2.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,7389

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 = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm

Standardizza

z = (0 − 10)/15,62 = −0,64

Probabilità

P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389

Risposta

P = 0,7389
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E₂ = 1,84

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 = (2,576/1,96)·√(36/144) = 0,6571

Nuovo margine

E₂ = 2,8·0,6571 = 1,84

Risposta

E₂ = 1,84
4.Intervalli di confidenza

Risposta: σ = 5,108 µm

Intervallo per una varianza: (n − 1)s²/σ² ha una distribuzione χ² con n − 1 gradi di libertà. L’intervallo al 95% per σ² va da (n − 1)s² diviso il valore χ² superiore (2,5% al di sopra) a (n − 1)s² diviso il valore χ² inferiore (2,5% al di sotto); l’intervallo per σ è la radice quadrata di entrambi i limiti. Non è simmetrico rispetto a s.

Somma dei quadrati

(n − 1)s² = 29·3,8² = 418,8

Limiti per σ²

418,8/45,722 = 9,159
418,8/16,047 = 26,1

Limite per σ

σ = √26,1 = 5,108 µm

Risposta

σ = 5,108 µm

Intervallo al 95% per σ: [3,026, 5,108] µm.

5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −2,697

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 = (4·10,5² + 6·6²)/10 = 65,7
sp = 8,106

Errore standard

SE = 8,106·√(1/5 + 1/7) = 4,746

Statistica test

t = (72,5 − 85,3)/4,746 = −2,697

Risposta

t = −2,697

Con df = 10, il valore critico bilaterale al 5% è 2,228; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: U = 75,84

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 = 2,576·8/√49 = 2,944

Limite dell'intervallo

U = 72,9 + 2,944 = 75,84

Risposta

U = 75,84
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9892

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 = 311/5 = 62,2

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 134
Syy = Σ(y − ȳ)² = 458,8

Coefficiente di correlazione

r = 134/√(40·458,8) = 0,9892

Risposta

r = 0,9892
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 7,114

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 = 118/5 = 23,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 158

Retta di regressione

b = 158/40 = 3,95
a = 23,6 − 3,95·6 = −0,1
ŷ = −0,1 + 3,95·x

Risolvi per x

x = (28 − (−0,1))/3,95 = 7,114

Risposta

x = 7,114
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 5,556

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

turno di giorno: 60·36/120 = 18, 60·36/120 = 18, 60·48/120 = 24
turno di notte: 60·36/120 = 18, 60·36/120 = 18, 60·48/120 = 24

Statistica chi quadrato

χ² = (13 − 18)²/18 + (23 − 18)²/18 + (24 − 24)²/24 + (23 − 18)²/18 + (13 − 18)²/18 + (24 − 24)²/24
χ² = 5,556

Risposta

χ² = 5,556

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 6,635

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 = 0,01) = 6,635

Risposta

χ²crit = 6,635

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

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