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 = 0,2661

Trascina z in modo che l’area ombreggiata tra −z e z sotto la curva normale standard sia 0,2661. Trova z con due decimali.

A = 0,2661
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
10 g0X − Y?

La massa X di un prodotto della linea 1 e Y della linea 2 sono indipendenti e normali: X ha media 500 g e deviazione standard 8 g, Y ha media 490 g e deviazione standard 6 g. Trova la probabilità P che X sia maggiore di Y. Arrotonda z a due decimali.

μX = 500 g, σX = 8 gμY = 490 g, σY = 6 g
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 100 telefoni, media 55,5 h, deviazione standard nota 6 h. Modello 2: 60 telefoni, media 61,5 h, deviazione standard nota 4 h. Trova il margine di errore E dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 100x̄₁ = 55,5 hσ₁ = 6 hn₂ = 60x̄₂ = 61,5 hσ₂ = 4 h95%
E = h
4.Intervalli di confidenzaDifficile
σ = 17, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,595%

La deviazione standard della popolazione è 17. Quanto deve essere grande il campione n perché un intervallo di confidenza al 95 % per la media abbia un margine di errore non superiore a 0,5?

σ = 17E = 0,595%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,2282,228t = ?df = 10

Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 7 studenti, punteggio medio 41,5, deviazione standard 4. Gruppo 2: 5 studenti, punteggio medio 33, deviazione standard 7. 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 = 7x̄₁ = 41,5s₁ = 4n₂ = 5x̄₂ = 33s₂ = 7
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
σ = 4, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,595%

Quanto deve essere grande un campione perché l'intervallo di confidenza al 95 % per una media abbia un margine di errore di al massimo 1,5? La deviazione standard è 4. Trova la dimensione minima del campione n.

σ = 4E = 1,595%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy2534636748841093xy5106080

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy2941562182610311236xy510102030ŷ = 28

La tabella riporta 6 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 = 6ŷ = 28
x =
9.Test chi quadratoMedia
sìnoTotaleuomini421860donne354580Totale7763140

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 × 2
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 3 righe e 6 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: z = 0,34

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 + 0,2661)/2 = 0,6331

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,6331 dentro la tabella e leggi z.

z = 0,34

Risposta

z = 0,34
2.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,8413

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 = 500 − 490 = 10 g, σ = 10 g

Standardizza

z = (0 − 10)/10 = −1

Probabilità

P = 1 − Φ(−1) = 0,8413

Risposta

P = 0,8413
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 1,552 h

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.

Stima puntuale

x̄₁ − x̄₂ = 55,5 − 61,5 = −6

Errore standard

SE = √(6²/100 + 4²/60) = 0,7916

Margine di errore

E = 1,96·0,7916 = 1,552

Risposta

E = 1,552 h

L’intervallo non contiene 0, quindi le medie differiscono in modo significativo.

4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 4441

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 = (1,96·17/0,5)² = 4441

Arrotonda per eccesso

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

n = 4441

Risposta

n = 4441
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 2,686

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 = (6·4² + 4·7²)/10 = 29,2
sp = 5,404

Errore standard

SE = 5,404·√(1/7 + 1/5) = 3,164

Statistica test

t = (41,5 − 33)/3,164 = 2,686

Risposta

t = 2,686

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: n = 28

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).

Ricava n

n = (1,96·4/1,5)² = 27,32

Arrotonda per eccesso

n = 28

Risposta

n = 28
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9995

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 = 367/5 = 73,4

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 202
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1021

Coefficiente di correlazione

r = 202/√(40·1021) = 0,9995

Risposta

r = 0,9995
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 8,862

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 = 138/6 = 23

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 188

Retta di regressione

b = 188/70 = 2,686
a = 23 − 2,686·7 = 4,2
ŷ = 4,2 + 2,686·x

Risolvi per x

x = (28 − 4,2)/2,686 = 8,862

Risposta

x = 8,862
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 9,545

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: 60·77/140 = 33, 60·63/140 = 27
donne: 80·77/140 = 44, 80·63/140 = 36

Statistica chi quadrato

χ² = (42 − 33)²/33 + (18 − 27)²/27 + (35 − 44)²/44 + (45 − 36)²/36
χ² = 9,545

Risposta

χ² = 9,545

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 18,31

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 = (3 − 1)·(6 − 1) = 10

Tabella

χ²crit(df = 10, α = 0,05) = 18,307

Risposta

χ²crit = 18,307

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

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