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
48 kg47,2 kgT = X₁ + … + X₄?

Le masse di scatole sono indipendenti e normali con media 12 kg e deviazione standard 0,8 kg. Trova la probabilità P che la massa totale di 4 di essi superi 47,2 kg. Arrotonda z a due decimali.

μ = 12 kgσ = 0,8 kgn = 4> 47,2 kg
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
0,03 mm0D − d?

I diametri D dei fori sono normali con media 25,03 mm e deviazione standard 0,01 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 = 25,03 mm, σ = 0,01 mmalbero: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 7, sd​ = 3,60L = ?Ud̄ = −7,6E99%

La pressione arteriosa di 7 pazienti viene misurata prima e dopo un trattamento. Le differenze d = prima − dopo (mmHg) hanno media −7,6 e deviazione standard 3,6. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 99% per la differenza media.

n = 7d̄ = −7,6sd = 3,699%t(6) = 3,707
limite inferiore = mmHg
4.Intervalli di confidenzaDifficile
μ₁ − μ₂, t(10) = 2,2280LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 6 parcelle, resa media 16,5 kg, deviazione standard 4 kg. Gruppo di parcelle 2: 6 parcelle, media 8,5 kg, deviazione standard 7 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il margine di errore E dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 6x̄₁ = 16,5s₁ = 4n₂ = 6x̄₂ = 8,5s₂ = 795%t(10) = 2,228
E = kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
t −2,0302,03

Un campione di 36 studenti ha un punteggio medio di 78,87 e una deviazione standard campionaria di 8. Trova la statistica test t per H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 78,87s = 8n = 36
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 5α = 0,01βσ = 15, potenza 90%, n = ?

Un test z unilaterale con α = 0,01 deve rilevare uno spostamento della media di 5 unità con una potenza del 90%. La deviazione standard è 15. Trova la dimensione minima del campione n.

α = 0,01potenza = 90%δ = 5σ = 15zα = 2,326zβ = 1,282
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy123220320415516xy241520

La tabella riporta 5 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 = 5
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy33554575997211771394xy510406080100ŷ = 52

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 52?

n = 6ŷ = 52
x =
9.Test chi quadratoMedia
tossenessuna tosseTotalefumatori221840non fumatori503080Totale7248120

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 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile

Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 3 righe e 5 colonne (totali esclusi). Quanti gradi di libertà df ha il test?

3 × 5
df =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,6915

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 del totale

μT = 48 kg, σT = 0,8·√4 = 1,6 kg

Standardizza

z = (47,2 − 48)/1,6 = −0,5

Probabilità

P = 1 − Φ(−0,5) = 0,6915

Risposta

P = 0,6915
2.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,983

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 = 25,03 − 25 = 0,03 mm, σ = 0,01414 mm

Standardizza

z = (0 − 0,03)/0,01414 = −2,12

Probabilità

P = 1 − Φ(−2,12) = 0,983

Risposta

P = 0,983
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = −12,64 mmHg

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.

Valore critico

df = 6, t = 3,707

Margine di errore

E = 3,707·3,6/√7 = 5,044

Intervallo

−7,6 ± 5,044 → [−12,64, −2,556]

Risposta

limite inferiore = −12,64 mmHg
4.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 7,333 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 = (5·4² + 5·7²)/10 = 32,5
sp = 5,701

Margine di errore

E = 2,228·5,701·√(1/6 + 1/6) = 7,333

Risposta

E = 7,333 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 2,903

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 = 8/√36 = 8/6 = 1,333

Statistica test

t = (78,87 − 75)/1,333 = 2,903

Risposta

t = 2,903
t0,025; df = 35 = 2,03

|t| > 2,03, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 118

Dimensione del campione per un test: per rilevare uno spostamento reale δ con potenza 1 − β in un test z unilaterale al livello α, l’errore standard deve soddisfare δ = (z_α + z_β)·σ/√n, quindi n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², arrotondato per eccesso.

Ricava n

n = ((2,326 + 1,282)·15/5)² = 117,2

Arrotonda per eccesso

n = 118

Risposta

n = 118
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r² = 0,8435

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 = 15/5 = 3
ȳ = 94/5 = 18,8

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −19
Syy = Σ(y − ȳ)² = 42,8

Coefficiente di determinazione

r² = −19²/(10·42,8) = 0,8435

Risposta

r² = 0,8435

Circa il 84,35% della variabilità di y è spiegato dalla retta.

8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 5,979

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 = 48/6 = 8
ȳ = 382/6 = 63,67

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 404

Retta di regressione

b = 404/70 = 5,771
a = 63,67 − 5,771·8 = 17,5
ŷ = 17,5 + 5,771·x

Risolvi per x

x = (52 − 17,5)/5,771 = 5,979

Risposta

x = 5,979
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 0,625

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

fumatori: 40·72/120 = 24, 40·48/120 = 16
non fumatori: 80·72/120 = 48, 80·48/120 = 32

Statistica chi quadrato

χ² = (22 − 24)²/24 + (18 − 16)²/16 + (50 − 48)²/48 + (30 − 32)²/32
χ² = 0,625

Risposta

χ² = 0,625

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

10.Test chi quadrato

Risposta: df = 8

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)·(5 − 1) = 8

Risposta

df = 8

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