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
50,573,5P = ?

Supponi che i voti di un esame abbiano una distribuzione normale con media 65 punti e deviazione standard 10 punti. Quale frazione è compresa tra 50,5 e 73,5 punti? Dai P come numero decimale.

μ = 65σ = 10x1 = 50,5x2 = 73,5
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 500x = ?20%

Supponi che le durate delle batterie abbiano una distribuzione normale con media 500 h e deviazione standard 40 h. Trova il valore x sotto il quale si trova il 20 % dei dati (il 20° percentile).

μ = 500σ = 40P = 20%
x = h
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 25, s = 3,5LUx̄ = 106,5E = ?95%

Un campione di 25 elementi ha media 106,5 e deviazione standard s = 3,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 95 % per la media.

n = 25x̄ = 106,5s = 3,595%t(24) = 2,064
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
σ = 23, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,599%

La deviazione standard della popolazione è 23. Quanto deve essere grande il campione n perché un intervallo di confidenza al 99 % per la media abbia un margine di errore non superiore a 1,5?

σ = 23E = 1,599%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,4472,447t = ?df = 6

7 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 −7,07 e la deviazione standard delle differenze è 11. Trova la statistica test per dati appaiati t per H₀: μd = 0.

n = 7d̄ = −7,07sd = 11
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
μ₀x̄c

Un test z unilaterale di H₀: μ = 100 contro H₁: μ < 100 viene eseguito con α = 0.10 su un campione di 25; la deviazione standard è nota e vale 15. In realtà la media è 91. Trova la probabilità di un errore di secondo tipo β in percentuale.

μ₀ = 100μ = 91σ = 15n = 25α = 0,10
β = %
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy2504636848961011012118xy51050100

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.

n = 6Σx = 42Σy = 521Σx² = 364Σy² = 48765Σxy = 4140
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy15361856216524742786xy152025406080x = 19,5

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Si effettua una nuova osservazione (19,5, 60). Trova il suo residuo e = y − ŷ.

n = 5(19,5, 60)
e =
9.Test chi quadratoMedia
bassomedioaltoTotaleurbano19313080rurale13175080Totale324880160

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 = 1602 × 3
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile

Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 3 righe e 4 colonne (totali esclusi). Quanti gradi di libertà df ha il test?

3 × 4
df =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,7288

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 = (50,5 − 65)/10 = −1,45
z₂ = (73,5 − 65)/10 = 0,85

Area compresa

P = Φ(0,85) − Φ(−1,45) = 0,8023 − 0,07353 = 0,7288

Risposta

P = 0,7288
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 466,3 h

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) = 0,2 → z = −0,8416

Ritorno a x

x = 500 + −0,8416·40 = 466,34 h

Risposta

x = 466,34 h
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 1,445

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 = 24, t = 2,064

Margine di errore

E = 2,064·3,5/√25 = 1,445

Risposta

E = 1,445
4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 1561

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 = (2,576·23/1,5)² = 1560

Arrotonda per eccesso

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

n = 1561

Risposta

n = 1561
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −1,7

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 = 11/√7 = 4,158

Statistica test

t = −7,07/4,158 = −1,7

Risposta

t = −1,7

Con df = 6, il valore critico bilaterale al 5% è 2,447; |t| è minore, quindi H₀ non viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: β = 4,29 %

Potenza di un test: la potenza = 1 − β è la probabilità di rifiutare H₀ quando è falsa. Trova la soglia x̄c da μ₀ e z_α, poi calcola la probabilità di cadere oltre x̄c usando la media vera: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Media campionaria critica

SE = 15/√25 = 3
x̄c = 100 − 1,282·3 = 96,15

z sotto la media vera

z = (96,15 − 91)/3 = 1,718

Errore di secondo tipo

potenza = P(Z < 1.718) = 95.71%
β = 100% − 95,71% = 4,29%

Risposta

β = 4,29%
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9925

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 = 4140 − 42·521/6 = 493
Sxx = 364 − 42²/6 = 70
Syy = 48765 − 521²/6 = 3525

Coefficiente di correlazione

r = 493/√(70·3525) = 0,9925

Risposta

r = 0,9925
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: e = 2,5

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 = 317/5 = 63,4

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 354

Retta di regressione

b = 354/90 = 3,933
a = 63,4 − 3,933·21 = −19,2
ŷ = −19,2 + 3,933·x

Valore previsto

ŷ = −19,2 + 3,933·19,5 = 57,5

Residuo

e = 60 − 57,5 = 2,5

Risposta

e = 2,5

Il punto si trova sopra la retta.

9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 10,21

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: 80·32/160 = 16, 80·48/160 = 24, 80·80/160 = 40
rurale: 80·32/160 = 16, 80·48/160 = 24, 80·80/160 = 40

Statistica chi quadrato

χ² = (19 − 16)²/16 + (31 − 24)²/24 + (30 − 40)²/40 + (13 − 16)²/16 + (17 − 24)²/24 + (50 − 40)²/40
χ² = 10,21

Risposta

χ² = 10,21

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

10.Test chi quadrato

Risposta: df = 6

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)·(4 − 1) = 6

Risposta

df = 6

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