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.

Nuovi eserciziTorna al corso

Nella finestra di stampa scegli “Salva come PDF” per conservarne una copia sul tuo dispositivo.

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
6083P = ?

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 60 e 83 punti? Dai P come numero decimale.

μ = 65σ = 10x1 = 60x2 = 83
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
35455565758595puntiin basso 25%

I valori di i voti di un esame sono distribuiti normalmente con media 65 punti e deviazione standard 10 punti. Trascina la soglia in modo che il 25% più basso ombreggiato stia alla sua sinistra. Trova la soglia x.

μ = 65 puntiσ = 10 punti25%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E90%

Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 80 telefoni, media 119 h, deviazione standard nota 17 h. Modello 2: 30 telefoni, media 132,5 h, deviazione standard nota 14 h. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 90% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 80x̄₁ = 119 hσ₁ = 17 hn₂ = 30x̄₂ = 132,5 hσ₂ = 14 h90%
limite superiore = h
4.Intervalli di confidenzaDifficile
μ₁ − μ₂, t(20) = 2,0860L = ?Ux̄₁ − x̄₂E95%

Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 12 parcelle, resa media 14,5 kg, deviazione standard 7,5 kg. Gruppo di parcelle 2: 10 parcelle, media 11 kg, deviazione standard 7 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 12x̄₁ = 14,5s₁ = 7,5n₂ = 10x̄₂ = 11s₂ = 795%t(20) = 2,086
limite inferiore = kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−1,861,86p = ?

Si afferma che la media di una popolazione sia 50; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 5. Un campione casuale di 100 osservazioni ha media 50,93. Verifica H₀: μ = 50 contro H₁: μ ≠ 50. Trova il p-value p.

μ₀ = 50σ = 5n = 100x̄ = 50,93H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
σ = 15, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,590%

Quanto deve essere grande un campione perché l'intervallo di confidenza al 90 % per una media abbia un margine di errore di al massimo 2,5? La deviazione standard è 15. Trova la dimensione minima del campione n.

σ = 15E = 2,590%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy12021731441258xy24101520

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 = 71Σx² = 55Σy² = 1093Σxy = 184
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy346451552661764863xy4685060x = 7,5

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. Prevedi ŷ per x = 7,5.

n = 6x = 7,5
ŷ =
9.Test chi quadratoMedia
nessun difettolievegraveTotaleturno di giorno29131860turno di notte512722100Totale804040160

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
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 = 0,6555

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 = (60 − 65)/10 = −0,5
z₂ = (83 − 65)/10 = 1,8

Area compresa

P = Φ(1,8) − Φ(−0,5) = 0,9641 − 0,3085 = 0,6555

Risposta

P = 0,6555
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 58,3 punti

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

Φ(z) = 0,25

z dalla tabella

z ≈ −0,67

Di nuovo nelle unità originali

x = 65 − 0,67·10 = 58,3 punti

Risposta

x = 58,3 punti
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite superiore = −8,26 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 = 119 − 132,5 = −13,5

Errore standard

SE = √(17²/80 + 14²/30) = 3,185

Margine di errore

E = 1,645·3,185 = 5,24

Intervallo

−13,5 ± 5,24 → [−18,74, −8,26]

Risposta

limite superiore = −8,26 h

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

4.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = −3,002 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 = (11·7,5² + 9·7²)/20 = 52,99
sp = 7,279

Margine di errore

E = 2,086·7,279·√(1/12 + 1/10) = 6,502

Intervallo

3,5 ± 6,502 → [−3,002, 10]

Risposta

limite inferiore = −3,002 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: p = 0,06289

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.

Statistica test

SE = σ/√n = 5/√100 = 0,5
z = (50,93 − 50)/0,5 = 1,86

Area della coda

Φ(1,86) = 0,9686
1 − Φ(1,86) = 0,0314

p-value

p = 2·0,0314 = 0,06289

Risposta

p = 0,06289

p > 0,05, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5%.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 98

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 = (1,645·15/2,5)² = 97,42

Arrotonda per eccesso

n = 98

Risposta

n = 98
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = −0,9959

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 = 184 − 15·71/5 = −29
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 1093 − 71²/5 = 84,8

Coefficiente di correlazione

r = −29/√(10·84,8) = −0,9959

Risposta

r = −0,9959
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: ŷ = 63,77

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 = 33/6 = 5,5
ȳ = 337/6 = 56,17

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 66,5

Retta di regressione

b = 66,5/17,5 = 3,8
a = 56,17 − 3,8·5,5 = 35,27
ŷ = 35,27 + 3,8·x

Previsione

ŷ = 35,27 + 3,8·7,5 = 63,77

Risposta

ŷ = 63,77
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 1,44

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: 60·80/160 = 30, 60·40/160 = 15, 60·40/160 = 15
turno di notte: 100·80/160 = 50, 100·40/160 = 25, 100·40/160 = 25

Statistica chi quadrato

χ² = (29 − 30)²/30 + (13 − 15)²/15 + (18 − 15)²/15 + (51 − 50)²/50 + (27 − 25)²/25 + (22 − 25)²/25
χ² = 1,44

Risposta

χ² = 1,44

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.

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference