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
454550P = ?

Supponi che le durate delle batterie abbiano una distribuzione normale con media 500 h e deviazione standard 40 h. Quale frazione è compresa tra 454 e 550 h? Dai P come numero decimale.

μ = 500σ = 40x1 = 454x2 = 550
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
4 s0X − Y?

Il tempo sul giro X del corridore A e il tempo sul giro Y del corridore B sono indipendenti e normali: X ha media 52 s e deviazione standard 4 s, Y ha media 48 s e deviazione standard 3 s. Trova la probabilità P che X sia maggiore di Y. Arrotonda z a due decimali.

μX = 52 s, σX = 4 sμY = 48 s, σY = 3 s
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
x̄E₁ = 1,195%, n = 64x̄E₂ = ?99%, n = 576

Un intervallo di confidenza al 95% per una media, basato su 64 osservazioni e σ nota, ha un margine di errore di 1,1. Qual è il margine di errore E₂ di un intervallo al 99% basato su 576 osservazioni?

95%n₁ = 64E₁ = 1,199%n₂ = 576
E₂ =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
σ = 22, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 599%

La deviazione standard della popolazione è 22. 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 5?

σ = 22E = 599%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,42p = ?

Si afferma che la media di una popolazione sia 50; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 6. Un campione casuale di 36 osservazioni ha media 47,58. Verifica H₀: μ = 50 contro H₁: μ < 50. Trova il p-value p.

μ₀ = 50σ = 6n = 36x̄ = 47,58H₁: μ < μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
−1,961,96z = ?

In una sperimentazione, 60 pazienti su 300 con il trattamento A guariscono, e 48 su 300 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 60n₁ = 300x₂ = 48n₂ = 300
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy2584686758871010112108xy5106080100

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 = 497Σx² = 364Σy² = 43047Σxy = 3840
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy135234332439545xy24354045x = 1,5

La tabella riporta 5 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 = 1,5.

n = 5x = 1,5
ŷ =
9.Test chi quadratoMedia
bassomedioaltoTotaleurbano14342371rurale1392648Totale274349119

La tabella di contingenza riporta le frequenze osservate. Per un test chi quadrato di indipendenza, trova la frequenza attesa E per la cella “urbano, basso”.

totale di riga = 71totale di colonna = 27N = 119
E =
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 4 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 = 0,7693

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 = (454 − 500)/40 = −1,15
z₂ = (550 − 500)/40 = 1,25

Area compresa

P = Φ(1,25) − Φ(−1,15) = 0,8944 − 0,1251 = 0,7693

Risposta

P = 0,7693
2.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,7881

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 = 52 − 48 = 4 s, σ = 5 s

Standardizza

z = (0 − 4)/5 = −0,8

Probabilità

P = 1 − Φ(−0,8) = 0,7881

Risposta

P = 0,7881
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E₂ = 0,4819

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.

Rapporto dei margini

E₂/E₁ = (2,576/1,96)·√(64/576) = 0,4381

Nuovo margine

E₂ = 1,1·0,4381 = 0,4819

Risposta

E₂ = 0,4819
4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 129

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 = (2,576·22/5)² = 128,5

Arrotonda per eccesso

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

n = 129

Risposta

n = 129
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: p = 0,00776

Test d’ipotesi: la statistica test = (stima − valore sotto H₀)/(errore standard sotto H₀). Il p-value è la probabilità, supponendo vera H₀, di una statistica almeno tanto estrema quanto quella osservata: l’area in una coda per una H₁ unilaterale, il doppio dell’area della coda per una H₁ bilaterale. Rifiuta H₀ quando p ≤ α.

Statistica test

SE = σ/√n = 6/√36 = 1
z = (47,58 − 50)/1 = −2,42

Area della coda

Φ(2,42) = 0,9922
1 − Φ(2,42) = 0,0078

p-value

p = 0,00776

Risposta

p = 0,00776

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

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: z = 1,275

Test d’ipotesi: la statistica test = (stima − valore sotto H₀)/(errore standard sotto H₀). Il p-value è la probabilità, supponendo vera H₀, di una statistica almeno tanto estrema quanto quella osservata: l’area in una coda per una H₁ unilaterale, il doppio dell’area della coda per una H₁ bilaterale. Rifiuta H₀ quando p ≤ α.

Proporzioni campionarie

p̂₁ = 60/300 = 0,2
p̂₂ = 48/300 = 0,16
p̂ = 108/600 = 0,18

Errore standard sotto H₀

SE = √(0,18·0,82·(1/300 + 1/300)) = 0,03137

Statistica test

z = (0,2 − 0,16)/0,03137 = 1,275

Risposta

z = 1,275

|z| < 1.96, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9954

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 = 3840 − 42·497/6 = 361
Sxx = 364 − 42²/6 = 70
Syy = 43047 − 497²/6 = 1879

Coefficiente di correlazione

r = 361/√(70·1879) = 0,9954

Risposta

r = 0,9954
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: ŷ = 33,25

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 = 185/5 = 37

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 25

Retta di regressione

b = 25/10 = 2,5
a = 37 − 2,5·3 = 29,5
ŷ = 29,5 + 2,5·x

Previsione

ŷ = 29,5 + 2,5·1,5 = 33,25

Risposta

ŷ = 33,25
9.Test chi quadrato

Risposta: E = 16,11

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.

Frequenza attesa

E = 71·27/119 = 16,11

Risposta

E = 16,11
10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 7,815

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)·(4 − 1) = 3

Tabella

χ²crit(df = 3, α = 0,05) = 7,815

Risposta

χ²crit = 7,815

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

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