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 kg46,4 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 46,4 kg. Arrotonda z a due decimali.

μ = 12 kgσ = 0,8 kgn = 4> 46,4 kg
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
557085100115130145puntiin alto 40%

I valori di i punteggi del QI sono distribuiti normalmente con media 100 punti e deviazione standard 15 punti. Trascina la soglia in modo che il 40% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.

μ = 100 puntiσ = 15 punti40%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 12, s = 15,5LUx̄ = 84,5E = ?99%

Un campione di 12 elementi ha media 84,5 e deviazione standard s = 15,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 99 % per la media.

n = 12x̄ = 84,5s = 15,599%t(11) = 3,106
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
n = 11Lσ = ?s = 6,595%

I diametri di 11 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 6,5 µm. Supponendo che i diametri siano distribuiti normalmente, trova il limite superiore σ dell’intervallo di confidenza al 95% per la deviazione standard della popolazione. Con df = 10, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 3,247 e il 2,5% sopra 20,483.

n = 11s = 6,5 µmχ² = 3,247, 20,483
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
t −1,98401,984

Un campione di 100 studenti ha un punteggio medio di 195,3 e una deviazione standard campionaria di 15. Trova la statistica test t per H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 195,3s = 15n = 100
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
μ₀x̄c

Un test z unilaterale di H₀: μ = 200 contro H₁: μ > 200 viene eseguito con α = 0,01 su un campione di 36; la deviazione standard è nota e vale 9. In realtà la media è 205,1. Trova la potenza 1 − β del test in percentuale.

μ₀ = 200μ = 205,1σ = 9n = 36α = 0,01
1 − β = %
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy231338439543642xy2463540

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.

n = 5Σx = 20Σy = 193Σx² = 90Σy² = 7539Σxy = 799
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy129226325418519xy24202530ŷ = 19

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 19?

n = 5ŷ = 19
x =
9.Test chi quadratoMedia
nessun difettolievegraveTotaleturno di giorno2311943turno di notte35391286Totale585021129

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

totale di riga = 86totale di colonna = 50N = 129
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

Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento confronta le frequenze osservate in 10 categorie con proporzioni attese completamente specificate (nessun parametro è stimato dai dati). 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 = 0,8413

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 del totale

μT = 48 kg, σT = 0,8·√4 = 1,6 kg

Standardizza

z = (46,4 − 48)/1,6 = −1

Probabilità

P = 1 − Φ(−1) = 0,8413

Risposta

P = 0,8413
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 103,8 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) = 0,6

z dalla tabella

z ≈ 0,25

Di nuovo nelle unità originali

x = 100 + 0,25·15 = 103,8 punti

Risposta

x = 103,8 punti
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 13,9

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 = 11, t = 3,106

Margine di errore

E = 3,106·15,5/√12 = 13,9

Risposta

E = 13,9
4.Intervalli di confidenza

Risposta: σ = 11,41 µm

Intervallo per una varianza: (n − 1)s²/σ² ha una distribuzione χ² con n − 1 gradi di libertà. L’intervallo al 95% per σ² va da (n − 1)s² diviso il valore χ² superiore (2,5% al di sopra) a (n − 1)s² diviso il valore χ² inferiore (2,5% al di sotto); l’intervallo per σ è la radice quadrata di entrambi i limiti. Non è simmetrico rispetto a s.

Somma dei quadrati

(n − 1)s² = 10·6,5² = 422,5

Limiti per σ²

422,5/20,483 = 20,63
422,5/3,247 = 130,1

Limite per σ

σ = √130,1 = 11,41 µm

Risposta

σ = 11,41 µm

Intervallo al 95% per σ: [4,542, 11,41] µm.

5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −3,133

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 = 15/√100 = 15/10 = 1,5

Statistica test

t = (195,3 − 200)/1,5 = −3,133

Risposta

t = −3,133
t0,025; df = 99 = 1,984

|t| > 1,984, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: 1 − β = 85,86 %

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 = 9/√36 = 1,5
x̄c = 200 + 2,326·1,5 = 203,5

z sotto la media vera

z = (203,5 − 205,1)/1,5 = −1,074

Potenza

potenza = P(Z > −1,074) = 85,86%
1 − β = 85,86%

Risposta

1 − β = 85,86%
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,904

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 = 799 − 20·193/5 = 27
Sxx = 90 − 20²/5 = 10
Syy = 7539 − 193²/5 = 89,2

Coefficiente di correlazione

r = 27/√(10·89,2) = 0,904

Risposta

r = 0,904
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 4,571

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 = 117/5 = 23,4

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −28

Retta di regressione

b = −28/10 = −2,8
a = 23,4 − (−2,8)·3 = 31,8
ŷ = 31,8 − 2,8·x

Risolvi per x

x = (19 − 31,8)/(−2,8) = 4,571

Risposta

x = 4,571
9.Test chi quadrato

Risposta: E = 33,33

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 = 86·50/129 = 33,33

Risposta

E = 33,33
10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 16,92

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 = 10 − 1 = 9

Tabella

χ²crit(df = 9, α = 0,05) = 16,919

Risposta

χ²crit = 16,919

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

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