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
510 kg554,1 kgT = X₁ + … + X₆?

Le masse di passeggeri con bagaglio sono indipendenti e normali con media 85 kg e deviazione standard 12 kg. Trova la probabilità P che la massa totale di 6 di essi superi 554,1 kg. Arrotonda z a due decimali.

μ = 85 kgσ = 12 kgn = 6> 554,1 kg
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
557085100115130145puntiin alto 25%

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 25% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.

μ = 100 puntiσ = 15 punti25%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
μ₁ − μ₂0L = ?Ux̄₁ − x̄₂E95%

Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 80 telefoni, media 54 h, deviazione standard nota 7 h. Modello 2: 80 telefoni, media 48 h, deviazione standard nota 10 h. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 80x̄₁ = 54 hσ₁ = 7 hn₂ = 80x̄₂ = 48 hσ₂ = 10 h95%
limite inferiore = h
4.Intervalli di confidenzaDifficile
p ≈ 0,7, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0299%

Uno studio pilota indica che circa 0,7 dei prodotti sono difettosi. Quanti prodotti n si devono ispezionare perché un intervallo di confidenza al 99% per la proporzione abbia un margine di errore di al massimo 0,02?

p ≈ 0,7E = 0,0299%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,0642,064t = ?df = 24

Si confrontano due metodi didattici. Gruppo 1: 19 studenti, punteggio medio 45, deviazione standard 11. Gruppo 2: 7 studenti, punteggio medio 39,8, deviazione standard 10. Supponi varianze della popolazione uguali e usa il test t a due campioni con varianza combinata. Trova la statistica test t per H₀: μ₁ = μ₂, prendendo la differenza come x̄₁ − x̄₂ (gruppo 1 meno gruppo 2).

n₁ = 19x̄₁ = 45s₁ = 11n₂ = 7x̄₂ = 39,8s₂ = 10
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
σ = 20, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 290%

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? La deviazione standard è 20. Trova la dimensione minima del campione n.

σ = 20E = 290%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy284196258311036xy510102030

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy294166218281034xy510102030x = 3

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Prevedi ŷ per x = 3.

n = 5x = 3
ŷ =
9.Test chi quadratoMedia
nessun difettolievegraveTotaleturno di giorno1841867turno di notte30391584Totale488023151

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 giorno, grave”.

totale di riga = 67totale di colonna = 23N = 151
E =
10.Test chi quadratoDifficile

Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento verifica se le frequenze in 4 categorie seguono una distribuzione di Poisson la cui media è stimata dagli stessi dati. Quanti gradi di libertà df ha il test?

k = 4
df =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,06681

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 = 510 kg, σT = 12·√6 = 29,39 kg

Standardizza

z = (554,1 − 510)/29,39 = 1,5

Probabilità

P = 1 − Φ(1,5) = 0,06681

Risposta

P = 0,06681
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 110,1 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) = 0,75

z dalla tabella

z ≈ 0,67

Di nuovo nelle unità originali

x = 100 + 0,67·15 = 110,1 punti

Risposta

x = 110,1 punti
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = 3,325 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 = 54 − 48 = 6

Errore standard

SE = √(7²/80 + 10²/80) = 1,365

Margine di errore

E = 1,96·1,365 = 2,675

Intervallo

6 ± 2,675 → [3,325, 8,675]

Risposta

limite inferiore = 3,325 h

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

4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 3484

Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.

Ricava n

n = 2,576²·0,7·0,3/0,02² = 3484

Arrotonda per eccesso

n = 3484

Risposta

n = 3484
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 1,093

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.

Varianza combinata

sp² = (18·11² + 6·10²)/24 = 115,8
sp = 10,76

Errore standard

SE = 10,76·√(1/19 + 1/7) = 4,757

Statistica test

t = (45 − 39,8)/4,757 = 1,093

Risposta

t = 1,093

Con df = 24, il valore critico bilaterale al 5% è 2,064; |t| è minore, quindi H₀ non viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 271

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 = (1,645·20/2)² = 270,6

Arrotonda per eccesso

n = 271

Risposta

n = 271
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9869

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 = 30/5 = 6
ȳ = 119/5 = 23,8

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 136
Syy = Σ(y − ȳ)² = 474,8

Coefficiente di correlazione

r = 136/√(40·474,8) = 0,9869

Risposta

r = 0,9869
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: ŷ = 12,3

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 = 30/5 = 6
ȳ = 108/5 = 21,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 124

Retta di regressione

b = 124/40 = 3,1
a = 21,6 − 3,1·6 = 3
ŷ = 3 + 3,1·x

Previsione

ŷ = 3 + 3,1·3 = 12,3

Risposta

ŷ = 12,3
9.Test chi quadrato

Risposta: E = 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.

Frequenza attesa

E = 67·23/151 = 10,21

Risposta

E = 10,21
10.Test chi quadrato

Risposta: df = 2

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 = 4 − 1 − 1 = 2

Risposta

df = 2

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