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
22,441P = ?

Supponi che i tempi di consegna abbiano una distribuzione normale con media 32 min e deviazione standard 6 min. Quale frazione è compresa tra 22,4 e 41 min? Dai P come numero decimale.

μ = 32σ = 6x1 = 22,4x2 = 41
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
0,02 mm0D − d?

I diametri D dei fori sono normali con media 25,02 mm e deviazione standard 0,01 mm. I diametri d degli alberi sono indipendenti e normali con media 25 mm e deviazione standard 0,01 mm. Un albero scelto a caso si accoppia quando D − d > 0. Trova la probabilità P che si accoppi. Arrotonda z a due decimali.

foro: μ = 25,02 mm, σ = 0,01 mmalbero: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 20, s = 11,5LU = ?x̄ = 109E95%

Un campione di 20 elementi ha media 109 e deviazione standard s = 11,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 95 % per la media.

n = 20x̄ = 109s = 11,595%t(19) = 2,093
limite superiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
μ₁ − μ₂, t(20) = 1,7250L = ?Ux̄₁ − x̄₂E90%

Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 8 parcelle, resa media 50 kg, deviazione standard 7,5 kg. Gruppo di parcelle 2: 14 parcelle, media 57,5 kg, deviazione standard 9,5 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 90% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 8x̄₁ = 50s₁ = 7,5n₂ = 14x̄₂ = 57,5s₂ = 9,590%t(20) = 1,725
limite inferiore = kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
1,02p = ?

Si afferma che la media di una popolazione sia 120; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 10. Un campione casuale di 100 osservazioni ha media 121,02. Verifica H₀: μ = 120 contro H₁: μ > 120. Trova il p-value p.

μ₀ = 120σ = 10n = 100x̄ = 121,02H₁: μ > μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
z −1,9601,96

Un campione di 16 misure ha media 77,6. La deviazione standard della popolazione è 4. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 95 % per la media.

x̄ = 77,6σ = 4n = 1695%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy237345446550661762xy246405060

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.

n = 6
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy3515597779791183xy51050607080ŷ = 57

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 57?

n = 5ŷ = 57
x =
9.Test chi quadratoMedia
autobusbiciclettaautoTotalestudenti394120100personale15135280Totale545472180

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 = 1802 × 3
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile

Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento confronta le frequenze osservate in 7 categorie con proporzioni attese completamente specificate (nessun parametro è stimato dai dati). Quanti gradi di libertà df ha il test?

k = 7
df =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,8784

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 = (22,4 − 32)/6 = −1,6
z₂ = (41 − 32)/6 = 1,5

Area compresa

P = Φ(1,5) − Φ(−1,6) = 0,9332 − 0,0548 = 0,8784

Risposta

P = 0,8784
2.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,9207

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 = 25,02 − 25 = 0,02 mm, σ = 0,01414 mm

Standardizza

z = (0 − 0,02)/0,01414 = −1,41

Probabilità

P = 1 − Φ(−1,41) = 0,9207

Risposta

P = 0,9207
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite superiore = 114,4

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 = 19, t = 2,093

Margine di errore

E = 2,093·11,5/√20 = 5,382

Intervallo

109 ± 5,382 → [103,6, 114,4]

Risposta

limite superiore = 114,4
4.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = −14,27 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 = (7·7,5² + 13·9,5²)/20 = 78,35
sp = 8,852

Margine di errore

E = 1,725·8,852·√(1/8 + 1/14) = 6,767

Intervallo

−7,5 ± 6,767 → [−14,27, −0,7328]

Risposta

limite inferiore = −14,27 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: p = 0,1539

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 = 10/√100 = 1
z = (121,02 − 120)/1 = 1,02

Area della coda

Φ(1,02) = 0,8461
1 − Φ(1,02) = 0,1539

p-value

p = 0,1539

Risposta

p = 0,1539

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

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: U = 79,56

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).

Margine di errore

E = 1,96·4/√16 = 1,96

Limite dell'intervallo

U = 77,6 + 1,96 = 79,56

Risposta

U = 79,56
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r² = 0,9426

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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 301/6 = 50,17

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 88,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 474,8

Coefficiente di determinazione

r² = 88,5²/(17,5·474,8) = 0,9426

Risposta

r² = 0,9426

Circa il 94,26% della variabilità di y è spiegato dalla retta.

8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 3,952

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 = 35/5 = 7
ȳ = 349/5 = 69,8

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 168

Retta di regressione

b = 168/40 = 4,2
a = 69,8 − 4,2·7 = 40,4
ŷ = 40,4 + 4,2·x

Risolvi per x

x = (57 − 40,4)/4,2 = 3,952

Risposta

x = 3,952
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 37,65

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

studenti: 100·54/180 = 30, 100·54/180 = 30, 100·72/180 = 40
personale: 80·54/180 = 24, 80·54/180 = 24, 80·72/180 = 32

Statistica chi quadrato

χ² = (39 − 30)²/30 + (41 − 30)²/30 + (20 − 40)²/40 + (15 − 24)²/24 + (13 − 24)²/24 + (52 − 32)²/32
χ² = 37,65

Risposta

χ² = 37,65

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 = 7 − 1 = 6

Risposta

df = 6

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