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
169,6181,85P = ?

Supponi che le altezze degli uomini adulti abbiano una distribuzione normale con media 178 cm e deviazione standard 7 cm. Quale frazione è compresa tra 169,6 e 181,85 cm? Dai P come numero decimale.

μ = 178σ = 7x1 = 169,6x2 = 181,85
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 65x = ?99%

Supponi che i voti di un esame abbiano una distribuzione normale con media 65 punti e deviazione standard 10 punti. Trova il valore x sotto il quale si trova il 99 % dei dati (il 99° percentile).

μ = 65σ = 10P = 99%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 16, s = 9,5L = ?Ux̄ = 76E95%

Un campione di 16 elementi ha media 76 e deviazione standard s = 9,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95 % per la media.

n = 16x̄ = 76s = 9,595%t(15) = 2,131
limite inferiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
σ = 29, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

La deviazione standard della popolazione è 29. 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 2?

σ = 29E = 299%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,1452,145t = ?df = 14

15 dipendenti svolgono un test di dattilografia prima e dopo un corso di formazione. Per ogni persona si registra la differenza d = dopo − prima (parole al minuto). La differenza media è 2,88 e la deviazione standard delle differenze è 3,1. Trova la statistica test per dati appaiati t per H₀: μd = 0.

n = 15d̄ = 2,88sd = 3,1
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
μ₀x̄c

Un test z unilaterale di H₀: μ = 500 contro H₁: μ > 500 viene eseguito con α = 0,05 su un campione di 25; la deviazione standard è nota e vale 15. In realtà la media è 509,6. Trova la potenza 1 − β del test in percentuale.

μ₀ = 500μ = 509,6σ = 15n = 25α = 0,05
1 − β = %
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy366474569680785xy467080

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy2444576768901098xy510406080100ŷ = 66

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 = 66?

n = 5ŷ = 66
x =
9.Test chi quadratoMedia
autobusbiciclettaautoTotalestudenti313732100personale193348100Totale507080200

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 = 2002 × 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

Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento verifica se le frequenze in 7 categorie seguono una distribuzione di Poisson la cui media è stimata dagli stessi dati. Usando la tabella, trova il valore critico χ²crit al livello di significatività α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,5938

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 = (169,6 − 178)/7 = −1,2
z₂ = (181,85 − 178)/7 = 0,55

Area compresa

P = Φ(0,55) − Φ(−1,2) = 0,7088 − 0,1151 = 0,5938

Risposta

P = 0,5938
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 88,26 punti

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.

z del percentile

Φ(z) = 0,99 → z = 2,326

Ritorno a x

x = 65 + 2,326·10 = 88,26 punti

Risposta

x = 88,26 punti
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = 70,94

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 = 15, t = 2,131

Margine di errore

E = 2,131·9,5/√16 = 5,061

Intervallo

76 ± 5,061 → [70,94, 81,06]

Risposta

limite inferiore = 70,94
4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 1396

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 = (2,576·29/2)² = 1395

Arrotonda per eccesso

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

n = 1396

Risposta

n = 1396
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 3,598

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 della differenza media

SE = 3,1/√15 = 0,8004

Statistica test

t = 2,88/0,8004 = 3,598

Risposta

t = 3,598

Con df = 14, il valore critico bilaterale al 5% è 2,145; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: 1 − β = 94 %

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 = 15/√25 = 3
x̄c = 500 + 1,645·3 = 504,9

z sotto la media vera

z = (504,9 − 509,6)/3 = −1,555

Potenza

potenza = P(Z > −1,555) = 94%
1 − β = 94%

Risposta

1 − β = 94%
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,893

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 = 25/5 = 5
ȳ = 374/5 = 74,8

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 44
Syy = Σ(y − ȳ)² = 242,8

Coefficiente di correlazione

r = 44/√(10·242,8) = 0,893

Risposta

r = 0,893
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 5,007

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 = 365/5 = 73

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 282

Retta di regressione

b = 282/40 = 7,05
a = 73 − 7,05·6 = 30,7
ŷ = 30,7 + 7,05·x

Risolvi per x

x = (66 − 30,7)/7,05 = 5,007

Risposta

x = 5,007
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 6,309

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: 100·50/200 = 25, 100·70/200 = 35, 100·80/200 = 40
personale: 100·50/200 = 25, 100·70/200 = 35, 100·80/200 = 40

Statistica chi quadrato

χ² = (31 − 25)²/25 + (37 − 35)²/35 + (32 − 40)²/40 + (19 − 25)²/25 + (33 − 35)²/35 + (48 − 40)²/40
χ² = 6,309

Risposta

χ² = 6,309

gl = 2. Con α = 0,05 il valore critico è 5,991, quindi H₀ (indipendenza) viene rifiutata.

10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 15,09

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 − 1 = 5

Tabella

χ²crit(df = 5, α = 0,01) = 15,086

Risposta

χ²crit = 15,086

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

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