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
200 mm200,4 mmX + Y?

X è normale con media 120 mm e deviazione standard 0,3 mm; Y è indipendente e normale con media 80 mm e deviazione standard 0,4 mm. Trova la probabilità P che X + Y sia maggiore di 200,4 mm. Arrotonda z a due decimali.

μX = 120, σX = 0,3μY = 80, σY = 0,4X + Y > 200,4 mm
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 100x = ?99%

Supponi che i punteggi del QI abbiano una distribuzione normale con media 100 punti e deviazione standard 15 punti. Trova il valore x sotto il quale si trova il 99 % dei dati (il 99° percentile).

μ = 100σ = 15P = 99%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 20, s = 8LU = ?x̄ = 66,5E99%

Un campione di 20 elementi ha media 66,5 e deviazione standard s = 8. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 99 % per la media.

n = 20x̄ = 66,5s = 899%t(19) = 2,861
limite superiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
σ = 17, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 590%

La deviazione standard della popolazione è 17. Quanto deve essere grande il campione n perché un intervallo di confidenza al 90 % per la media abbia un margine di errore non superiore a 5?

σ = 17E = 590%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
t −2,13102,131

Un campione di 16 studenti ha un punteggio medio di 196,1 e una deviazione standard campionaria di 5. Trova la statistica test t per H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 196,1s = 5n = 16
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0,05βσ = 10, potenza 90%, n = ?

Un test z unilaterale con α = 0,05 deve rilevare uno spostamento della media di 4 unità con una potenza del 90%. La deviazione standard è 10. Trova la dimensione minima del campione n.

α = 0,05potenza = 90%δ = 4σ = 10zα = 1,645zβ = 1,282
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy25145366187310821291xy5106080

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.

n = 6
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy2941562683410401249xy5102040x = 9

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Si effettua una nuova osservazione (9, 42). Trova il suo residuo e = y − ŷ.

n = 6(9, 42)
e =
9.Test chi quadratoMedia
autobusbiciclettaautoTotalestudenti354025100personale41161572Totale765640172

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

totale di riga = 72totale di colonna = 56N = 172
E =
10.Test chi quadratoDifficile
promossobocciatoTotalestabilimento A5842100stabilimento B261440stabilimento C701080Totale15466220dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

La tabella riporta le frequenze osservate. Verifica con α = 0,01 se le due variabili sono indipendenti (senza correzione di continuità). Calcola la statistica test χ², poi confrontala con il valore critico della tabella.

N = 2203 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,2119

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 somma

μ = 200 mm, σ = √(0,3² + 0,4²) = 0,5 mm

Standardizza

z = (200,4 − 200)/0,5 = 0,8

Coda superiore

P = 1 − Φ(0,8) = 1 − 0,7881 = 0,2119

Risposta

P = 0,2119
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 134,9 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 = 100 + 2,326·15 = 134,89 punti

Risposta

x = 134,89 punti
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite superiore = 71,62

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 = 2,861

Margine di errore

E = 2,861·8/√20 = 5,118

Intervallo

66,5 ± 5,118 → [61,38, 71,62]

Risposta

limite superiore = 71,62
4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 32

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 = (1,645·17/5)² = 31,28

Arrotonda per eccesso

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

n = 32

Risposta

n = 32
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = −3,12

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 = 5/√16 = 5/4 = 1,25

Statistica test

t = (196,1 − 200)/1,25 = −3,12

Risposta

t = −3,12
t0,025; df = 15 = 2,131

|t| > 2,131, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 54

Dimensione del campione per un test: per rilevare uno spostamento reale δ con potenza 1 − β in un test z unilaterale al livello α, l’errore standard deve soddisfare δ = (z_α + z_β)·σ/√n, quindi n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², arrotondato per eccesso.

Ricava n

n = ((1,645 + 1,282)·10/4)² = 53,55

Arrotonda per eccesso

n = 54

Risposta

n = 54
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r² = 0,9738

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 = 42/6 = 7
ȳ = 411/6 = 68,5

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 299
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1312

Coefficiente di determinazione

r² = 299²/(70·1312) = 0,9738

Risposta

r² = 0,9738

Circa il 97,38% della variabilità di y è spiegato dalla retta.

8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: e = 5,081

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 = 42/6 = 7
ȳ = 173/6 = 28,83

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 283

Retta di regressione

b = 283/70 = 4,043
a = 28,83 − 4,043·7 = 0,5333
ŷ = 0,5333 + 4,043·x

Valore previsto

ŷ = 0,5333 + 4,043·9 = 36,92

Residuo

e = 42 − 36,92 = 5,081

Risposta

e = 5,081

Il punto si trova sopra la retta.

9.Test chi quadrato

Risposta: E = 23,44

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 = 72·56/172 = 23,44

Risposta

E = 23,44
10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 19

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

stabilimento A: 70, 30
stabilimento B: 28, 12
stabilimento C: 56, 24

Statistica chi quadrato

χ² = (58 − 70)²/70 + (42 − 30)²/30 + (26 − 28)²/28 + (14 − 12)²/12 + (70 − 56)²/56 + (10 − 24)²/24
χ² = 19

Decisione

df = 2, χ²crit = 9,210
19 > 9,210

Risposta

χ² = 19

χ² è sopra il valore critico, quindi H₀ viene rifiutata: le variabili sembrano associate.

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