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
−3−2−10123zarea ombreggiata a destra di z = 0,0107

Trascina z in modo che l’area ombreggiata sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,0107. Trova z con due decimali.

A = 0,0107
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
235240245250255260265gin alto 95%

I valori di i pesi dei sacchetti sono distribuiti normalmente con media 250 g e deviazione standard 5 g. Trascina la soglia in modo che il 95% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.

μ = 250 gσ = 5 g95%
x = g
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 13, s = 1,5L = ?Ux̄ = 55E95%

Un campione di 13 elementi ha media 55 e deviazione standard s = 1,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 95 % per la media.

n = 13x̄ = 55s = 1,595%t(12) = 2,179
limite inferiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
σ = 5, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,599%

La deviazione standard della popolazione è 5. 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 1,5?

σ = 5E = 1,599%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,2012,201t = ?df = 11

12 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 0,85 e la deviazione standard delle differenze è 3,7. Trova la statistica test per dati appaiati t per H₀: μd = 0.

n = 12d̄ = 0,85sd = 3,7
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
−1,961,96z = ?

In una sperimentazione, 50 pazienti su 250 con il trattamento A guariscono, e 51 su 150 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 50n₁ = 250x₂ = 51n₂ = 150
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy146417792098231132612329139xy15202530100

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.

n = 6
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy16351948226325642878xy2025406080x = 20,5

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Prevedi ŷ per x = 20,5.

n = 5x = 20,5
ŷ =
9.Test chi quadratoMedia
tossenessuna tosseTotalefumatori275380non fumatori4377120Totale70130200

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 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile

Un test chi quadrato di bontà dell’adattamento confronta le frequenze osservate in 5 categorie con proporzioni attese completamente specificate (nessun parametro è stimato dai dati). Quanti gradi di libertà df ha il test?

k = 5
df =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: z = 2,3

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 di z

Φ(z) = 1 − 0,0107 = 0,9893

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,9893 dentro la tabella e leggi z.

z = 2,30

Risposta

z = 2,30
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 241,8 g

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) = 0,05

z dalla tabella

z ≈ −1,64

Di nuovo nelle unità originali

x = 250 − 1,64·5 = 241,8 g

Risposta

x = 241,8 g
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = 54,09

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 = 12, t = 2,179

Margine di errore

E = 2,179·1,5/√13 = 0,9065

Intervallo

55 ± 0,9065 → [54,09, 55,91]

Risposta

limite inferiore = 54,09
4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 74

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 = (2,576·5/1,5)² = 73,73

Arrotonda per eccesso

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

n = 74

Risposta

n = 74
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 0,7958

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Errore standard della differenza media

SE = 3,7/√12 = 1,068

Statistica test

t = 0,85/1,068 = 0,7958

Risposta

t = 0,7958

Con df = 11, il valore critico bilaterale al 5% è 2,201; |t| è minore, quindi H₀ non viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: z = −3,12

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.

Proporzioni campionarie

p̂₁ = 50/250 = 0,2
p̂₂ = 51/150 = 0,34
p̂ = 101/400 = 0,2525

Errore standard sotto H₀

SE = √(0,2525·0,7475·(1/250 + 1/150)) = 0,04487

Statistica test

z = (0,2 − 0,34)/0,04487 = −3,12

Risposta

z = −3,12

|z| > 1,96, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r² = 0,9937

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 = 129/6 = 21,5
ȳ = 616/6 = 102,7

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 783
Syy = Σ(y − ȳ)² = 3917

Coefficiente di determinazione

r² = 783²/(157,5·3917) = 0,9937

Risposta

r² = 0,9937

Circa il 99,37% della variabilità di y è spiegato dalla retta.

8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: ŷ = 52,5

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 = 110/5 = 22
ȳ = 288/5 = 57,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 306

Retta di regressione

b = 306/90 = 3,4
a = 57,6 − 3,4·22 = −17,2
ŷ = −17,2 + 3,4·x

Previsione

ŷ = −17,2 + 3,4·20,5 = 52,5

Risposta

ŷ = 52,5
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 0,09158

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

fumatori: 80·70/200 = 28, 80·130/200 = 52
non fumatori: 120·70/200 = 42, 120·130/200 = 78

Statistica chi quadrato

χ² = (27 − 28)²/28 + (53 − 52)²/52 + (43 − 42)²/42 + (77 − 78)²/78
χ² = 0,09158

Risposta

χ² = 0,09158

gl = 1. Con α = 0,05 il valore critico è 3,841, quindi H₀ (indipendenza) non viene rifiutata.

10.Test chi quadrato

Risposta: df = 4

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 = 5 − 1 = 4

Risposta

df = 4

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