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
380420460500540580620hin alto 20%

I valori di le durate delle batterie sono distribuiti normalmente con media 500 h e deviazione standard 40 h. Trascina la soglia in modo che il 20% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.

μ = 500 hσ = 40 h20%
x = h
3.Intervalli di confidenzaMedia
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E99%

Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 40 telefoni, media 59 h, deviazione standard nota 9 h. Modello 2: 60 telefoni, media 52 h, deviazione standard nota 11 h. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 99% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 40x̄₁ = 59 hσ₁ = 9 hn₂ = 60x̄₂ = 52 hσ₂ = 11 h99%
limite superiore = h
4.Intervalli di confidenzaDifficile
n = 10σ = ?Us = 6,395%

I diametri di 10 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 6,3 µm. Supponendo che i diametri siano distribuiti normalmente, trova il limite inferiore σ dell’intervallo di confidenza al 95% per la deviazione standard della popolazione. Con df = 9, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 2,7 e il 2,5% sopra 19,023.

n = 10s = 6,3 µmχ² = 2,7, 19,023
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
1,78p = ?

Si afferma che la media di una popolazione sia 250; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 3. Un campione casuale di 36 osservazioni ha media 250,89. Verifica H₀: μ = 250 contro H₁: μ > 250. Trova il p-value p.

μ₀ = 250σ = 3n = 36x̄ = 250,89H₁: μ > μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
z −1,9601,96

Un campione di 81 misure ha media 494,7. La deviazione standard della popolazione è 20. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 95 % per la media.

x̄ = 494,7σ = 20n = 8195%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy178619962199231122512527133xy2025100120

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.

n = 6
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy18612078228324962610228118xy20256080100120x = 21

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Si effettua una nuova osservazione (21, 82). Trova il suo residuo e = y − ŷ.

n = 6(21, 82)
e =
9.Test chi quadratoMedia
nessun difettolievegraveTotaleturno di giorno206119100turno di notte202951100Totale409070200

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 5 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 = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

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 = 534 h

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) = 0,8

z dalla tabella

z ≈ 0,84

Di nuovo nelle unità originali

x = 500 + 0,84·40 = 534 h

Risposta

x = 534 h
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite superiore = 12,18 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 = 59 − 52 = 7

Errore standard

SE = √(9²/40 + 11²/60) = 2,01

Margine di errore

E = 2,576·2,01 = 5,179

Intervallo

7 ± 5,179 → [1,821, 12,18]

Risposta

limite superiore = 12,18 h

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

4.Intervalli di confidenza

Risposta: σ = 4,333 µm

Intervallo per una varianza: (n − 1)s²/σ² ha una distribuzione χ² con n − 1 gradi di libertà. L’intervallo al 95% per σ² va da (n − 1)s² diviso il valore χ² superiore (2,5% al di sopra) a (n − 1)s² diviso il valore χ² inferiore (2,5% al di sotto); l’intervallo per σ è la radice quadrata di entrambi i limiti. Non è simmetrico rispetto a s.

Somma dei quadrati

(n − 1)s² = 9·6,3² = 357,2

Limiti per σ²

357,2/19,023 = 18,78
357,2/2,7 = 132,3

Limite per σ

σ = √18,78 = 4,333 µm

Risposta

σ = 4,333 µm

Intervallo al 95% per σ: [4,333, 11,5] µm.

5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: p = 0,03754

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 = 3/√36 = 0,5
z = (250,89 − 250)/0,5 = 1,78

Area della coda

Φ(1,78) = 0,9625
1 − Φ(1,78) = 0,0375

p-value

p = 0,03754

Risposta

p = 0,03754

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

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: U = 499,1

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 = 1,96·20/√81 = 4,356

Limite dell'intervallo

U = 494,7 + 4,356 = 499,1

Risposta

U = 499,1
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9895

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 = 132/6 = 22
ȳ = 651/6 = 108,5

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 335
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1638

Coefficiente di correlazione

r = 335/√(70·1638) = 0,9895

Risposta

r = 0,9895
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: e = 2,905

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 = 138/6 = 23
ȳ = 538/6 = 89,67

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 370

Retta di regressione

b = 370/70 = 5,286
a = 89,67 − 5,286·23 = −31,9
ŷ = −31,9 + 5,286·x

Valore previsto

ŷ = −31,9 + 5,286·21 = 79,1

Residuo

e = 82 − 79,1 = 2,905

Risposta

e = 2,905

Il punto si trova sopra la retta.

9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 26,01

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

turno di giorno: 100·40/200 = 20, 100·90/200 = 45, 100·70/200 = 35
turno di notte: 100·40/200 = 20, 100·90/200 = 45, 100·70/200 = 35

Statistica chi quadrato

χ² = (20 − 20)²/20 + (61 − 45)²/45 + (19 − 35)²/35 + (20 − 20)²/20 + (29 − 45)²/45 + (51 − 35)²/35
χ² = 26,01

Risposta

χ² = 26,01

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 7,815

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 − 1 = 3

Tabella

χ²crit(df = 3, α = 0,05) = 7,815

Risposta

χ²crit = 7,815

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

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