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 = 0,2358

Trascina z in modo che l’area ombreggiata sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,2358. Trova z con due decimali.

A = 0,2358
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 100x = ?80%

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 80 % dei dati (il 80° percentile).

μ = 100σ = 15P = 80%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
μ₁ − μ₂0L = ?Ux̄₁ − x̄₂E90%

Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 80 telefoni, media 133 h, deviazione standard nota 18 h. Modello 2: 50 telefoni, media 136 h, deviazione standard nota 8 h. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 90% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 80x̄₁ = 133 hσ₁ = 18 hn₂ = 50x̄₂ = 136 hσ₂ = 8 h90%
limite inferiore = h
4.Intervalli di confidenzaDifficile
σ = 23, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,599%

La deviazione standard della popolazione è 23. 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 = 23E = 1,599%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−1,961,96z = ?

Due linee di produzione fabbricano lo stesso pezzo. Linea 1: un campione di 100 pezzi ha lunghezza media 43,5 mm, e la deviazione standard nota della linea è 18 mm. Linea 2: un campione di 30 pezzi ha media 47,4 mm, deviazione standard nota 9 mm. Trova la statistica test z per H₀: μ₁ = μ₂, prendendo la differenza come x̄₁ − x̄₂ (linea 1 meno linea 2).

n₁ = 100x̄₁ = 43,5 mmσ₁ = 18 mmn₂ = 30x̄₂ = 47,4 mmσ₂ = 9 mm
z =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
z −2,57602,576

Un campione di 64 misure ha media 98,8. La deviazione standard della popolazione è 4. Trova il limite inferiore L dell'intervallo di confidenza al 99 % per la media.

x̄ = 98,8σ = 4n = 6499%
L =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy124224319415515xy24152025

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.

n = 5Σx = 15Σy = 97Σx² = 55Σy² = 1963Σxy = 264
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy1212173134105968xy246101520x = 1,5

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Si effettua una nuova osservazione (1,5, 22). Trova il suo residuo e = y − ŷ.

n = 6(1,5, 22)
e =
9.Test chi quadratoMedia
nessun difettolievegraveTotaleturno di giorno18283480turno di notte362638100Totale545472180

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
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

Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 3 righe e 3 colonne (totali esclusi). 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 = 0,72

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 − 0,2358 = 0,7642

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,7642 dentro la tabella e leggi z.

z = 0,72

Risposta

z = 0,72
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 112,6 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) = 0,8 → z = 0,8416

Ritorno a x

x = 100 + 0,8416·15 = 112,62 punti

Risposta

x = 112,62 punti
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = −6,798 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 = 133 − 136 = −3

Errore standard

SE = √(18²/80 + 8²/50) = 2,309

Margine di errore

E = 1,645·2,309 = 3,798

Intervallo

−3 ± 3,798 → [−6,798, 0,7978]

Risposta

limite inferiore = −6,798 h

L’intervallo contiene 0, quindi i dati non mostrano una differenza significativa.

4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 1561

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 = (2,576·23/1,5)² = 1560

Arrotonda per eccesso

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

n = 1561

Risposta

n = 1561
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: z = −1,6

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.

Errore standard della differenza

SE = √(18²/100 + 9²/30) = √5,94 = 2,437

Statistica test

z = (43,5 − 47,4)/2,437 = −1,6

Risposta

z = −1,6

|z| < 1.96, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: L = 97,51

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 = 2,576·4/√64 = 1,288

Limite dell'intervallo

L = 98,8 − 1,288 = 97,51

Risposta

L = 97,51
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = −0,9475

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.

Somme centrate

Sxy = 264 − 15·97/5 = −27
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 1963 − 97²/5 = 81,2

Coefficiente di correlazione

r = −27/√(10·81,2) = −0,9475

Risposta

r = −0,9475
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: e = 3,743

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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 78/6 = 13

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −46

Retta di regressione

b = −46/17,5 = −2,629
a = 13 − (−2,629)·3,5 = 22,2
ŷ = 22,2 − 2,629·x

Valore previsto

ŷ = 22,2 + (−2,629)·1,5 = 18,26

Residuo

e = 22 − 18,26 = 3,743

Risposta

e = 3,743

Il punto si trova sopra la retta.

9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 4,125

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: 80·54/180 = 24, 80·54/180 = 24, 80·72/180 = 32
turno di notte: 100·54/180 = 30, 100·54/180 = 30, 100·72/180 = 40

Statistica chi quadrato

χ² = (18 − 24)²/24 + (28 − 24)²/24 + (34 − 32)²/32 + (36 − 30)²/30 + (26 − 30)²/30 + (38 − 40)²/40
χ² = 4,125

Risposta

χ² = 4,125

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 9,488

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 = (3 − 1)·(3 − 1) = 4

Tabella

χ²crit(df = 4, α = 0,05) = 9,488

Risposta

χ²crit = 9,488

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

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