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
105 s114,6 sX + Y?

X è normale con media 60 s e deviazione standard 5 s; Y è indipendente e normale con media 45 s e deviazione standard 4 s. Trova la probabilità P che X + Y sia maggiore di 114,6 s. Arrotonda z a due decimali.

μX = 60, σX = 5μY = 45, σY = 4X + Y > 114,6 s
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
157164171178185192199cmin basso 80%

I valori di le altezze degli uomini adulti sono distribuiti normalmente con media 178 cm e deviazione standard 7 cm. Trascina la soglia in modo che il 80% più basso ombreggiato stia alla sua sinistra. Trova la soglia x.

μ = 178 cmσ = 7 cm80%
x = cm
3.Intervalli di confidenzaMedia
x̄E₁ = 899%, n = 50x̄E₂ = ?95%, n = 50

Un intervallo di confidenza al 99% per una media, basato su 50 osservazioni e σ nota, ha un margine di errore di 8. Qual è il margine di errore E₂ di un intervallo al 95% calcolato dagli stessi dati?

99%n₁ = 50E₁ = 895%
E₂ =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
n = 11σ = ?Us = 895%

I diametri di 11 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 8 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 = 10, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 3,247 e il 2,5% sopra 20,483.

n = 11s = 8 µmχ² = 3,247, 20,483
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
t −2,06402,064

Un campione di 25 studenti ha un punteggio medio di 78,6 e una deviazione standard campionaria di 15. Trova la statistica test t per H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 78,6s = 15n = 25
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
z −2,57602,576

Un campione di 81 misure ha media 71,4. La deviazione standard della popolazione è 12. Trova il limite superiore U dell'intervallo di confidenza al 99 % per la media.

x̄ = 71,4σ = 12n = 8199%
U =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy126222320419516xy242025

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy254961381710231225xy5101020ŷ = 16

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. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 16?

n = 6ŷ = 16
x =
9.Test chi quadratoMedia
miglioratinon miglioratiTotalenuovo farmaco162440placebo6139100Totale7763140

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 = 1402 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
sìnoTotalestabilimento A413980stabilimento B182240stabilimento C215980Totale80120200dfα = 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 = 2003 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,06681

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 = 105 s, σ = √(5² + 4²) = 6,403 s

Standardizza

z = (114,6 − 105)/6,403 = 1,5

Coda superiore

P = 1 − Φ(1,5) = 1 − 0,9332 = 0,06681

Risposta

P = 0,06681
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 183,9 cm

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 = 178 + 0,84·7 = 183,9 cm

Risposta

x = 183,9 cm
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E₂ = 6,087

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Rapporto dei margini

E₂/E₁ = (1,96/2,576)·√(50/50) = 0,7609

Nuovo margine

E₂ = 8·0,7609 = 6,087

Risposta

E₂ = 6,087
4.Intervalli di confidenza

Risposta: σ = 5,59 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 = 10·8² = 640

Limiti per σ²

640/20,483 = 31,25
640/3,247 = 197,1

Limite per σ

σ = √31,25 = 5,59 µm

Risposta

σ = 5,59 µm

Intervallo al 95% per σ: [5,59, 14,04] µm.

5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 1,2

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 = 15/√25 = 15/5 = 3

Statistica test

t = (78,6 − 75)/3 = 1,2

Risposta

t = 1,2
t0,025; df = 24 = 2,064

|t| < 2.064, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: U = 74,83

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 = 2,576·12/√81 = 3,435

Limite dell'intervallo

U = 71,4 + 3,435 = 74,83

Risposta

U = 74,83
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = −0,9789

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 = 15/5 = 3
ȳ = 103/5 = 20,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −23
Syy = Σ(y − ȳ)² = 55,2

Coefficiente di correlazione

r = −23/√(10·55,2) = −0,9789

Risposta

r = −0,9789
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 7,32

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 = 92/6 = 15,33

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 146

Retta di regressione

b = 146/70 = 2,086
a = 15,33 − 2,086·7 = 0,7333
ŷ = 0,7333 + 2,086·x

Risolvi per x

x = (16 − 0,7333)/2,086 = 7,32

Risposta

x = 7,32
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 5,091

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

nuovo farmaco: 40·77/140 = 22, 40·63/140 = 18
placebo: 100·77/140 = 55, 100·63/140 = 45

Statistica chi quadrato

χ² = (16 − 22)²/22 + (24 − 18)²/18 + (61 − 55)²/55 + (39 − 45)²/45
χ² = 5,091

Risposta

χ² = 5,091

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 10,94

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: 32, 48
stabilimento B: 16, 24
stabilimento C: 32, 48

Statistica chi quadrato

χ² = (41 − 32)²/32 + (39 − 48)²/48 + (18 − 16)²/16 + (22 − 24)²/24 + (21 − 32)²/32 + (59 − 48)²/48
χ² = 10,94

Decisione

df = 2, χ²crit = 9,210
10,94 > 9,210

Risposta

χ² = 10,94

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

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