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
175,9186,75P = ?

Supponi che le altezze degli uomini adulti abbiano una distribuzione normale con media 178 cm e deviazione standard 7 cm. Quale frazione è compresa tra 175,9 e 186,75 cm? Dai P come numero decimale.

μ = 178σ = 7x1 = 175,9x2 = 186,75
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 250x = ?95%

Supponi che i pesi dei sacchetti abbiano una distribuzione normale con media 250 g e deviazione standard 5 g. Trova il valore x sotto il quale si trova il 95 % dei dati (il 95° percentile).

μ = 250σ = 5P = 95%
x = g
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 25, s = 17,5L = ?Ux̄ = 43E99%

Un campione di 25 elementi ha media 43 e deviazione standard s = 17,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 99 % per la media.

n = 25x̄ = 43s = 17,599%t(24) = 2,797
limite inferiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
n = 16σ = ?Us = 11,895%

I diametri di 16 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 11,8 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 = 15, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 6,262 e il 2,5% sopra 27,488.

n = 16s = 11,8 µmχ² = 6,262, 27,488
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
1,4p = ?

Si afferma che la media di una popolazione sia 250; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 36. Un campione casuale di 144 osservazioni ha media 254,2. Verifica H₀: μ = 250 contro H₁: μ > 250. Trova il p-value p.

μ₀ = 250σ = 36n = 144x̄ = 254,2H₁: μ > μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
μ₀x̄c

Un test z unilaterale di H₀: μ = 80 contro H₁: μ < 80 viene eseguito con α = 0.01 su un campione di 100; la deviazione standard è nota e vale 10. In realtà la media è 77.5. Trova la probabilità di un errore di secondo tipo β in percentuale.

μ₀ = 80μ = 77,5σ = 10n = 100α = 0,01
β = %
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy264106148191024xy5101020

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.

n = 5Σx = 30Σy = 73Σx² = 220Σy² = 1269Σxy = 528
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy129223324422520xy24202530x = 1,5

La tabella riporta 5 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, 24). Trova il suo residuo e = y − ŷ.

n = 5(1,5, 24)
e =
9.Test chi quadratoMedia
tossenessuna tosseTotalefumatori5644100non fumatori6555120Totale12199220

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 = 2202 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
sìnoTotalestabilimento A132740stabilimento B404080stabilimento C194160Totale72108180dfα = 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 = 1803 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,5123

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.

Punteggi z

z₁ = (175,9 − 178)/7 = −0,3
z₂ = (186,75 − 178)/7 = 1,25

Area compresa

P = Φ(1,25) − Φ(−0,3) = 0,8944 − 0,3821 = 0,5123

Risposta

P = 0,5123
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 258,2 g

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) = 0,95 → z = 1,645

Ritorno a x

x = 250 + 1,645·5 = 258,22 g

Risposta

x = 258,22 g
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = 33,21

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 = 24, t = 2,797

Margine di errore

E = 2,797·17,5/√25 = 9,79

Intervallo

43 ± 9,79 → [33,21, 52,79]

Risposta

limite inferiore = 33,21
4.Intervalli di confidenza

Risposta: σ = 8,717 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 = 15·11,8² = 2089

Limiti per σ²

2089/27,488 = 75,98
2089/6,262 = 333,5

Limite per σ

σ = √75,98 = 8,717 µm

Risposta

σ = 8,717 µm

Intervallo al 95% per σ: [8,717, 18,26] µm.

5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: p = 0,08076

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 = 36/√144 = 3
z = (254,2 − 250)/3 = 1,4

Area della coda

Φ(1,4) = 0,9192
1 − Φ(1,4) = 0,0808

p-value

p = 0,08076

Risposta

p = 0,08076

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

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: β = 43,09 %

Potenza di un test: la potenza = 1 − β è la probabilità di rifiutare H₀ quando è falsa. Trova la soglia x̄c da μ₀ e z_α, poi calcola la probabilità di cadere oltre x̄c usando la media vera: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Media campionaria critica

SE = 10/√100 = 1
x̄c = 80 − 2,326·1 = 77,67

z sotto la media vera

z = (77,67 − 77,5)/1 = 0,174

Errore di secondo tipo

potenza = P(Z < 0.174) = 56.91%
β = 100% − 56,91% = 43,09%

Risposta

β = 43,09%
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9983

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 = 528 − 30·73/5 = 90
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 1269 − 73²/5 = 203,2

Coefficiente di correlazione

r = 90/√(40·203,2) = 0,9983

Risposta

r = 0,9983
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: e = −2,45

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 = 118/5 = 23,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −19

Retta di regressione

b = −19/10 = −1,9
a = 23,6 − (−1,9)·3 = 29,3
ŷ = 29,3 − 1,9·x

Valore previsto

ŷ = 29,3 + (−1,9)·1,5 = 26,45

Residuo

e = 24 − 26,45 = −2,45

Risposta

e = −2,45

Il punto si trova sotto la retta.

9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 0,07407

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: 100·121/220 = 55, 100·99/220 = 45
non fumatori: 120·121/220 = 66, 120·99/220 = 54

Statistica chi quadrato

χ² = (56 − 55)²/55 + (44 − 45)²/45 + (65 − 66)²/66 + (55 − 54)²/54
χ² = 0,07407

Risposta

χ² = 0,07407

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 6,007

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: 16, 24
stabilimento B: 32, 48
stabilimento C: 24, 36

Statistica chi quadrato

χ² = (13 − 16)²/16 + (27 − 24)²/24 + (40 − 32)²/32 + (40 − 48)²/48 + (19 − 24)²/24 + (41 − 36)²/36
χ² = 6,007

Decisione

df = 2, χ²crit = 9,210
6,007 < 9,210

Risposta

χ² = 6,007

χ² è sotto il valore critico, quindi H₀ non viene rifiutata: non c’è evidenza significativa di un’associazione.

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