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 = 0,9842

Trascina z in modo che l’area ombreggiata sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,9842. Trova z con due decimali.

A = 0,9842
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
235240245250255260265gin alto 15%

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 15% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.

μ = 250 gσ = 5 g15%
x = g
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 30, s = 15,5LUx̄ = 46,5E = ?99%

Un campione di 30 elementi ha media 46,5 e deviazione standard s = 15,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 99 % per la media.

n = 30x̄ = 46,5s = 15,599%t(29) = 2,756
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
n = 20σ = ?Us = 8,395%

I diametri di 20 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 8,3 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 = 19, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 8,907 e il 2,5% sopra 32,852.

n = 20s = 8,3 µmχ² = 8,907, 32,852
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−1,981,98p = ?

Si afferma che la media di una popolazione sia 80; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 10. Un campione casuale di 100 osservazioni ha media 81,98. Verifica H₀: μ = 80 contro H₁: μ ≠ 80. Trova il p-value p.

μ₀ = 80σ = 10n = 100x̄ = 81,98H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
σ = 8, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,590%

Quanto deve essere grande un campione perché l'intervallo di confidenza al 90 % per una media abbia un margine di errore di al massimo 2,5? La deviazione standard è 8. Trova la dimensione minima del campione n.

σ = 8E = 2,590%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy125338546754964xy54060

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy189521105241232714330155xy202530100120140160x = 28,5

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 = 28,5.

n = 5x = 28,5
ŷ =
9.Test chi quadratoMedia
autobusbiciclettaautoTotalestudenti24122763personale26294398Totale504170161

La tabella di contingenza riporta le frequenze osservate. Per un test chi quadrato di indipendenza, trova la frequenza attesa E per la cella “personale, autobus”.

totale di riga = 98totale di colonna = 50N = 161
E =
10.Test chi quadratoDifficile

Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 2 righe e 3 colonne (totali esclusi). Quanti gradi di libertà df ha il test?

2 × 3
df =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: z = −2,15

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 − 0,9842 = 0,0158

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,0158 dentro la tabella e leggi z.

z = −2,15

Risposta

z = −2,15
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 255,2 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) = 0,85

z dalla tabella

z ≈ 1,04

Di nuovo nelle unità originali

x = 250 + 1,04·5 = 255,2 g

Risposta

x = 255,2 g
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 7,799

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 = 29, t = 2,756

Margine di errore

E = 2,756·15,5/√30 = 7,799

Risposta

E = 7,799
4.Intervalli di confidenza

Risposta: σ = 6,312 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 = 19·8,3² = 1309

Limiti per σ²

1309/32,852 = 39,84
1309/8,907 = 147

Limite per σ

σ = √39,84 = 6,312 µm

Risposta

σ = 6,312 µm

Intervallo al 95% per σ: [6,312, 12,12] µm.

5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: p = 0,0477

Test d’ipotesi: la statistica test = (stima − valore sotto H₀)/(errore standard sotto H₀). Il p-value è la probabilità, supponendo vera H₀, di una statistica almeno tanto estrema quanto quella osservata: l’area in una coda per una H₁ unilaterale, il doppio dell’area della coda per una H₁ bilaterale. Rifiuta H₀ quando p ≤ α.

Statistica test

SE = σ/√n = 10/√100 = 1
z = (81,98 − 80)/1 = 1,98

Area della coda

Φ(1,98) = 0,9761
1 − Φ(1,98) = 0,0239

p-value

p = 2·0,0239 = 0,0477

Risposta

p = 0,0477

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

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 28

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).

Ricava n

n = (1,645·8/2,5)² = 27,71

Arrotonda per eccesso

n = 28

Risposta

n = 28
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9957

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 = 25/5 = 5
ȳ = 227/5 = 45,4

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 188
Syy = Σ(y − ȳ)² = 891,2

Coefficiente di correlazione

r = 188/√(40·891,2) = 0,9957

Risposta

r = 0,9957
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: ŷ = 147,9

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 = 120/5 = 24
ȳ = 621/5 = 124,2

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 474

Retta di regressione

b = 474/90 = 5,267
a = 124,2 − 5,267·24 = −2,2
ŷ = −2,2 + 5,267·x

Previsione

ŷ = −2,2 + 5,267·28,5 = 147,9

Risposta

ŷ = 147,9
9.Test chi quadrato

Risposta: E = 30,43

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.

Frequenza attesa

E = 98·50/161 = 30,43

Risposta

E = 30,43
10.Test chi quadrato

Risposta: df = 2

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 = (2 − 1)·(3 − 1) = 2

Risposta

df = 2

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