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 = 0,1562

Trascina z in modo che l’area ombreggiata sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,1562. Trova z con due decimali.

A = 0,1562
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 250x = ?97,5%

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 97,5 % dei dati (il 97,5° percentile).

μ = 250σ = 5P = 97,5%
x = g
3.Intervalli di confidenzaMedia
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 100 telefoni, media 79,5 h, deviazione standard nota 15 h. Modello 2: 30 telefoni, media 79 h, deviazione standard nota 5 h. Trova il margine di errore E dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 100x̄₁ = 79,5 hσ₁ = 15 hn₂ = 30x̄₂ = 79 hσ₂ = 5 h95%
E = h
4.Intervalli di confidenzaDifficile
μ₁ − μ₂, t(20) = 2,8450L = ?Ux̄₁ − x̄₂E99%

Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 6 parcelle, resa media 19,5 kg, deviazione standard 10 kg. Gruppo di parcelle 2: 16 parcelle, media 15,5 kg, deviazione standard 3 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 99% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 6x̄₁ = 19,5s₁ = 10n₂ = 16x̄₂ = 15,5s₂ = 399%t(20) = 2,845
limite inferiore = kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−1,021,02p = ?

Si afferma che la media di una popolazione sia 250; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 10. Un campione casuale di 25 osservazioni ha media 247,96. Verifica H₀: μ = 250 contro H₁: μ ≠ 250. Trova il p-value p.

μ₀ = 250σ = 10n = 25x̄ = 247,96H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
σ = 15, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,590%

Quanto deve essere grande un campione perché l'intervallo di confidenza al 90 % per una media abbia un margine di errore di al massimo 0,5? La deviazione standard è 15. Trova la dimensione minima del campione n.

σ = 15E = 0,590%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy2354406558651077xy510406080

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Le loro somme sono date. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r a partire da queste somme.

n = 5Σx = 30Σy = 272Σx² = 220Σy² = 16004Σxy = 1850
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy18862097221042411326130xy2025100120ŷ = 101

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. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 101?

n = 5ŷ = 101
x =
9.Test chi quadratoMedia
nessun difettolievegraveTotaleturno di giorno374023100turno di notte13173363Totale505756163

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

totale di riga = 100totale di colonna = 50N = 163
E =
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 4 righe e 4 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 = 1,01

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 − 0,1562 = 0,8438

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,8438 dentro la tabella e leggi z.

z = 1,01

Risposta

z = 1,01
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 259,8 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) = 0,975 → z = 1,96

Ritorno a x

x = 250 + 1,96·5 = 259,8 g

Risposta

x = 259,8 g
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 3,442 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 = 79,5 − 79 = 0,5

Errore standard

SE = √(15²/100 + 5²/30) = 1,756

Margine di errore

E = 1,96·1,756 = 3,442

Risposta

E = 3,442 h

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

4.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = −3,674 kg

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.

Deviazione standard combinata

sp² = (5·10² + 15·3²)/20 = 31,75
sp = 5,635

Margine di errore

E = 2,845·5,635·√(1/6 + 1/16) = 7,674

Intervallo

4 ± 7,674 → [−3,674, 11,67]

Risposta

limite inferiore = −3,674 kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: p = 0,3077

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 = 10/√25 = 2
z = (247,96 − 250)/2 = −1,02

Area della coda

Φ(1,02) = 0,8461
1 − Φ(1,02) = 0,1539

p-value

p = 2·0,1539 = 0,3077

Risposta

p = 0,3077

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

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 2436

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 = (1,645·15/0,5)² = 2435

Arrotonda per eccesso

n = 2436

Risposta

n = 2436
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9921

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 = 1850 − 30·272/5 = 218
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 16004 − 272²/5 = 1207

Coefficiente di correlazione

r = 218/√(40·1207) = 0,9921

Risposta

r = 0,9921
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 21,04

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 = 110/5 = 22
ȳ = 530/5 = 106

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 208

Retta di regressione

b = 208/40 = 5,2
a = 106 − 5,2·22 = −8,4
ŷ = −8,4 + 5,2·x

Risolvi per x

x = (101 − (−8,4))/5,2 = 21,04

Risposta

x = 21,04
9.Test chi quadrato

Risposta: E = 30,67

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 = 100·50/163 = 30,67

Risposta

E = 30,67
10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 16,92

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 = (4 − 1)·(4 − 1) = 9

Tabella

χ²crit(df = 9, α = 0,05) = 16,919

Risposta

χ²crit = 16,919

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

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