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 = 0,7454

Trascina z in modo che l’area ombreggiata sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,7454. Trova z con due decimali.

A = 0,7454
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
380420460500540580620hin basso 75%

I valori di le durate delle batterie sono distribuiti normalmente con media 500 h e deviazione standard 40 h. Trascina la soglia in modo che il 75% più basso ombreggiato stia alla sua sinistra. Trova la soglia x.

μ = 500 hσ = 40 h75%
x = h
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 30, s = 14,5LU = ?x̄ = 32E90%

Un campione di 30 elementi ha media 32 e deviazione standard s = 14,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 90 % per la media.

n = 30x̄ = 32s = 14,590%t(29) = 1,699
limite superiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
σ = 37, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,590%

La deviazione standard della popolazione è 37. Quanto deve essere grande il campione n perché un intervallo di confidenza al 90 % per la media abbia un margine di errore non superiore a 1,5?

σ = 37E = 1,590%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
t −2,01102,011

Un campione di 49 studenti ha un punteggio medio di 201,2 e una deviazione standard campionaria di 4. Trova la statistica test t per H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 201,2s = 4n = 49
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
−1,961,96z = ?

In una sperimentazione, 38 pazienti su 150 con il trattamento A guariscono, e 38 su 250 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 38n₁ = 150x₂ = 38n₂ = 250
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy126223322422520616xy2462025

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = età dell’auto in anni e y = prezzo in k€. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.

n = 6
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy336443546646750846xy46835404550ŷ = 49

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 49?

n = 6ŷ = 49
x =
9.Test chi quadratoMedia
bassomedioaltoTotaleurbano13212660rurale273538100Totale405664160

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 = 1602 × 3
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
sìnoTotalelinea 1192140linea 2172340linea 3241640Totale6060120dfα = 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 = 0,05 se le due variabili sono indipendenti (senza correzione di continuità). Calcola la statistica test χ², poi confrontala con il valore critico della tabella.

N = 1203 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: z = −0,66

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 − 0,7454 = 0,2546

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,2546 dentro la tabella e leggi z.

z = −0,66

Risposta

z = −0,66
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 527 h

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) = 0,75

z dalla tabella

z ≈ 0,67

Di nuovo nelle unità originali

x = 500 + 0,67·40 = 527 h

Risposta

x = 527 h
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite superiore = 36,5

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 = 1,699

Margine di errore

E = 1,699·14,5/√30 = 4,498

Intervallo

32 ± 4,498 → [27,5, 36,5]

Risposta

limite superiore = 36,5
4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 1647

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 = (1,645·37/1,5)² = 1646

Arrotonda per eccesso

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

n = 1647

Risposta

n = 1647
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 2,1

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 = 4/√49 = 4/7 = 0,5714

Statistica test

t = (201,2 − 200)/0,5714 = 2,1

Risposta

t = 2,1
t0,025; df = 48 = 2,011

|t| > 2,011, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: z = 2,501

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.

Proporzioni campionarie

p̂₁ = 38/150 = 0,2533
p̂₂ = 38/250 = 0,152
p̂ = 76/400 = 0,19

Errore standard sotto H₀

SE = √(0,19·0,81·(1/150 + 1/250)) = 0,04052

Statistica test

z = (0,2533 − 0,152)/0,04052 = 2,501

Risposta

z = 2,501

|z| > 1,96, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = −0,9466

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 = 129/6 = 21,5

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −29,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 55,5

Coefficiente di correlazione

r = −29,5/√(17,5·55,5) = −0,9466

Risposta

r = −0,9466
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 7,718

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 = 33/6 = 5,5
ȳ = 267/6 = 44,5

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 35,5

Retta di regressione

b = 35,5/17,5 = 2,029
a = 44,5 − 2,029·5,5 = 33,34
ŷ = 33,34 + 2,029·x

Risolvi per x

x = (49 − 33,34)/2,029 = 7,718

Risposta

x = 7,718
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 0,6933

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

urbano: 60·40/160 = 15, 60·56/160 = 21, 60·64/160 = 24
rurale: 100·40/160 = 25, 100·56/160 = 35, 100·64/160 = 40

Statistica chi quadrato

χ² = (13 − 15)²/15 + (21 − 21)²/21 + (26 − 24)²/24 + (27 − 25)²/25 + (35 − 35)²/35 + (38 − 40)²/40
χ² = 0,6933

Risposta

χ² = 0,6933

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 2,6

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

linea 1: 20, 20
linea 2: 20, 20
linea 3: 20, 20

Statistica chi quadrato

χ² = (19 − 20)²/20 + (21 − 20)²/20 + (17 − 20)²/20 + (23 − 20)²/20 + (24 − 20)²/20 + (16 − 20)²/20
χ² = 2,6

Decisione

df = 2, χ²crit = 5,991
2,6 < 5,991

Risposta

χ² = 2,6

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

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