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
225 kg222,8 kgT = X₁ + … + X₉?

Le masse di sacchi di cemento sono indipendenti e normali con media 25 kg e deviazione standard 0,5 kg. Trova la probabilità P che la massa totale di 9 di essi superi 222,8 kg. Arrotonda z a due decimali.

μ = 25 kgσ = 0,5 kgn = 9> 222,8 kg
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
557085100115130145puntiin basso 5%

I valori di i punteggi del QI sono distribuiti normalmente con media 100 punti e deviazione standard 15 punti. Trascina la soglia in modo che il 5% più basso ombreggiato stia alla sua sinistra. Trova la soglia x.

μ = 100 puntiσ = 15 punti5%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 12, s = 16LU = ?x̄ = 61E95%

Un campione di 12 elementi ha media 61 e deviazione standard s = 16. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il limite superiore dell’intervallo di confidenza al 95 % per la media.

n = 12x̄ = 61s = 1695%t(11) = 2,201
limite superiore =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
μ₁ − μ₂, t(24) = 2,0640LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Si provano due fertilizzanti. Gruppo di parcelle 1: 11 parcelle, resa media 26 kg, deviazione standard 1 kg. Gruppo di parcelle 2: 15 parcelle, media 19 kg, deviazione standard 2,5 kg. Supponi varianze uguali (t combinato, df = n₁ + n₂ − 2). Trova il margine di errore E dell’intervallo di confidenza al 95% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 11x̄₁ = 26s₁ = 1n₂ = 15x̄₂ = 19s₂ = 2,595%t(24) = 2,064
E = kg
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
t −2,0302,03

Un campione di 36 studenti ha un punteggio medio di 77,4 e una deviazione standard campionaria di 12. Trova la statistica test t per H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 77,4s = 12n = 36
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2α = 0,01βσ = 11, potenza 95%, n = ?

Un test z unilaterale con α = 0,01 deve rilevare uno spostamento della media di 2 unità con una potenza del 95%. La deviazione standard è 11. Trova la dimensione minima del campione n.

α = 0,01potenza = 95%δ = 2σ = 11zα = 2,326zβ = 1,645
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy156517771992211062312225121xy15202580100120

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.

n = 6
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy2124196248351043xy51010203040ŷ = 31

La tabella riporta 5 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 = 31?

n = 5ŷ = 31
x =
9.Test chi quadratoMedia
nessun difettolievegraveTotaleturno di giorno12161240turno di notte18142860Totale303040100

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 = 1002 × 3
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile

Si esegue un test chi quadrato di indipendenza su una tabella di contingenza con 2 righe e 5 colonne (totali esclusi). Quanti gradi di libertà df ha il test?

2 × 5
df =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,9292

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 del totale

μT = 225 kg, σT = 0,5·√9 = 1,5 kg

Standardizza

z = (222,8 − 225)/1,5 = −1,47

Probabilità

P = 1 − Φ(−1,47) = 0,9292

Risposta

P = 0,9292
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 75,4 punti

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) = 0,05

z dalla tabella

z ≈ −1,64

Di nuovo nelle unità originali

x = 100 − 1,64·15 = 75,4 punti

Risposta

x = 75,4 punti
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite superiore = 71,17

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 = 11, t = 2,201

Margine di errore

E = 2,201·16/√12 = 10,17

Intervallo

61 ± 10,17 → [50,83, 71,17]

Risposta

limite superiore = 71,17
4.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 1,651 kg

Intervallo per una differenza: stima ± valore critico × errore standard. Per due medie indipendenti con σ nota: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) e z. Con varianze uguali ma ignote: s_p combinata e t con n₁ + n₂ − 2 gradi di libertà. Per dati appaiati, lavora sulle differenze: d̄ ± t·s_d/√n.

Deviazione standard combinata

sp² = (10·1² + 14·2,5²)/24 = 4,063
sp = 2,016

Margine di errore

E = 2,064·2,016·√(1/11 + 1/15) = 1,651

Risposta

E = 1,651 kg
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 = 12/√36 = 12/6 = 2

Statistica test

t = (77,4 − 75)/2 = 1,2

Risposta

t = 1,2
t0,025; df = 35 = 2,03

|t| < 2.03, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 478

Dimensione del campione per un test: per rilevare uno spostamento reale δ con potenza 1 − β in un test z unilaterale al livello α, l’errore standard deve soddisfare δ = (z_α + z_β)·σ/√n, quindi n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², arrotondato per eccesso.

Ricava n

n = ((2,326 + 1,645)·11/2)² = 477

Arrotonda per eccesso

n = 478

Risposta

n = 478
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9812

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 = 120/6 = 20
ȳ = 583/6 = 97,17

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 429
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2731

Coefficiente di correlazione

r = 429/√(70·2731) = 0,9812

Risposta

r = 0,9812
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 7,128

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 = 30/5 = 6
ȳ = 133/5 = 26,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 156

Retta di regressione

b = 156/40 = 3,9
a = 26,6 − 3,9·6 = 3,2
ŷ = 3,2 + 3,9·x

Risolvi per x

x = (31 − 3,2)/3,9 = 7,128

Risposta

x = 7,128
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 3,889

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

turno di giorno: 40·30/100 = 12, 40·30/100 = 12, 40·40/100 = 16
turno di notte: 60·30/100 = 18, 60·30/100 = 18, 60·40/100 = 24

Statistica chi quadrato

χ² = (12 − 12)²/12 + (16 − 12)²/12 + (12 − 16)²/16 + (18 − 18)²/18 + (14 − 18)²/18 + (28 − 24)²/24
χ² = 3,889

Risposta

χ² = 3,889

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

10.Test chi quadrato

Risposta: df = 4

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)·(5 − 1) = 4

Risposta

df = 4

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