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
6067P = ?

Supponi che i voti di un esame abbiano una distribuzione normale con media 65 punti e deviazione standard 10 punti. Quale frazione è compresa tra 60 e 67 punti? Dai P come numero decimale.

μ = 65σ = 10x1 = 60x2 = 67
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 500x = ?99%

Supponi che le durate delle batterie abbiano una distribuzione normale con media 500 h e deviazione standard 40 h. Trova il valore x sotto il quale si trova il 99 % dei dati (il 99° percentile).

μ = 500σ = 40P = 99%
x = h
3.Intervalli di confidenzaMedia
μ₁ − μ₂0L = ?Ux̄₁ − x̄₂E90%

Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 30 telefoni, media 41,5 h, deviazione standard nota 17 h. Modello 2: 40 telefoni, media 29 h, deviazione standard nota 16 h. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 90% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 30x̄₁ = 41,5 hσ₁ = 17 hn₂ = 40x̄₂ = 29 hσ₂ = 16 h90%
limite inferiore = h
4.Intervalli di confidenzaDifficile
σ = 23, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 595%

La deviazione standard della popolazione è 23. Quanto deve essere grande il campione n perché un intervallo di confidenza al 95 % per la media abbia un margine di errore non superiore a 5?

σ = 23E = 595%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,4472,447t = ?df = 6

7 dipendenti svolgono un test di dattilografia prima e dopo un corso di formazione. Per ogni persona si registra la differenza d = dopo − prima (parole al minuto). La differenza media è 7,98 e la deviazione standard delle differenze è 6,6. Trova la statistica test per dati appaiati t per H₀: μd = 0.

n = 7d̄ = 7,98sd = 6,6
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2α = 0,01βσ = 7, potenza 80%, n = ?

Un test z unilaterale con α = 0,01 deve rilevare uno spostamento della media di 2 unità con una potenza del 80%. La deviazione standard è 7. Trova la dimensione minima del campione n.

α = 0,01potenza = 80%δ = 2σ = 7zα = 2,326zβ = 0,842
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy264136228311035xy510102030

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.

n = 5
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy17731970218923972599xy2025708090100x = 24

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 = 24.

n = 5x = 24
ŷ =
9.Test chi quadratoMedia
bassomedioaltoTotaleurbano12111740rurale13242360Totale253540100

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
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 = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,2707

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 = (60 − 65)/10 = −0,5
z₂ = (67 − 65)/10 = 0,2

Area compresa

P = Φ(0,2) − Φ(−0,5) = 0,5793 − 0,3085 = 0,2707

Risposta

P = 0,2707
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 593,1 h

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) = 0,99 → z = 2,326

Ritorno a x

x = 500 + 2,326·40 = 593,05 h

Risposta

x = 593,05 h
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = 5,913 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 = 41,5 − 29 = 12,5

Errore standard

SE = √(17²/30 + 16²/40) = 4,004

Margine di errore

E = 1,645·4,004 = 6,587

Intervallo

12,5 ± 6,587 → [5,913, 19,09]

Risposta

limite inferiore = 5,913 h

L’intervallo non contiene 0, quindi le medie differiscono in modo significativo.

4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 82

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 = (1,96·23/5)² = 81,29

Arrotonda per eccesso

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

n = 82

Risposta

n = 82
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 3,199

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Errore standard della differenza media

SE = 6,6/√7 = 2,495

Statistica test

t = 7,98/2,495 = 3,199

Risposta

t = 3,199

Con df = 6, il valore critico bilaterale al 5% è 2,447; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 123

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 + 0,842)·7/2)² = 122,9

Arrotonda per eccesso

n = 123

Risposta

n = 123
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r² = 0,987

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 = 107/5 = 21,4

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 152
Syy = Σ(y − ȳ)² = 585,2

Coefficiente di determinazione

r² = 152²/(40·585,2) = 0,987

Risposta

r² = 0,987

Circa il 98,7% della variabilità di y è spiegato dalla retta.

8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: ŷ = 97,45

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 = 105/5 = 21
ȳ = 428/5 = 85,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 158

Retta di regressione

b = 158/40 = 3,95
a = 85,6 − 3,95·21 = 2,65
ŷ = 2,65 + 3,95·x

Previsione

ŷ = 2,65 + 3,95·24 = 97,45

Risposta

ŷ = 97,45
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 1,842

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: 40·25/100 = 10, 40·35/100 = 14, 40·40/100 = 16
rurale: 60·25/100 = 15, 60·35/100 = 21, 60·40/100 = 24

Statistica chi quadrato

χ² = (12 − 10)²/10 + (11 − 14)²/14 + (17 − 16)²/16 + (13 − 15)²/15 + (24 − 21)²/21 + (23 − 24)²/24
χ² = 1,842

Risposta

χ² = 1,842

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ²crit = 21,67

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.

Gradi di libertà

df = (4 − 1)·(4 − 1) = 9

Tabella

χ²crit(df = 9, α = 0,01) = 21,666

Risposta

χ²crit = 21,666

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

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