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
242257,75P = ?

Supponi che i pesi dei sacchetti abbiano una distribuzione normale con media 250 g e deviazione standard 5 g. Quale frazione è compresa tra 242 e 257,75 g? Dai P come numero decimale.

μ = 250σ = 5x1 = 242x2 = 257,75
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
35455565758595puntiin basso 70%

I valori di i voti di un esame sono distribuiti normalmente con media 65 punti e deviazione standard 10 punti. Trascina la soglia in modo che il 70% più basso ombreggiato stia alla sua sinistra. Trova la soglia x.

μ = 65 puntiσ = 10 punti70%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 25, s = 19,5LUx̄ = 84,5E = ?90%

Un campione di 25 elementi ha media 84,5 e deviazione standard s = 19,5. La popolazione è approssimativamente normale. Trova il margine di errore E di un intervallo di confidenza al 90 % per la media.

n = 25x̄ = 84,5s = 19,590%t(24) = 1,711
E =
4.Intervalli di confidenzaDifficile
σ = 37, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 295%

La deviazione standard della popolazione è 37. 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 2?

σ = 37E = 295%
n =
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
−2,2622,262t = ?df = 9

10 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 1,5 e la deviazione standard delle differenze è 1,9. Trova la statistica test per dati appaiati t per H₀: μd = 0.

n = 10d̄ = 1,5sd = 1,9
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
−1,961,96z = ?

In una sperimentazione, 63 pazienti su 250 con il trattamento A guariscono, e 36 su 200 con il trattamento B. Usando la proporzione combinata, trova la statistica test z per H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 63n₁ = 250x₂ = 36n₂ = 200
z =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy21042062683510451249xy5102040

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = carico in kN e y = allungamento in mm. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.

n = 6
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy25046066988210861297xy5106080100ŷ = 55

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 = 55?

n = 6ŷ = 55
x =
9.Test chi quadratoMedia
bassomedioaltoTotaleurbano13232460rurale192556100Totale324880160

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
promossobocciatoTotalestabilimento A132740stabilimento B4060100stabilimento C13940Totale54126180dfα = 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 = 0,01 se le due variabili sono indipendenti (senza correzione di continuità). Calcola la statistica test χ², poi confrontala con il valore critico della tabella.

N = 1803 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,8846

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 = (242 − 250)/5 = −1,6
z₂ = (257,75 − 250)/5 = 1,55

Area compresa

P = Φ(1,55) − Φ(−1,6) = 0,9394 − 0,0548 = 0,8846

Risposta

P = 0,8846
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 70,2 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) = 0,7

z dalla tabella

z ≈ 0,52

Di nuovo nelle unità originali

x = 65 + 0,52·10 = 70,2 punti

Risposta

x = 70,2 punti
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 6,673

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 = 24, t = 1,711

Margine di errore

E = 1,711·19,5/√25 = 6,673

Risposta

E = 6,673
4.Intervalli di confidenza

Risposta: n = 1315

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 = (1,96·37/2)² = 1315

Arrotonda per eccesso

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

n = 1315

Risposta

n = 1315
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 2,497

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 della differenza media

SE = 1,9/√10 = 0,6008

Statistica test

t = 1,5/0,6008 = 2,497

Risposta

t = 2,497

Con df = 9, il valore critico bilaterale al 5% è 2,262; |t| è maggiore, quindi H₀ viene rifiutata.

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: z = 1,832

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.

Proporzioni campionarie

p̂₁ = 63/250 = 0,252
p̂₂ = 36/200 = 0,18
p̂ = 99/450 = 0,22

Errore standard sotto H₀

SE = √(0,22·0,78·(1/250 + 1/200)) = 0,0393

Statistica test

z = (0,252 − 0,18)/0,0393 = 1,832

Risposta

z = 1,832

|z| < 1.96, quindi H₀ non viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9952

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 = 42/6 = 7
ȳ = 185/6 = 30,83

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 279
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1123

Coefficiente di correlazione

r = 279/√(70·1123) = 0,9952

Risposta

r = 0,9952
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 2,92

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 = 42/6 = 7
ȳ = 444/6 = 74

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 326

Retta di regressione

b = 326/70 = 4,657
a = 74 − 4,657·7 = 41,4
ŷ = 41,4 + 4,657·x

Risolvi per x

x = (55 − 41,4)/4,657 = 2,92

Risposta

x = 2,92
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 4,276

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: 60·32/160 = 12, 60·48/160 = 18, 60·80/160 = 30
rurale: 100·32/160 = 20, 100·48/160 = 30, 100·80/160 = 50

Statistica chi quadrato

χ² = (13 − 12)²/12 + (23 − 18)²/18 + (24 − 30)²/30 + (19 − 20)²/20 + (25 − 30)²/30 + (56 − 50)²/50
χ² = 4,276

Risposta

χ² = 4,276

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

10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 19,29

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

stabilimento A: 12, 28
stabilimento B: 30, 70
stabilimento C: 12, 28

Statistica chi quadrato

χ² = (13 − 12)²/12 + (27 − 28)²/28 + (40 − 30)²/30 + (60 − 70)²/70 + (1 − 12)²/12 + (39 − 28)²/28
χ² = 19,29

Decisione

df = 2, χ²crit = 9,210
19,29 > 9,210

Risposta

χ² = 19,29

χ² è sopra il valore critico, quindi H₀ viene rifiutata: le variabili sembrano associate.

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