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
78,25123,25P = ?

Supponi che i punteggi del QI abbiano una distribuzione normale con media 100 punti e deviazione standard 15 punti. Quale frazione è compresa tra 78,25 e 123,25 punti? Dai P come numero decimale.

μ = 100σ = 15x1 = 78,25x2 = 123,25
P =
2.Distribuzione normaleDifficile
557085100115130145puntiin alto 15%

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 15% più alto ombreggiato stia alla sua destra. Trova la soglia x.

μ = 100 puntiσ = 15 punti15%
x = punti
3.Intervalli di confidenzaMedia
n = 15, sd​ = 4,40L = ?Ud̄ = 4,3E99%

La pressione arteriosa di 15 pazienti viene misurata prima e dopo un trattamento. Le differenze d = prima − dopo (mmHg) hanno media 4,3 e deviazione standard 4,4. Trova il limite inferiore dell’intervallo di confidenza al 99% per la differenza media.

n = 15d̄ = 4,3sd = 4,499%t(14) = 2,977
limite inferiore = mmHg
4.Intervalli di confidenzaDifficile
n = 21σ = ?Us = 0,695%

I diametri di 21 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 0,6 µm. Supponendo che i diametri siano distribuiti normalmente, trova il limite inferiore σ dell’intervallo di confidenza al 95% per la deviazione standard della popolazione. Con df = 20, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 9,591 e il 2,5% sopra 34,17.

n = 21s = 0,6 µmχ² = 9,591, 34,17
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
2,1p = ?

Si afferma che la media di una popolazione sia 50; la deviazione standard della popolazione è nota e vale 4. Un campione casuale di 64 osservazioni ha media 51,05. Verifica H₀: μ = 50 contro H₁: μ > 50. Trova il p-value p.

μ₀ = 50σ = 4n = 64x̄ = 51,05H₁: μ > μ₀
p =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
σ = 15, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 399%

Quanto deve essere grande un campione perché l'intervallo di confidenza al 99 % per una media abbia un margine di errore di al massimo 3? La deviazione standard è 15. Trova la dimensione minima del campione n.

σ = 15E = 399%
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy15961798191102113323141xy1520100120140

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = temperatura in °C e y = gelati venduti. Trova il coefficiente di correlazione di Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy348455557662766xy465060ŷ = 51

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Per quale valore x la retta prevede ŷ = 51?

n = 5ŷ = 51
x =
9.Test chi quadratoMedia
sìnoTotaleuomini7545120donne332760Totale10872180

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 = 1802 × 2
χ² =
10.Test chi quadratoDifficile
sìnoTotaleetà 18–30211940età 31–50164460età 51+273360Totale6496160dfα = 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 = 1603 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: P = 0,8659

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 = (78,25 − 100)/15 = −1,45
z₂ = (123,25 − 100)/15 = 1,55

Area compresa

P = Φ(1,55) − Φ(−1,45) = 0,9394 − 0,07353 = 0,8659

Risposta

P = 0,8659
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 115,6 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) = 0,85

z dalla tabella

z ≈ 1,04

Di nuovo nelle unità originali

x = 100 + 1,04·15 = 115,6 punti

Risposta

x = 115,6 punti
3.Intervalli di confidenza

Risposta: limite inferiore = 0,9179 mmHg

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.

Valore critico

df = 14, t = 2,977

Margine di errore

E = 2,977·4,4/√15 = 3,382

Intervallo

4,3 ± 3,382 → [0,9179, 7,682]

Risposta

limite inferiore = 0,9179 mmHg
4.Intervalli di confidenza

Risposta: σ = 0,459 µm

Intervallo per una varianza: (n − 1)s²/σ² ha una distribuzione χ² con n − 1 gradi di libertà. L’intervallo al 95% per σ² va da (n − 1)s² diviso il valore χ² superiore (2,5% al di sopra) a (n − 1)s² diviso il valore χ² inferiore (2,5% al di sotto); l’intervallo per σ è la radice quadrata di entrambi i limiti. Non è simmetrico rispetto a s.

Somma dei quadrati

(n − 1)s² = 20·0,6² = 7,2

Limiti per σ²

7,2/34,17 = 0,2107
7,2/9,591 = 0,7507

Limite per σ

σ = √0,2107 = 0,459 µm

Risposta

σ = 0,459 µm

Intervallo al 95% per σ: [0,459, 0,8664] µm.

5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: p = 0,01786

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 = 4/√64 = 0,5
z = (51,05 − 50)/0,5 = 2,1

Area della coda

Φ(2,1) = 0,9821
1 − Φ(2,1) = 0,0179

p-value

p = 0,01786

Risposta

p = 0,01786

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

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 166

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 = (2,576·15/3)² = 165,9

Arrotonda per eccesso

n = 166

Risposta

n = 166
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r = 0,9664

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 = 95/5 = 19
ȳ = 578/5 = 115,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 250
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1673

Coefficiente di correlazione

r = 250/√(40·1673) = 0,9664

Risposta

r = 0,9664
8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: x = 3,465

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 = 25/5 = 5
ȳ = 288/5 = 57,6

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 43

Retta di regressione

b = 43/10 = 4,3
a = 57,6 − 4,3·5 = 36,1
ŷ = 36,1 + 4,3·x

Risolvi per x

x = (51 − 36,1)/4,3 = 3,465

Risposta

x = 3,465
9.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 0,9375

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

uomini: 120·108/180 = 72, 120·72/180 = 48
donne: 60·108/180 = 36, 60·72/180 = 24

Statistica chi quadrato

χ² = (75 − 72)²/72 + (45 − 48)²/48 + (33 − 36)²/36 + (27 − 24)²/24
χ² = 0,9375

Risposta

χ² = 0,9375

gl = 1. Con α = 0,05 il valore critico è 3,841, quindi H₀ (indipendenza) non viene rifiutata.

10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 7,674

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

età 18–30: 16, 24
età 31–50: 24, 36
età 51+: 24, 36

Statistica chi quadrato

χ² = (21 − 16)²/16 + (19 − 24)²/24 + (16 − 24)²/24 + (44 − 36)²/36 + (27 − 24)²/24 + (33 − 36)²/36
χ² = 7,674

Decisione

df = 2, χ²crit = 9,210
7,674 < 9,210

Risposta

χ² = 7,674

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

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