Introdução à Estatística: pacote de revisão

Formulários, as principais etapas dos métodos de cada tópico e 12 exercícios, com soluções completas no final.

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1Fórmulas e métodos

Estatística descritiva

Média
x̄ = Σx/n
Desvio-padrão amostral
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
Mediana
valor do meio dos dados ordenados
Pontuação z
z = (x − μ)/σ
Distribuição normal
68% dentro de ±1σ, 95% dentro de ±2σ

Probabilidades

Complementar
P(not A) = 1 − P(A)
Regra da adição
P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)
Eventos independentes
P(A ∩ B) = P(A)·P(B)
Probabilidade condicional
P(A|B) = P(A ∩ B)/P(B)
Binomial
P(X = k) = C(n,k)·pk(1 − p)n−k

Distribuição normal

Pontuação z
z = (x − μ)/σ
Abaixo de x
P(X < x) = Φ(z)
Acima de x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Entre
Φ(z2) − Φ(z1)
Percentil
x = μ + z·σ

Método

  1. Converta o valor em um escore z: z = (x − μ)/σ.
  2. Procure Φ(z), a área à esquerda de z.
  3. Para a área à direita use 1 − Φ(z); para um intervalo subtraia as duas áreas à esquerda.
  4. Para um percentil, faça o caminho inverso: encontre z para a área e depois x = μ + z·σ.

Intervalos de confiança

σ conhecido
x̄ ± z·σ/√n
σ desconhecido
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z crítico
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Tamanho da amostra
n = (z·σ/E)², rounded up

Método

  1. Escolha entre z (σ populacional conhecido) e t (só o s amostral, com n − 1 graus de liberdade).
  2. Encontre o valor crítico para o nível de confiança.
  3. Margem de erro: E = valor crítico × desvio-padrão/√n.
  4. Intervalo: x̄ ± E.

Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Teste z para uma média
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Teste t para uma média
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Bilateral a 5%
rejeite H0 se |z| > 1,96
Intervalo de confiança
x̄ ± z·σ/√n

Método

  1. Enuncie H₀ e H₁ e decida se o teste é unilateral ou bilateral.
  2. Calcule a estatística de teste: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), ou com s e t.
  3. Compare com o valor crítico, ou encontre o valor-p.
  4. Rejeite H₀ se a estatística estiver além do valor crítico (p abaixo de α) e enuncie a conclusão em palavras.

Regressão linear e correlação

Somas de quadrados
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Inclinação
b = Sxy/Sxx
Intercepto
a = ȳ − b·x̄
Correlação
r = Sxy/√(SxxSyy)
Resíduo
e = y − ŷ

2Exercícios

1.Estatística descritivaMédia
20253035404550

Calcule o desvio-padrão amostral s dos dados: 32, 51, 20, 32, 28, 39.

n = 6
s =
2.Estatística descritivaDifícil
z −2−1012

Uma grandeza segue uma distribuição normal com média 170 e desvio-padrão 20. Que proporção P dos valores está abaixo de 150?

μ = 170σ = 20x = 150
P =
3.ProbabilidadesMédia
xp(x)00,110,220,3530,35μ = 1,95

Para a distribuição mostrada, encontre o desvio padrão σ de X.

x: 0, 1, 2, 3p(x): 0,1, 0,2, 0,35, 0,35
σ =
4.ProbabilidadesDifícil
xp(x)10,2520,2530,340,150,1μ

X tem a distribuição mostrada e Y = 3X − 3. Encontre o desvio padrão σY de Y.

x: 1, 2, 3, 4, 5p(x): 0,25, 0,25, 0,3, 0,1, 0,1Y = 3X − 3
σY =
5.Distribuição normalMédia
440542P = ?

As durações de baterias seguem uma distribuição normal com média 500 h e desvio-padrão 40 h. Que fração está entre 440 e 542 h? Dê P em forma decimal.

μ = 500σ = 40x1 = 440x2 = 542
P =
6.Distribuição normalDifícil
380420460500540580620hbase 95%

Os durações de baterias têm distribuição normal com média 500 h e desvio padrão 40 h. Arraste o ponto de corte para que os 95% inferiores sombreados fiquem à esquerda dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 500 hσ = 40 h95%
x = h
7.Intervalos de confiançaMédia
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E95%

A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 80 celulares, média 142 h, desvio-padrão conhecido 18 h. Modelo 2: 50 celulares, média 139,5 h, desvio-padrão conhecido 10 h. Encontre o limite superior do intervalo de confiança de 95% para μ₁ − μ₂.

n₁ = 80x̄₁ = 142 hσ₁ = 18 hn₂ = 50x̄₂ = 139,5 hσ₂ = 10 h95%
limite superior = h
8.Intervalos de confiançaDifícil
n = 30Lσ = ?s = 7,495%

Os diâmetros de 30 eixos usinados têm desvio-padrão amostral de 7,4 µm. Supondo que os diâmetros tenham distribuição normal, encontre o limite superior σ do intervalo de confiança de 95% para o desvio-padrão populacional. Com gl = 29, 2,5% da distribuição χ² fica abaixo de 16,047 e 2,5% fica acima de 45,722.

n = 30s = 7,4 µmχ² = 16,047, 45,722
σ = µm
9.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−2,42,4p = ?

Afirma-se que a média de uma população é 500; o desvio-padrão da população é conhecido e vale 5. Uma amostra aleatória de 100 observações tem média 498,8. Teste H₀: μ = 500 contra H₁: μ ≠ 500. Encontre o valor p p.

μ₀ = 500σ = 5n = 100x̄ = 498,8H₁: μ ≠ μ₀
p =
10.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
−1,961,96z = ?

Em um ensaio, 113 de 250 pacientes com o tratamento A se recuperam, e 135 de 250 pacientes com o tratamento B. Usando a proporção combinada, encontre a estatística de teste z para H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 113n₁ = 250x₂ = 135n₂ = 250
z =
11.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy1670186820762210024106xy2080100

A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.

n = 5Σx = 100Σy = 420Σx² = 2040Σy² = 36536Σxy = 8608
r =
12.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy2404446588641066xy510405060x = 9

A tabela dá 5 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Preveja ŷ para x = 9.

n = 5x = 9
ŷ =

3Soluções

1.Estatística descritiva

Resposta: s = 10,52

Estatística descritiva: a média é a soma a dividir por n; a mediana é o valor central dos dados ordenados (a média dos dois centrais se n for par). O desvio-padrão amostral é s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Uma pontuação z = (x − μ)/σ diz a quantos desvios-padrão da média está um valor.

Média

x̄ = 202/6 = 33,67

Desvios ao quadrado

Σ(x − x̄)² = (−1,667)² + 17,33² + (−13,67)² + (−1,667)² + (−5,667)² + 5,333² = 553,3

Desvio-padrão

s = √(553,3/5) = 10,52

Resposta

s = 10,52
2.Estatística descritiva

Resposta: P = 0,1587

Estatística descritiva: a média é a soma a dividir por n; a mediana é o valor central dos dados ordenados (a média dos dois centrais se n for par). O desvio-padrão amostral é s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Uma pontuação z = (x − μ)/σ diz a quantos desvios-padrão da média está um valor.

Padronizar

z = −1

Tabela da normal padrão

Φ(−1) = 0,1587
P = 0,1587

Resposta

P = 0,1587
3.Probabilidades

Resposta: σ = 0,9734

Variáveis aleatórias discretas: uma distribuição de probabilidade lista cada valor x que uma variável pode assumir com sua probabilidade p(x); as probabilidades ficam entre 0 e 1 e somam 1. O valor esperado (média) é E(X) = Σx·p(x), a média de longo prazo. A variância é Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ², e o desvio padrão é σ = √Var(X). Para uma mudança linear Y = aX + b: E(Y) = a·E(X) + b, Var(Y) = a²·Var(X) e σY = |a|·σX; somar uma constante não muda a dispersão.

Média

μ = 0·0,1 + 1·0,2 + 2·0,35 + 3·0,35 = 1,95

Média dos quadrados

E(X²) = 0·0,1 + 1·0,2 + 4·0,35 + 9·0,35 = 4,75

Variância

Var(X) = 4,75 − 1,95² = 0,9475
σ = √0,9475 = 0,9734

Resposta

σ = 0,9734
4.Probabilidades

Resposta: σY = 3,732

Variáveis aleatórias discretas: uma distribuição de probabilidade lista cada valor x que uma variável pode assumir com sua probabilidade p(x); as probabilidades ficam entre 0 e 1 e somam 1. O valor esperado (média) é E(X) = Σx·p(x), a média de longo prazo. A variância é Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ², e o desvio padrão é σ = √Var(X). Para uma mudança linear Y = aX + b: E(Y) = a·E(X) + b, Var(Y) = a²·Var(X) e σY = |a|·σX; somar uma constante não muda a dispersão.

Dispersão de X

μ = 2,55, Var(X) = 1,548, σX = 1,244

Mudança linear

σY = |3|·1,244 = 3,732

Resposta

σY = 3,732

A média de fato se desloca: E(Y) = 3·2,55 − 3 = 4,65.

5.Distribuição normal

Resposta: P = 0,7863

Distribuição normal: converta um valor x em uma pontuação z, z = (x − μ)/σ, que conta quantos desvios-padrão ele está da média. Uma tabela z (ou Φ(z)) dá a área à esquerda de z, que é P(X < x). A área à direita é 1 − Φ(z), e a área entre dois valores é a diferença entre as duas áreas.

Pontuações z

z₁ = (440 − 500)/40 = −1,5
z₂ = (542 − 500)/40 = 1,05

Área entre os valores

P = Φ(1,05) − Φ(−1,5) = 0,8531 − 0,06681 = 0,7863

Resposta

P = 0,7863
6.Distribuição normal

Resposta: x = 566 h

De uma área de volta a z: Φ(z) é a área à esquerda de z. Para uma área de cauda esquerda A, encontre na tabela o z com Φ(z) = A. Uma área de cauda direita A significa Φ(z) = 1 − A. Uma área central A entre −z e z deixa (1 − A)/2 em cada cauda, então Φ(z) = (1 + A)/2. Para um valor x, use x = μ + zσ.

Área à esquerda

Φ(z) = 0,95

z da tabela

z ≈ 1,64

De volta às unidades originais

x = 500 + 1,64·40 = 566 h

Resposta

x = 566 h
7.Intervalos de confiança

Resposta: limite superior = 7,321 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.

Estimativa pontual

x̄₁ − x̄₂ = 142 − 139,5 = 2,5

Erro-padrão

SE = √(18²/80 + 10²/50) = 2,46

Margem de erro

E = 1,96·2,46 = 4,821

Intervalo

2,5 ± 4,821 → [−2,321, 7,321]

Resposta

limite superior = 7,321 h

O intervalo contém 0, então os dados não mostram uma diferença significativa.

8.Intervalos de confiança

Resposta: σ = 9,948 µm

Intervalo para uma variância: (n − 1)s²/σ² tem distribuição χ² com n − 1 graus de liberdade. O intervalo de 95% para σ² vai de (n − 1)s² dividido pelo valor superior de χ² (2,5% acima dele) até (n − 1)s² dividido pelo valor inferior de χ² (2,5% abaixo dele); o intervalo para σ é a raiz quadrada dos dois limites. Ele não é simétrico em torno de s.

Soma de quadrados

(n − 1)s² = 29·7,4² = 1588

Limites para σ²

1588/45,722 = 34,73
1588/16,047 = 98,96

Limite para σ

σ = √98,96 = 9,948 µm

Resposta

σ = 9,948 µm

Intervalo de 95% para σ: [5,893, 9,948] µm.

9.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: p = 0,0164

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.

Estatística de teste

SE = σ/√n = 5/√100 = 0,5
z = (498,8 − 500)/0,5 = −2,4

Área da cauda

Φ(2,4) = 0,9918
1 − Φ(2,4) = 0,0082

Valor p

p = 2·0,0082 = 0,0164

Resposta

p = 0,0164

p ≤ 0,05, então H₀ é rejeitada ao nível de 5%.

10.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: z = −1,968

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.

Proporções amostrais

p̂₁ = 113/250 = 0,452
p̂₂ = 135/250 = 0,54
p̂ = 248/500 = 0,496

Erro-padrão sob H₀

SE = √(0,496·0,504·(1/250 + 1/250)) = 0,04472

Estatística de teste

z = (0,452 − 0,54)/0,04472 = −1,968

Resposta

z = −1,968

|z| > 1,96, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

11.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,928

Regressão por mínimos quadrados: com x̄ e ȳ as médias, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² e Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), a reta ŷ = a + b·x tem inclinação b = Sxy/Sxx e intercepto a = ȳ − b·x̄, então ela sempre passa por (x̄, ȳ). O coeficiente de correlação de Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) fica entre −1 e 1; r² é a fração da variação de y explicada pela reta.

Somas centradas

Sxy = 8608 − 100·420/5 = 208
Sxx = 2040 − 100²/5 = 40
Syy = 36536 − 420²/5 = 1256

Coeficiente de correlação

r = 208/√(40·1256) = 0,928

Resposta

r = 0,928
12.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 65,2

Regressão por mínimos quadrados: com x̄ e ȳ as médias, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² e Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), a reta ŷ = a + b·x tem inclinação b = Sxy/Sxx e intercepto a = ȳ − b·x̄, então ela sempre passa por (x̄, ȳ). O coeficiente de correlação de Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) fica entre −1 e 1; r² é a fração da variação de y explicada pela reta.

Médias

x̄ = 30/5 = 6
ȳ = 272/5 = 54,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 144

Reta de regressão

b = 144/40 = 3,6
a = 54,4 − 3,6·6 = 32,8
ŷ = 32,8 + 3,6·x

Previsão

ŷ = 32,8 + 3,6·9 = 65,2

Resposta

ŷ = 65,2

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