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: 39, 22, 47, 50, 17.

n = 5
s =
2.Estatística descritivaDifícil
z −2−1012

As notas de um exame seguem uma distribuição normal com média 60 e desvio-padrão 5. Calcule a pontuação z z de uma nota de 63.

μ = 60σ = 5x = 63
z =
3.ProbabilidadesMédia
P(pelo menos um seis) = ??1?2P(seis) = 1/6 em cada lançamento

Lança-se um dado equilibrado 2 vezes. Qual é a probabilidade P de sair pelo menos um seis?

n = 2
P =
4.ProbabilidadesDifícil
€p(x)−50,69150,3950,01

Um jogo custa €5 para jogar. Você ganha €20 com probabilidade 0,3 e €100 com probabilidade 0,01; caso contrário, não ganha nada. A aposta não é devolvida. Encontre o ganho líquido esperado E(G) por jogo.

aposta = €5€20: p = 0,3€100: p = 0,01
E(G) = €
5.Distribuição normalMédia
105 s113 sX + Y?

X é normal com média 60 s e desvio padrão 5 s; Y é independente e normal com média 45 s e desvio padrão 4 s. Encontre a probabilidade P de X + Y ser maior que 113 s. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 60, σX = 5μY = 45, σY = 4X + Y > 113 s
P =
6.Distribuição normalDifícil
μ = 250x = ?95%

As massas de sacos seguem uma distribuição normal com média 250 g e desvio-padrão 5 g. Calcule o valor x abaixo do qual estão 95% delas (o percentil 95).

μ = 250σ = 5P = 95%
x = g
7.Intervalos de confiançaMédia
n = 21, s = 11,5LUx̄ = 31E = ?95%

Uma amostra de 21 itens tem média 31 e desvio-padrão s = 11,5. A população é aproximadamente normal. Calcule a margem de erro E de um intervalo de confiança de 95% para a média.

n = 21x̄ = 31s = 11,595%t(20) = 2,086
E =
8.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 26, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

O desvio-padrão da população é 26. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 95% para a média tenha margem de erro de no máximo 3?

σ = 26E = 395%
n =
9.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−1,961,96z = ?

Duas linhas de produção fabricam a mesma peça. Linha 1: uma amostra de 50 peças tem comprimento médio de 113,5 mm, e o desvio-padrão conhecido da linha é 5 mm. Linha 2: uma amostra de 50 peças tem média de 110,9 mm, desvio-padrão conhecido de 20 mm. Encontre a estatística de teste z para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (linha 1 menos linha 2).

n₁ = 50x̄₁ = 113,5 mmσ₁ = 5 mmn₂ = 50x̄₂ = 110,9 mmσ₂ = 20 mm
z =
10.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
μ₀x̄c

Um teste z unilateral de H₀: μ = 500 contra H₁: μ < 500 é feito com α = 0.01 e uma amostra de 25; o desvio-padrão é conhecido e vale 5. Na realidade a média é 497.9. Encontre o poder 1 − β do teste em porcentagem.

μ₀ = 500μ = 497,9σ = 5n = 25α = 0,01
1 − β = %
11.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy2114146258311036xy510102030

A tabela dá 5 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.

n = 5
r =
12.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy284961481910251230xy510102030x = 3

A tabela dá 6 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. É feita uma nova observação (3, 13). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 6(3, 13)
e =

3Soluções

1.Estatística descritiva

Resposta: s = 14,82

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 = 175/5 = 35

Desvios ao quadrado

Σ(x − x̄)² = 4² + (−13)² + 12² + 15² + (−18)² = 878

Desvio-padrão

s = √(878/4) = 14,82

Resposta

s = 14,82
2.Estatística descritiva

Resposta: z = 0,6

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 = (63 − 60)/5 = 0,6

Resposta

z = 0,6
3.Probabilidades

Resposta: P = 0,3056

Probabilidades: com resultados equiprováveis, P(A) = favoráveis/possíveis. Para acontecimentos independentes multiplica-se: P(A e B) = P(A)·P(B). O complementar ajuda muitas vezes: P(pelo menos um) = 1 − P(nenhum). Binomial: em n provas independentes com probabilidade de sucesso p, P(X = k) = C(n, k)·pᵏ·(1 − p)ⁿ⁻ᵏ.

Complementar

P(nenhum seis) = (5/6)2 = 0,6944
P = 1 − 0,6944 = 0,3056

Resposta

P = 0,3056
4.Probabilidades

Resposta: E(G) = 2 €

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.

Resultados líquidos

G: 15 (p = 0,3), 95 (p = 0,01), −5 (p = 0,69)

Valor esperado

E(G) = 15·0,3 + 95·0,01 − 5·0,69 = 2 €

Resposta

E(G) = 2 €

Um valor positivo significa que você ganha dinheiro em média.

5.Distribuição normal

Resposta: P = 0,1056

Somas e diferenças de variáveis normais: se X e Y são independentes e normais, X + Y e X − Y também são normais. As médias se somam ou se subtraem: E(X ± Y) = μX ± μY. As variâncias sempre se somam, também em uma diferença: Var(X ± Y) = σX² + σY², portanto σ = √(σX² + σY²). Os desvios padrão nunca se somam diretamente. O total de n itens independentes com a mesma distribuição tem média n·μ e desvio padrão σ·√n. Depois padronize como de costume: z = (x − média)/σ e leia Φ(z).

Distribuição da soma

μ = 105 s, σ = √(5² + 4²) = 6,403 s

Padronizar

z = (113 − 105)/6,403 = 1,25

Cauda superior

P = 1 − Φ(1,25) = 1 − 0,8944 = 0,1056

Resposta

P = 0,1056
6.Distribuição normal

Resposta: x = 258,2 g

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.

z do percentil

Φ(z) = 0,95 → z = 1,645

De volta a x

x = 250 + 1,645·5 = 258,22 g

Resposta

x = 258,22 g
7.Intervalos de confiança

Resposta: E = 5,235

Intervalo de confiança para uma média: x̄ ± margem de erro. Com σ populacional conhecido, a margem é z·σ/√n; tendo apenas o desvio-padrão amostral s, use t com n − 1 graus de liberdade: t·s/√n. Valores críticos: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). Para obter uma margem E ou menor, você precisa de n ≥ (z·σ/E)², arredondado para cima.

Valor crítico

df = n − 1 = 20, t = 2,086

Margem de erro

E = 2,086·11,5/√21 = 5,235

Resposta

E = 5,235
8.Intervalos de confiança

Resposta: n = 289

Intervalo de confiança para uma média: x̄ ± margem de erro. Com σ populacional conhecido, a margem é z·σ/√n; tendo apenas o desvio-padrão amostral s, use t com n − 1 graus de liberdade: t·s/√n. Valores críticos: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). Para obter uma margem E ou menor, você precisa de n ≥ (z·σ/E)², arredondado para cima.

Resolver em ordem a n

n = (1,96·26/3)² = 288,5

Arredondar para cima

O tamanho da amostra é um número inteiro, e arredondar para baixo deixaria a margem grande demais.

n = 289

Resposta

n = 289
9.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: z = 0,8918

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.

Erro-padrão da diferença

SE = √(5²/50 + 20²/50) = √8,5 = 2,915

Estatística de teste

z = (113,5 − 110,9)/2,915 = 0,8918

Resposta

z = 0,8918

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

10.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: 1 − β = 41,06 %

Poder de um teste: poder = 1 − β é a probabilidade de rejeitar H₀ quando ela é falsa. Encontre o limite x̄c a partir de μ₀ e z_α, depois calcule a probabilidade de cair além de x̄c usando a média verdadeira: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Média amostral crítica

SE = 5/√25 = 1
x̄c = 500 − 2,326·1 = 497,7

z sob a média verdadeira

z = (497,7 − 497,9)/1 = −0,226

Potência

poder = P(Z < −0.226) = 41.06%
1 − β = 41,06%

Resposta

1 − β = 41,06%
11.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9866

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 = 117/5 = 23,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 134
Syy = Σ(y − ȳ)² = 461,2

Coeficiente de correlação

r = 134/√(40·461,2) = 0,9866

Resposta

r = 0,9866
12.Regressão linear e correlação

Resposta: e = 4,814

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 = 42/6 = 7
ȳ = 105/6 = 17,5

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 163

Reta de regressão

b = 163/70 = 2,329
a = 17,5 − 2,329·7 = 1,2
ŷ = 1,2 + 2,329·x

Valor previsto

ŷ = 1,2 + 2,329·3 = 8,186

Resíduo

e = 13 − 8,186 = 4,814

Resposta

e = 4,814

O ponto está acima da reta.

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