Estatística 2: Inferência Estatística: pacote de revisão

Formulários, as principais etapas dos métodos de cada tópico e 10 exercícios, com soluções completas no final.

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1Fórmulas e métodos

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

Testes qui-quadrado

Estatística de teste
χ² = Σ(O − E)²/E
Aderência
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Independência
E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Valores críticos (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Decisão
rejeite H0 se χ² > χ²crit

2Exercícios

1.Distribuição normalMédia
510 kg495,3 kgT = X₁ + … + X₆?

As massas de passageiros com bagagem são independentes e normais com média 85 kg e desvio padrão 12 kg. Encontre a probabilidade P de a massa total de 6 deles exceder 495,3 kg. Arredonde z para duas casas decimais.

μ = 85 kgσ = 12 kgn = 6> 495,3 kg
P =
2.Distribuição normalDifícil
157164171178185192199cmtopo 25%

Os alturas de homens adultos têm distribuição normal com média 178 cm e desvio padrão 7 cm. Arraste o ponto de corte para que os 25% superiores sombreados fiquem à direita dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 178 cmσ = 7 cm25%
x = cm
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 15, s = 9LU = ?x̄ = 19,5E90%

Uma amostra de 15 itens tem média 19,5 e desvio-padrão s = 9. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite superior do intervalo de confiança de 90% para a média.

n = 15x̄ = 19,5s = 990%t(14) = 1,761
limite superior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 34, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,590%

O desvio-padrão da população é 34. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 90% para a média tenha margem de erro de no máximo 0,5?

σ = 34E = 0,590%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,99801,998

Uma amostra de 64 estudantes tem nota média 54,5 e desvio-padrão amostral 15. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 50.

μ₀ = 50x̄ = 54,5s = 15n = 64
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
σ = 5, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 399%

Que tamanho deve ter uma amostra para que o intervalo de confiança a 99 % para uma média tenha uma margem de erro de no máximo 3? O desvio-padrão é 5. Calcule o menor tamanho de amostra n.

σ = 5E = 399%
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy1503505577729731189xy5106080

A tabela dá 6 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 6
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy244761381610161222xy5101020x = 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, 4). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 6(3, 4)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes453133109funcionários34153079Total794663188

A tabela de contingência mostra frequências observadas. Para um teste qui-quadrado de independência, encontre a frequência esperada E para a célula “estudantes, carro”.

total da linha = 109total da coluna = 63N = 188
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil
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

Um teste qui-quadrado de aderência verifica se as frequências em 9 categorias seguem uma distribuição de Poisson cuja média é estimada a partir dos mesmos dados. Usando a tabela, encontre o valor crítico χ²crit ao nível de significância α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,6915

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 do total

μT = 510 kg, σT = 12·√6 = 29,39 kg

Padronizar

z = (495,3 − 510)/29,39 = −0,5

Probabilidades

P = 1 − Φ(−0,5) = 0,6915

Resposta

P = 0,6915
2.Distribuição normal

Resposta: x = 182,7 cm

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) = 0,75

z da tabela

z ≈ 0,67

De volta às unidades originais

x = 178 + 0,67·7 = 182,7 cm

Resposta

x = 182,7 cm
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite superior = 23,59

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 = 14, t = 1,761

Margem de erro

E = 1,761·9/√15 = 4,092

Intervalo

19,5 ± 4,092 → [15,41, 23,59]

Resposta

limite superior = 23,59
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 12513

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 = (1,645·34/0,5)² = 12513

Arredondar para cima

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

n = 12513

Resposta

n = 12513
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 2,4

Teste a uma média: a estatística de teste mede a quantos erros-padrão a média amostral está do valor afirmado em H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) quando σ é conhecido, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) quando é estimado pela amostra. Um intervalo de confiança é x̄ ± (valor crítico)·(erro-padrão).

Erro-padrão

SE = 15/√64 = 15/8 = 1,875

Estatística de teste

t = (54,5 − 50)/1,875 = 2,4

Resposta

t = 2,4
t0,025; df = 63 = 1,998

|t| > 1,998, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 19

Teste a uma média: a estatística de teste mede a quantos erros-padrão a média amostral está do valor afirmado em H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) quando σ é conhecido, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) quando é estimado pela amostra. Um intervalo de confiança é x̄ ± (valor crítico)·(erro-padrão).

Resolver em ordem a n

n = (2,576·5/3)² = 18,43

Arredondar para cima

n = 19

Resposta

n = 19
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9245

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 = 36/6 = 6
ȳ = 391/6 = 65,17

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 279
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1203

Coeficiente de determinação

r² = 279²/(70·1203) = 0,9245

Resposta

r² = 0,9245

Cerca de 92,45% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = −2,143

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 = 78/6 = 13

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 120

Reta de regressão

b = 120/70 = 1,714
a = 13 − 1,714·7 = 1
ŷ = 1 + 1,714·x

Valor previsto

ŷ = 1 + 1,714·3 = 6,143

Resíduo

e = 4 − 6,143 = −2,143

Resposta

e = −2,143

O ponto está abaixo da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 36,53

Testes qui-quadrado: compare as frequências observadas O com as frequências E esperadas sob H₀ usando χ² = Σ(O − E)²/E. Aderência: E = n·p para cada categoria, gl = k − 1 (menos um para cada parâmetro estimado a partir dos dados). Independência em uma tabela r × c: E = total da linha × total da coluna / total geral, gl = (r − 1)(c − 1). Rejeite H₀ quando χ² ultrapassar o valor crítico para o α escolhido.

Frequência esperada

E = 109·63/188 = 36,53

Resposta

E = 36,53
10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 14,07

Testes qui-quadrado: compare as frequências observadas O com as frequências E esperadas sob H₀ usando χ² = Σ(O − E)²/E. Aderência: E = n·p para cada categoria, gl = k − 1 (menos um para cada parâmetro estimado a partir dos dados). Independência em uma tabela r × c: E = total da linha × total da coluna / total geral, gl = (r − 1)(c − 1). Rejeite H₀ quando χ² ultrapassar o valor crítico para o α escolhido.

Graus de liberdade

df = 9 − 1 − 1 = 7

Tabela

χ²crit(df = 7, α = 0,05) = 14,067

Resposta

χ²crit = 14,067

Rejeite H₀ se o χ² calculado for maior que este valor.

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