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
750 g757,9 gX + Y?

X é normal com média 250 g e desvio padrão 4 g; Y é independente e normal com média 500 g e desvio padrão 9 g. Encontre a probabilidade P de X + Y ser maior que 757,9 g. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 250, σX = 4μY = 500, σY = 9X + Y > 757,9 g
P =
2.Distribuição normalDifícil
157164171178185192199cmbase 90%

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 90% inferiores sombreados fiquem à esquerda dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 178 cmσ = 7 cm90%
x = cm
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 8, s = 16L = ?Ux̄ = 18E99%

Uma amostra de 8 itens tem média 18 e desvio-padrão s = 16. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite inferior do intervalo de confiança de 99% para a média.

n = 8x̄ = 18s = 1699%t(7) = 3,499
limite inferior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
p ≈ 0,3, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,02590%

Um estudo piloto sugere que cerca de 0,3 dos produtos são defeituosos. Quantos produtos n devem ser inspecionados para que um intervalo de confiança de 90% para a proporção tenha margem de erro de no máximo 0,025?

p ≈ 0,3E = 0,02590%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−2,1792,179t = ?df = 12

13 funcionários fazem um teste de digitação antes e depois de um curso de treinamento. Para cada pessoa é registrada a diferença d = depois − antes (palavras por minuto). A diferença média é 3,96 e o desvio-padrão das diferenças é 11,9. Encontre a estatística do teste pareado t para H₀: μd = 0.

n = 13d̄ = 3,96sd = 11,9
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
−1,961,96z = ?

Em um ensaio, 195 de 300 pacientes com o tratamento A se recuperam, e 48 de 80 pacientes com o tratamento B. Usando a proporção combinada, encontre a estatística de teste z para H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 195n₁ = 300x₂ = 48n₂ = 80
z =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy124222324421520615xy246152025

A tabela dá 6 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.

n = 6Σx = 21Σy = 126Σx² = 91Σy² = 2702Σxy = 414
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy2324436568661074xy5104060ŷ = 49

A tabela dá 5 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 49?

n = 5ŷ = 49
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno131968100turno noturno314742120Total4466110220

A tabela de contingência mostra frequências observadas. Calcule a estatística qui-quadrado χ² para o teste de independência entre as variáveis de linha e de coluna. Não use correção de continuidade.

N = 2202 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
simnãoTotal18–30 anos28326031–50 anos43176051+ anos493180Total12080200dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

A tabela mostra frequências observadas. Teste ao nível α = 0,01 se as duas variáveis são independentes (sem correção de continuidade). Calcule a estatística de teste χ² e depois compare-a com o valor crítico da tabela.

N = 2003 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,2119

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 = 750 g, σ = √(4² + 9²) = 9,849 g

Padronizar

z = (757,9 − 750)/9,849 = 0,8

Cauda superior

P = 1 − Φ(0,8) = 1 − 0,7881 = 0,2119

Resposta

P = 0,2119
2.Distribuição normal

Resposta: x = 187 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) = 0,9

z da tabela

z ≈ 1,28

De volta às unidades originais

x = 178 + 1,28·7 = 187 cm

Resposta

x = 187 cm
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite inferior = −1,793

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 = 7, t = 3,499

Margem de erro

E = 3,499·16/√8 = 19,79

Intervalo

18 ± 19,79 → [−1,793, 37,79]

Resposta

limite inferior = −1,793
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 910

Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.

Resolver em ordem a n

n = 1,645²·0,3·0,7/0,025² = 909,2

Arredondar para cima

n = 910

Resposta

n = 910
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 1,2

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Erro-padrão da diferença média

SE = 11,9/√13 = 3,3

Estatística de teste

t = 3,96/3,3 = 1,2

Resposta

t = 1,2

Com gl = 12, o valor crítico bilateral a 5% é 2,179; |t| é menor, então H₀ não é rejeitada.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: z = 0,8276

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 = 195/300 = 0,65
p̂₂ = 48/80 = 0,6
p̂ = 243/380 = 0,6395

Erro-padrão sob H₀

SE = √(0,6395·0,3605·(1/300 + 1/80)) = 0,06042

Estatística de teste

z = (0,65 − 0,6)/0,06042 = 0,8276

Resposta

z = 0,8276

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

7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = −0,8625

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 = 414 − 21·126/6 = −27
Sxx = 91 − 21²/6 = 17,5
Syy = 2702 − 126²/6 = 56

Coeficiente de correlação

r = −27/√(17,5·56) = −0,8625

Resposta

r = −0,8625
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 5,028

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 = 271/5 = 54,2

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 214

Reta de regressão

b = 214/40 = 5,35
a = 54,2 − 5,35·6 = 22,1
ŷ = 22,1 + 5,35·x

Resolver para x

x = (49 − 22,1)/5,35 = 5,028

Resposta

x = 5,028
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 23,77

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.

Frequências esperadas

turno diurno: 100·44/220 = 20, 100·66/220 = 30, 100·110/220 = 50
turno noturno: 120·44/220 = 24, 120·66/220 = 36, 120·110/220 = 60

Estatística qui-quadrado

χ² = (13 − 20)²/20 + (19 − 30)²/30 + (68 − 50)²/50 + (31 − 24)²/24 + (47 − 36)²/36 + (42 − 60)²/60
χ² = 23,77

Resposta

χ² = 23,77

gl = 2. Para α = 0,05 o valor crítico é 5,991, então H₀ (independência) é rejeitada.

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 7,899

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.

Frequências esperadas

18–30 anos: 36, 24
31–50 anos: 36, 24
51+ anos: 48, 32

Estatística qui-quadrado

χ² = (28 − 36)²/36 + (32 − 24)²/24 + (43 − 36)²/36 + (17 − 24)²/24 + (49 − 48)²/48 + (31 − 32)²/32
χ² = 7,899

Decisão

df = 2, χ²crit = 9,210
7,899 < 9,210

Resposta

χ² = 7,899

χ² está abaixo do valor crítico, então H₀ não é rejeitada: não há evidência significativa de relação.

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