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
125 kg124,4 kgT = X₁ + … + X₅?

As massas de sacos de cimento são independentes e normais com média 25 kg e desvio padrão 0,5 kg. Encontre a probabilidade P de a massa total de 5 deles ficar abaixo de 124,4 kg. Arredonde z para duas casas decimais.

μ = 25 kgσ = 0,5 kgn = 5< 124.4 kg
P =
2.Distribuição normalDifícil
380420460500540580620htopo 60%

Os durações de baterias têm distribuição normal com média 500 h e desvio padrão 40 h. Arraste o ponto de corte para que os 60% superiores sombreados fiquem à direita dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 500 hσ = 40 h60%
x = h
3.Intervalos de confiançaMédia
μ₁ − μ₂0L = ?Ux̄₁ − x̄₂E95%

A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 40 celulares, média 120 h, desvio-padrão conhecido 19 h. Modelo 2: 100 celulares, média 117 h, desvio-padrão conhecido 17 h. Encontre o limite inferior do intervalo de confiança de 95% para μ₁ − μ₂.

n₁ = 40x̄₁ = 120 hσ₁ = 19 hn₂ = 100x̄₂ = 117 hσ₂ = 17 h95%
limite inferior = h
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 18, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,590%

O desvio-padrão da população é 18. 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 2,5?

σ = 18E = 2,590%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,01102,011

Uma amostra de 49 estudantes tem nota média 506,9 e desvio-padrão amostral 20. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 500.

μ₀ = 500x̄ = 506,9s = 20n = 49
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −2,57602,576

Uma amostra de 81 medições tem média 500,7. O desvio-padrão da população é 4. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 99 % para a média.

x̄ = 500,7σ = 4n = 8199%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy16761888201052212524132xy2080100120

A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 5
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy23496118151019xy5105101520x = 7

A tabela dá 5 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 (7, 8). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 5(7, 8)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
simnãoTotalhomens2674100mulheres285280Total54126180

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 = 1802 × 2
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
simnãoTotallinha 13862100linha 2265480linha 323840Total66154220dfα = 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 = 2203 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,2946

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 = 125 kg, σT = 0,5·√5 = 1,118 kg

Padronizar

z = (124,4 − 125)/1,118 = −0,54

Probabilidades

P = Φ(−0,54) = 0,2946

Resposta

P = 0,2946
2.Distribuição normal

Resposta: x = 490 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) = 0,4

z da tabela

z ≈ −0,25

De volta às unidades originais

x = 500 − 0,25·40 = 490 h

Resposta

x = 490 h
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite inferior = −3,766 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 = 120 − 117 = 3

Erro-padrão

SE = √(19²/40 + 17²/100) = 3,452

Margem de erro

E = 1,96·3,452 = 6,766

Intervalo

3 ± 6,766 → [−3,766, 9,766]

Resposta

limite inferior = −3,766 h

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

4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 141

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 = (1,645·18/2,5)² = 140,3

Arredondar para cima

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

n = 141

Resposta

n = 141
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 2,415

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 = 20/√49 = 20/7 = 2,857

Estatística de teste

t = (506,9 − 500)/2,857 = 2,415

Resposta

t = 2,415
t0,025; df = 48 = 2,011

|t| > 2,011, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: U = 501,8

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).

Margem de erro

E = 2,576·4/√81 = 1,145

Limite do intervalo

U = 500,7 + 1,145 = 501,8

Resposta

U = 501,8
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9829

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 = 100/5 = 20
ȳ = 526/5 = 105,2

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 298
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2259

Coeficiente de determinação

r² = 298²/(40·2259) = 0,9829

Resposta

r² = 0,9829

Cerca de 98,29% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = −5,3

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 = 57/5 = 11,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 76

Reta de regressão

b = 76/40 = 1,9
a = 11,4 − 1,9·6 = 0
ŷ = 0 + 1,9·x

Valor previsto

ŷ = 0 + 1,9·7 = 13,3

Resíduo

e = 8 − 13,3 = −5,3

Resposta

e = −5,3

O ponto está abaixo da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 1,714

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

homens: 100·54/180 = 30, 100·126/180 = 70
mulheres: 80·54/180 = 24, 80·126/180 = 56

Estatística qui-quadrado

χ² = (26 − 30)²/30 + (74 − 70)²/70 + (28 − 24)²/24 + (52 − 56)²/56
χ² = 1,714

Resposta

χ² = 1,714

gl = 1. Para α = 0,05 o valor crítico é 3,841, então H₀ (independência) é não rejeitada.

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 15,19

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

linha 1: 30, 70
linha 2: 24, 56
linha 3: 12, 28

Estatística qui-quadrado

χ² = (38 − 30)²/30 + (62 − 70)²/70 + (26 − 24)²/24 + (54 − 56)²/56 + (2 − 12)²/12 + (38 − 28)²/28
χ² = 15,19

Decisão

df = 2, χ²crit = 9,210
15,19 > 9,210

Resposta

χ² = 15,19

χ² está acima do valor crítico, então H₀ é rejeitada: as variáveis parecem estar relacionadas.

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