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
32 min30 minX + Y?

X é normal com média 12 min e desvio padrão 1,5 min; Y é independente e normal com média 20 min e desvio padrão 2 min. Encontre a probabilidade P de X + Y ser maior que 30 min. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 12, σX = 1,5μY = 20, σY = 2X + Y > 30 min
P =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 500x = ?25%

As durações de baterias seguem uma distribuição normal com média 500 h e desvio-padrão 40 h. Calcule o valor x abaixo do qual estão 25% delas (o percentil 25).

μ = 500σ = 40P = 25%
x = h
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 6, s = 6,5LUx̄ = 99E = ?99%

Uma amostra de 6 itens tem média 99 e desvio-padrão s = 6,5. A população é aproximadamente normal. Calcule a margem de erro E de um intervalo de confiança de 99% para a média.

n = 6x̄ = 99s = 6,599%t(5) = 4,032
E =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 10, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 295%

O desvio-padrão da população é 10. 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 2?

σ = 10E = 295%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,01102,011

Uma amostra de 49 estudantes tem nota média 500,7 e desvio-padrão amostral 4. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 500.

μ₀ = 500x̄ = 500,7s = 4n = 49
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
−1,961,96z = ?

Em um ensaio, 32 de 80 pacientes com o tratamento A se recuperam, e 99 de 300 pacientes com o tratamento B. Usando a proporção combinada, encontre a estatística de teste z para H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 32n₁ = 80x₂ = 99n₂ = 300
z =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy17722097231092612229141xy202530100

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
xy26496981210181220xy5105101520x = 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, 9). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 6(3, 9)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
simnãoTotalhomens3961100mulheres334780Total72108180

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
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 = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,7881

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 = 32 min, σ = √(1,5² + 2²) = 2,5 min

Padronizar

z = (30 − 32)/2,5 = −0,8

Cauda superior

P = 1 − Φ(−0,8) = 1 − 0,2119 = 0,7881

Resposta

P = 0,7881
2.Distribuição normal

Resposta: x = 473 h

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) = 0,25 → z = −0,6745

De volta a x

x = 500 + −0,6745·40 = 473,02 h

Resposta

x = 473,02 h
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 10,7

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 = 5, t = 4,032

Margem de erro

E = 4,032·6,5/√6 = 10,7

Resposta

E = 10,7
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 97

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 = (1,96·10/2)² = 96,04

Arredondar para cima

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

n = 97

Resposta

n = 97
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 1,225

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 = 4/√49 = 4/7 = 0,5714

Estatística de teste

t = (500,7 − 500)/0,5714 = 1,225

Resposta

t = 1,225
t0,025; df = 48 = 2,011

|t| < 2.011, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: z = 1,17

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 = 32/80 = 0,4
p̂₂ = 99/300 = 0,33
p̂ = 131/380 = 0,3447

Erro-padrão sob H₀

SE = √(0,3447·0,6553·(1/80 + 1/300)) = 0,05981

Estatística de teste

z = (0,4 − 0,33)/0,05981 = 1,17

Resposta

z = 1,17

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

7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,983

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 = 115/5 = 23
ȳ = 541/5 = 108,2

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 489
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2703

Coeficiente de determinação

r² = 489²/(90·2703) = 0,983

Resposta

r² = 0,983

Cerca de 98,3% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = 2,381

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 = 74/6 = 12,33

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 100

Reta de regressão

b = 100/70 = 1,429
a = 12,33 − 1,429·7 = 2,333
ŷ = 2,333 + 1,429·x

Valor previsto

ŷ = 2,333 + 1,429·3 = 6,619

Resíduo

e = 9 − 6,619 = 2,381

Resposta

e = 2,381

O ponto está acima da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 0,09375

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: 100·72/180 = 40, 100·108/180 = 60
mulheres: 80·72/180 = 32, 80·108/180 = 48

Estatística qui-quadrado

χ² = (39 − 40)²/40 + (61 − 60)²/60 + (33 − 32)²/32 + (47 − 48)²/48
χ² = 0,09375

Resposta

χ² = 0,09375

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 18,48

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 = 0,01) = 18,475

Resposta

χ²crit = 18,475

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

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