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
−3−2−10123zárea sombreada à direita de z = 0,9306

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,9306. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,9306
z =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 500x = ?20%

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 20% delas (o percentil 20).

μ = 500σ = 40P = 20%
x = h
3.Intervalos de confiançaMédia
x̄E₁ = 6,290%, n = 100x̄E₂ = ?95%, n = 100

Um intervalo de confiança de 90% para uma média, baseado em 100 observações e σ conhecido, tem margem de erro de 6,2. Qual é a margem de erro E₂ de um intervalo de 95% com os mesmos dados?

90%n₁ = 100E₁ = 6,295%
E₂ =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 20, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 399%

O desvio-padrão da população é 20. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 99% para a média tenha margem de erro de no máximo 3?

σ = 20E = 399%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−2,1452,145t = ?df = 14

15 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 6,96 e o desvio-padrão das diferenças é 9,3. Encontre a estatística do teste pareado t para H₀: μd = 0.

n = 15d̄ = 6,96sd = 9,3
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 1α = 0,05βσ = 5, poder 80%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,05 deve detectar um deslocamento da média de 1 unidades com poder de 80%. O desvio-padrão é 5. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,05poder = 80%δ = 1σ = 5zα = 1,645zβ = 0,842
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy143817552062236926812992xy15202530406080

A tabela dá 6 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy15336156777899311107xy5106080100ŷ = 55

A tabela dá 6 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 55?

n = 6ŷ = 55
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
melhorounão melhorouTotalnovo medicamento251540placebo532780Total7842120

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 = 1202 × 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

É feito um teste qui-quadrado de independência em uma tabela de contingência com 2 linhas e 5 colunas (sem contar os totais). Usando a tabela, encontre o valor crítico χ²crit ao nível de significância α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = −1,48

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 de z

Φ(z) = 1 − 0,9306 = 0,0694

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,0694 dentro da tabela e leia z.

z = −1,48

Resposta

z = −1,48
2.Distribuição normal

Resposta: x = 466,3 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) = 0,2 → z = −0,8416

De volta a x

x = 500 + −0,8416·40 = 466,34 h

Resposta

x = 466,34 h
3.Intervalos de confiança

Resposta: E₂ = 7,387

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Razão das margens

E₂/E₁ = (1,96/1,645)·√(100/100) = 1,191

Nova margem

E₂ = 6,2·1,191 = 7,387

Resposta

E₂ = 7,387
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 295

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 = (2,576·20/3)² = 294,9

Arredondar para cima

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

n = 295

Resposta

n = 295
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 2,898

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 = 9,3/√15 = 2,401

Estatística de teste

t = 6,96/2,401 = 2,898

Resposta

t = 2,898

Com gl = 14, o valor crítico bilateral a 5% é 2,145; |t| é maior, então H₀ é rejeitada.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 155

Tamanho de amostra para um teste: para detectar um deslocamento real δ com poder 1 − β em um teste z unilateral ao nível α, o erro-padrão deve satisfazer δ = (z_α + z_β)·σ/√n, então n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², arredondado para cima.

Resolver em ordem a n

n = ((1,645 + 0,842)·5/1)² = 154,6

Arredondar para cima

n = 155

Resposta

n = 155
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9916

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 = 129/6 = 21,5
ȳ = 397/6 = 66,17

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 532,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1831

Coeficiente de correlação

r = 532,5/√(157,5·1831) = 0,9916

Resposta

r = 0,9916
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 2,008

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 = 459/6 = 76,5

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 377

Reta de regressão

b = 377/70 = 5,386
a = 76,5 − 5,386·6 = 44,19
ŷ = 44,19 + 5,386·x

Resolver para x

x = (55 − 44,19)/5,386 = 2,008

Resposta

x = 2,008
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 0,1648

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

novo medicamento: 40·78/120 = 26, 40·42/120 = 14
placebo: 80·78/120 = 52, 80·42/120 = 28

Estatística qui-quadrado

χ² = (25 − 26)²/26 + (15 − 14)²/14 + (53 − 52)²/52 + (27 − 28)²/28
χ² = 0,1648

Resposta

χ² = 0,1648

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 13,28

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 = (2 − 1)·(5 − 1) = 4

Tabela

χ²crit(df = 4, α = 0,01) = 13,277

Resposta

χ²crit = 13,277

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

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