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 = 0,3336

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,3336. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,3336
z =
2.Distribuição normalDifícil
0,03 mm0D − d?

Os diâmetros D dos furos são normais com média 25,03 mm e desvio padrão 0,015 mm. Os diâmetros d dos eixos são independentes e normais com média 25 mm e desvio padrão 0,01 mm. Um eixo escolhido ao acaso encaixa quando D − d > 0. Encontre a probabilidade P de ele encaixar. Arredonde z para duas casas decimais.

furo: μ = 25,03 mm, σ = 0,015 mmeixo: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
x̄E₁ = 5,195%, n = 100x̄E₂ = ?95%, n = 900

Um intervalo de confiança de 95% para uma média, baseado em 100 observações e σ conhecido, tem margem de erro de 5,1. Qual é a margem de erro E₂ se o mesmo estudo usar 900 observações?

95%n₁ = 100E₁ = 5,1n₂ = 900
E₂ =
4.Intervalos de confiançaDifícil
p ≈ 0,15, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0295%

Um estudo piloto sugere que cerca de 0,15 dos produtos são defeituosos. Quantos produtos n devem ser inspecionados para que um intervalo de confiança de 95% para a proporção tenha margem de erro de no máximo 0,02?

p ≈ 0,15E = 0,0295%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−2,2622,262t = ?df = 9

10 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 −2,18 e o desvio-padrão das diferenças é 4,6. Encontre a estatística do teste pareado t para H₀: μd = 0.

n = 10d̄ = −2,18sd = 4,6
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −1,64501,645

Uma amostra de 81 medições tem média 197,3. O desvio-padrão da população é 15. Calcule o limite inferior L do intervalo de confiança a 90 % para a média.

x̄ = 197,3σ = 15n = 8190%
L =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy234961181510211222xy5101020

A tabela dá 6 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 6
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy171012011923142261602917532191xy202530100150200ŷ = 112

A tabela dá 6 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 112?

n = 6ŷ = 112
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
baixomédioaltoTotalurbano17233474rural27343596Total445769170

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

total da linha = 96total da coluna = 69N = 170
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil

Um teste qui-quadrado de aderência verifica se as frequências em 7 categorias seguem uma distribuição de Poisson cuja média é estimada a partir dos mesmos dados. Quantos graus de liberdade df o teste tem?

k = 7
df =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = 0,43

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 − 0,3336 = 0,6664

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,6664 dentro da tabela e leia z.

z = 0,43

Resposta

z = 0,43
2.Distribuição normal

Resposta: P = 0,9515

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 diferença

μ = 25,03 − 25 = 0,03 mm, σ = 0,01803 mm

Padronizar

z = (0 − 0,03)/0,01803 = −1,66

Probabilidades

P = 1 − Φ(−1,66) = 0,9515

Resposta

P = 0,9515
3.Intervalos de confiança

Resposta: E₂ = 1,7

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 = (1,96/1,96)·√(100/900) = 0,3333

Nova margem

E₂ = 5,1·0,3333 = 1,7

Resposta

E₂ = 1,7
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 1225

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 = 1,96²·0,15·0,85/0,02² = 1225

Arredondar para cima

n = 1225

Resposta

n = 1225
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −1,499

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 = 4,6/√10 = 1,455

Estatística de teste

t = −2,18/1,455 = −1,499

Resposta

t = −1,499

Com gl = 9, o valor crítico bilateral a 5% é 2,262; |t| é menor, então H₀ não é rejeitada.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: L = 194,6

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 = 1,645·15/√81 = 2,742

Limite do intervalo

L = 197,3 − 2,742 = 194,6

Resposta

L = 194,6
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9733

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 = 81/6 = 13,5

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 135
Syy = Σ(y − ȳ)² = 267,5

Coeficiente de determinação

r² = 135²/(70·267,5) = 0,9733

Resposta

r² = 0,9733

Cerca de 97,33% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 18,56

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 = 147/6 = 24,5
ȳ = 888/6 = 148

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 954

Reta de regressão

b = 954/157,5 = 6,057
a = 148 − 6,057·24,5 = −0,4
ŷ = −0,4 + 6,057·x

Resolver para x

x = (112 − (−0,4))/6,057 = 18,56

Resposta

x = 18,56
9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 38,96

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 = 96·69/170 = 38,96

Resposta

E = 38,96
10.Testes qui-quadrado

Resposta: df = 5

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 = 7 − 1 − 1 = 5

Resposta

df = 5

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