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
242,25255P = ?

As massas de sacos seguem uma distribuição normal com média 250 g e desvio-padrão 5 g. Que fração está entre 242,25 e 255 g? Dê P em forma decimal.

μ = 250σ = 5x1 = 242,25x2 = 255
P =
2.Distribuição normalDifícil
235240245250255260265gtopo 15%

Os massas de sacos têm distribuição normal com média 250 g e desvio padrão 5 g. Arraste o ponto de corte para que os 15% superiores sombreados fiquem à direita dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 250 gσ = 5 g15%
x = g
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 11, s = 3,5L = ?Ux̄ = 113,5E90%

Uma amostra de 11 itens tem média 113,5 e desvio-padrão s = 3,5. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite inferior do intervalo de confiança de 90% para a média.

n = 11x̄ = 113,5s = 3,590%t(10) = 1,812
limite inferior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 36, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,590%

O desvio-padrão da população é 36. 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 0,5?

σ = 36E = 0,590%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,98401,984

Uma amostra de 100 estudantes tem nota média 122,3 e desvio-padrão amostral 8. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 120.

μ₀ = 120x̄ = 122,3s = 8n = 100
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0,01βσ = 21, poder 80%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,01 deve detectar um deslocamento da média de 4 unidades com poder de 80%. O desvio-padrão é 21. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,01poder = 80%δ = 4σ = 21zα = 2,326zβ = 0,842
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy14731789201092311426145xy152025100150

A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy141240346447550xy24404550x = 3,5

A tabela dá 5 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Preveja ŷ para x = 3,5.

n = 5x = 3,5
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno38242587turno noturno19321465Total575639152

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

total da linha = 87total da coluna = 39N = 152
E =
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: P = 0,7808

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.

Pontuações z

z₁ = (242,25 − 250)/5 = −1,55
z₂ = (255 − 250)/5 = 1

Área entre os valores

P = Φ(1) − Φ(−1,55) = 0,8413 − 0,06057 = 0,7808

Resposta

P = 0,7808
2.Distribuição normal

Resposta: x = 255,2 g

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) = 0,85

z da tabela

z ≈ 1,04

De volta às unidades originais

x = 250 + 1,04·5 = 255,2 g

Resposta

x = 255,2 g
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite inferior = 111,6

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 = 10, t = 1,812

Margem de erro

E = 1,812·3,5/√11 = 1,912

Intervalo

113,5 ± 1,912 → [111,6, 115,4]

Resposta

limite inferior = 111,6
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 14029

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 = (1,645·36/0,5)² = 14028

Arredondar para cima

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

n = 14029

Resposta

n = 14029
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 2,875

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 = 8/√100 = 8/10 = 0,8

Estatística de teste

t = (122,3 − 120)/0,8 = 2,875

Resposta

t = 2,875
t0,025; df = 99 = 1,984

|t| > 1,984, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 277

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 = ((2,326 + 0,842)·21/4)² = 276,6

Arredondar para cima

n = 277

Resposta

n = 277
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9803

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 = 530/5 = 106

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 507
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2972

Coeficiente de correlação

r = 507/√(90·2972) = 0,9803

Resposta

r = 0,9803
8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 46,05

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 = 15/5 = 3
ȳ = 224/5 = 44,8

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 25

Reta de regressão

b = 25/10 = 2,5
a = 44,8 − 2,5·3 = 37,3
ŷ = 37,3 + 2,5·x

Previsão

ŷ = 37,3 + 2,5·3,5 = 46,05

Resposta

ŷ = 46,05
9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 22,32

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 = 87·39/152 = 22,32

Resposta

E = 22,32
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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