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 entre −z e z = 0,9328

Arraste z para que a área sombreada entre −z e z sob a curva normal padrão seja 0,9328. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,9328
z =
2.Distribuição normalDifícil
157164171178185192199cmbase 75%

Os alturas de homens adultos têm distribuição normal com média 178 cm e desvio padrão 7 cm. Arraste o ponto de corte para que os 75% inferiores sombreados fiquem à esquerda dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 178 cmσ = 7 cm75%
x = cm
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 21, s = 10LU = ?x̄ = 51,5E90%

Uma amostra de 21 itens tem média 51,5 e desvio-padrão s = 10. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite superior do intervalo de confiança de 90% para a média.

n = 21x̄ = 51,5s = 1090%t(20) = 1,725
limite superior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 26, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,595%

O desvio-padrão da população é 26. 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 2,5?

σ = 26E = 2,595%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,0302,03

Uma amostra de 36 estudantes tem nota média 121,2 e desvio-padrão amostral 10. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 120.

μ₀ = 120x̄ = 121,2s = 10n = 36
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
μ₀x̄c

Um teste z unilateral de H₀: μ = 500 contra H₁: μ > 500 é feito com α = 0,01 e uma amostra de 36; o desvio-padrão é conhecido e vale 9. Na realidade a média é 504,35. Encontre a probabilidade de um erro do tipo II β em porcentagem.

μ₀ = 500μ = 504,35σ = 9n = 36α = 0,01
β = %
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy240340439541649754xy24640455055

A tabela dá 6 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy1563655747909102xy56080100x = 2

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 = 2.

n = 5x = 2
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes279440funcionários432631100Total703535140

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 = 1402 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
aprovadoreprovadoTotallinha 131940linha 259160linha 3303060Total12040160dfα = 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 = 0,05 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 = 1603 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = 1,83

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 + 0,9328)/2 = 0,9664

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,9664 dentro da tabela e leia z.

z = 1,83

Resposta

z = 1,83
2.Distribuição normal

Resposta: x = 182,7 cm

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) = 0,75

z da tabela

z ≈ 0,67

De volta às unidades originais

x = 178 + 0,67·7 = 182,7 cm

Resposta

x = 182,7 cm
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite superior = 55,26

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 = 20, t = 1,725

Margem de erro

E = 1,725·10/√21 = 3,764

Intervalo

51,5 ± 3,764 → [47,74, 55,26]

Resposta

limite superior = 55,26
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 416

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 = (1,96·26/2,5)² = 415,5

Arredondar para cima

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

n = 416

Resposta

n = 416
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 0,72

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 = 10/√36 = 10/6 = 1,667

Estatística de teste

t = (121,2 − 120)/1,667 = 0,72

Resposta

t = 0,72
t0,025; df = 35 = 2,03

|t| < 2.03, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: β = 28,3 %

Poder de um teste: poder = 1 − β é a probabilidade de rejeitar H₀ quando ela é falsa. Encontre o limite x̄c a partir de μ₀ e z_α, depois calcule a probabilidade de cair além de x̄c usando a média verdadeira: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Média amostral crítica

SE = 9/√36 = 1,5
x̄c = 500 + 2,326·1,5 = 503,5

z sob a média verdadeira

z = (503,5 − 504,35)/1,5 = −0,574

Erro do tipo II

poder = P(Z > −0,574) = 71,7%
β = 100% − 71,7% = 28,3%

Resposta

β = 28,3%
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,8566

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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 263/6 = 43,83

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 49,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 190,8

Coeficiente de correlação

r = 49,5/√(17,5·190,8) = 0,8566

Resposta

r = 0,8566
8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 59,85

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 = 25/5 = 5
ȳ = 387/5 = 77,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 234

Reta de regressão

b = 234/40 = 5,85
a = 77,4 − 5,85·5 = 48,15
ŷ = 48,15 + 5,85·x

Previsão

ŷ = 48,15 + 5,85·2 = 59,85

Resposta

ŷ = 59,85
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 8,61

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

estudantes: 40·70/140 = 20, 40·35/140 = 10, 40·35/140 = 10
funcionários: 100·70/140 = 50, 100·35/140 = 25, 100·35/140 = 25

Estatística qui-quadrado

χ² = (27 − 20)²/20 + (9 − 10)²/10 + (4 − 10)²/10 + (43 − 50)²/50 + (26 − 25)²/25 + (31 − 25)²/25
χ² = 8,61

Resposta

χ² = 8,61

gl = 2. Para α = 0,05 o valor crítico é 5,991, então H₀ (independência) é rejeitada.

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 37,56

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, 10
linha 2: 45, 15
linha 3: 45, 15

Estatística qui-quadrado

χ² = (31 − 30)²/30 + (9 − 10)²/10 + (59 − 45)²/45 + (1 − 15)²/15 + (30 − 45)²/45 + (30 − 15)²/15
χ² = 37,56

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
37,56 > 5,991

Resposta

χ² = 37,56

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

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