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
82,75123,25P = ?

As pontuações de QI seguem uma distribuição normal com média 100 pontos e desvio-padrão 15 pontos. Que fração está entre 82,75 e 123,25 pontos? Dê P em forma decimal.

μ = 100σ = 15x1 = 82,75x2 = 123,25
P =
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 = 7, sd​ = 3,60LU = ?d̄ = 6E95%

A pressão arterial de 7 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média 6 e desvio-padrão 3,6. Encontre o limite superior do intervalo de confiança de 95% para a diferença média.

n = 7d̄ = 6sd = 3,695%t(6) = 2,447
limite superior = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
n = 16Lσ = ?s = 0,995%

Os diâmetros de 16 eixos usinados têm desvio-padrão amostral de 0,9 µm. Supondo que os diâmetros tenham distribuição normal, encontre o limite superior σ do intervalo de confiança de 95% para o desvio-padrão populacional. Com gl = 15, 2,5% da distribuição χ² fica abaixo de 6,262 e 2,5% fica acima de 27,488.

n = 16s = 0,9 µmχ² = 6,262, 27,488
σ = µm
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−2,3652,365t = ?df = 7

8 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 −9,93 e o desvio-padrão das diferenças é 7,8. Encontre a estatística do teste pareado t para H₀: μd = 0.

n = 8d̄ = −9,93sd = 7,8
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
σ = 4, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 199%

Que tamanho deve ter uma amostra para que o intervalo de confiança a 99 % para uma média tenha uma margem de erro de no máximo 1? O desvio-padrão é 4. Calcule o menor tamanho de amostra n.

σ = 4E = 199%
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy188521105241202712730153xy202530100150

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
xy244861081210181219xy5105101520x = 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. Preveja ŷ para x = 3.

n = 6x = 3
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno8232960turno noturno13333480Total215663140

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
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 4 colunas (sem contar os totais). Usando a tabela, encontre o valor crítico χ²crit ao nível de significância α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,8144

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 = (82,75 − 100)/15 = −1,15
z₂ = (123,25 − 100)/15 = 1,55

Área entre os valores

P = Φ(1,55) − Φ(−1,15) = 0,9394 − 0,1251 = 0,8144

Resposta

P = 0,8144
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 = 9,33 mmHg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Valor crítico

df = 6, t = 2,447

Margem de erro

E = 2,447·3,6/√7 = 3,33

Intervalo

6 ± 3,33 → [2,67, 9,33]

Resposta

limite superior = 9,33 mmHg
4.Intervalos de confiança

Resposta: σ = 1,393 µm

Intervalo para uma variância: (n − 1)s²/σ² tem distribuição χ² com n − 1 graus de liberdade. O intervalo de 95% para σ² vai de (n − 1)s² dividido pelo valor superior de χ² (2,5% acima dele) até (n − 1)s² dividido pelo valor inferior de χ² (2,5% abaixo dele); o intervalo para σ é a raiz quadrada dos dois limites. Ele não é simétrico em torno de s.

Soma de quadrados

(n − 1)s² = 15·0,9² = 12,15

Limites para σ²

12,15/27,488 = 0,442
12,15/6,262 = 1,94

Limite para σ

σ = √1,94 = 1,393 µm

Resposta

σ = 1,393 µm

Intervalo de 95% para σ: [0,6648, 1,393] µm.

5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −3,601

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 = 7,8/√8 = 2,758

Estatística de teste

t = −9,93/2,758 = −3,601

Resposta

t = −3,601

Com gl = 7, o valor crítico bilateral a 5% é 2,365; |t| é maior, então H₀ é rejeitada.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 107

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).

Resolver em ordem a n

n = (2,576·4/1)² = 106,2

Arredondar para cima

n = 107

Resposta

n = 107
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9721

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 = 120/5 = 24
ȳ = 590/5 = 118

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 474
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2568

Coeficiente de determinação

r² = 474²/(90·2568) = 0,9721

Resposta

r² = 0,9721

Cerca de 97,21% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 5,719

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 = 71/6 = 11,83

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 107

Reta de regressão

b = 107/70 = 1,529
a = 11,83 − 1,529·7 = 1,133
ŷ = 1,133 + 1,529·x

Previsão

ŷ = 1,133 + 1,529·3 = 5,719

Resposta

ŷ = 5,719
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 0,5266

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

turno diurno: 60·21/140 = 9, 60·56/140 = 24, 60·63/140 = 27
turno noturno: 80·21/140 = 12, 80·56/140 = 32, 80·63/140 = 36

Estatística qui-quadrado

χ² = (8 − 9)²/9 + (23 − 24)²/24 + (29 − 27)²/27 + (13 − 12)²/12 + (33 − 32)²/32 + (34 − 36)²/36
χ² = 0,5266

Resposta

χ² = 0,5266

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 7,815

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)·(4 − 1) = 3

Tabela

χ²crit(df = 3, α = 0,05) = 7,815

Resposta

χ²crit = 7,815

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

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