Estatística 2: Inferência Estatística: pacote de revisão

Formulários, as principais etapas dos métodos de cada tópico e 10 exercícios, com soluções completas no final.

Novos exercíciosVoltar à disciplina

Na janela de impressão, escolha “Salvar como PDF” para guardar uma cópia no seu dispositivo.

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
765 kg783 kgT = X₁ + … + X₉?

As massas de passageiros com bagagem são independentes e normais com média 85 kg e desvio padrão 12 kg. Encontre a probabilidade P de a massa total de 9 deles exceder 783 kg. Arredonde z para duas casas decimais.

μ = 85 kgσ = 12 kgn = 9> 783 kg
P =
2.Distribuição normalDifícil
0,04 mm0D − d?

Os diâmetros D dos furos são normais com média 25,04 mm e desvio padrão 0,02 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 = 25,04 mm, σ = 0,02 mmeixo: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 12, s = 2LU = ?x̄ = 60E99%

Uma amostra de 12 itens tem média 60 e desvio-padrão s = 2. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite superior do intervalo de confiança de 99% para a média.

n = 12x̄ = 60s = 299%t(11) = 3,106
limite superior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 19, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

O desvio-padrão da população é 19. 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 2?

σ = 19E = 299%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,13102,131

Uma amostra de 16 estudantes tem nota média 198,2 e desvio-padrão amostral 4. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 198,2s = 4n = 16
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
σ = 5, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,590%

Que tamanho deve ter uma amostra para que o intervalo de confiança a 90 % para uma média tenha uma margem de erro de no máximo 1,5? O desvio-padrão é 5. Calcule o menor tamanho de amostra n.

σ = 5E = 1,590%
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy145217702082231052611829123xy1520253050100

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
xy123223323421517xy24182022x = 2,5

A tabela dá 5 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Preveja ŷ para x = 2,5.

n = 5x = 2,5
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno23104578turno noturno16162153Total392666131

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

total da linha = 78total da coluna = 26N = 131
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil
aprovadoreprovadoTotallinha 1362460linha 2352560linha 3372360Total10872180dfα = 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 = 1803 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,3085

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 do total

μT = 765 kg, σT = 12·√9 = 36 kg

Padronizar

z = (783 − 765)/36 = 0,5

Probabilidades

P = 1 − Φ(0,5) = 0,3085

Resposta

P = 0,3085
2.Distribuição normal

Resposta: P = 0,9633

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 = 25,04 − 25 = 0,04 mm, σ = 0,02236 mm

Padronizar

z = (0 − 0,04)/0,02236 = −1,79

Probabilidades

P = 1 − Φ(−1,79) = 0,9633

Resposta

P = 0,9633
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite superior = 61,79

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 = 11, t = 3,106

Margem de erro

E = 3,106·2/√12 = 1,793

Intervalo

60 ± 1,793 → [58,21, 61,79]

Resposta

limite superior = 61,79
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 599

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 = (2,576·19/2)² = 598,9

Arredondar para cima

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

n = 599

Resposta

n = 599
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −1,8

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 = 4/√16 = 4/4 = 1

Estatística de teste

t = (198,2 − 200)/1 = −1,8

Resposta

t = −1,8
t0,025; df = 15 = 2,131

|t| < 2.131, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 31

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 = (1,645·5/1,5)² = 30,07

Arredondar para cima

n = 31

Resposta

n = 31
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9878

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 = 550/6 = 91,67

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 783
Syy = Σ(y − ȳ)² = 3989

Coeficiente de correlação

r = 783/√(157,5·3989) = 0,9878

Resposta

r = 0,9878
8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 22,1

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 = 107/5 = 21,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −14

Reta de regressão

b = −14/10 = −1,4
a = 21,4 − (−1,4)·3 = 25,6
ŷ = 25,6 − 1,4·x

Previsão

ŷ = 25,6 + (−1,4)·2,5 = 22,1

Resposta

ŷ = 22,1
9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 15,48

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 = 78·26/131 = 15,48

Resposta

E = 15,48
10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 0,1389

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: 36, 24
linha 2: 36, 24
linha 3: 36, 24

Estatística qui-quadrado

χ² = (36 − 36)²/36 + (24 − 24)²/24 + (35 − 36)²/36 + (25 − 24)²/24 + (37 − 36)²/36 + (23 − 24)²/24
χ² = 0,1389

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
0,1389 < 5,991

Resposta

χ² = 0,1389

χ² está abaixo do valor crítico, então H₀ não é rejeitada: não há evidência significativa de relação.

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference