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 = 0,9633

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,9633. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,9633
z =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 32x = ?75%

As durações de entregas seguem uma distribuição normal com média 32 min e desvio-padrão 6 min. Calcule o valor x abaixo do qual estão 75% delas (o percentil 75).

μ = 32σ = 6P = 75%
x = min
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 30, s = 11,5LUx̄ = 80,5E = ?90%

Uma amostra de 30 itens tem média 80,5 e desvio-padrão s = 11,5. A população é aproximadamente normal. Calcule a margem de erro E de um intervalo de confiança de 90% para a média.

n = 30x̄ = 80,5s = 11,590%t(29) = 1,699
E =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 20, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

O desvio-padrão da população é 20. 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 = 20E = 299%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,13102,131

Uma amostra de 16 estudantes tem nota média 207,9 e desvio-padrão amostral 15. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 207,9s = 15n = 16
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 3α = 0,01βσ = 8, poder 80%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,01 deve detectar um deslocamento da média de 3 unidades com poder de 80%. O desvio-padrão é 8. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,01poder = 80%δ = 3σ = 8zα = 2,326zβ = 0,842
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy123221323419519xy242022

A tabela dá 5 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.

n = 5Σx = 15Σy = 105Σx² = 55Σy² = 2221Σxy = 305
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy21041662382610341237xy51010203040ŷ = 13

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. Para que valor x a reta prevê ŷ = 13?

n = 6ŷ = 13
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
baixomédioaltoTotalurbano3319860rural572637120Total904545180

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 = 1802 × 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 4 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: z = −1,79

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 − 0,9633 = 0,0367

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,0367 dentro da tabela e leia z.

z = −1,79

Resposta

z = −1,79
2.Distribuição normal

Resposta: x = 36,05 min

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.

z do percentil

Φ(z) = 0,75 → z = 0,6745

De volta a x

x = 32 + 0,6745·6 = 36,05 min

Resposta

x = 36,05 min
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 3,567

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 = 29, t = 1,699

Margem de erro

E = 1,699·11,5/√30 = 3,567

Resposta

E = 3,567
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 664

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 = (2,576·20/2)² = 663,6

Arredondar para cima

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

n = 664

Resposta

n = 664
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 2,107

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).

Erro-padrão

SE = 15/√16 = 15/4 = 3,75

Estatística de teste

t = (207,9 − 200)/3,75 = 2,107

Resposta

t = 2,107
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 = 72

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)·8/3)² = 71,37

Arredondar para cima

n = 72

Resposta

n = 72
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = −0,7906

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.

Somas centradas

Sxy = 305 − 15·105/5 = −10
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 2221 − 105²/5 = 16

Coeficiente de correlação

r = −10/√(10·16) = −0,7906

Resposta

r = −0,7906
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 2,868

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 = 146/6 = 24,33

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 192

Reta de regressão

b = 192/70 = 2,743
a = 24,33 − 2,743·7 = 5,133
ŷ = 5,133 + 2,743·x

Resolver para x

x = (13 − 5,133)/2,743 = 2,868

Resposta

x = 2,868
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 6,95

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

urbano: 60·90/180 = 30, 60·45/180 = 15, 60·45/180 = 15
rural: 120·90/180 = 60, 120·45/180 = 30, 120·45/180 = 30

Estatística qui-quadrado

χ² = (33 − 30)²/30 + (19 − 15)²/15 + (8 − 15)²/15 + (57 − 60)²/60 + (26 − 30)²/30 + (37 − 30)²/30
χ² = 6,95

Resposta

χ² = 6,95

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 16,92

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 = (4 − 1)·(4 − 1) = 9

Tabela

χ²crit(df = 9, α = 0,05) = 16,919

Resposta

χ²crit = 16,919

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

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