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 = 0,7642

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,7642. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,7642
z =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 178x = ?20%

As alturas de homens adultos seguem uma distribuição normal com média 178 cm e desvio-padrão 7 cm. Calcule o valor x abaixo do qual estão 20% delas (o percentil 20).

μ = 178σ = 7P = 20%
x = cm
3.Intervalos de confiançaMédia
x̄E₁ = 1,595%, n = 100x̄E₂ = ?90%, n = 100

Um intervalo de confiança de 95% para uma média, baseado em 100 observações e σ conhecido, tem margem de erro de 1,5. Qual é a margem de erro E₂ de um intervalo de 90% com os mesmos dados?

95%n₁ = 100E₁ = 1,590%
E₂ =
4.Intervalos de confiançaDifícil
n = 25Lσ = ?s = 9,695%

Os diâmetros de 25 eixos usinados têm desvio-padrão amostral de 9,6 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 = 24, 2,5% da distribuição χ² fica abaixo de 12,401 e 2,5% fica acima de 39,364.

n = 25s = 9,6 µmχ² = 12,401, 39,364
σ = µm
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−1,961,96z = ?

Duas linhas de produção fabricam a mesma peça. Linha 1: uma amostra de 30 peças tem comprimento médio de 52 mm, e o desvio-padrão conhecido da linha é 13 mm. Linha 2: uma amostra de 100 peças tem média de 50,2 mm, desvio-padrão conhecido de 18 mm. Encontre a estatística de teste z para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (linha 1 menos linha 2).

n₁ = 30x̄₁ = 52 mmσ₁ = 13 mmn₂ = 100x̄₂ = 50,2 mmσ₂ = 18 mm
z =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −2,57602,576

Uma amostra de 25 medições tem média 47,6. O desvio-padrão da população é 8. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 99 % para a média.

x̄ = 47,6σ = 8n = 2599%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy16861910422121251342815031177xy15202530100150

A tabela dá 6 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 6
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy266479687810510117xy51080100120x = 3

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. É feita uma nova observação (3, 69). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 5(3, 69)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
baixomédioaltoTotalurbano30263591rural16353182Total466166173

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

total da linha = 91total da coluna = 61N = 173
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

Um teste qui-quadrado de aderência verifica se as frequências em 8 categorias seguem uma distribuição de Poisson cuja média é estimada a partir dos mesmos dados. Usando a tabela, encontre o valor crítico χ²crit ao nível de significância α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = −0,72

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 − 0,7642 = 0,2358

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,2358 dentro da tabela e leia z.

z = −0,72

Resposta

z = −0,72
2.Distribuição normal

Resposta: x = 172,1 cm

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) = 0,2 → z = −0,8416

De volta a x

x = 178 + −0,8416·7 = 172,11 cm

Resposta

x = 172,11 cm
3.Intervalos de confiança

Resposta: E₂ = 1,259

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Razão das margens

E₂/E₁ = (1,645/1,96)·√(100/100) = 0,8393

Nova margem

E₂ = 1,5·0,8393 = 1,259

Resposta

E₂ = 1,259
4.Intervalos de confiança

Resposta: σ = 13,36 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 = 24·9,6² = 2212

Limites para σ²

2212/39,364 = 56,19
2212/12,401 = 178,4

Limite para σ

σ = √178,4 = 13,36 µm

Resposta

σ = 13,36 µm

Intervalo de 95% para σ: [7,496, 13,36] µm.

5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: z = 0,6043

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Erro-padrão da diferença

SE = √(13²/30 + 18²/100) = √8,873 = 2,979

Estatística de teste

z = (52 − 50,2)/2,979 = 0,6043

Resposta

z = 0,6043

|z| < 1,96, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: U = 51,72

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).

Margem de erro

E = 2,576·8/√25 = 4,122

Limite do intervalo

U = 47,6 + 4,122 = 51,72

Resposta

U = 51,72
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9885

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 = 141/6 = 23,5
ȳ = 772/6 = 128,7

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 909
Syy = Σ(y − ȳ)² = 5307

Coeficiente de determinação

r² = 909²/(157,5·5307) = 0,9885

Resposta

r² = 0,9885

Cerca de 98,85% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = −2,6

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 = 30/5 = 6
ȳ = 454/5 = 90,8

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 256

Reta de regressão

b = 256/40 = 6,4
a = 90,8 − 6,4·6 = 52,4
ŷ = 52,4 + 6,4·x

Valor previsto

ŷ = 52,4 + 6,4·3 = 71,6

Resíduo

e = 69 − 71,6 = −2,6

Resposta

e = −2,6

O ponto está abaixo da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 32,09

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 = 91·61/173 = 32,09

Resposta

E = 32,09
10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 16,81

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 = 8 − 1 − 1 = 6

Tabela

χ²crit(df = 6, α = 0,01) = 16,812

Resposta

χ²crit = 16,812

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

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