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 = 0,7967

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,7967. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,7967
z =
2.Distribuição normalDifícil
4 s0X − Y?

O tempo de volta X do corredor A e o tempo de volta Y do corredor B são independentes e normais: X tem média 52 s e desvio padrão 4 s, Y tem média 48 s e desvio padrão 3 s. Encontre a probabilidade P de X ser maior que Y. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 52 s, σX = 4 sμY = 48 s, σY = 3 s
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E90%

A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 30 celulares, média 60 h, desvio-padrão conhecido 7 h. Modelo 2: 60 celulares, média 62 h, desvio-padrão conhecido 16 h. Encontre o limite superior do intervalo de confiança de 90% para μ₁ − μ₂.

n₁ = 30x̄₁ = 60 hσ₁ = 7 hn₂ = 60x̄₂ = 62 hσ₂ = 16 h90%
limite superior = h
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 24, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 499%

O desvio-padrão da população é 24. 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 4?

σ = 24E = 499%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,06402,064

Uma amostra de 25 estudantes tem nota média 103,6 e desvio-padrão amostral 15. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 103,6s = 15n = 25
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −1,64501,645

Uma amostra de 100 medições tem média 196,4. O desvio-padrão da população é 20. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 90 % para a média.

x̄ = 196,4σ = 20n = 10090%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy176619712177238725912789xy2025708090

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
xy18522068227124852692xy20256080x = 25

A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Preveja ŷ para x = 25.

n = 5x = 25
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
simnãoTotalhomens241640mulheres411960Total6535100

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 = 1002 × 2
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 3 linhas e 6 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 = −0,83

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 − 0,7967 = 0,2033

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,2033 dentro da tabela e leia z.

z = −0,83

Resposta

z = −0,83
2.Distribuição normal

Resposta: P = 0,7881

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 = 52 − 48 = 4 s, σ = 5 s

Padronizar

z = (0 − 4)/5 = −0,8

Probabilidades

P = 1 − Φ(−0,8) = 0,7881

Resposta

P = 0,7881
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite superior = 1,996 h

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.

Estimativa pontual

x̄₁ − x̄₂ = 60 − 62 = −2

Erro-padrão

SE = √(7²/30 + 16²/60) = 2,429

Margem de erro

E = 1,645·2,429 = 3,996

Intervalo

−2 ± 3,996 → [−5,996, 1,996]

Resposta

limite superior = 1,996 h

O intervalo contém 0, então os dados não mostram uma diferença significativa.

4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 239

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 = (2,576·24/4)² = 238,9

Arredondar para cima

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

n = 239

Resposta

n = 239
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 1,2

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/√25 = 15/5 = 3

Estatística de teste

t = (103,6 − 100)/3 = 1,2

Resposta

t = 1,2
t0,025; df = 24 = 2,064

|t| < 2.064, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: U = 199,7

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 = 1,645·20/√100 = 3,29

Limite do intervalo

U = 196,4 + 3,29 = 199,7

Resposta

U = 199,7
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9543

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 = 132/6 = 22
ȳ = 481/6 = 80,17

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 185
Syy = Σ(y − ȳ)² = 536,8

Coeficiente de correlação

r = 185/√(70·536,8) = 0,9543

Resposta

r = 0,9543
8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 88,15

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 = 110/5 = 22
ȳ = 368/5 = 73,6

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 194

Reta de regressão

b = 194/40 = 4,85
a = 73,6 − 4,85·22 = −33,1
ŷ = −33,1 + 4,85·x

Previsão

ŷ = −33,1 + 4,85·25 = 88,15

Resposta

ŷ = 88,15
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 0,7326

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

homens: 40·65/100 = 26, 40·35/100 = 14
mulheres: 60·65/100 = 39, 60·35/100 = 21

Estatística qui-quadrado

χ² = (24 − 26)²/26 + (16 − 14)²/14 + (41 − 39)²/39 + (19 − 21)²/21
χ² = 0,7326

Resposta

χ² = 0,7326

gl = 1. Para α = 0,05 o valor crítico é 3,841, então H₀ (independência) é não rejeitada.

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 18,31

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 = (3 − 1)·(6 − 1) = 10

Tabela

χ²crit(df = 10, α = 0,05) = 18,307

Resposta

χ²crit = 18,307

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

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