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 = 0,9573

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,9573. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,9573
z =
2.Distribuição normalDifícil
35455565758595pontosbase 95%

Os notas de prova têm distribuição normal com média 65 pontos e desvio padrão 10 pontos. Arraste o ponto de corte para que os 95% inferiores sombreados fiquem à esquerda dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 65 pontosσ = 10 pontos95%
x = pontos
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 8, sd​ = 7,40LU = ?d̄ = 9,2E95%

A pressão arterial de 8 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média 9,2 e desvio-padrão 7,4. Encontre o limite superior do intervalo de confiança de 95% para a diferença média.

n = 8d̄ = 9,2sd = 7,495%t(7) = 2,365
limite superior = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 13, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,595%

O desvio-padrão da população é 13. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 95% para a média tenha margem de erro de no máximo 0,5?

σ = 13E = 0,595%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−1,961,96z = ?

Duas linhas de produção fabricam a mesma peça. Linha 1: uma amostra de 40 peças tem comprimento médio de 74 mm, e o desvio-padrão conhecido da linha é 13 mm. Linha 2: uma amostra de 30 peças tem média de 68,7 mm, desvio-padrão conhecido de 13 mm. Encontre a estatística de teste z para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (linha 1 menos linha 2).

n₁ = 40x̄₁ = 74 mmσ₁ = 13 mmn₂ = 30x̄₂ = 68,7 mmσ₂ = 13 mm
z =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 5α = 0,01βσ = 22, poder 80%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,01 deve detectar um deslocamento da média de 5 unidades com poder de 80%. O desvio-padrão é 22. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,01poder = 80%δ = 5σ = 22zα = 2,326zβ = 0,842
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy3445597689781190xy5106080

A tabela dá 5 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.

n = 5Σx = 35Σy = 339Σx² = 285Σy² = 24225Σxy = 2595
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy264106138191019xy5105101520ŷ = 12

A tabela dá 5 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 = 12?

n = 5ŷ = 12
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
baixomédioaltoTotalurbano24283385rural2992563Total533758148

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

total da linha = 63total da coluna = 37N = 148
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil
simnãoTotallinha 1542680linha 2251540linha 3413980Total12080200dfα = 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 = 0,01 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 = 2003 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = −1,72

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 − 0,9573 = 0,0427

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,0427 dentro da tabela e leia z.

z = −1,72

Resposta

z = −1,72
2.Distribuição normal

Resposta: x = 81,4 pontos

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) = 0,95

z da tabela

z ≈ 1,64

De volta às unidades originais

x = 65 + 1,64·10 = 81,4 pontos

Resposta

x = 81,4 pontos
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite superior = 15,39 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 = 7, t = 2,365

Margem de erro

E = 2,365·7,4/√8 = 6,188

Intervalo

9,2 ± 6,188 → [3,012, 15,39]

Resposta

limite superior = 15,39 mmHg
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 2597

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 = (1,96·13/0,5)² = 2597

Arredondar para cima

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

n = 2597

Resposta

n = 2597
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: z = 1,688

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 = √(13²/40 + 13²/30) = √9,858 = 3,14

Estatística de teste

z = (74 − 68,7)/3,14 = 1,688

Resposta

z = 1,688

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

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 195

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)·22/5)² = 194,3

Arredondar para cima

n = 195

Resposta

n = 195
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9965

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 = 2595 − 35·339/5 = 222
Sxx = 285 − 35²/5 = 40
Syy = 24225 − 339²/5 = 1241

Coeficiente de correlação

r = 222/√(40·1241) = 0,9965

Resposta

r = 0,9965
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 5,2

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 = 67/5 = 13,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 70

Reta de regressão

b = 70/40 = 1,75
a = 13,4 − 1,75·6 = 2,9
ŷ = 2,9 + 1,75·x

Resolver para x

x = (12 − 2,9)/1,75 = 5,2

Resposta

x = 5,2
9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 15,75

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 = 63·37/148 = 15,75

Resposta

E = 15,75
10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 4,531

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: 48, 32
linha 2: 24, 16
linha 3: 48, 32

Estatística qui-quadrado

χ² = (54 − 48)²/48 + (26 − 32)²/32 + (25 − 24)²/24 + (15 − 16)²/16 + (41 − 48)²/48 + (39 − 32)²/32
χ² = 4,531

Decisão

df = 2, χ²crit = 9,210
4,531 < 9,210

Resposta

χ² = 4,531

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

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