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 = 0,9495

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,9495. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,9495
z =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 250x = ?20%

As massas de sacos seguem uma distribuição normal com média 250 g e desvio-padrão 5 g. Calcule o valor x abaixo do qual estão 20% delas (o percentil 20).

μ = 250σ = 5P = 20%
x = g
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 13, sd​ = 1,60LUd̄ = 1E = ?90%

A pressão arterial de 13 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média 1 e desvio-padrão 1,6. Encontre a margem de erro E do intervalo de confiança de 90% para a diferença média.

n = 13d̄ = 1sd = 1,690%t(12) = 1,782
E = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
n = 25σ = ?Us = 11,895%

Os diâmetros de 25 eixos usinados têm desvio-padrão amostral de 11,8 µm. Supondo que os diâmetros tenham distribuição normal, encontre o limite inferior 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 = 11,8 µmχ² = 12,401, 39,364
σ = µm
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−2,1312,131t = ?df = 15

Dois métodos de ensino são comparados. Grupo 1: 12 alunos, nota média 108, desvio-padrão 10,5. Grupo 2: 5 alunos, nota média 115,3, desvio-padrão 3,5. Suponha variâncias populacionais iguais e use o teste t de duas amostras com variância combinada. Encontre a estatística de teste t para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (grupo 1 menos grupo 2).

n₁ = 12x̄₁ = 108s₁ = 10,5n₂ = 5x̄₂ = 115,3s₂ = 3,5
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
μ₀x̄c

Um teste z unilateral de H₀: μ = 200 contra H₁: μ > 200 é feito com α = 0,01 e uma amostra de 64; o desvio-padrão é conhecido e vale 20. Na realidade a média é 206,5. Encontre o poder 1 − β do teste em porcentagem.

μ₀ = 200μ = 206,5σ = 20n = 64α = 0,01
1 − β = %
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy26647469089610118xy51080100120

A tabela dá 5 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 5
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy145247359462572xy24506070x = 2,5

A tabela dá 5 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. É feita uma nova observação (2,5, 59). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 5(2,5, 59)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
baixomédioaltoTotalurbano16131140rural323553120Total484864160

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 = 1602 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
simnãoTotallinha 1211940linha 2344680linha 3251540Total8080160dfα = 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 = 1603 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = −1,64

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 − 0,9495 = 0,0505

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,0505 dentro da tabela e leia z.

z = −1,64

Resposta

z = −1,64
2.Distribuição normal

Resposta: x = 245,8 g

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 = 250 + −0,8416·5 = 245,79 g

Resposta

x = 245,79 g
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 0,7908 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 = 12, t = 1,782

Margem de erro

E = 1,782·1,6/√13 = 0,7908

Resposta

E = 0,7908 mmHg
4.Intervalos de confiança

Resposta: σ = 9,214 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 = 24·11,8² = 3342

Limites para σ²

3342/39,364 = 84,89
3342/12,401 = 269,5

Limite para σ

σ = √84,89 = 9,214 µm

Resposta

σ = 9,214 µm

Intervalo de 95% para σ: [9,214, 16,42] µm.

5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −1,495

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.

Variância combinada

sp² = (11·10,5² + 4·3,5²)/15 = 84,12
sp = 9,172

Erro-padrão

SE = 9,172·√(1/12 + 1/5) = 4,882

Estatística de teste

t = (108 − 115,3)/4,882 = −1,495

Resposta

t = −1,495

Com gl = 15, o valor crítico bilateral a 5% é 2,131; |t| é menor, então H₀ não é rejeitada.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: 1 − β = 60,8 %

Poder de um teste: poder = 1 − β é a probabilidade de rejeitar H₀ quando ela é falsa. Encontre o limite x̄c a partir de μ₀ e z_α, depois calcule a probabilidade de cair além de x̄c usando a média verdadeira: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Média amostral crítica

SE = 20/√64 = 2,5
x̄c = 200 + 2,326·2,5 = 205,8

z sob a média verdadeira

z = (205,8 − 206,5)/2,5 = −0,274

Potência

poder = P(Z > −0,274) = 60,8%
1 − β = 60,8%

Resposta

1 − β = 60,8%
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9652

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 = 444/5 = 88,8

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 252
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1645

Coeficiente de determinação

r² = 252²/(40·1645) = 0,9652

Resposta

r² = 0,9652

Cerca de 96,52% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = 5,45

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 = 285/5 = 57

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 69

Reta de regressão

b = 69/10 = 6,9
a = 57 − 6,9·3 = 36,3
ŷ = 36,3 + 6,9·x

Valor previsto

ŷ = 36,3 + 6,9·2,5 = 53,55

Resíduo

e = 59 − 53,55 = 5,45

Resposta

e = 5,45

O ponto está acima da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 3,972

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: 40·48/160 = 12, 40·48/160 = 12, 40·64/160 = 16
rural: 120·48/160 = 36, 120·48/160 = 36, 120·64/160 = 48

Estatística qui-quadrado

χ² = (16 − 12)²/12 + (13 − 12)²/12 + (11 − 16)²/16 + (32 − 36)²/36 + (35 − 36)²/36 + (53 − 48)²/48
χ² = 3,972

Resposta

χ² = 3,972

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 4,4

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: 20, 20
linha 2: 40, 40
linha 3: 20, 20

Estatística qui-quadrado

χ² = (21 − 20)²/20 + (19 − 20)²/20 + (34 − 40)²/40 + (46 − 40)²/40 + (25 − 20)²/20 + (15 − 20)²/20
χ² = 4,4

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
4,4 < 5,991

Resposta

χ² = 4,4

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

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