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
164,35186,75P = ?

As alturas de homens adultos seguem uma distribuição normal com média 178 cm e desvio-padrão 7 cm. Que fração está entre 164,35 e 186,75 cm? Dê P em forma decimal.

μ = 178σ = 7x1 = 164,35x2 = 186,75
P =
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
x̄E₁ = 11,190%, n = 25x̄E₂ = ?95%, n = 25

Um intervalo de confiança de 90% para uma média, baseado em 25 observações e σ conhecido, tem margem de erro de 11,1. Qual é a margem de erro E₂ de um intervalo de 95% com os mesmos dados?

90%n₁ = 25E₁ = 11,195%
E₂ =
4.Intervalos de confiançaDifícil
n = 11Lσ = ?s = 2,495%

Os diâmetros de 11 eixos usinados têm desvio-padrão amostral de 2,4 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 = 10, 2,5% da distribuição χ² fica abaixo de 3,247 e 2,5% fica acima de 20,483.

n = 11s = 2,4 µmχ² = 3,247, 20,483
σ = µm
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,13102,131

Uma amostra de 16 estudantes tem nota média 47,4 e desvio-padrão amostral 4. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 50.

μ₀ = 50x̄ = 47,4s = 4n = 16
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 5α = 0,01βσ = 16, poder 90%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,01 deve detectar um deslocamento da média de 5 unidades com poder de 90%. O desvio-padrão é 16. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,01poder = 90%δ = 5σ = 16zα = 2,326zβ = 1,282
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy121221317414516xy241520

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 = 89Σx² = 55Σy² = 1623Σxy = 250
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy122219320416518614xy2461520ŷ = 15

A tabela dá 6 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 15?

n = 6ŷ = 15
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes103951100funcionários204139100Total308090200

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 = 2002 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil

Um teste qui-quadrado de aderência verifica se as frequências em 6 categorias seguem uma distribuição de Poisson cuja média é estimada a partir dos mesmos dados. Quantos graus de liberdade df o teste tem?

k = 6
df =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,8688

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.

Pontuações z

z₁ = (164,35 − 178)/7 = −1,95
z₂ = (186,75 − 178)/7 = 1,25

Área entre os valores

P = Φ(1,25) − Φ(−1,95) = 0,8944 − 0,02559 = 0,8688

Resposta

P = 0,8688
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: E₂ = 13,23

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 = (1,96/1,645)·√(25/25) = 1,191

Nova margem

E₂ = 11,1·1,191 = 13,23

Resposta

E₂ = 13,23
4.Intervalos de confiança

Resposta: σ = 4,212 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 = 10·2,4² = 57,6

Limites para σ²

57,6/20,483 = 2,812
57,6/3,247 = 17,74

Limite para σ

σ = √17,74 = 4,212 µm

Resposta

σ = 4,212 µm

Intervalo de 95% para σ: [1,677, 4,212] µm.

5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −2,6

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 = 4/√16 = 4/4 = 1

Estatística de teste

t = (47,4 − 50)/1 = −2,6

Resposta

t = −2,6
t0,025; df = 15 = 2,131

|t| > 2,131, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 134

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 + 1,282)·16/5)² = 133,3

Arredondar para cima

n = 134

Resposta

n = 134
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = −0,863

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 = 250 − 15·89/5 = −17
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 1623 − 89²/5 = 38,8

Coeficiente de correlação

r = −17/√(10·38,8) = −0,863

Resposta

r = −0,863
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 5,858

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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 109/6 = 18,17

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −23,5

Reta de regressão

b = −23,5/17,5 = −1,343
a = 18,17 − (−1,343)·3,5 = 22,87
ŷ = 22,87 − 1,343·x

Resolver para x

x = (15 − 22,87)/(−1,343) = 5,858

Resposta

x = 5,858
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 4,983

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

estudantes: 100·30/200 = 15, 100·80/200 = 40, 100·90/200 = 45
funcionários: 100·30/200 = 15, 100·80/200 = 40, 100·90/200 = 45

Estatística qui-quadrado

χ² = (10 − 15)²/15 + (39 − 40)²/40 + (51 − 45)²/45 + (20 − 15)²/15 + (41 − 40)²/40 + (39 − 45)²/45
χ² = 4,983

Resposta

χ² = 4,983

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: df = 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.

Graus de liberdade

df = 6 − 1 − 1 = 4

Resposta

df = 4

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