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
490582P = ?

As durações de baterias seguem uma distribuição normal com média 500 h e desvio-padrão 40 h. Que fração está entre 490 e 582 h? Dê P em forma decimal.

μ = 500σ = 40x1 = 490x2 = 582
P =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 32x = ?20%

As durações de entregas seguem uma distribuição normal com média 32 min e desvio-padrão 6 min. Calcule o valor x abaixo do qual estão 20% delas (o percentil 20).

μ = 32σ = 6P = 20%
x = min
3.Intervalos de confiançaMédia
x̄E₁ = 11,890%, n = 100x̄E₂ = ?95%, n = 100

Um intervalo de confiança de 90% para uma média, baseado em 100 observações e σ conhecido, tem margem de erro de 11,8. Qual é a margem de erro E₂ de um intervalo de 95% com os mesmos dados?

90%n₁ = 100E₁ = 11,895%
E₂ =
4.Intervalos de confiançaDifícil
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,02595%

Não se sabe nada de antemão sobre a proporção de produtos defeituosos. Quantos produtos n devem ser inspecionados para que um intervalo de confiança de 95% para a proporção tenha margem de erro de no máximo 0,025?

p = 0,5E = 0,02595%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−2,0932,093t = ?df = 19

Dois métodos de ensino são comparados. Grupo 1: 10 alunos, nota média 75, desvio-padrão 11. Grupo 2: 11 alunos, nota média 84,2, desvio-padrão 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 = 10x̄₁ = 75s₁ = 11n₂ = 11x̄₂ = 84,2s₂ = 5
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
μ₀x̄c

Um teste z unilateral de H₀: μ = 100 contra H₁: μ > 100 é feito com α = 0,01 e uma amostra de 64; o desvio-padrão é conhecido e vale 20. Na realidade a média é 103,75. Encontre a probabilidade de um erro do tipo II β em porcentagem.

μ₀ = 100μ = 103,75σ = 20n = 64α = 0,01
β = %
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy24144765486710721289xy510406080

A tabela dá 6 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 6
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy2942062783510401250xy5102040ŷ = 15

A tabela dá 6 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 = 15?

n = 6ŷ = 15
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
tossesem tosseTotalfumantes243660não fumantes6654120Total9090180

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 = 1802 × 2
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil

É feito um teste qui-quadrado de independência em uma tabela de contingência com 3 linhas e 3 colunas (sem contar os totais). Quantos graus de liberdade df o teste tem?

3 × 3
df =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,5785

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 = (490 − 500)/40 = −0,25
z₂ = (582 − 500)/40 = 2,05

Área entre os valores

P = Φ(2,05) − Φ(−0,25) = 0,9798 − 0,4013 = 0,5785

Resposta

P = 0,5785
2.Distribuição normal

Resposta: x = 26,95 min

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 = 32 + −0,8416·6 = 26,95 min

Resposta

x = 26,95 min
3.Intervalos de confiança

Resposta: E₂ = 14,06

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)·√(100/100) = 1,191

Nova margem

E₂ = 11,8·1,191 = 14,06

Resposta

E₂ = 14,06
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 1537

Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.

Resolver em ordem a n

n = 1,96²·0,5·0,5/0,025² = 1537

Arredondar para cima

n = 1537

Resposta

n = 1537
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −2,508

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 = (9·11² + 10·5²)/19 = 70,47
sp = 8,395

Erro-padrão

SE = 8,395·√(1/10 + 1/11) = 3,668

Estatística de teste

t = (75 − 84,2)/3,668 = −2,508

Resposta

t = −2,508

Com gl = 19, o valor crítico bilateral a 5% é 2,093; |t| é maior, então H₀ é rejeitada.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: β = 79,56 %

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 = 100 + 2,326·2,5 = 105,8

z sob a média verdadeira

z = (105,8 − 103,75)/2,5 = 0,826

Erro do tipo II

poder = P(Z > 0,826) = 20,44%
β = 100% − 20,44% = 79,56%

Resposta

β = 79,56%
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9707

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 = 42/6 = 7
ȳ = 370/6 = 61,67

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 328
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1583

Coeficiente de determinação

r² = 328²/(70·1583) = 0,9707

Resposta

r² = 0,9707

Cerca de 97,07% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 3,111

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 = 42/6 = 7
ȳ = 181/6 = 30,17

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 273

Reta de regressão

b = 273/70 = 3,9
a = 30,17 − 3,9·7 = 2,867
ŷ = 2,867 + 3,9·x

Resolver para x

x = (15 − 2,867)/3,9 = 3,111

Resposta

x = 3,111
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 3,6

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

fumantes: 60·90/180 = 30, 60·90/180 = 30
não fumantes: 120·90/180 = 60, 120·90/180 = 60

Estatística qui-quadrado

χ² = (24 − 30)²/30 + (36 − 30)²/30 + (66 − 60)²/60 + (54 − 60)²/60
χ² = 3,6

Resposta

χ² = 3,6

gl = 1. Para α = 0,05 o valor crítico é 3,841, 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 = (3 − 1)·(3 − 1) = 4

Resposta

df = 4

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