Estatística 2: Inferência Estatística: pacote de revisão

Formulários, as principais etapas dos métodos de cada tópico e 10 exercícios, com soluções completas no final.

Novos exercíciosVoltar à disciplina

Na janela de impressão, escolha “Salvar como PDF” para guardar uma cópia no seu dispositivo.

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 entre −z e z = 0,4778

Arraste z para que a área sombreada entre −z e z sob a curva normal padrão seja 0,4778. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,4778
z =
2.Distribuição normalDifícil
10 g0X − Y?

A massa X de um produto da linha 1 e Y da linha 2 são independentes e normais: X tem média 500 g e desvio padrão 8 g, Y tem média 490 g e desvio padrão 6 g. Encontre a probabilidade P de X ser maior que Y. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 500 g, σX = 8 gμY = 490 g, σY = 6 g
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 20, s = 20L = ?Ux̄ = 71E99%

Uma amostra de 20 itens tem média 71 e desvio-padrão s = 20. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite inferior do intervalo de confiança de 99% para a média.

n = 20x̄ = 71s = 2099%t(19) = 2,861
limite inferior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 35, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,595%

O desvio-padrão da população é 35. 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 = 35E = 0,595%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−1,041,04p = ?

Afirma-se que a média de uma população é 120; o desvio-padrão da população é conhecido e vale 12,5. Uma amostra aleatória de 25 observações tem média 117,4. Teste H₀: μ = 120 contra H₁: μ ≠ 120. Encontre o valor p p.

μ₀ = 120σ = 12,5n = 25x̄ = 117,4H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2α = 0,05βσ = 11, poder 95%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,05 deve detectar um deslocamento da média de 2 unidades com poder de 95%. O desvio-padrão é 11. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,05poder = 95%δ = 2σ = 11zα = 1,645zβ = 1,645
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy131226327422525xy242530

A tabela dá 5 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy15631770198921912399xy152080100ŷ = 78

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. Para que valor x a reta prevê ŷ = 78?

n = 5ŷ = 78
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno17433090turno noturno22262068Total396950158

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

total da linha = 90total da coluna = 39N = 158
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil

Um teste qui-quadrado de aderência compara frequências observadas em 9 categorias com proporções esperadas totalmente especificadas (nenhum parâmetro é estimado a partir dos dados). Quantos graus de liberdade df o teste tem?

k = 9
df =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = 0,64

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 + 0,4778)/2 = 0,7389

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,7389 dentro da tabela e leia z.

z = 0,64

Resposta

z = 0,64
2.Distribuição normal

Resposta: P = 0,8413

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 = 500 − 490 = 10 g, σ = 10 g

Padronizar

z = (0 − 10)/10 = −1

Probabilidades

P = 1 − Φ(−1) = 0,8413

Resposta

P = 0,8413
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite inferior = 58,21

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.

Valor crítico

df = n − 1 = 19, t = 2,861

Margem de erro

E = 2,861·20/√20 = 12,79

Intervalo

71 ± 12,79 → [58,21, 83,79]

Resposta

limite inferior = 58,21
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 18824

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 = (1,96·35/0,5)² = 18824

Arredondar para cima

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

n = 18824

Resposta

n = 18824
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: p = 0,2983

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.

Estatística de teste

SE = σ/√n = 12,5/√25 = 2,5
z = (117,4 − 120)/2,5 = −1,04

Área da cauda

Φ(1,04) = 0,8508
1 − Φ(1,04) = 0,1492

Valor p

p = 2·0,1492 = 0,2983

Resposta

p = 0,2983

p > 0,05, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5%.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 328

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 = ((1,645 + 1,645)·11/2)² = 327,4

Arredondar para cima

n = 328

Resposta

n = 328
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = −0,7734

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 = 131/5 = 26,2

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −16
Syy = Σ(y − ȳ)² = 42,8

Coeficiente de correlação

r = −16/√(10·42,8) = −0,7734

Resposta

r = −0,7734
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 18,05

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 = 95/5 = 19
ȳ = 412/5 = 82,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 186

Reta de regressão

b = 186/40 = 4,65
a = 82,4 − 4,65·19 = −5,95
ŷ = −5,95 + 4,65·x

Resolver para x

x = (78 − (−5,95))/4,65 = 18,05

Resposta

x = 18,05
9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 22,22

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 = 90·39/158 = 22,22

Resposta

E = 22,22
10.Testes qui-quadrado

Resposta: df = 8

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 = 9 − 1 = 8

Resposta

df = 8

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference