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 entre −z e z = 0,8165

Arraste z para que a área sombreada entre −z e z sob a curva normal padrão seja 0,8165. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,8165
z =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 178x = ?5%

As alturas de homens adultos seguem uma distribuição normal com média 178 cm e desvio-padrão 7 cm. Calcule o valor x abaixo do qual estão 5% delas (o percentil 5).

μ = 178σ = 7P = 5%
x = cm
3.Intervalos de confiançaMédia
μ₁ − μ₂0L = ?Ux̄₁ − x̄₂E95%

A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 50 celulares, média 139,5 h, desvio-padrão conhecido 19 h. Modelo 2: 50 celulares, média 140 h, desvio-padrão conhecido 4 h. Encontre o limite inferior do intervalo de confiança de 95% para μ₁ − μ₂.

n₁ = 50x̄₁ = 139,5 hσ₁ = 19 hn₂ = 50x̄₂ = 140 hσ₂ = 4 h95%
limite inferior = h
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 32, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 599%

O desvio-padrão da população é 32. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 99% para a média tenha margem de erro de no máximo 5?

σ = 32E = 599%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−2,1312,131t = ?df = 15

Dois métodos de ensino são comparados. Grupo 1: 9 alunos, nota média 106, desvio-padrão 7. Grupo 2: 8 alunos, nota média 114, desvio-padrão 3. 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 = 9x̄₁ = 106s₁ = 7n₂ = 8x̄₂ = 114s₂ = 3
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −1,64501,645

Uma amostra de 25 medições tem média 49,6. O desvio-padrão da população é 10. Calcule o limite inferior L do intervalo de confiança a 90 % para a média.

x̄ = 49,6σ = 10n = 2590%
L =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy247353455558658769xy246506070

A tabela dá 6 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 = 6Σx = 27Σy = 340Σx² = 139Σy² = 19532Σxy = 1594
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy252366472577680790xy2466080x = 2,5

A tabela dá 6 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Preveja ŷ para x = 2,5.

n = 6x = 2,5
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno16283680turno noturno12351360Total286349140

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 = 1402 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Um teste qui-quadrado de aderência verifica se as frequências em 9 categorias seguem uma distribuição de Poisson cuja média é estimada a partir dos mesmos dados. Usando a tabela, encontre o valor crítico χ²crit ao nível de significância α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = 1,33

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 + 0,8165)/2 = 0,9082

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,9082 dentro da tabela e leia z.

z = 1,33

Resposta

z = 1,33
2.Distribuição normal

Resposta: x = 166,5 cm

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) = 0,05 → z = −1,645

De volta a x

x = 178 + −1,645·7 = 166,49 cm

Resposta

x = 166,49 cm
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite inferior = −5,882 h

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.

Estimativa pontual

x̄₁ − x̄₂ = 139,5 − 140 = −0,5

Erro-padrão

SE = √(19²/50 + 4²/50) = 2,746

Margem de erro

E = 1,96·2,746 = 5,382

Intervalo

−0,5 ± 5,382 → [−5,882, 4,882]

Resposta

limite inferior = −5,882 h

O intervalo contém 0, então os dados não mostram uma diferença significativa.

4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 272

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 = (2,576·32/5)² = 271,8

Arredondar para cima

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

n = 272

Resposta

n = 272
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −2,989

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 = (8·7² + 7·3²)/15 = 30,33
sp = 5,508

Erro-padrão

SE = 5,508·√(1/9 + 1/8) = 2,676

Estatística de teste

t = (106 − 114)/2,676 = −2,989

Resposta

t = −2,989

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

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: L = 46,31

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).

Margem de erro

E = 1,645·10/√25 = 3,29

Limite do intervalo

L = 49,6 − 3,29 = 46,31

Resposta

L = 46,31
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9392

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 = 1594 − 27·340/6 = 64
Sxx = 139 − 27²/6 = 17,5
Syy = 19532 − 340²/6 = 265,3

Coeficiente de correlação

r = 64/√(17,5·265,3) = 0,9392

Resposta

r = 0,9392
8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 59,29

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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 437/6 = 72,83

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 118,5

Reta de regressão

b = 118,5/17,5 = 6,771
a = 72,83 − 6,771·4,5 = 42,36
ŷ = 42,36 + 6,771·x

Previsão

ŷ = 42,36 + 6,771·2,5 = 59,29

Resposta

ŷ = 59,29
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 9,481

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

turno diurno: 80·28/140 = 16, 80·63/140 = 36, 80·49/140 = 28
turno noturno: 60·28/140 = 12, 60·63/140 = 27, 60·49/140 = 21

Estatística qui-quadrado

χ² = (16 − 16)²/16 + (28 − 36)²/36 + (36 − 28)²/28 + (12 − 12)²/12 + (35 − 27)²/27 + (13 − 21)²/21
χ² = 9,481

Resposta

χ² = 9,481

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 14,07

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 − 1 = 7

Tabela

χ²crit(df = 7, α = 0,05) = 14,067

Resposta

χ²crit = 14,067

Rejeite H₀ se o χ² calculado for maior que este valor.

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