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
125 kg127,2 kgT = X₁ + … + X₅?

As massas de sacos de cimento são independentes e normais com média 25 kg e desvio padrão 0,5 kg. Encontre a probabilidade P de a massa total de 5 deles ficar abaixo de 127,2 kg. Arredonde z para duas casas decimais.

μ = 25 kgσ = 0,5 kgn = 5< 127.2 kg
P =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 250x = ?75%

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 75% delas (o percentil 75).

μ = 250σ = 5P = 75%
x = g
3.Intervalos de confiançaMédia
x̄E₁ = 1,195%, n = 100x̄E₂ = ?90%, n = 100

Um intervalo de confiança de 95% para uma média, baseado em 100 observações e σ conhecido, tem margem de erro de 1,1. Qual é a margem de erro E₂ de um intervalo de 90% com os mesmos dados?

95%n₁ = 100E₁ = 1,190%
E₂ =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 22, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,590%

O desvio-padrão da população é 22. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 90% para a média tenha margem de erro de no máximo 1,5?

σ = 22E = 1,590%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−1,961,96z = ?

Duas linhas de produção fabricam a mesma peça. Linha 1: uma amostra de 60 peças tem comprimento médio de 52,5 mm, e o desvio-padrão conhecido da linha é 8 mm. Linha 2: uma amostra de 80 peças tem média de 53,2 mm, desvio-padrão conhecido de 3 mm. Encontre a estatística de teste z para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (linha 1 menos linha 2).

n₁ = 60x̄₁ = 52,5 mmσ₁ = 8 mmn₂ = 80x̄₂ = 53,2 mmσ₂ = 3 mm
z =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −2,57602,576

Uma amostra de 36 medições tem média 82,3. O desvio-padrão da população é 15. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 99 % para a média.

x̄ = 82,3σ = 15n = 3699%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy2564636768861010412106xy5106080100

A tabela dá 6 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 6
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy3535577729781178xy510607080x = 10

A tabela dá 5 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 = 10.

n = 5x = 10
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
melhorounão melhorouTotalnovo medicamento221840placebo103040Total324880

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 = 802 × 2
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

É feito um teste qui-quadrado de independência em uma tabela de contingência com 2 linhas e 5 colunas (sem contar os totais). Usando a tabela, encontre o valor crítico χ²crit ao nível de significância α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,9756

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 do total

μT = 125 kg, σT = 0,5·√5 = 1,118 kg

Padronizar

z = (127,2 − 125)/1,118 = 1,97

Probabilidades

P = Φ(1,97) = 0,9756

Resposta

P = 0,9756
2.Distribuição normal

Resposta: x = 253,4 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) = 0,75 → z = 0,6745

De volta a x

x = 250 + 0,6745·5 = 253,37 g

Resposta

x = 253,37 g
3.Intervalos de confiança

Resposta: E₂ = 0,9232

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 = (1,645/1,96)·√(100/100) = 0,8393

Nova margem

E₂ = 1,1·0,8393 = 0,9232

Resposta

E₂ = 0,9232
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 583

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 = (1,645·22/1,5)² = 582,1

Arredondar para cima

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

n = 583

Resposta

n = 583
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: z = −0,6446

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.

Erro-padrão da diferença

SE = √(8²/60 + 3²/80) = √1,179 = 1,086

Estatística de teste

z = (52,5 − 53,2)/1,086 = −0,6446

Resposta

z = −0,6446

|z| < 1,96, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: U = 88,74

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 = 2,576·15/√36 = 6,44

Limite do intervalo

U = 82,3 + 6,44 = 88,74

Resposta

U = 88,74
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9752

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 = 491/6 = 81,83

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 383
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2149

Coeficiente de determinação

r² = 383²/(70·2149) = 0,9752

Resposta

r² = 0,9752

Cerca de 97,52% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 78,25

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 = 35/5 = 7
ȳ = 338/5 = 67,6

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 142

Reta de regressão

b = 142/40 = 3,55
a = 67,6 − 3,55·7 = 42,75
ŷ = 42,75 + 3,55·x

Previsão

ŷ = 42,75 + 3,55·10 = 78,25

Resposta

ŷ = 78,25
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 7,5

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

novo medicamento: 40·32/80 = 16, 40·48/80 = 24
placebo: 40·32/80 = 16, 40·48/80 = 24

Estatística qui-quadrado

χ² = (22 − 16)²/16 + (18 − 24)²/24 + (10 − 16)²/16 + (30 − 24)²/24
χ² = 7,5

Resposta

χ² = 7,5

gl = 1. Para α = 0,05 o valor crítico é 3,841, então H₀ (independência) é rejeitada.

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 13,28

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 = (2 − 1)·(5 − 1) = 4

Tabela

χ²crit(df = 4, α = 0,01) = 13,277

Resposta

χ²crit = 13,277

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

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