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
26,339,2P = ?

As durações de entregas seguem uma distribuição normal com média 32 min e desvio-padrão 6 min. Que fração está entre 26,3 e 39,2 min? Dê P em forma decimal.

μ = 32σ = 6x1 = 26,3x2 = 39,2
P =
2.Distribuição normalDifícil
157164171178185192199cmbase 20%

Os alturas de homens adultos têm distribuição normal com média 178 cm e desvio padrão 7 cm. Arraste o ponto de corte para que os 20% inferiores sombreados fiquem à esquerda dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 178 cmσ = 7 cm20%
x = cm
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 8, s = 11,5LUx̄ = 106,5E = ?99%

Uma amostra de 8 itens tem média 106,5 e desvio-padrão s = 11,5. A população é aproximadamente normal. Calcule a margem de erro E de um intervalo de confiança de 99% para a média.

n = 8x̄ = 106,5s = 11,599%t(7) = 3,499
E =
4.Intervalos de confiançaDifícil
μ₁ − μ₂, t(19) = 2,8610LUx̄₁ − x̄₂E = ?99%

Dois fertilizantes são testados. Grupo de parcelas 1: 16 parcelas, produção média 28,5 kg, desvio-padrão 7 kg. Grupo de parcelas 2: 5 parcelas, média 22 kg, desvio-padrão 9,5 kg. Suponha variâncias iguais (t combinado, gl = n₁ + n₂ − 2). Encontre a margem de erro E do intervalo de confiança de 99% para μ₁ − μ₂.

n₁ = 16x̄₁ = 28,5s₁ = 7n₂ = 5x̄₂ = 22s₂ = 9,599%t(19) = 2,861
E = kg
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−1,961,96z = ?

Duas linhas de produção fabricam a mesma peça. Linha 1: uma amostra de 30 peças tem comprimento médio de 116 mm, e o desvio-padrão conhecido da linha é 14 mm. Linha 2: uma amostra de 60 peças tem média de 106,4 mm, desvio-padrão conhecido de 19 mm. Encontre a estatística de teste z para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (linha 1 menos linha 2).

n₁ = 30x̄₁ = 116 mmσ₁ = 14 mmn₂ = 60x̄₂ = 106,4 mmσ₂ = 19 mm
z =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −2,57602,576

Uma amostra de 64 medições tem média 96,4. O desvio-padrão da população é 12. Calcule o limite inferior L do intervalo de confiança a 99 % para a média.

x̄ = 96,4σ = 12n = 6499%
L =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy126227323423519xy242025

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 = 118Σx² = 55Σy² = 2824Σxy = 336
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy125222319416516xy242025x = 2,5

A tabela dá 5 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Preveja ŷ para x = 2,5.

n = 5x = 2,5
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
baixomédioaltoTotalurbano132958100rural2352580Total368163180

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 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
simnãoTotalfábrica A354580fábrica B243660fábrica C411960Total100100200dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

A tabela mostra frequências observadas. Teste ao nível α = 0,05 se as duas variáveis são independentes (sem correção de continuidade). Calcule a estatística de teste χ² e depois compare-a com o valor crítico da tabela.

N = 2003 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,7139

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 = (26,3 − 32)/6 = −0,95
z₂ = (39,2 − 32)/6 = 1,2

Área entre os valores

P = Φ(1,2) − Φ(−0,95) = 0,8849 − 0,1711 = 0,7139

Resposta

P = 0,7139
2.Distribuição normal

Resposta: x = 172,1 cm

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

Φ(z) = 0,2

z da tabela

z ≈ −0,84

De volta às unidades originais

x = 178 − 0,84·7 = 172,1 cm

Resposta

x = 172,1 cm
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 14,23

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 = 7, t = 3,499

Margem de erro

E = 3,499·11,5/√8 = 14,23

Resposta

E = 14,23
4.Intervalos de confiança

Resposta: E = 11,13 kg

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.

Desvio-padrão combinado

sp² = (15·7² + 4·9,5²)/19 = 57,68
sp = 7,595

Margem de erro

E = 2,861·7,595·√(1/16 + 1/5) = 11,13

Resposta

E = 11,13 kg
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: z = 2,71

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 = √(14²/30 + 19²/60) = √12,55 = 3,543

Estatística de teste

z = (116 − 106,4)/3,543 = 2,71

Resposta

z = 2,71

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

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: L = 92,54

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 = 2,576·12/√64 = 3,864

Limite do intervalo

L = 96,4 − 3,864 = 92,54

Resposta

L = 92,54
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = −0,9091

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 = 336 − 15·118/5 = −18
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 2824 − 118²/5 = 39,2

Coeficiente de correlação

r = −18/√(10·39,2) = −0,9091

Resposta

r = −0,9091
8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 20,8

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 = 98/5 = 19,6

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −24

Reta de regressão

b = −24/10 = −2,4
a = 19,6 − (−2,4)·3 = 26,8
ŷ = 26,8 − 2,4·x

Previsão

ŷ = 26,8 + (−2,4)·2,5 = 20,8

Resposta

ŷ = 20,8
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 52,32

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

urbano: 100·36/180 = 20, 100·81/180 = 45, 100·63/180 = 35
rural: 80·36/180 = 16, 80·81/180 = 36, 80·63/180 = 28

Estatística qui-quadrado

χ² = (13 − 20)²/20 + (29 − 45)²/45 + (58 − 35)²/35 + (23 − 16)²/16 + (52 − 36)²/36 + (5 − 28)²/28
χ² = 52,32

Resposta

χ² = 52,32

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 11,72

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

fábrica A: 40, 40
fábrica B: 30, 30
fábrica C: 30, 30

Estatística qui-quadrado

χ² = (35 − 40)²/40 + (45 − 40)²/40 + (24 − 30)²/30 + (36 − 30)²/30 + (41 − 30)²/30 + (19 − 30)²/30
χ² = 11,72

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
11,72 > 5,991

Resposta

χ² = 11,72

χ² está acima do valor crítico, então H₀ é rejeitada: as variáveis parecem estar relacionadas.

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