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
70127P = ?

As pontuações de QI seguem uma distribuição normal com média 100 pontos e desvio-padrão 15 pontos. Que fração está entre 70 e 127 pontos? Dê P em forma decimal.

μ = 100σ = 15x1 = 70x2 = 127
P =
2.Distribuição normalDifícil
0,04 mm0D − d?

Os diâmetros D dos furos são normais com média 25,04 mm e desvio padrão 0,015 mm. Os diâmetros d dos eixos são independentes e normais com média 25 mm e desvio padrão 0,015 mm. Um eixo escolhido ao acaso encaixa quando D − d > 0. Encontre a probabilidade P de ele encaixar. Arredonde z para duas casas decimais.

furo: μ = 25,04 mm, σ = 0,015 mmeixo: μ = 25 mm, σ = 0,015 mm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?99%

A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 50 celulares, média 44 h, desvio-padrão conhecido 16 h. Modelo 2: 40 celulares, média 56,5 h, desvio-padrão conhecido 17 h. Encontre a margem de erro E do intervalo de confiança de 99% para μ₁ − μ₂.

n₁ = 50x̄₁ = 44 hσ₁ = 16 hn₂ = 40x̄₂ = 56,5 hσ₂ = 17 h99%
E = h
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 10, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,595%

O desvio-padrão da população é 10. 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 1,5?

σ = 10E = 1,595%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,9901,99

Uma amostra de 81 estudantes tem nota média 120,4 e desvio-padrão amostral 5. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 120.

μ₀ = 120x̄ = 120,4s = 5n = 81
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −1,9601,96

Uma amostra de 25 medições tem média 496. O desvio-padrão da população é 10. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 95 % para a média.

x̄ = 496σ = 10n = 2595%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy348460563664773876xy468506070

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
xy123221318414514613xy2461520x = 3,5

A tabela dá 6 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. É feita uma nova observação (3,5, 12). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 6(3,5, 12)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno3594185turno noturno22441985Total575360170

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

total da linha = 85total da coluna = 53N = 170
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil

Um teste qui-quadrado de aderência compara frequências observadas em 3 categorias com proporções esperadas totalmente especificadas (nenhum parâmetro é estimado a partir dos dados). Quantos graus de liberdade df o teste tem?

k = 3
df =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,9413

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 = (70 − 100)/15 = −2
z₂ = (127 − 100)/15 = 1,8

Área entre os valores

P = Φ(1,8) − Φ(−2) = 0,9641 − 0,02275 = 0,9413

Resposta

P = 0,9413
2.Distribuição normal

Resposta: P = 0,9706

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 = 25,04 − 25 = 0,04 mm, σ = 0,02121 mm

Padronizar

z = (0 − 0,04)/0,02121 = −1,89

Probabilidades

P = 1 − Φ(−1,89) = 0,9706

Resposta

P = 0,9706
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 9,051 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 = 44 − 56,5 = −12,5

Erro-padrão

SE = √(16²/50 + 17²/40) = 3,514

Margem de erro

E = 2,576·3,514 = 9,051

Resposta

E = 9,051 h

O intervalo não contém 0, então as médias diferem significativamente.

4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 171

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 = (1,96·10/1,5)² = 170,7

Arredondar para cima

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

n = 171

Resposta

n = 171
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 0,72

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).

Erro-padrão

SE = 5/√81 = 5/9 = 0,5556

Estatística de teste

t = (120,4 − 120)/0,5556 = 0,72

Resposta

t = 0,72
t0,025; df = 80 = 1,99

|t| < 1.99, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: U = 499,9

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 = 1,96·10/√25 = 3,92

Limite do intervalo

U = 496 + 3,92 = 499,9

Resposta

U = 499,9
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9294

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 = 33/6 = 5,5
ȳ = 384/6 = 64

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 90
Syy = Σ(y − ȳ)² = 498

Coeficiente de determinação

r² = 90²/(17,5·498) = 0,9294

Resposta

r² = 0,9294

Cerca de 92,94% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = −5,167

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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 103/6 = 17,17

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −37,5

Reta de regressão

b = −37,5/17,5 = −2,143
a = 17,17 − (−2,143)·3,5 = 24,67
ŷ = 24,67 − 2,143·x

Valor previsto

ŷ = 24,67 + (−2,143)·3,5 = 17,17

Resíduo

e = 12 − 17,17 = −5,167

Resposta

e = −5,167

O ponto está abaixo da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 26,5

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.

Frequência esperada

E = 85·53/170 = 26,5

Resposta

E = 26,5
10.Testes qui-quadrado

Resposta: df = 2

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 = 2

Resposta

df = 2

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