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
100 kg102 kgT = X₁ + … + X₄?

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 4 deles exceder 102 kg. Arredonde z para duas casas decimais.

μ = 25 kgσ = 0,5 kgn = 4> 102 kg
P =
2.Distribuição normalDifícil
557085100115130145pontostopo 20%

Os pontuações de QI têm distribuição normal com média 100 pontos e desvio padrão 15 pontos. Arraste o ponto de corte para que os 20% superiores sombreados fiquem à direita dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 100 pontosσ = 15 pontos20%
x = pontos
3.Intervalos de confiançaMédia
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?99%

A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 50 celulares, média 106,5 h, desvio-padrão conhecido 9 h. Modelo 2: 100 celulares, média 97 h, desvio-padrão conhecido 6 h. Encontre a margem de erro E do intervalo de confiança de 99% para μ₁ − μ₂.

n₁ = 50x̄₁ = 106,5 hσ₁ = 9 hn₂ = 100x̄₂ = 97 hσ₂ = 6 h99%
E = h
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 33, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 490%

O desvio-padrão da população é 33. 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 4?

σ = 33E = 490%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,9901,99

Uma amostra de 81 estudantes tem nota média 49,6 e desvio-padrão amostral 4. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 50.

μ₀ = 50x̄ = 49,6s = 4n = 81
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
σ = 5, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,590%

Que tamanho deve ter uma amostra para que o intervalo de confiança a 90 % para uma média tenha uma margem de erro de no máximo 0,5? O desvio-padrão é 5. Calcule o menor tamanho de amostra n.

σ = 5E = 0,590%
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy254146198271029xy510102030

A tabela dá 5 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 5
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy122222324431528xy242530x = 2,5

A tabela dá 5 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. É feita uma nova observação (2,5, 28). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 5(2,5, 28)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
tossesem tosseTotalfumantes7941120não fumantes611980Total14060200

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 = 2002 × 2
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
simnãoTotal18–30 anos3464031–50 anos3374051+ anos7723100Total14436180dfα = 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 = 0,01 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 = 1803 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,02275

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 = 100 kg, σT = 0,5·√4 = 1 kg

Padronizar

z = (102 − 100)/1 = 2

Probabilidades

P = 1 − Φ(2) = 0,02275

Resposta

P = 0,02275
2.Distribuição normal

Resposta: x = 112,6 pontos

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) = 0,8

z da tabela

z ≈ 0,84

De volta às unidades originais

x = 100 + 0,84·15 = 112,6 pontos

Resposta

x = 112,6 pontos
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 3,625 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 = 106,5 − 97 = 9,5

Erro-padrão

SE = √(9²/50 + 6²/100) = 1,407

Margem de erro

E = 2,576·1,407 = 3,625

Resposta

E = 3,625 h

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

4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 185

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 = (1,645·33/4)² = 184,2

Arredondar para cima

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

n = 185

Resposta

n = 185
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −0,9

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).

Erro-padrão

SE = 4/√81 = 4/9 = 0,4444

Estatística de teste

t = (49,6 − 50)/0,4444 = −0,9

Resposta

t = −0,9
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: n = 271

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).

Resolver em ordem a n

n = (1,645·5/0,5)² = 270,6

Arredondar para cima

n = 271

Resposta

n = 271
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,967

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 = 30/5 = 6
ȳ = 94/5 = 18,8

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 122
Syy = Σ(y − ȳ)² = 384,8

Coeficiente de determinação

r² = 122²/(40·384,8) = 0,967

Resposta

r² = 0,967

Cerca de 96,7% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = 3,65

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 = 127/5 = 25,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 21

Reta de regressão

b = 21/10 = 2,1
a = 25,4 − 2,1·3 = 19,1
ŷ = 19,1 + 2,1·x

Valor previsto

ŷ = 19,1 + 2,1·2,5 = 24,35

Resíduo

e = 28 − 24,35 = 3,65

Resposta

e = 3,65

O ponto está acima da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 2,48

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

fumantes: 120·140/200 = 84, 120·60/200 = 36
não fumantes: 80·140/200 = 56, 80·60/200 = 24

Estatística qui-quadrado

χ² = (79 − 84)²/84 + (41 − 36)²/36 + (61 − 56)²/56 + (19 − 24)²/24
χ² = 2,48

Resposta

χ² = 2,48

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 1,344

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

18–30 anos: 32, 8
31–50 anos: 32, 8
51+ anos: 80, 20

Estatística qui-quadrado

χ² = (34 − 32)²/32 + (6 − 8)²/8 + (33 − 32)²/32 + (7 − 8)²/8 + (77 − 80)²/80 + (23 − 20)²/20
χ² = 1,344

Decisão

df = 2, χ²crit = 9,210
1,344 < 9,210

Resposta

χ² = 1,344

χ² está abaixo do valor crítico, então H₀ não é rejeitada: não há evidência significativa de relação.

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