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
200 mm200,3 mmX + Y?

X é normal com média 120 mm e desvio padrão 0,3 mm; Y é independente e normal com média 80 mm e desvio padrão 0,4 mm. Encontre a probabilidade P de X + Y ser maior que 200,3 mm. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 120, σX = 0,3μY = 80, σY = 0,4X + Y > 200,3 mm
P =
2.Distribuição normalDifícil
380420460500540580620htopo 40%

Os durações de baterias têm distribuição normal com média 500 h e desvio padrão 40 h. Arraste o ponto de corte para que os 40% superiores sombreados fiquem à direita dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 500 hσ = 40 h40%
x = h
3.Intervalos de confiançaMédia
μ₁ − μ₂0L = ?Ux̄₁ − x̄₂E95%

A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 50 celulares, média 99,5 h, desvio-padrão conhecido 9 h. Modelo 2: 100 celulares, média 88 h, desvio-padrão conhecido 11 h. Encontre o limite inferior do intervalo de confiança de 95% para μ₁ − μ₂.

n₁ = 50x̄₁ = 99,5 hσ₁ = 9 hn₂ = 100x̄₂ = 88 hσ₂ = 11 h95%
limite inferior = h
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 40, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 499%

O desvio-padrão da população é 40. 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 4?

σ = 40E = 499%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,9901,99

Uma amostra de 81 estudantes tem nota média 98,28 e desvio-padrão amostral 5. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 98,28s = 5n = 81
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −1,64501,645

Uma amostra de 25 medições tem média 77,6. O desvio-padrão da população é 12. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 90 % para a média.

x̄ = 77,6σ = 12n = 2590%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy127224321416514xy24152025

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 = 102Σx² = 55Σy² = 2198Σxy = 272
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy138248345450554664xy246405060x = 1,5

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 = 1,5.

n = 6x = 1,5
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno293160120turno noturno3172040Total324880160

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 = 1602 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
simnãoTotal18–30 anos19214031–50 anos26346051+ anos352560Total8080160dfα = 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 = 1603 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,2743

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 soma

μ = 200 mm, σ = √(0,3² + 0,4²) = 0,5 mm

Padronizar

z = (200,3 − 200)/0,5 = 0,6

Cauda superior

P = 1 − Φ(0,6) = 1 − 0,7257 = 0,2743

Resposta

P = 0,2743
2.Distribuição normal

Resposta: x = 510 h

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) = 0,6

z da tabela

z ≈ 0,25

De volta às unidades originais

x = 500 + 0,25·40 = 510 h

Resposta

x = 510 h
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite inferior = 8,203 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 = 99,5 − 88 = 11,5

Erro-padrão

SE = √(9²/50 + 11²/100) = 1,682

Margem de erro

E = 1,96·1,682 = 3,297

Intervalo

11,5 ± 3,297 → [8,203, 14,8]

Resposta

limite inferior = 8,203 h

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

4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 664

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 = (2,576·40/4)² = 663,6

Arredondar para cima

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

n = 664

Resposta

n = 664
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −3,096

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 = (98,28 − 100)/0,5556 = −3,096

Resposta

t = −3,096
t0,025; df = 80 = 1,99

|t| > 1,99, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: U = 81,55

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 = 1,645·12/√25 = 3,948

Limite do intervalo

U = 77,6 + 3,948 = 81,55

Resposta

U = 81,55
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = −0,9932

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 = 272 − 15·102/5 = −34
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 2198 − 102²/5 = 117,2

Coeficiente de correlação

r = −34/√(10·117,2) = −0,9932

Resposta

r = −0,9932
8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 41,09

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 = 299/6 = 49,83

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 76,5

Reta de regressão

b = 76,5/17,5 = 4,371
a = 49,83 − 4,371·3,5 = 34,53
ŷ = 34,53 + 4,371·x

Previsão

ŷ = 34,53 + 4,371·1,5 = 41,09

Resposta

ŷ = 41,09
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 6,944

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: 120·32/160 = 24, 120·48/160 = 36, 120·80/160 = 60
turno noturno: 40·32/160 = 8, 40·48/160 = 12, 40·80/160 = 20

Estatística qui-quadrado

χ² = (29 − 24)²/24 + (31 − 36)²/36 + (60 − 60)²/60 + (3 − 8)²/8 + (17 − 12)²/12 + (20 − 20)²/20
χ² = 6,944

Resposta

χ² = 6,944

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 2,833

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: 20, 20
31–50 anos: 30, 30
51+ anos: 30, 30

Estatística qui-quadrado

χ² = (19 − 20)²/20 + (21 − 20)²/20 + (26 − 30)²/30 + (34 − 30)²/30 + (35 − 30)²/30 + (25 − 30)²/30
χ² = 2,833

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
2,833 < 5,991

Resposta

χ² = 2,833

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

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