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 mm199,5 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 199,5 mm. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 120, σX = 0,3μY = 80, σY = 0,4X + Y > 199,5 mm
P =
2.Distribuição normalDifícil
35455565758595pontostopo 30%

Os notas de prova têm distribuição normal com média 65 pontos e desvio padrão 10 pontos. Arraste o ponto de corte para que os 30% superiores sombreados fiquem à direita dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 65 pontosσ = 10 pontos30%
x = pontos
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 11, s = 5,5LUx̄ = 38,5E = ?99%

Uma amostra de 11 itens tem média 38,5 e desvio-padrão s = 5,5. A população é aproximadamente normal. Calcule a margem de erro E de um intervalo de confiança de 99% para a média.

n = 11x̄ = 38,5s = 5,599%t(10) = 3,169
E =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 36, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 595%

O desvio-padrão da população é 36. 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 5?

σ = 36E = 595%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−1,84p = ?

Afirma-se que a média de uma população é 50; o desvio-padrão da população é conhecido e vale 9. Uma amostra aleatória de 36 observações tem média 47,24. Teste H₀: μ = 50 contra H₁: μ < 50. Encontre o valor p p.

μ₀ = 50σ = 9n = 36x̄ = 47,24H₁: μ < μ₀
p =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 5α = 0,05βσ = 26, poder 90%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,05 deve detectar um deslocamento da média de 5 unidades com poder de 90%. O desvio-padrão é 26. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,05poder = 90%δ = 5σ = 26zα = 1,645zβ = 1,282
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy33554475095511571369xy5104060

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
xy35456377398011861384xy510607080ŷ = 74

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. Para que valor x a reta prevê ŷ = 74?

n = 6ŷ = 74
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes1871540funcionários623325120Total804040160

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

É feito um teste qui-quadrado de independência em uma tabela de contingência com 2 linhas e 4 colunas (sem contar os totais). Quantos graus de liberdade df o teste tem?

2 × 4
df =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,8413

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 = (199,5 − 200)/0,5 = −1

Cauda superior

P = 1 − Φ(−1) = 1 − 0,1587 = 0,8413

Resposta

P = 0,8413
2.Distribuição normal

Resposta: x = 70,2 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) = 0,7

z da tabela

z ≈ 0,52

De volta às unidades originais

x = 65 + 0,52·10 = 70,2 pontos

Resposta

x = 70,2 pontos
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 5,255

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 = 10, t = 3,169

Margem de erro

E = 3,169·5,5/√11 = 5,255

Resposta

E = 5,255
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 200

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 = (1,96·36/5)² = 199,1

Arredondar para cima

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

n = 200

Resposta

n = 200
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: p = 0,03288

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.

Estatística de teste

SE = σ/√n = 9/√36 = 1,5
z = (47,24 − 50)/1,5 = −1,84

Área da cauda

Φ(1,84) = 0,9671
1 − Φ(1,84) = 0,0329

Valor p

p = 0,03288

Resposta

p = 0,03288

p ≤ 0,05, então H₀ é rejeitada ao nível de 5%.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 232

Tamanho de amostra para um teste: para detectar um deslocamento real δ com poder 1 − β em um teste z unilateral ao nível α, o erro-padrão deve satisfazer δ = (z_α + z_β)·σ/√n, então n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², arredondado para cima.

Resolver em ordem a n

n = ((1,645 + 1,282)·26/5)² = 231,7

Arredondar para cima

n = 232

Resposta

n = 232
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,963

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 = 48/6 = 8
ȳ = 310/6 = 51,67

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 214
Syy = Σ(y − ȳ)² = 679,3

Coeficiente de determinação

r² = 214²/(70·679,3) = 0,963

Resposta

r² = 0,963

Cerca de 96,3% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 8,206

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 = 48/6 = 8
ȳ = 440/6 = 73,33

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 226

Reta de regressão

b = 226/70 = 3,229
a = 73,33 − 3,229·8 = 47,5
ŷ = 47,5 + 3,229·x

Resolver para x

x = (74 − 47,5)/3,229 = 8,206

Resposta

x = 8,206
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 4,8

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

estudantes: 40·80/160 = 20, 40·40/160 = 10, 40·40/160 = 10
funcionários: 120·80/160 = 60, 120·40/160 = 30, 120·40/160 = 30

Estatística qui-quadrado

χ² = (18 − 20)²/20 + (7 − 10)²/10 + (15 − 10)²/10 + (62 − 60)²/60 + (33 − 30)²/30 + (25 − 30)²/30
χ² = 4,8

Resposta

χ² = 4,8

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: df = 3

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)·(4 − 1) = 3

Resposta

df = 3

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