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
−3−2−10123zárea sombreada entre −z e z = 0,8098

Arraste z para que a área sombreada entre −z e z sob a curva normal padrão seja 0,8098. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,8098
z =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 250x = ?90%

As massas de sacos seguem uma distribuição normal com média 250 g e desvio-padrão 5 g. Calcule o valor x abaixo do qual estão 90% delas (o percentil 90).

μ = 250σ = 5P = 90%
x = g
3.Intervalos de confiançaMédia
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E95%

A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 60 celulares, média 141,5 h, desvio-padrão conhecido 19 h. Modelo 2: 60 celulares, média 142 h, desvio-padrão conhecido 7 h. Encontre o limite superior do intervalo de confiança de 95% para μ₁ − μ₂.

n₁ = 60x̄₁ = 141,5 hσ₁ = 19 hn₂ = 60x̄₂ = 142 hσ₂ = 7 h95%
limite superior = h
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 8, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

O desvio-padrão da população é 8. 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 2?

σ = 8E = 299%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,06402,064

Uma amostra de 25 estudantes tem nota média 80,04 e desvio-padrão amostral 12. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 80,04s = 12n = 25
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
σ = 20, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,595%

Que tamanho deve ter uma amostra para que o intervalo de confiança a 95 % para uma média tenha uma margem de erro de no máximo 0,5? O desvio-padrão é 20. Calcule o menor tamanho de amostra n.

σ = 20E = 0,595%
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy189121116241202714630154xy202530100120140160

A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy348446549651755867xy4685060ŷ = 54

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 = 54?

n = 6ŷ = 54
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno14192760turno noturno8322060Total225147120

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 = 60total da coluna = 51N = 120
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil
aprovadoreprovadoTotallinha 1211940linha 2354580linha 33268100Total88132220dfα = 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 = 2203 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = 1,31

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 de z

Φ(z) = (1 + 0,8098)/2 = 0,9049

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,9049 dentro da tabela e leia z.

z = 1,31

Resposta

z = 1,31
2.Distribuição normal

Resposta: x = 256,4 g

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.

z do percentil

Φ(z) = 0,9 → z = 1,282

De volta a x

x = 250 + 1,282·5 = 256,41 g

Resposta

x = 256,41 g
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite superior = 4,624 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 = 141,5 − 142 = −0,5

Erro-padrão

SE = √(19²/60 + 7²/60) = 2,614

Margem de erro

E = 1,96·2,614 = 5,124

Intervalo

−0,5 ± 5,124 → [−5,624, 4,624]

Resposta

limite superior = 4,624 h

O intervalo contém 0, então os dados não mostram uma diferença significativa.

4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 107

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 = (2,576·8/2)² = 106,2

Arredondar para cima

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

n = 107

Resposta

n = 107
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 2,1

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 = 12/√25 = 12/5 = 2,4

Estatística de teste

t = (80,04 − 75)/2,4 = 2,1

Resposta

t = 2,1
t0,025; df = 24 = 2,064

|t| > 2,064, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 6147

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 = (1,96·20/0,5)² = 6147

Arredondar para cima

n = 6147

Resposta

n = 6147
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9782

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 = 120/5 = 24
ȳ = 627/5 = 125,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 468
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2543

Coeficiente de correlação

r = 468/√(90·2543) = 0,9782

Resposta

r = 0,9782
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 5,876

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 = 316/6 = 52,67

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 62

Reta de regressão

b = 62/17,5 = 3,543
a = 52,67 − 3,543·5,5 = 33,18
ŷ = 33,18 + 3,543·x

Resolver para x

x = (54 − 33,18)/3,543 = 5,876

Resposta

x = 5,876
9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 25,5

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 = 60·51/120 = 25,5

Resposta

E = 25,5
10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 5,74

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

linha 1: 16, 24
linha 2: 32, 48
linha 3: 40, 60

Estatística qui-quadrado

χ² = (21 − 16)²/16 + (19 − 24)²/24 + (35 − 32)²/32 + (45 − 48)²/48 + (32 − 40)²/40 + (68 − 60)²/60
χ² = 5,74

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
5,74 < 5,991

Resposta

χ² = 5,74

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

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