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
340 kg328 kgT = X₁ + … + X₄?

As massas de passageiros com bagagem são independentes e normais com média 85 kg e desvio padrão 12 kg. Encontre a probabilidade P de a massa total de 4 deles exceder 328 kg. Arredonde z para duas casas decimais.

μ = 85 kgσ = 12 kgn = 4> 328 kg
P =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 32x = ?75%

As durações de entregas seguem uma distribuição normal com média 32 min e desvio-padrão 6 min. Calcule o valor x abaixo do qual estão 75% delas (o percentil 75).

μ = 32σ = 6P = 75%
x = min
3.Intervalos de confiançaMédia
x̄E₁ = 7,499%, n = 100x̄E₂ = ?90%, n = 100

Um intervalo de confiança de 99% para uma média, baseado em 100 observações e σ conhecido, tem margem de erro de 7,4. Qual é a margem de erro E₂ de um intervalo de 90% com os mesmos dados?

99%n₁ = 100E₁ = 7,490%
E₂ =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 14, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 390%

O desvio-padrão da população é 14. 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 3?

σ = 14E = 390%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,99801,998

Uma amostra de 64 estudantes tem nota média 74,44 e desvio-padrão amostral 5. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 74,44s = 5n = 64
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
μ₀x̄c

Um teste z unilateral de H₀: μ = 200 contra H₁: μ < 200 é feito com α = 0.01 e uma amostra de 36; o desvio-padrão é conhecido e vale 3. Na realidade a média é 199.2. Encontre o poder 1 − β do teste em porcentagem.

μ₀ = 200μ = 199,2σ = 3n = 36α = 0,01
1 − β = %
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy126225324421518xy242025

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 = 114Σx² = 55Σy² = 2642Σxy = 322
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy13935556477698911103xy510406080100ŷ = 59

A tabela dá 6 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 59?

n = 6ŷ = 59
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno12272160turno noturno6213360Total184854120

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 = 1202 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
simnãoTotallinha 1364480linha 253760linha 351960Total14060200dfα = 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 = 2003 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,6915

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 = 340 kg, σT = 12·√4 = 24 kg

Padronizar

z = (328 − 340)/24 = −0,5

Probabilidades

P = 1 − Φ(−0,5) = 0,6915

Resposta

P = 0,6915
2.Distribuição normal

Resposta: x = 36,05 min

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) = 0,75 → z = 0,6745

De volta a x

x = 32 + 0,6745·6 = 36,05 min

Resposta

x = 36,05 min
3.Intervalos de confiança

Resposta: E₂ = 4,726

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Razão das margens

E₂/E₁ = (1,645/2,576)·√(100/100) = 0,6386

Nova margem

E₂ = 7,4·0,6386 = 4,726

Resposta

E₂ = 4,726
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 59

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 = (1,645·14/3)² = 58,93

Arredondar para cima

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

n = 59

Resposta

n = 59
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −0,896

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/√64 = 5/8 = 0,625

Estatística de teste

t = (74,44 − 75)/0,625 = −0,896

Resposta

t = −0,896
t0,025; df = 63 = 1,998

|t| < 1.998, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: 1 − β = 23,39 %

Poder de um teste: poder = 1 − β é a probabilidade de rejeitar H₀ quando ela é falsa. Encontre o limite x̄c a partir de μ₀ e z_α, depois calcule a probabilidade de cair além de x̄c usando a média verdadeira: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Média amostral crítica

SE = 3/√36 = 0,5
x̄c = 200 − 2,326·0,5 = 198,8

z sob a média verdadeira

z = (198,8 − 199,2)/0,5 = −0,726

Potência

poder = P(Z < −0.726) = 23.39%
1 − β = 23,39%

Resposta

1 − β = 23,39%
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = −0,9667

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 = 322 − 15·114/5 = −20
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 2642 − 114²/5 = 42,8

Coeficiente de correlação

r = −20/√(10·42,8) = −0,9667

Resposta

r = −0,9667
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 4,065

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 = 36/6 = 6
ȳ = 426/6 = 71

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 434

Reta de regressão

b = 434/70 = 6,2
a = 71 − 6,2·6 = 33,8
ŷ = 33,8 + 6,2·x

Resolver para x

x = (59 − 33,8)/6,2 = 4,065

Resposta

x = 4,065
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 5,417

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: 60·18/120 = 9, 60·48/120 = 24, 60·54/120 = 27
turno noturno: 60·18/120 = 9, 60·48/120 = 24, 60·54/120 = 27

Estatística qui-quadrado

χ² = (12 − 9)²/9 + (27 − 24)²/24 + (21 − 27)²/27 + (6 − 9)²/9 + (21 − 24)²/24 + (33 − 27)²/27
χ² = 5,417

Resposta

χ² = 5,417

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 39,84

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: 56, 24
linha 2: 42, 18
linha 3: 42, 18

Estatística qui-quadrado

χ² = (36 − 56)²/56 + (44 − 24)²/24 + (53 − 42)²/42 + (7 − 18)²/18 + (51 − 42)²/42 + (9 − 18)²/18
χ² = 39,84

Decisão

df = 2, χ²crit = 9,210
39,84 > 9,210

Resposta

χ² = 39,84

χ² está acima do valor crítico, então H₀ é rejeitada: as variáveis parecem estar relacionadas.

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