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 = 0,9199

Arraste z para que a área sombreada entre −z e z sob a curva normal padrão seja 0,9199. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,9199
z =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 100x = ?95%

As pontuações de QI seguem uma distribuição normal com média 100 pontos e desvio-padrão 15 pontos. Calcule o valor x abaixo do qual estão 95% delas (o percentil 95).

μ = 100σ = 15P = 95%
x = pontos
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 6, sd​ = 0,60LU = ?d̄ = 8,2E90%

A pressão arterial de 6 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média 8,2 e desvio-padrão 0,6. Encontre o limite superior do intervalo de confiança de 90% para a diferença média.

n = 6d̄ = 8,2sd = 0,690%t(5) = 2,015
limite superior = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0599%

Não se sabe nada de antemão sobre a proporção de produtos defeituosos. Quantos produtos n devem ser inspecionados para que um intervalo de confiança de 99% para a proporção tenha margem de erro de no máximo 0,05?

p = 0,5E = 0,0599%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,0302,03

Uma amostra de 36 estudantes tem nota média 103,5 e desvio-padrão amostral 10. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 103,5s = 10n = 36
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 1,5α = 0,05βσ = 9, poder 80%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,05 deve detectar um deslocamento da média de 1,5 unidades com poder de 80%. O desvio-padrão é 9. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,05poder = 80%δ = 1,5σ = 9zα = 1,645zβ = 0,842
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy15411745195721692366xy152040506070

A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 5
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy123218320416516610xy246101520ŷ = 16

A tabela dá 6 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 16?

n = 6ŷ = 16
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes253545105funcionários11301657Total366561162

A tabela de contingência mostra frequências observadas. Para um teste qui-quadrado de independência, encontre a frequência esperada E para a célula “funcionários, ônibus”.

total da linha = 57total da coluna = 36N = 162
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Um teste qui-quadrado de aderência verifica se as frequências em 6 categorias seguem uma distribuição de Poisson cuja média é estimada a partir dos mesmos dados. Usando a tabela, encontre o valor crítico χ²crit ao nível de significância α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = 1,75

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 + 0,9199)/2 = 0,9599

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,9599 dentro da tabela e leia z.

z = 1,75

Resposta

z = 1,75
2.Distribuição normal

Resposta: x = 124,7 pontos

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) = 0,95 → z = 1,645

De volta a x

x = 100 + 1,645·15 = 124,67 pontos

Resposta

x = 124,67 pontos
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite superior = 8,694 mmHg

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.

Valor crítico

df = 5, t = 2,015

Margem de erro

E = 2,015·0,6/√6 = 0,4936

Intervalo

8,2 ± 0,4936 → [7,706, 8,694]

Resposta

limite superior = 8,694 mmHg
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 664

Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.

Resolver em ordem a n

n = 2,576²·0,5·0,5/0,05² = 663,6

Arredondar para cima

n = 664

Resposta

n = 664
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 = 10/√36 = 10/6 = 1,667

Estatística de teste

t = (103,5 − 100)/1,667 = 2,1

Resposta

t = 2,1
t0,025; df = 35 = 2,03

|t| > 2,03, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 223

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 + 0,842)·9/1,5)² = 222,7

Arredondar para cima

n = 223

Resposta

n = 223
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,8901

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 = 95/5 = 19
ȳ = 278/5 = 55,6

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 148
Syy = Σ(y − ȳ)² = 615,2

Coeficiente de determinação

r² = 148²/(40·615,2) = 0,8901

Resposta

r² = 0,8901

Cerca de 89,01% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 4,044

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 = 103/6 = 17,17

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −37,5

Reta de regressão

b = −37,5/17,5 = −2,143
a = 17,17 − (−2,143)·3,5 = 24,67
ŷ = 24,67 − 2,143·x

Resolver para x

x = (16 − 24,67)/(−2,143) = 4,044

Resposta

x = 4,044
9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 12,67

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 = 57·36/162 = 12,67

Resposta

E = 12,67
10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 13,28

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 = 6 − 1 − 1 = 4

Tabela

χ²crit(df = 4, α = 0,01) = 13,277

Resposta

χ²crit = 13,277

Rejeite H₀ se o χ² calculado for maior que este valor.

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