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
105 s114,6 sX + Y?

X é normal com média 60 s e desvio padrão 5 s; Y é independente e normal com média 45 s e desvio padrão 4 s. Encontre a probabilidade P de X + Y ser maior que 114,6 s. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 60, σX = 5μY = 45, σY = 4X + Y > 114,6 s
P =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 65x = ?99%

As notas de prova seguem uma distribuição normal com média 65 pontos e desvio-padrão 10 pontos. Calcule o valor x abaixo do qual estão 99% delas (o percentil 99).

μ = 65σ = 10P = 99%
x = pontos
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 7, s = 12L = ?Ux̄ = 63E95%

Uma amostra de 7 itens tem média 63 e desvio-padrão s = 12. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite inferior do intervalo de confiança de 95% para a média.

n = 7x̄ = 63s = 1295%t(6) = 2,447
limite inferior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 28, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,599%

O desvio-padrão da população é 28. 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 2,5?

σ = 28E = 2,599%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,0302,03

Uma amostra de 36 estudantes tem nota média 102,3 e desvio-padrão amostral 8. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 102,3s = 8n = 36
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −2,57602,576

Uma amostra de 16 medições tem média 505,2. O desvio-padrão da população é 8. Calcule o limite inferior L do intervalo de confiança a 99 % para a média.

x̄ = 505,2σ = 8n = 1699%
L =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy15881796191122112423131xy1520100120

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
xy15681884211042411027126xy15202580100120x = 19,5

A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. É feita uma nova observação (19,5, 93). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 5(19,5, 93)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes183369120funcionários9391260Total277281180

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 = 1802 × 3
χ² =
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

É feito um teste qui-quadrado de independência em uma tabela de contingência com 2 linhas e 3 colunas (sem contar os totais). Usando a tabela, encontre o valor crítico χ²crit ao nível de significância α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,06681

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 = 105 s, σ = √(5² + 4²) = 6,403 s

Padronizar

z = (114,6 − 105)/6,403 = 1,5

Cauda superior

P = 1 − Φ(1,5) = 1 − 0,9332 = 0,06681

Resposta

P = 0,06681
2.Distribuição normal

Resposta: x = 88,26 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) = 0,99 → z = 2,326

De volta a x

x = 65 + 2,326·10 = 88,26 pontos

Resposta

x = 88,26 pontos
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite inferior = 51,9

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 = 6, t = 2,447

Margem de erro

E = 2,447·12/√7 = 11,1

Intervalo

63 ± 11,1 → [51,9, 74,1]

Resposta

limite inferior = 51,9
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 833

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 = (2,576·28/2,5)² = 832,4

Arredondar para cima

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

n = 833

Resposta

n = 833
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 1,725

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 = 8/√36 = 8/6 = 1,333

Estatística de teste

t = (102,3 − 100)/1,333 = 1,725

Resposta

t = 1,725
t0,025; df = 35 = 2,03

|t| < 2.03, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: L = 500

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 = 2,576·8/√16 = 5,152

Limite do intervalo

L = 505,2 − 5,152 = 500

Resposta

L = 500
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9839

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 = 551/5 = 110,2

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 228
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1321

Coeficiente de determinação

r² = 228²/(40·1321) = 0,9839

Resposta

r² = 0,9839

Cerca de 98,39% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = 1,7

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 = 105/5 = 21
ȳ = 492/5 = 98,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 426

Reta de regressão

b = 426/90 = 4,733
a = 98,4 − 4,733·21 = −1
ŷ = −1 + 4,733·x

Valor previsto

ŷ = −1 + 4,733·19,5 = 91,3

Resíduo

e = 93 − 91,3 = 1,7

Resposta

e = 1,7

O ponto está acima da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 26,56

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: 120·27/180 = 18, 120·72/180 = 48, 120·81/180 = 54
funcionários: 60·27/180 = 9, 60·72/180 = 24, 60·81/180 = 27

Estatística qui-quadrado

χ² = (18 − 18)²/18 + (33 − 48)²/48 + (69 − 54)²/54 + (9 − 9)²/9 + (39 − 24)²/24 + (12 − 27)²/27
χ² = 26,56

Resposta

χ² = 26,56

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 9,21

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)·(3 − 1) = 2

Tabela

χ²crit(df = 2, α = 0,01) = 9,210

Resposta

χ²crit = 9,210

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

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