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
2342,8P = ?

As durações de entregas seguem uma distribuição normal com média 32 min e desvio-padrão 6 min. Que fração está entre 23 e 42,8 min? Dê P em forma decimal.

μ = 32σ = 6x1 = 23x2 = 42,8
P =
2.Distribuição normalDifícil
10 g0X − Y?

A massa X de um produto da linha 1 e Y da linha 2 são independentes e normais: X tem média 500 g e desvio padrão 8 g, Y tem média 490 g e desvio padrão 6 g. Encontre a probabilidade P de X ser maior que Y. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 500 g, σX = 8 gμY = 490 g, σY = 6 g
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 12, sd​ = 1,10L = ?Ud̄ = 3,4E90%

A pressão arterial de 12 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média 3,4 e desvio-padrão 1,1. Encontre o limite inferior do intervalo de confiança de 90% para a diferença média.

n = 12d̄ = 3,4sd = 1,190%t(11) = 1,796
limite inferior = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
n = 10Lσ = ?s = 9,595%

Os diâmetros de 10 eixos usinados têm desvio-padrão amostral de 9,5 µm. Supondo que os diâmetros tenham distribuição normal, encontre o limite superior σ do intervalo de confiança de 95% para o desvio-padrão populacional. Com gl = 9, 2,5% da distribuição χ² fica abaixo de 2,7 e 2,5% fica acima de 19,023.

n = 10s = 9,5 µmχ² = 2,7, 19,023
σ = µm
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,13102,131

Uma amostra de 16 estudantes tem nota média 98,2 e desvio-padrão amostral 4. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 98,2s = 4n = 16
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −1,64501,645

Uma amostra de 64 medições tem média 77,5. O desvio-padrão da população é 12. Calcule o limite inferior L do intervalo de confiança a 90 % para a média.

x̄ = 77,5σ = 12n = 6490%
L =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy129224323420513xy2415202530

A tabela dá 5 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 5
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy16391857206322662481xy20406080ŷ = 66

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. Para que valor x a reta prevê ŷ = 66?

n = 5ŷ = 66
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes4122440funcionários205248120Total246472160

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
simnãoTotal18–30 anos12486031–50 anos12284051+ anos243660Total48112160dfα = 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 = 1603 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,8973

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.

Pontuações z

z₁ = (23 − 32)/6 = −1,5
z₂ = (42,8 − 32)/6 = 1,8

Área entre os valores

P = Φ(1,8) − Φ(−1,5) = 0,9641 − 0,06681 = 0,8973

Resposta

P = 0,8973
2.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 diferença

μ = 500 − 490 = 10 g, σ = 10 g

Padronizar

z = (0 − 10)/10 = −1

Probabilidades

P = 1 − Φ(−1) = 0,8413

Resposta

P = 0,8413
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite inferior = 2,83 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 = 11, t = 1,796

Margem de erro

E = 1,796·1,1/√12 = 0,5703

Intervalo

3,4 ± 0,5703 → [2,83, 3,97]

Resposta

limite inferior = 2,83 mmHg
4.Intervalos de confiança

Resposta: σ = 17,34 µm

Intervalo para uma variância: (n − 1)s²/σ² tem distribuição χ² com n − 1 graus de liberdade. O intervalo de 95% para σ² vai de (n − 1)s² dividido pelo valor superior de χ² (2,5% acima dele) até (n − 1)s² dividido pelo valor inferior de χ² (2,5% abaixo dele); o intervalo para σ é a raiz quadrada dos dois limites. Ele não é simétrico em torno de s.

Soma de quadrados

(n − 1)s² = 9·9,5² = 812,3

Limites para σ²

812,3/19,023 = 42,7
812,3/2,7 = 300,8

Limite para σ

σ = √300,8 = 17,34 µm

Resposta

σ = 17,34 µm

Intervalo de 95% para σ: [6,534, 17,34] µm.

5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −1,8

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 = 4/√16 = 4/4 = 1

Estatística de teste

t = (98,2 − 100)/1 = −1,8

Resposta

t = −1,8
t0,025; df = 15 = 2,131

|t| < 2.131, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: L = 75,03

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 = 1,645·12/√64 = 2,468

Limite do intervalo

L = 77,5 − 2,468 = 75,03

Resposta

L = 75,03
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9337

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 = 15/5 = 3
ȳ = 109/5 = 21,8

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −36
Syy = Σ(y − ȳ)² = 138,8

Coeficiente de determinação

r² = −36²/(10·138,8) = 0,9337

Resposta

r² = 0,9337

Cerca de 93,37% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 21,03

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 = 100/5 = 20
ȳ = 306/5 = 61,2

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 186

Reta de regressão

b = 186/40 = 4,65
a = 61,2 − 4,65·20 = −31,8
ŷ = −31,8 + 4,65·x

Resolver para x

x = (66 − (−31,8))/4,65 = 21,03

Resposta

x = 21,03
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 4,889

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: 40·24/160 = 6, 40·64/160 = 16, 40·72/160 = 18
funcionários: 120·24/160 = 18, 120·64/160 = 48, 120·72/160 = 54

Estatística qui-quadrado

χ² = (4 − 6)²/6 + (12 − 16)²/16 + (24 − 18)²/18 + (20 − 18)²/18 + (52 − 48)²/48 + (48 − 54)²/54
χ² = 4,889

Resposta

χ² = 4,889

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 5,714

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

18–30 anos: 18, 42
31–50 anos: 12, 28
51+ anos: 18, 42

Estatística qui-quadrado

χ² = (12 − 18)²/18 + (48 − 42)²/42 + (12 − 12)²/12 + (28 − 28)²/28 + (24 − 18)²/18 + (36 − 42)²/42
χ² = 5,714

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
5,714 < 5,991

Resposta

χ² = 5,714

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

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