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 = 0,9090

Arraste z para que a área sombreada entre −z e z sob a curva normal padrão seja 0,9090. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,9090
z =
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
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E90%

A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 50 celulares, média 89 h, desvio-padrão conhecido 14 h. Modelo 2: 60 celulares, média 90,5 h, desvio-padrão conhecido 19 h. Encontre o limite superior do intervalo de confiança de 90% para μ₁ − μ₂.

n₁ = 50x̄₁ = 89 hσ₁ = 14 hn₂ = 60x̄₂ = 90,5 hσ₂ = 19 h90%
limite superior = h
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 39, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,599%

O desvio-padrão da população é 39. 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 1,5?

σ = 39E = 1,599%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,98401,984

Uma amostra de 100 estudantes tem nota média 73,92 e desvio-padrão amostral 12. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 73,92s = 12n = 100
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −1,9601,96

Uma amostra de 64 medições tem média 121,8. O desvio-padrão da população é 20. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 95 % para a média.

x̄ = 121,8σ = 20n = 6495%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy12022031741551265xy2465101520

A tabela dá 6 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 = 6
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy3445587699781189xy5106080x = 4

A tabela dá 5 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. É feita uma nova observação (4, 46). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 5(4, 46)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
melhorounão melhorouTotalnovo medicamento132740placebo4377120Total56104160

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 × 2
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
aprovadoreprovadoTotallinha 16337100linha 25446100linha 3512980Total168112280dfα = 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 = 2803 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = 1,69

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 + 0,9090)/2 = 0,9545

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,9545 dentro da tabela e leia z.

z = 1,69

Resposta

z = 1,69
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 superior = 3,685 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 = 89 − 90,5 = −1,5

Erro-padrão

SE = √(14²/50 + 19²/60) = 3,152

Margem de erro

E = 1,645·3,152 = 5,185

Intervalo

−1,5 ± 5,185 → [−6,685, 3,685]

Resposta

limite superior = 3,685 h

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

4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 4486

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 = (2,576·39/1,5)² = 4486

Arredondar para cima

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

n = 4486

Resposta

n = 4486
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −0,9

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/√100 = 12/10 = 1,2

Estatística de teste

t = (73,92 − 75)/1,2 = −0,9

Resposta

t = −0,9
t0,025; df = 99 = 1,984

|t| < 1.984, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: U = 126,7

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 = 1,96·20/√64 = 4,9

Limite do intervalo

U = 121,8 + 4,9 = 126,7

Resposta

U = 126,7
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,895

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 = 89/6 = 14,83

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −50,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 162,8

Coeficiente de determinação

r² = −50,5²/(17,5·162,8) = 0,895

Resposta

r² = 0,895

Cerca de 89,5% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = −5,1

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 = 35/5 = 7
ȳ = 338/5 = 67,6

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 220

Reta de regressão

b = 220/40 = 5,5
a = 67,6 − 5,5·7 = 29,1
ŷ = 29,1 + 5,5·x

Valor previsto

ŷ = 29,1 + 5,5·4 = 51,1

Resíduo

e = 46 − 51,1 = −5,1

Resposta

e = −5,1

O ponto está abaixo da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 0,1465

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

novo medicamento: 40·56/160 = 14, 40·104/160 = 26
placebo: 120·56/160 = 42, 120·104/160 = 78

Estatística qui-quadrado

χ² = (13 − 14)²/14 + (27 − 26)²/26 + (43 − 42)²/42 + (77 − 78)²/78
χ² = 0,1465

Resposta

χ² = 0,1465

gl = 1. Para α = 0,05 o valor crítico é 3,841, então H₀ (independência) é não rejeitada.

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 2,344

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: 60, 40
linha 2: 60, 40
linha 3: 48, 32

Estatística qui-quadrado

χ² = (63 − 60)²/60 + (37 − 40)²/40 + (54 − 60)²/60 + (46 − 40)²/40 + (51 − 48)²/48 + (29 − 32)²/32
χ² = 2,344

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
2,344 < 5,991

Resposta

χ² = 2,344

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

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