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
4580,5P = ?

As notas de prova seguem uma distribuição normal com média 65 pontos e desvio-padrão 10 pontos. Que fração está entre 45 e 80,5 pontos? Dê P em forma decimal.

μ = 65σ = 10x1 = 45x2 = 80,5
P =
2.Distribuição normalDifícil
380420460500540580620hbase 70%

Os durações de baterias têm distribuição normal com média 500 h e desvio padrão 40 h. Arraste o ponto de corte para que os 70% inferiores sombreados fiquem à esquerda dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 500 hσ = 40 h70%
x = h
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 13, s = 8,5L = ?Ux̄ = 24E90%

Uma amostra de 13 itens tem média 24 e desvio-padrão s = 8,5. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite inferior do intervalo de confiança de 90% para a média.

n = 13x̄ = 24s = 8,590%t(12) = 1,782
limite inferior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0199%

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 0,01?

p = 0,5E = 0,0199%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,13102,131

Uma amostra de 16 estudantes tem nota média 79,5 e desvio-padrão amostral 15. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 79,5s = 15n = 16
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 3α = 0,05βσ = 9, poder 80%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,05 deve detectar um deslocamento da média de 3 unidades com poder de 80%. O desvio-padrão é 9. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,05poder = 80%δ = 3σ = 9zα = 1,645zβ = 0,842
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy126230333431535636xy2463035

A tabela dá 6 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.

n = 6Σx = 21Σy = 191Σx² = 91Σy² = 6147Σxy = 700
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy2941462382810361244xy5102040x = 9

A tabela dá 6 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Preveja ŷ para x = 9.

n = 6x = 9
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno1581740turno noturno2512340Total40202080

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 = 802 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
aprovadoreprovadoTotallinha 14555100linha 25248100linha 32377100Total120180300dfα = 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 = 3003 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,9167

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 = (45 − 65)/10 = −2
z₂ = (80,5 − 65)/10 = 1,55

Área entre os valores

P = Φ(1,55) − Φ(−2) = 0,9394 − 0,02275 = 0,9167

Resposta

P = 0,9167
2.Distribuição normal

Resposta: x = 521 h

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

Φ(z) = 0,7

z da tabela

z ≈ 0,52

De volta às unidades originais

x = 500 + 0,52·40 = 521 h

Resposta

x = 521 h
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite inferior = 19,8

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 = 12, t = 1,782

Margem de erro

E = 1,782·8,5/√13 = 4,201

Intervalo

24 ± 4,201 → [19,8, 28,2]

Resposta

limite inferior = 19,8
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 16590

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 = 2,576²·0,5·0,5/0,01² = 16589

Arredondar para cima

n = 16590

Resposta

n = 16590
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 1,2

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 = 15/√16 = 15/4 = 3,75

Estatística de teste

t = (79,5 − 75)/3,75 = 1,2

Resposta

t = 1,2
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: n = 56

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)·9/3)² = 55,67

Arredondar para cima

n = 56

Resposta

n = 56
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9211

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 = 700 − 21·191/6 = 31,5
Sxx = 91 − 21²/6 = 17,5
Syy = 6147 − 191²/6 = 66,83

Coeficiente de correlação

r = 31,5/√(17,5·66,83) = 0,9211

Resposta

r = 0,9211
8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 32,7

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 = 42/6 = 7
ȳ = 154/6 = 25,67

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 246

Reta de regressão

b = 246/70 = 3,514
a = 25,67 − 3,514·7 = 1,067
ŷ = 1,067 + 3,514·x

Previsão

ŷ = 1,067 + 3,514·9 = 32,7

Resposta

ŷ = 32,7
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 13,1

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: 40·40/80 = 20, 40·20/80 = 10, 40·20/80 = 10
turno noturno: 40·40/80 = 20, 40·20/80 = 10, 40·20/80 = 10

Estatística qui-quadrado

χ² = (15 − 20)²/20 + (8 − 10)²/10 + (17 − 10)²/10 + (25 − 20)²/20 + (12 − 10)²/10 + (3 − 10)²/10
χ² = 13,1

Resposta

χ² = 13,1

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 19,08

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: 40, 60
linha 2: 40, 60
linha 3: 40, 60

Estatística qui-quadrado

χ² = (45 − 40)²/40 + (55 − 60)²/60 + (52 − 40)²/40 + (48 − 60)²/60 + (23 − 40)²/40 + (77 − 60)²/60
χ² = 19,08

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
19,08 > 5,991

Resposta

χ² = 19,08

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

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