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
24,835,3P = ?

As durações de entregas seguem uma distribuição normal com média 32 min e desvio-padrão 6 min. Que fração está entre 24,8 e 35,3 min? Dê P em forma decimal.

μ = 32σ = 6x1 = 24,8x2 = 35,3
P =
2.Distribuição normalDifícil
0,02 mm0D − d?

Os diâmetros D dos furos são normais com média 25,02 mm e desvio padrão 0,015 mm. Os diâmetros d dos eixos são independentes e normais com média 25 mm e desvio padrão 0,02 mm. Um eixo escolhido ao acaso encaixa quando D − d > 0. Encontre a probabilidade P de ele encaixar. Arredonde z para duas casas decimais.

furo: μ = 25,02 mm, σ = 0,015 mmeixo: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 9, s = 15LU = ?x̄ = 80E95%

Uma amostra de 9 itens tem média 80 e desvio-padrão s = 15. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite superior do intervalo de confiança de 95% para a média.

n = 9x̄ = 80s = 1595%t(8) = 2,306
limite superior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0390%

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 90% para a proporção tenha margem de erro de no máximo 0,03?

p = 0,5E = 0,0390%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−2,0862,086t = ?df = 20

Dois métodos de ensino são comparados. Grupo 1: 9 alunos, nota média 117, desvio-padrão 10. Grupo 2: 13 alunos, nota média 100,9, desvio-padrão 12. Suponha variâncias populacionais iguais e use o teste t de duas amostras com variância combinada. Encontre a estatística de teste t para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (grupo 1 menos grupo 2).

n₁ = 9x̄₁ = 117s₁ = 10n₂ = 13x̄₂ = 100,9s₂ = 12
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
μ₀x̄c

Um teste z unilateral de H₀: μ = 50 contra H₁: μ < 50 é feito com α = 0.10 e uma amostra de 36; o desvio-padrão é conhecido e vale 9. Na realidade a média é 47.45. Encontre a probabilidade de um erro do tipo II β em porcentagem.

μ₀ = 50μ = 47,45σ = 9n = 36α = 0,10
β = %
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy364471569677790xy46708090

A tabela dá 5 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy130229326426525xy24262830ŷ = 29

A tabela dá 5 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 = 29?

n = 5ŷ = 29
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
melhorounão melhorouTotalnovo medicamento512980placebo295180Total8080160

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
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 5 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: P = 0,5938

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 = (24,8 − 32)/6 = −1,2
z₂ = (35,3 − 32)/6 = 0,55

Área entre os valores

P = Φ(0,55) − Φ(−1,2) = 0,7088 − 0,1151 = 0,5938

Resposta

P = 0,5938
2.Distribuição normal

Resposta: P = 0,7881

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 = 25,02 − 25 = 0,02 mm, σ = 0,025 mm

Padronizar

z = (0 − 0,02)/0,025 = −0,8

Probabilidades

P = 1 − Φ(−0,8) = 0,7881

Resposta

P = 0,7881
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite superior = 91,53

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 = 8, t = 2,306

Margem de erro

E = 2,306·15/√9 = 11,53

Intervalo

80 ± 11,53 → [68,47, 91,53]

Resposta

limite superior = 91,53
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 752

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 = 1,645²·0,5·0,5/0,03² = 751,7

Arredondar para cima

n = 752

Resposta

n = 752
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 3,302

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Variância combinada

sp² = (8·10² + 12·12²)/20 = 126,4
sp = 11,24

Erro-padrão

SE = 11,24·√(1/9 + 1/13) = 4,875

Estatística de teste

t = (117 − 100,9)/4,875 = 3,302

Resposta

t = 3,302

Com gl = 20, o valor crítico bilateral a 5% é 2,086; |t| é maior, então H₀ é rejeitada.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: β = 33,8 %

Poder de um teste: poder = 1 − β é a probabilidade de rejeitar H₀ quando ela é falsa. Encontre o limite x̄c a partir de μ₀ e z_α, depois calcule a probabilidade de cair além de x̄c usando a média verdadeira: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Média amostral crítica

SE = 9/√36 = 1,5
x̄c = 50 − 1,282·1,5 = 48,08

z sob a média verdadeira

z = (48,08 − 47,45)/1,5 = 0,418

Erro do tipo II

poder = P(Z < 0.418) = 66.2%
β = 100% − 66,2% = 33,8%

Resposta

β = 33,8%
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9184

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 = 25/5 = 5
ȳ = 371/5 = 74,2

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 58
Syy = Σ(y − ȳ)² = 398,8

Coeficiente de correlação

r = 58/√(10·398,8) = 0,9184

Resposta

r = 0,9184
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 1,615

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 = 136/5 = 27,2

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −13

Reta de regressão

b = −13/10 = −1,3
a = 27,2 − (−1,3)·3 = 31,1
ŷ = 31,1 − 1,3·x

Resolver para x

x = (29 − 31,1)/(−1,3) = 1,615

Resposta

x = 1,615
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 12,1

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

novo medicamento: 80·80/160 = 40, 80·80/160 = 40
placebo: 80·80/160 = 40, 80·80/160 = 40

Estatística qui-quadrado

χ² = (51 − 40)²/40 + (29 − 40)²/40 + (29 − 40)²/40 + (51 − 40)²/40
χ² = 12,1

Resposta

χ² = 12,1

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 11,35

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 = 5 − 1 − 1 = 3

Tabela

χ²crit(df = 3, α = 0,01) = 11,345

Resposta

χ²crit = 11,345

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

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