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 à direita de z = 0,2877

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,2877. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,2877
z =
2.Distribuição normalDifícil
235240245250255260265gtopo 95%

Os massas de sacos têm distribuição normal com média 250 g e desvio padrão 5 g. Arraste o ponto de corte para que os 95% superiores sombreados fiquem à direita dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 250 gσ = 5 g95%
x = g
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 11, s = 16,5LU = ?x̄ = 105,5E95%

Uma amostra de 11 itens tem média 105,5 e desvio-padrão s = 16,5. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite superior do intervalo de confiança de 95% para a média.

n = 11x̄ = 105,5s = 16,595%t(10) = 2,228
limite superior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
n = 15σ = ?Us = 1095%

Os diâmetros de 15 eixos usinados têm desvio-padrão amostral de 10 µm. Supondo que os diâmetros tenham distribuição normal, encontre o limite inferior σ do intervalo de confiança de 95% para o desvio-padrão populacional. Com gl = 14, 2,5% da distribuição χ² fica abaixo de 5,629 e 2,5% fica acima de 26,119.

n = 15s = 10 µmχ² = 5,629, 26,119
σ = µm
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−1,961,96z = ?

Duas linhas de produção fabricam a mesma peça. Linha 1: uma amostra de 100 peças tem comprimento médio de 62,5 mm, e o desvio-padrão conhecido da linha é 9 mm. Linha 2: uma amostra de 30 peças tem média de 64,9 mm, desvio-padrão conhecido de 4 mm. Encontre a estatística de teste z para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (linha 1 menos linha 2).

n₁ = 100x̄₁ = 62,5 mmσ₁ = 9 mmn₂ = 30x̄₂ = 64,9 mmσ₂ = 4 mm
z =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
σ = 12, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,595%

Que tamanho deve ter uma amostra para que o intervalo de confiança a 95 % para uma média tenha uma margem de erro de no máximo 1,5? O desvio-padrão é 12. Calcule o menor tamanho de amostra n.

σ = 12E = 1,595%
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy228334435537645752xy246304050

A tabela dá 6 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy122222318414514xy241520ŷ = 19

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 = 19?

n = 5ŷ = 19
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes362143100funcionários243937100Total606080200

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 = 2002 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil

Um teste qui-quadrado de aderência verifica se as frequências em 6 categorias seguem uma distribuição de Poisson cuja média é estimada a partir dos mesmos dados. Quantos graus de liberdade df o teste tem?

k = 6
df =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = 0,56

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 − 0,2877 = 0,7123

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,7123 dentro da tabela e leia z.

z = 0,56

Resposta

z = 0,56
2.Distribuição normal

Resposta: x = 241,8 g

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) = 0,05

z da tabela

z ≈ −1,64

De volta às unidades originais

x = 250 − 1,64·5 = 241,8 g

Resposta

x = 241,8 g
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite superior = 116,6

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 = 10, t = 2,228

Margem de erro

E = 2,228·16,5/√11 = 11,08

Intervalo

105,5 ± 11,08 → [94,42, 116,6]

Resposta

limite superior = 116,6
4.Intervalos de confiança

Resposta: σ = 7,321 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 = 14·10² = 1400

Limites para σ²

1400/26,119 = 53,6
1400/5,629 = 248,7

Limite para σ

σ = √53,6 = 7,321 µm

Resposta

σ = 7,321 µm

Intervalo de 95% para σ: [7,321, 15,77] µm.

5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: z = −2,071

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.

Erro-padrão da diferença

SE = √(9²/100 + 4²/30) = √1,343 = 1,159

Estatística de teste

z = (62,5 − 64,9)/1,159 = −2,071

Resposta

z = −2,071

|z| > 1,96, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 246

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).

Resolver em ordem a n

n = (1,96·12/1,5)² = 245,9

Arredondar para cima

n = 246

Resposta

n = 246
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9638

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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 231/6 = 38,5

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 77,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 369,5

Coeficiente de correlação

r = 77,5/√(17,5·369,5) = 0,9638

Resposta

r = 0,9638
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 2,583

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 = 90/5 = 18

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −24

Reta de regressão

b = −24/10 = −2,4
a = 18 − (−2,4)·3 = 25,2
ŷ = 25,2 − 2,4·x

Resolver para x

x = (19 − 25,2)/(−2,4) = 2,583

Resposta

x = 2,583
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 8,25

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: 100·60/200 = 30, 100·60/200 = 30, 100·80/200 = 40
funcionários: 100·60/200 = 30, 100·60/200 = 30, 100·80/200 = 40

Estatística qui-quadrado

χ² = (36 − 30)²/30 + (21 − 30)²/30 + (43 − 40)²/40 + (24 − 30)²/30 + (39 − 30)²/30 + (37 − 40)²/40
χ² = 8,25

Resposta

χ² = 8,25

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: df = 4

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 = 6 − 1 − 1 = 4

Resposta

df = 4

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