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
490542P = ?

As durações de baterias seguem uma distribuição normal com média 500 h e desvio-padrão 40 h. Que fração está entre 490 e 542 h? Dê P em forma decimal.

μ = 500σ = 40x1 = 490x2 = 542
P =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 250x = ?10%

As massas de sacos seguem uma distribuição normal com média 250 g e desvio-padrão 5 g. Calcule o valor x abaixo do qual estão 10% delas (o percentil 10).

μ = 250σ = 5P = 10%
x = g
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 8, sd​ = 7,80LUd̄ = 7,4E = ?95%

A pressão arterial de 8 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média 7,4 e desvio-padrão 7,8. Encontre a margem de erro E do intervalo de confiança de 95% para a diferença média.

n = 8d̄ = 7,4sd = 7,895%t(7) = 2,365
E = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 10, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 499%

O desvio-padrão da população é 10. 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 4?

σ = 10E = 499%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,9901,99

Uma amostra de 81 estudantes tem nota média 101,3 e desvio-padrão amostral 5. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 101,3s = 5n = 81
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 = 0.05 e uma amostra de 100; o desvio-padrão é conhecido e vale 10. Na realidade a média é 48.1. Encontre o poder 1 − β do teste em porcentagem.

μ₀ = 50μ = 48,1σ = 10n = 100α = 0,05
1 − β = %
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy128222325421521618xy2462025

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
xy21041862383410431247xy5102040x = 3

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. É feita uma nova observação (3, 18). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 6(3, 18)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes215821100funcionários15234280Total368163180

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 = 1802 × 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: P = 0,4518

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 = (490 − 500)/40 = −0,25
z₂ = (542 − 500)/40 = 1,05

Área entre os valores

P = Φ(1,05) − Φ(−0,25) = 0,8531 − 0,4013 = 0,4518

Resposta

P = 0,4518
2.Distribuição normal

Resposta: x = 243,6 g

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.

z do percentil

Φ(z) = 0,1 → z = −1,282

De volta a x

x = 250 + −1,282·5 = 243,59 g

Resposta

x = 243,59 g
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 6,522 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 = 7, t = 2,365

Margem de erro

E = 2,365·7,8/√8 = 6,522

Resposta

E = 6,522 mmHg
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 42

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 = (2,576·10/4)² = 41,47

Arredondar para cima

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

n = 42

Resposta

n = 42
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 2,34

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 = 5/√81 = 5/9 = 0,5556

Estatística de teste

t = (101,3 − 100)/0,5556 = 2,34

Resposta

t = 2,34
t0,025; df = 80 = 1,99

|t| > 1,99, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: 1 − β = 60,06 %

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 = 10/√100 = 1
x̄c = 50 − 1,645·1 = 48,35

z sob a média verdadeira

z = (48,35 − 48,1)/1 = 0,255

Potência

poder = P(Z < 0.255) = 60.06%
1 − β = 60,06%

Resposta

1 − β = 60,06%
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,7547

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 = 135/6 = 22,5

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −28,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 61,5

Coeficiente de determinação

r² = −28,5²/(17,5·61,5) = 0,7547

Resposta

r² = 0,7547

Cerca de 75,47% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = 4,319

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 = 175/6 = 29,17

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 271

Reta de regressão

b = 271/70 = 3,871
a = 29,17 − 3,871·7 = 2,067
ŷ = 2,067 + 3,871·x

Valor previsto

ŷ = 2,067 + 3,871·3 = 13,68

Resíduo

e = 18 − 13,68 = 4,319

Resposta

e = 4,319

O ponto está acima da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 21,16

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: 100·36/180 = 20, 100·81/180 = 45, 100·63/180 = 35
funcionários: 80·36/180 = 16, 80·81/180 = 36, 80·63/180 = 28

Estatística qui-quadrado

χ² = (21 − 20)²/20 + (58 − 45)²/45 + (21 − 35)²/35 + (15 − 16)²/16 + (23 − 36)²/36 + (42 − 28)²/28
χ² = 21,16

Resposta

χ² = 21,16

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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