Estatística 2: Inferência Estatística: pacote de revisão

Formulários, as principais etapas dos métodos de cada tópico e 10 exercícios, com soluções completas no final.

Novos exercíciosVoltar à disciplina

Na janela de impressão, escolha “Salvar como PDF” para guardar uma cópia no seu dispositivo.

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
172,4179,4P = ?

As alturas de homens adultos seguem uma distribuição normal com média 178 cm e desvio-padrão 7 cm. Que fração está entre 172,4 e 179,4 cm? Dê P em forma decimal.

μ = 178σ = 7x1 = 172,4x2 = 179,4
P =
2.Distribuição normalDifícil
0,02 mm0D − d?

Os diâmetros D dos furos são normais com média 25,02 mm e desvio padrão 0,02 mm. Os diâmetros d dos eixos são independentes e normais com média 25 mm e desvio padrão 0,01 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 = 0,02 mmeixo: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 15, sd​ = 4,60LUd̄ = 5,6E = ?99%

A pressão arterial de 15 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média 5,6 e desvio-padrão 4,6. Encontre a margem de erro E do intervalo de confiança de 99% para a diferença média.

n = 15d̄ = 5,6sd = 4,699%t(14) = 2,977
E = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 20, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,599%

O desvio-padrão da população é 20. 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 2,5?

σ = 20E = 2,599%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,01102,011

Uma amostra de 49 estudantes tem nota média 497 e desvio-padrão amostral 8. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 500.

μ₀ = 500x̄ = 497s = 8n = 49
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2α = 0,05βσ = 7, poder 80%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,05 deve detectar um deslocamento da média de 2 unidades com poder de 80%. O desvio-padrão é 7. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,05poder = 80%δ = 2σ = 7zα = 1,645zβ = 0,842
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy189620103221122412426137xy2025100120140

A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.

n = 5Σx = 110Σy = 572Σx² = 2460Σy² = 66514Σxy = 12790
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy187120762282249026104xy202580100x = 21

A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. É feita uma nova observação (21, 83). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 5(21, 83)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
melhorounão melhorouTotalnovo medicamento602080placebo122840Total7248120

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 = 1202 × 2
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil

É feito um teste qui-quadrado de independência em uma tabela de contingência com 2 linhas e 5 colunas (sem contar os totais). Quantos graus de liberdade df o teste tem?

2 × 5
df =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,3674

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 = (172,4 − 178)/7 = −0,8
z₂ = (179,4 − 178)/7 = 0,2

Área entre os valores

P = Φ(0,2) − Φ(−0,8) = 0,5793 − 0,2119 = 0,3674

Resposta

P = 0,3674
2.Distribuição normal

Resposta: P = 0,8133

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 = 0,02236 mm

Padronizar

z = (0 − 0,02)/0,02236 = −0,89

Probabilidades

P = 1 − Φ(−0,89) = 0,8133

Resposta

P = 0,8133
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 3,536 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 = 14, t = 2,977

Margem de erro

E = 2,977·4,6/√15 = 3,536

Resposta

E = 3,536 mmHg
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 425

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 = (2,576·20/2,5)² = 424,7

Arredondar para cima

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

n = 425

Resposta

n = 425
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −2,625

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 = 8/√49 = 8/7 = 1,143

Estatística de teste

t = (497 − 500)/1,143 = −2,625

Resposta

t = −2,625
t0,025; df = 48 = 2,011

|t| > 2,011, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 76

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)·7/2)² = 75,77

Arredondar para cima

n = 76

Resposta

n = 76
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9924

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 = 12790 − 110·572/5 = 206
Sxx = 2460 − 110²/5 = 40
Syy = 66514 − 572²/5 = 1077

Coeficiente de correlação

r = 206/√(40·1077) = 0,9924

Resposta

r = 0,9924
8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = 2,4

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 = 110/5 = 22
ȳ = 423/5 = 84,6

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 160

Reta de regressão

b = 160/40 = 4
a = 84,6 − 4·22 = −3,4
ŷ = −3,4 + 4·x

Valor previsto

ŷ = −3,4 + 4·21 = 80,6

Resíduo

e = 83 − 80,6 = 2,4

Resposta

e = 2,4

O ponto está acima da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 22,5

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: 80·72/120 = 48, 80·48/120 = 32
placebo: 40·72/120 = 24, 40·48/120 = 16

Estatística qui-quadrado

χ² = (60 − 48)²/48 + (20 − 32)²/32 + (12 − 24)²/24 + (28 − 16)²/16
χ² = 22,5

Resposta

χ² = 22,5

gl = 1. Para α = 0,05 o valor crítico é 3,841, 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 = (2 − 1)·(5 − 1) = 4

Resposta

df = 4

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference