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
200 mm200,8 mmX + Y?

X é normal com média 120 mm e desvio padrão 0,3 mm; Y é independente e normal com média 80 mm e desvio padrão 0,4 mm. Encontre a probabilidade P de X + Y ser maior que 200,8 mm. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 120, σX = 0,3μY = 80, σY = 0,4X + Y > 200,8 mm
P =
2.Distribuição normalDifícil
0,05 mm0D − d?

Os diâmetros D dos furos são normais com média 25,05 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 = 25,05 mm, σ = 0,02 mmeixo: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 20, sd​ = 3,90LUd̄ = 7,5E = ?95%

A pressão arterial de 20 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média 7,5 e desvio-padrão 3,9. Encontre a margem de erro E do intervalo de confiança de 95% para a diferença média.

n = 20d̄ = 7,5sd = 3,995%t(19) = 2,093
E = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 25, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

O desvio-padrão da população é 25. 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?

σ = 25E = 299%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,9901,99

Uma amostra de 81 estudantes tem nota média 50,67 e desvio-padrão amostral 5. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 50.

μ₀ = 50x̄ = 50,67s = 5n = 81
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −2,57602,576

Uma amostra de 64 medições tem média 76,5. O desvio-padrão da população é 4. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 99 % para a média.

x̄ = 76,5σ = 4n = 6499%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy364474584685790xy46708090

A tabela dá 5 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 5
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy2641762082710381244xy5102040x = 7

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 = 7.

n = 6x = 7
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
baixomédioaltoTotalurbano13323580rural19164580Total324880160

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 × 3
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 compara frequências observadas em 6 categorias com proporções esperadas totalmente especificadas (nenhum parâmetro é estimado a partir dos dados). Usando a tabela, encontre o valor crítico χ²crit ao nível de significância α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,0548

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 soma

μ = 200 mm, σ = √(0,3² + 0,4²) = 0,5 mm

Padronizar

z = (200,8 − 200)/0,5 = 1,6

Cauda superior

P = 1 − Φ(1,6) = 1 − 0,9452 = 0,0548

Resposta

P = 0,0548
2.Distribuição normal

Resposta: P = 0,9875

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 = 25,05 − 25 = 0,05 mm, σ = 0,02236 mm

Padronizar

z = (0 − 0,05)/0,02236 = −2,24

Probabilidades

P = 1 − Φ(−2,24) = 0,9875

Resposta

P = 0,9875
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 1,825 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 = 19, t = 2,093

Margem de erro

E = 2,093·3,9/√20 = 1,825

Resposta

E = 1,825 mmHg
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 1037

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 = (2,576·25/2)² = 1037

Arredondar para cima

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

n = 1037

Resposta

n = 1037
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 1,206

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 = (50,67 − 50)/0,5556 = 1,206

Resposta

t = 1,206
t0,025; df = 80 = 1,99

|t| < 1.99, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: U = 77,79

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).

Margem de erro

E = 2,576·4/√64 = 1,288

Limite do intervalo

U = 76,5 + 1,288 = 77,79

Resposta

U = 77,79
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9205

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 = 397/5 = 79,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 63
Syy = Σ(y − ȳ)² = 431,2

Coeficiente de determinação

r² = 63²/(10·431,2) = 0,9205

Resposta

r² = 0,9205

Cerca de 92,05% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 25,33

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 = 152/6 = 25,33

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 260

Reta de regressão

b = 260/70 = 3,714
a = 25,33 − 3,714·7 = −0,6667
ŷ = −0,6667 + 3,714·x

Previsão

ŷ = −0,6667 + 3,714·7 = 25,33

Resposta

ŷ = 25,33
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 7,708

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

urbano: 80·32/160 = 16, 80·48/160 = 24, 80·80/160 = 40
rural: 80·32/160 = 16, 80·48/160 = 24, 80·80/160 = 40

Estatística qui-quadrado

χ² = (13 − 16)²/16 + (32 − 24)²/24 + (35 − 40)²/40 + (19 − 16)²/16 + (16 − 24)²/24 + (45 − 40)²/40
χ² = 7,708

Resposta

χ² = 7,708

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 11,07

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 = 5

Tabela

χ²crit(df = 5, α = 0,05) = 11,070

Resposta

χ²crit = 11,070

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

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