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 entre −z e z = 0,4778

Arraste z para que a área sombreada entre −z e z sob a curva normal padrão seja 0,4778. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,4778
z =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 178x = ?95%

As alturas de homens adultos seguem uma distribuição normal com média 178 cm e desvio-padrão 7 cm. Calcule o valor x abaixo do qual estão 95% delas (o percentil 95).

μ = 178σ = 7P = 95%
x = cm
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 9, s = 11L = ?Ux̄ = 70E95%

Uma amostra de 9 itens tem média 70 e desvio-padrão s = 11. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite inferior do intervalo de confiança de 95% para a média.

n = 9x̄ = 70s = 1195%t(8) = 2,306
limite inferior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 30, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 495%

O desvio-padrão da população é 30. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 95% para a média tenha margem de erro de no máximo 4?

σ = 30E = 495%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,99801,998

Uma amostra de 64 estudantes tem nota média 116,5 e desvio-padrão amostral 20. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 120.

μ₀ = 120x̄ = 116,5s = 20n = 64
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −1,9601,96

Uma amostra de 100 medições tem média 201. O desvio-padrão da população é 12. Calcule o limite inferior L do intervalo de confiança a 95 % para a média.

x̄ = 201σ = 12n = 10095%
L =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy264156198241028xy510102030

A tabela dá 5 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy124222320417514613xy246152025x = 4,5

A tabela dá 6 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Preveja ŷ para x = 4,5.

n = 6x = 4,5
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno581725100turno noturno22231560Total804040160

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 10 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: z = 0,64

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 + 0,4778)/2 = 0,7389

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,7389 dentro da tabela e leia z.

z = 0,64

Resposta

z = 0,64
2.Distribuição normal

Resposta: x = 189,5 cm

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) = 0,95 → z = 1,645

De volta a x

x = 178 + 1,645·7 = 189,51 cm

Resposta

x = 189,51 cm
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite inferior = 61,54

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 = 2,306·11/√9 = 8,455

Intervalo

70 ± 8,455 → [61,54, 78,46]

Resposta

limite inferior = 61,54
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 217

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 = (1,96·30/4)² = 216,1

Arredondar para cima

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

n = 217

Resposta

n = 217
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −1,4

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 = 20/√64 = 20/8 = 2,5

Estatística de teste

t = (116,5 − 120)/2,5 = −1,4

Resposta

t = −1,4
t0,025; df = 63 = 1,998

|t| < 1.998, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: L = 198,6

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 = 1,96·12/√100 = 2,352

Limite do intervalo

L = 201 − 2,352 = 198,6

Resposta

L = 198,6
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9855

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 = 30/5 = 6
ȳ = 92/5 = 18,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 106
Syy = Σ(y − ȳ)² = 289,2

Coeficiente de correlação

r = 106/√(40·289,2) = 0,9855

Resposta

r = 0,9855
8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 15,99

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 = 110/6 = 18,33

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −41

Reta de regressão

b = −41/17,5 = −2,343
a = 18,33 − (−2,343)·3,5 = 26,53
ŷ = 26,53 − 2,343·x

Previsão

ŷ = 26,53 + (−2,343)·4,5 = 15,99

Resposta

ŷ = 15,99
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 10,24

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

turno diurno: 100·80/160 = 50, 100·40/160 = 25, 100·40/160 = 25
turno noturno: 60·80/160 = 30, 60·40/160 = 15, 60·40/160 = 15

Estatística qui-quadrado

χ² = (58 − 50)²/50 + (17 − 25)²/25 + (25 − 25)²/25 + (22 − 30)²/30 + (23 − 15)²/15 + (15 − 15)²/15
χ² = 10,24

Resposta

χ² = 10,24

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 16,92

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 = 10 − 1 = 9

Tabela

χ²crit(df = 9, α = 0,05) = 16,919

Resposta

χ²crit = 16,919

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

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