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 = 0,6808

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,6808. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,6808
z =
2.Distribuição normalDifícil
10 cm0X − Y?

As alturas X dos homens e Y das mulheres de um grupo são independentes e normais: X tem média 180 cm e desvio padrão 10 cm, Y tem média 170 cm e desvio padrão 12 cm. Encontre a probabilidade P de X ser maior que Y. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
x̄E₁ = 5,490%, n = 100x̄E₂ = ?90%, n = 900

Um intervalo de confiança de 90% para uma média, baseado em 100 observações e σ conhecido, tem margem de erro de 5,4. Qual é a margem de erro E₂ se o mesmo estudo usar 900 observações?

90%n₁ = 100E₁ = 5,4n₂ = 900
E₂ =
4.Intervalos de confiançaDifícil
p ≈ 0,2, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0490%

Um estudo piloto sugere que cerca de 0,2 dos produtos são defeituosos. Quantos produtos n devem ser inspecionados para que um intervalo de confiança de 90% para a proporção tenha margem de erro de no máximo 0,04?

p ≈ 0,2E = 0,0490%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,0302,03

Uma amostra de 36 estudantes tem nota média 121,9 e desvio-padrão amostral 4. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 120.

μ₀ = 120x̄ = 121,9s = 4n = 36
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −1,9601,96

Uma amostra de 25 medições tem média 489,6. O desvio-padrão da população é 20. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 95 % para a média.

x̄ = 489,6σ = 20n = 2595%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy3435477539561160xy5105060

A tabela dá 5 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 5
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy171051911021123231322514327168xy2025100120140160x = 24

A tabela dá 6 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 (24, 144). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 6(24, 144)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno24132360turno noturno243541100Total484864160

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
aprovadoreprovadoTotallinha 1271340linha 2651580linha 3164460Total10872180dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

A tabela mostra frequências observadas. Teste ao nível α = 0,01 se as duas variáveis são independentes (sem correção de continuidade). Calcule a estatística de teste χ² e depois compare-a com o valor crítico da tabela.

N = 1803 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = −0,47

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 − 0,6808 = 0,3192

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,3192 dentro da tabela e leia z.

z = −0,47

Resposta

z = −0,47
2.Distribuição normal

Resposta: P = 0,7389

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 = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm

Padronizar

z = (0 − 10)/15,62 = −0,64

Probabilidades

P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389

Resposta

P = 0,7389
3.Intervalos de confiança

Resposta: E₂ = 1,8

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Razão das margens

E₂/E₁ = (1,645/1,645)·√(100/900) = 0,3333

Nova margem

E₂ = 5,4·0,3333 = 1,8

Resposta

E₂ = 1,8
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 271

Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.

Resolver em ordem a n

n = 1,645²·0,2·0,8/0,04² = 270,6

Arredondar para cima

n = 271

Resposta

n = 271
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 2,85

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 = 4/√36 = 4/6 = 0,6667

Estatística de teste

t = (121,9 − 120)/0,6667 = 2,85

Resposta

t = 2,85
t0,025; df = 35 = 2,03

|t| > 2,03, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: U = 497,4

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).

Margem de erro

E = 1,96·20/√25 = 7,84

Limite do intervalo

U = 489,6 + 7,84 = 497,4

Resposta

U = 497,4
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9898

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 = 35/5 = 7
ȳ = 259/5 = 51,8

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 86
Syy = Σ(y − ȳ)² = 186,8

Coeficiente de determinação

r² = 86²/(40·186,8) = 0,9898

Resposta

r² = 0,9898

Cerca de 98,98% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = 1,748

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 = 132/6 = 22
ȳ = 781/6 = 130,2

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 423

Reta de regressão

b = 423/70 = 6,043
a = 130,2 − 6,043·22 = −2,776
ŷ = −2,776 + 6,043·x

Valor previsto

ŷ = −2,776 + 6,043·24 = 142,3

Resíduo

e = 144 − 142,3 = 1,748

Resposta

e = 1,748

O ponto está acima da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 5,489

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: 60·48/160 = 18, 60·48/160 = 18, 60·64/160 = 24
turno noturno: 100·48/160 = 30, 100·48/160 = 30, 100·64/160 = 40

Estatística qui-quadrado

χ² = (24 − 18)²/18 + (13 − 18)²/18 + (23 − 24)²/24 + (24 − 30)²/30 + (35 − 30)²/30 + (41 − 40)²/40
χ² = 5,489

Resposta

χ² = 5,489

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 43,77

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

linha 1: 24, 16
linha 2: 48, 32
linha 3: 36, 24

Estatística qui-quadrado

χ² = (27 − 24)²/24 + (13 − 16)²/16 + (65 − 48)²/48 + (15 − 32)²/32 + (16 − 36)²/36 + (44 − 24)²/24
χ² = 43,77

Decisão

df = 2, χ²crit = 9,210
43,77 > 9,210

Resposta

χ² = 43,77

χ² está acima do valor crítico, então H₀ é rejeitada: as variáveis parecem estar relacionadas.

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