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 = 0,6664

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,6664. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,6664
z =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 500x = ?20%

As durações de baterias seguem uma distribuição normal com média 500 h e desvio-padrão 40 h. Calcule o valor x abaixo do qual estão 20% delas (o percentil 20).

μ = 500σ = 40P = 20%
x = h
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 11, s = 11,5LUx̄ = 52E = ?95%

Uma amostra de 11 itens tem média 52 e desvio-padrão s = 11,5. A população é aproximadamente normal. Calcule a margem de erro E de um intervalo de confiança de 95% para a média.

n = 11x̄ = 52s = 11,595%t(10) = 2,228
E =
4.Intervalos de confiançaDifícil
p ≈ 0,7, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0290%

Um estudo piloto sugere que cerca de 0,7 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 0,02?

p ≈ 0,7E = 0,0290%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−2,0452,045t = ?df = 29

Dois métodos de ensino são comparados. Grupo 1: 25 alunos, nota média 93,5, desvio-padrão 6. Grupo 2: 6 alunos, nota média 88,5, desvio-padrão 12. Suponha variâncias populacionais iguais e use o teste t de duas amostras com variância combinada. Encontre a estatística de teste t para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (grupo 1 menos grupo 2).

n₁ = 25x̄₁ = 93,5s₁ = 6n₂ = 6x̄₂ = 88,5s₂ = 12
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
σ = 15, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,599%

Que tamanho deve ter uma amostra para que o intervalo de confiança a 99 % para uma média tenha uma margem de erro de no máximo 0,5? O desvio-padrão é 15. Calcule o menor tamanho de amostra n.

σ = 15E = 0,599%
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy1253335357469551156xy510304050

A tabela dá 6 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy21141862683710441251xy5102040ŷ = 23

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. Para que valor x a reta prevê ŷ = 23?

n = 6ŷ = 23
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes165054120funcionários284923100Total449977220

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 = 2202 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil

É feito um teste qui-quadrado de independência em uma tabela de contingência com 2 linhas e 6 colunas (sem contar os totais). Quantos graus de liberdade df o teste tem?

2 × 6
df =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = −0,43

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 − 0,6664 = 0,3336

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,3336 dentro da tabela e leia z.

z = −0,43

Resposta

z = −0,43
2.Distribuição normal

Resposta: x = 466,3 h

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) = 0,2 → z = −0,8416

De volta a x

x = 500 + −0,8416·40 = 466,34 h

Resposta

x = 466,34 h
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 7,725

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 = 10, t = 2,228

Margem de erro

E = 2,228·11,5/√11 = 7,725

Resposta

E = 7,725
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 1421

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 = 1,645²·0,7·0,3/0,02² = 1421

Arredondar para cima

n = 1421

Resposta

n = 1421
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 1,488

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Variância combinada

sp² = (24·6² + 5·12²)/29 = 54,62
sp = 7,391

Erro-padrão

SE = 7,391·√(1/25 + 1/6) = 3,36

Estatística de teste

t = (93,5 − 88,5)/3,36 = 1,488

Resposta

t = 1,488

Com gl = 29, o valor crítico bilateral a 5% é 2,045; |t| é menor, então H₀ não é rejeitada.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 5973

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).

Resolver em ordem a n

n = (2,576·15/0,5)² = 5972

Arredondar para cima

n = 5973

Resposta

n = 5973
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9808

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 = 36/6 = 6
ȳ = 250/6 = 41,67

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 232
Syy = Σ(y − ȳ)² = 799,3

Coeficiente de correlação

r = 232/√(70·799,3) = 0,9808

Resposta

r = 0,9808
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 5,022

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 = 187/6 = 31,17

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 289

Reta de regressão

b = 289/70 = 4,129
a = 31,17 − 4,129·7 = 2,267
ŷ = 2,267 + 4,129·x

Resolver para x

x = (23 − 2,267)/4,129 = 5,022

Resposta

x = 5,022
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 14,06

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: 120·44/220 = 24, 120·99/220 = 54, 120·77/220 = 42
funcionários: 100·44/220 = 20, 100·99/220 = 45, 100·77/220 = 35

Estatística qui-quadrado

χ² = (16 − 24)²/24 + (50 − 54)²/54 + (54 − 42)²/42 + (28 − 20)²/20 + (49 − 45)²/45 + (23 − 35)²/35
χ² = 14,06

Resposta

χ² = 14,06

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: df = 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.

Graus de liberdade

df = (2 − 1)·(6 − 1) = 5

Resposta

df = 5

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