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 = 0,8198

Arraste z para que a área sombreada entre −z e z sob a curva normal padrão seja 0,8198. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,8198
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
n = 20, sd​ = 1,60L = ?Ud̄ = 1,4E90%

A pressão arterial de 20 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média 1,4 e desvio-padrão 1,6. Encontre o limite inferior do intervalo de confiança de 90% para a diferença média.

n = 20d̄ = 1,4sd = 1,690%t(19) = 1,729
limite inferior = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
p ≈ 0,1, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0490%

Um estudo piloto sugere que cerca de 0,1 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 ≈ 0,1E = 0,0490%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−2,1312,131t = ?df = 15

16 funcionários fazem um teste de digitação antes e depois de um curso de treinamento. Para cada pessoa é registrada a diferença d = depois − antes (palavras por minuto). A diferença média é 9,01 e o desvio-padrão das diferenças é 10,6. Encontre a estatística do teste pareado t para H₀: μd = 0.

n = 16d̄ = 9,01sd = 10,6
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
σ = 10, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 295%

Que tamanho deve ter uma amostra para que o intervalo de confiança a 95 % para uma média tenha uma margem de erro de no máximo 2? O desvio-padrão é 10. Calcule o menor tamanho de amostra n.

σ = 10E = 295%
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy2494656718881099xy5106080100

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
xy126332541751953xy5304050x = 2

A tabela dá 5 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Preveja ŷ para x = 2.

n = 5x = 2
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes11373886funcionários23181455Total345552141

A tabela de contingência mostra frequências observadas. Para um teste qui-quadrado de independência, encontre a frequência esperada E para a célula “funcionários, carro”.

total da linha = 55total da coluna = 52N = 141
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil
aprovadoreprovadoTotallinha 1481260linha 232840linha 3164460Total9664160dfα = 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 = 1603 × 2α = 0,01
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = 1,34

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 + 0,8198)/2 = 0,9099

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,9099 dentro da tabela e leia z.

z = 1,34

Resposta

z = 1,34
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: limite inferior = 0,7814 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 = 1,729

Margem de erro

E = 1,729·1,6/√20 = 0,6186

Intervalo

1,4 ± 0,6186 → [0,7814, 2,019]

Resposta

limite inferior = 0,7814 mmHg
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 153

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 = 1,645²·0,1·0,9/0,04² = 152,2

Arredondar para cima

n = 153

Resposta

n = 153
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 3,4

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Erro-padrão da diferença média

SE = 10,6/√16 = 2,65

Estatística de teste

t = 9,01/2,65 = 3,4

Resposta

t = 3,4

Com gl = 15, o valor crítico bilateral a 5% é 2,131; |t| é maior, então H₀ é rejeitada.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 97

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 = (1,96·10/2)² = 96,04

Arredondar para cima

n = 97

Resposta

n = 97
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 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 = 372/5 = 74,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 246
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1535

Coeficiente de determinação

r² = 246²/(40·1535) = 0,9855

Resposta

r² = 0,9855

Cerca de 98,55% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 29,65

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 = 203/5 = 40,6

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 146

Reta de regressão

b = 146/40 = 3,65
a = 40,6 − 3,65·5 = 22,35
ŷ = 22,35 + 3,65·x

Previsão

ŷ = 22,35 + 3,65·2 = 29,65

Resposta

ŷ = 29,65
9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 20,28

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.

Frequência esperada

E = 55·52/141 = 20,28

Resposta

E = 20,28
10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 44,44

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: 36, 24
linha 2: 24, 16
linha 3: 36, 24

Estatística qui-quadrado

χ² = (48 − 36)²/36 + (12 − 24)²/24 + (32 − 24)²/24 + (8 − 16)²/16 + (16 − 36)²/36 + (44 − 24)²/24
χ² = 44,44

Decisão

df = 2, χ²crit = 9,210
44,44 > 9,210

Resposta

χ² = 44,44

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

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