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
246259P = ?

As massas de sacos seguem uma distribuição normal com média 250 g e desvio-padrão 5 g. Que fração está entre 246 e 259 g? Dê P em forma decimal.

μ = 250σ = 5x1 = 246x2 = 259
P =
2.Distribuição normalDifícil
557085100115130145pontosbase 40%

Os pontuações de QI têm distribuição normal com média 100 pontos e desvio padrão 15 pontos. Arraste o ponto de corte para que os 40% inferiores sombreados fiquem à esquerda dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 100 pontosσ = 15 pontos40%
x = pontos
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 8, s = 13LU = ?x̄ = 58E95%

Uma amostra de 8 itens tem média 58 e desvio-padrão s = 13. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite superior do intervalo de confiança de 95% para a média.

n = 8x̄ = 58s = 1395%t(7) = 2,365
limite superior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 15, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,590%

O desvio-padrão da população é 15. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 90% para a média tenha margem de erro de no máximo 1,5?

σ = 15E = 1,590%
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 −7,02 e o desvio-padrão das diferenças é 7,2. Encontre a estatística do teste pareado t para H₀: μd = 0.

n = 16d̄ = −7,02sd = 7,2
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
μ₀x̄c

Um teste z unilateral de H₀: μ = 100 contra H₁: μ < 100 é feito com α = 0.05 e uma amostra de 64; o desvio-padrão é conhecido e vale 24. Na realidade a média é 91.3. Encontre a probabilidade de um erro do tipo II β em porcentagem.

μ₀ = 100μ = 91,3σ = 24n = 64α = 0,05
β = %
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy171082011323143261622916932190xy202530150

A tabela dá 6 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 6
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy126223322421520618xy2462025x = 3,5

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. É feita uma nova observação (3,5, 25). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 6(3,5, 25)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
tossesem tosseTotalfumantes31940não fumantes6555120Total9664160

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 × 2
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil

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

2 × 2
df =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,7522

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.

Pontuações z

z₁ = (246 − 250)/5 = −0,8
z₂ = (259 − 250)/5 = 1,8

Área entre os valores

P = Φ(1,8) − Φ(−0,8) = 0,9641 − 0,2119 = 0,7522

Resposta

P = 0,7522
2.Distribuição normal

Resposta: x = 96,3 pontos

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

Φ(z) = 0,4

z da tabela

z ≈ −0,25

De volta às unidades originais

x = 100 − 0,25·15 = 96,3 pontos

Resposta

x = 96,3 pontos
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite superior = 68,87

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 = 7, t = 2,365

Margem de erro

E = 2,365·13/√8 = 10,87

Intervalo

58 ± 10,87 → [47,13, 68,87]

Resposta

limite superior = 68,87
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 271

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 = (1,645·15/1,5)² = 270,6

Arredondar para cima

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

n = 271

Resposta

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

Resposta: t = −3,9

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 = 7,2/√16 = 1,8

Estatística de teste

t = −7,02/1,8 = −3,9

Resposta

t = −3,9

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: β = 10,47 %

Poder de um teste: poder = 1 − β é a probabilidade de rejeitar H₀ quando ela é falsa. Encontre o limite x̄c a partir de μ₀ e z_α, depois calcule a probabilidade de cair além de x̄c usando a média verdadeira: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Média amostral crítica

SE = 24/√64 = 3
x̄c = 100 − 1,645·3 = 95,06

z sob a média verdadeira

z = (95,06 − 91,3)/3 = 1,255

Erro do tipo II

poder = P(Z < 1.255) = 89.53%
β = 100% − 89,53% = 10,47%

Resposta

β = 10,47%
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9699

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 = 147/6 = 24,5
ȳ = 885/6 = 147,5

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 895,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 5250

Coeficiente de determinação

r² = 895,5²/(157,5·5250) = 0,9699

Resposta

r² = 0,9699

Cerca de 96,99% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = 3,333

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 = 130/6 = 21,67

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −25

Reta de regressão

b = −25/17,5 = −1,429
a = 21,67 − (−1,429)·3,5 = 26,67
ŷ = 26,67 − 1,429·x

Valor previsto

ŷ = 26,67 + (−1,429)·3,5 = 21,67

Resíduo

e = 25 − 21,67 = 3,333

Resposta

e = 3,333

O ponto está acima da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 6,806

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

fumantes: 40·96/160 = 24, 40·64/160 = 16
não fumantes: 120·96/160 = 72, 120·64/160 = 48

Estatística qui-quadrado

χ² = (31 − 24)²/24 + (9 − 16)²/16 + (65 − 72)²/72 + (55 − 48)²/48
χ² = 6,806

Resposta

χ² = 6,806

gl = 1. Para α = 0,05 o valor crítico é 3,841, então H₀ (independência) é rejeitada.

10.Testes qui-quadrado

Resposta: df = 1

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)·(2 − 1) = 1

Resposta

df = 1

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