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
105 s110,1 sX + Y?

X é normal com média 60 s e desvio padrão 5 s; Y é independente e normal com média 45 s e desvio padrão 4 s. Encontre a probabilidade P de X + Y ser maior que 110,1 s. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 60, σX = 5μY = 45, σY = 4X + Y > 110,1 s
P =
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 = 11, s = 4,5LU = ?x̄ = 19,5E99%

Uma amostra de 11 itens tem média 19,5 e desvio-padrão s = 4,5. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite superior do intervalo de confiança de 99% para a média.

n = 11x̄ = 19,5s = 4,599%t(10) = 3,169
limite superior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0599%

Não se sabe nada de antemão sobre a proporção de produtos defeituosos. Quantos produtos n devem ser inspecionados para que um intervalo de confiança de 99% para a proporção tenha margem de erro de no máximo 0,05?

p = 0,5E = 0,0599%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,9901,99

Uma amostra de 81 estudantes tem nota média 97,07 e desvio-padrão amostral 12. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 97,07s = 12n = 81
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2,5α = 0,01βσ = 17, poder 80%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,01 deve detectar um deslocamento da média de 2,5 unidades com poder de 80%. O desvio-padrão é 17. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,01poder = 80%δ = 2,5σ = 17zα = 2,326zβ = 0,842
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy129225319418515xy2415202530

A tabela dá 5 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.

n = 5
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy33454374696011691373xy5104060ŷ = 55

A tabela dá 6 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 55?

n = 6ŷ = 55
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
baixomédioaltoTotalurbano2013740rural2071340Total40202080

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 = 802 × 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 3 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: P = 0,2119

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 soma

μ = 105 s, σ = √(5² + 4²) = 6,403 s

Padronizar

z = (110,1 − 105)/6,403 = 0,8

Cauda superior

P = 1 − Φ(0,8) = 1 − 0,7881 = 0,2119

Resposta

P = 0,2119
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 superior = 23,8

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 = 3,169

Margem de erro

E = 3,169·4,5/√11 = 4,3

Intervalo

19,5 ± 4,3 → [15,2, 23,8]

Resposta

limite superior = 23,8
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 664

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 = 2,576²·0,5·0,5/0,05² = 663,6

Arredondar para cima

n = 664

Resposta

n = 664
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −2,198

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 = 12/√81 = 12/9 = 1,333

Estatística de teste

t = (97,07 − 100)/1,333 = −2,198

Resposta

t = −2,198
t0,025; df = 80 = 1,99

|t| > 1,99, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 465

Tamanho de amostra para um teste: para detectar um deslocamento real δ com poder 1 − β em um teste z unilateral ao nível α, o erro-padrão deve satisfazer δ = (z_α + z_β)·σ/√n, então n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², arredondado para cima.

Resolver em ordem a n

n = ((2,326 + 0,842)·17/2,5)² = 464,1

Arredondar para cima

n = 465

Resposta

n = 465
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = −0,9752

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 = 15/5 = 3
ȳ = 106/5 = 21,2

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −35
Syy = Σ(y − ȳ)² = 128,8

Coeficiente de correlação

r = −35/√(10·128,8) = −0,9752

Resposta

r = −0,9752
8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 8,203

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 = 48/6 = 8
ȳ = 325/6 = 54,17

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 287

Reta de regressão

b = 287/70 = 4,1
a = 54,17 − 4,1·8 = 21,37
ŷ = 21,37 + 4,1·x

Resolver para x

x = (55 − 21,37)/4,1 = 8,203

Resposta

x = 8,203
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 3,6

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

urbano: 40·40/80 = 20, 40·20/80 = 10, 40·20/80 = 10
rural: 40·40/80 = 20, 40·20/80 = 10, 40·20/80 = 10

Estatística qui-quadrado

χ² = (20 − 20)²/20 + (13 − 10)²/10 + (7 − 10)²/10 + (20 − 20)²/20 + (7 − 10)²/10 + (13 − 10)²/10
χ² = 3,6

Resposta

χ² = 3,6

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 5,991

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 = 3 − 1 = 2

Tabela

χ²crit(df = 2, α = 0,05) = 5,991

Resposta

χ²crit = 5,991

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

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