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 = 0,0548

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,0548. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,0548
z =
2.Distribuição normalDifícil
0,02 mm0D − d?

Os diâmetros D dos furos são normais com média 25,02 mm e desvio padrão 0,01 mm. Os diâmetros d dos eixos são independentes e normais com média 25 mm e desvio padrão 0,02 mm. Um eixo escolhido ao acaso encaixa quando D − d > 0. Encontre a probabilidade P de ele encaixar. Arredonde z para duas casas decimais.

furo: μ = 25,02 mm, σ = 0,01 mmeixo: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
x̄E₁ = 10,395%, n = 64x̄E₂ = ?95%, n = 128

Um intervalo de confiança de 95% para uma média, baseado em 64 observações e σ conhecido, tem margem de erro de 10,3. Qual é a margem de erro E₂ se o mesmo estudo usar 128 observações?

95%n₁ = 64E₁ = 10,3n₂ = 128
E₂ =
4.Intervalos de confiançaDifícil
p ≈ 0,15, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0599%

Um estudo piloto sugere que cerca de 0,15 dos produtos são 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 ≈ 0,15E = 0,0599%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,13102,131

Uma amostra de 16 estudantes tem nota média 97,2 e desvio-padrão amostral 8. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 97,2s = 8n = 16
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
σ = 4, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

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 3? O desvio-padrão é 4. Calcule o menor tamanho de amostra n.

σ = 4E = 395%
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy189021114241222714730159xy202530100150

A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.

n = 5Σx = 120Σy = 632Σx² = 2970Σy² = 82870Σxy = 15681
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy3675727839871193xy510708090x = 8

A tabela dá 5 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Preveja ŷ para x = 8.

n = 5x = 8
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
sem defeitolevegraveTotalturno diurno26193984turno noturno935953Total355448137

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

total da linha = 84total da coluna = 48N = 137
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil
aprovadoreprovadoTotalfábrica A431760fábrica B8119100fábrica C52860Total17644220dfα = 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 = 0,05 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 = 2203 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: z = 1,6

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 − 0,0548 = 0,9452

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,9452 dentro da tabela e leia z.

z = 1,60

Resposta

z = 1,60
2.Distribuição normal

Resposta: P = 0,8133

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 = 25,02 − 25 = 0,02 mm, σ = 0,02236 mm

Padronizar

z = (0 − 0,02)/0,02236 = −0,89

Probabilidades

P = 1 − Φ(−0,89) = 0,8133

Resposta

P = 0,8133
3.Intervalos de confiança

Resposta: E₂ = 7,283

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 = (1,96/1,96)·√(64/128) = 0,7071

Nova margem

E₂ = 10,3·0,7071 = 7,283

Resposta

E₂ = 7,283
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 339

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 = 2,576²·0,15·0,85/0,05² = 338,4

Arredondar para cima

n = 339

Resposta

n = 339
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = −1,4

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).

Erro-padrão

SE = 8/√16 = 8/4 = 2

Estatística de teste

t = (97,2 − 100)/2 = −1,4

Resposta

t = −1,4
t0,025; df = 15 = 2,131

|t| < 2.131, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 7

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 = (1,96·4/3)² = 6,83

Arredondar para cima

n = 7

Resposta

n = 7
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9897

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.

Somas centradas

Sxy = 15681 − 120·632/5 = 513
Sxx = 2970 − 120²/5 = 90
Syy = 82870 − 632²/5 = 2985

Coeficiente de correlação

r = 513/√(90·2985) = 0,9897

Resposta

r = 0,9897
8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 83,75

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 = 402/5 = 80,4

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 134

Reta de regressão

b = 134/40 = 3,35
a = 80,4 − 3,35·7 = 56,95
ŷ = 56,95 + 3,35·x

Previsão

ŷ = 56,95 + 3,35·8 = 83,75

Resposta

ŷ = 83,75
9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 29,43

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 = 84·48/137 = 29,43

Resposta

E = 29,43
10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 4,333

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

fábrica A: 48, 12
fábrica B: 80, 20
fábrica C: 48, 12

Estatística qui-quadrado

χ² = (43 − 48)²/48 + (17 − 12)²/12 + (81 − 80)²/80 + (19 − 20)²/20 + (52 − 48)²/48 + (8 − 12)²/12
χ² = 4,333

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
4,333 < 5,991

Resposta

χ² = 4,333

χ² está abaixo do valor crítico, então H₀ não é rejeitada: não há evidência significativa de relação.

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