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
2644,3P = ?

As durações de entregas seguem uma distribuição normal com média 32 min e desvio-padrão 6 min. Que fração está entre 26 e 44,3 min? Dê P em forma decimal.

μ = 32σ = 6x1 = 26x2 = 44,3
P =
2.Distribuição normalDifícil
μ = 32x = ?99%

As durações de entregas seguem uma distribuição normal com média 32 min e desvio-padrão 6 min. Calcule o valor x abaixo do qual estão 99% delas (o percentil 99).

μ = 32σ = 6P = 99%
x = min
3.Intervalos de confiançaMédia
x̄E₁ = 1,195%, n = 100x̄E₂ = ?99%, n = 100

Um intervalo de confiança de 95% para uma média, baseado em 100 observações e σ conhecido, tem margem de erro de 1,1. Qual é a margem de erro E₂ de um intervalo de 99% com os mesmos dados?

95%n₁ = 100E₁ = 1,199%
E₂ =
4.Intervalos de confiançaDifícil
p ≈ 0,2, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0199%

Um estudo piloto sugere que cerca de 0,2 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 0,01?

p ≈ 0,2E = 0,0199%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−0,840,84p = ?

Afirma-se que a média de uma população é 80; o desvio-padrão da população é conhecido e vale 18. Uma amostra aleatória de 36 observações tem média 77,48. Teste H₀: μ = 80 contra H₁: μ ≠ 80. Encontre o valor p p.

μ₀ = 80σ = 18n = 36x̄ = 77,48H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −2,57602,576

Uma amostra de 100 medições tem média 203,5. O desvio-padrão da população é 12. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 99 % para a média.

x̄ = 203,5σ = 12n = 10099%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy239351449552654759xy246405060

A tabela dá 6 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.

n = 6Σx = 27Σy = 304Σx² = 139Σy² = 15624Σxy = 1424
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy17561960217623852587xy202560708090x = 20

A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. É feita uma nova observação (20, 66). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 5(20, 66)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
baixomédioaltoTotalurbano22253380rural142957100Total365490180

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 = 1802 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil

Um teste qui-quadrado de aderência compara frequências observadas em 11 categorias com proporções esperadas totalmente especificadas (nenhum parâmetro é estimado a partir dos dados). Quantos graus de liberdade df o teste tem?

k = 11
df =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,8212

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 = (26 − 32)/6 = −1
z₂ = (44,3 − 32)/6 = 2,05

Área entre os valores

P = Φ(2,05) − Φ(−1) = 0,9798 − 0,1587 = 0,8212

Resposta

P = 0,8212
2.Distribuição normal

Resposta: x = 45,96 min

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) = 0,99 → z = 2,326

De volta a x

x = 32 + 2,326·6 = 45,96 min

Resposta

x = 45,96 min
3.Intervalos de confiança

Resposta: E₂ = 1,446

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 = (2,576/1,96)·√(100/100) = 1,314

Nova margem

E₂ = 1,1·1,314 = 1,446

Resposta

E₂ = 1,446
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 10618

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 = 2,576²·0,2·0,8/0,01² = 10617

Arredondar para cima

n = 10618

Resposta

n = 10618
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: p = 0,4009

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.

Estatística de teste

SE = σ/√n = 18/√36 = 3
z = (77,48 − 80)/3 = −0,84

Área da cauda

Φ(0,84) = 0,7995
1 − Φ(0,84) = 0,2005

Valor p

p = 2·0,2005 = 0,4009

Resposta

p = 0,4009

p > 0,05, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5%.

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: U = 206,6

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).

Margem de erro

E = 2,576·12/√100 = 3,091

Limite do intervalo

U = 203,5 + 3,091 = 206,6

Resposta

U = 206,6
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,8998

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 = 1424 − 27·304/6 = 56
Sxx = 139 − 27²/6 = 17,5
Syy = 15624 − 304²/6 = 221,3

Coeficiente de correlação

r = 56/√(17,5·221,3) = 0,8998

Resposta

r = 0,8998
8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = −2,45

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 = 105/5 = 21
ȳ = 364/5 = 72,8

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 174

Reta de regressão

b = 174/40 = 4,35
a = 72,8 − 4,35·21 = −18,55
ŷ = −18,55 + 4,35·x

Valor previsto

ŷ = −18,55 + 4,35·20 = 68,45

Resíduo

e = 66 − 68,45 = −2,45

Resposta

e = −2,45

O ponto está abaixo da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 6,33

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: 80·36/180 = 16, 80·54/180 = 24, 80·90/180 = 40
rural: 100·36/180 = 20, 100·54/180 = 30, 100·90/180 = 50

Estatística qui-quadrado

χ² = (22 − 16)²/16 + (25 − 24)²/24 + (33 − 40)²/40 + (14 − 20)²/20 + (29 − 30)²/30 + (57 − 50)²/50
χ² = 6,33

Resposta

χ² = 6,33

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: df = 10

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 = 11 − 1 = 10

Resposta

df = 10

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