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 = 0,0166

Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,0166. Encontre z com duas casas decimais.

A = 0,0166
z =
2.Distribuição normalDifícil
0,04 mm0D − d?

Os diâmetros D dos furos são normais com média 25,04 mm e desvio padrão 0,015 mm. Os diâmetros d dos eixos são independentes e normais com média 25 mm e desvio padrão 0,01 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 = 25,04 mm, σ = 0,015 mmeixo: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 7, s = 10,5LUx̄ = 91E = ?99%

Uma amostra de 7 itens tem média 91 e desvio-padrão s = 10,5. A população é aproximadamente normal. Calcule a margem de erro E de um intervalo de confiança de 99% para a média.

n = 7x̄ = 91s = 10,599%t(6) = 3,707
E =
4.Intervalos de confiançaDifícil
n = 21Lσ = ?s = 10,495%

Os diâmetros de 21 eixos usinados têm desvio-padrão amostral de 10,4 µm. Supondo que os diâmetros tenham distribuição normal, encontre o limite superior σ do intervalo de confiança de 95% para o desvio-padrão populacional. Com gl = 20, 2,5% da distribuição χ² fica abaixo de 9,591 e 2,5% fica acima de 34,17.

n = 21s = 10,4 µmχ² = 9,591, 34,17
σ = µm
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −1,99801,998

Uma amostra de 64 estudantes tem nota média 78 e desvio-padrão amostral 20. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 78s = 20n = 64
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −2,57602,576

Uma amostra de 81 medições tem média 76. O desvio-padrão da população é 5. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 99 % para a média.

x̄ = 76σ = 5n = 8199%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy254661281410161218xy51051015

A tabela dá 6 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 6
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy24045365986010671279xy510406080x = 3

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. É feita uma nova observação (3, 49). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 6(3, 49)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes573825120funcionários632235120Total1206060240

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 = 2402 × 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 verifica se as frequências em 8 categorias seguem uma distribuição de Poisson cuja média é estimada a partir dos mesmos 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: z = 2,13

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 − 0,0166 = 0,9834

Leia a tabela de z ao contrário

Encontre 0,9834 dentro da tabela e leia z.

z = 2,13

Resposta

z = 2,13
2.Distribuição normal

Resposta: P = 0,9868

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 = 25,04 − 25 = 0,04 mm, σ = 0,01803 mm

Padronizar

z = (0 − 0,04)/0,01803 = −2,22

Probabilidades

P = 1 − Φ(−2,22) = 0,9868

Resposta

P = 0,9868
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 14,71

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 = 6, t = 3,707

Margem de erro

E = 3,707·10,5/√7 = 14,71

Resposta

E = 14,71
4.Intervalos de confiança

Resposta: σ = 15,02 µm

Intervalo para uma variância: (n − 1)s²/σ² tem distribuição χ² com n − 1 graus de liberdade. O intervalo de 95% para σ² vai de (n − 1)s² dividido pelo valor superior de χ² (2,5% acima dele) até (n − 1)s² dividido pelo valor inferior de χ² (2,5% abaixo dele); o intervalo para σ é a raiz quadrada dos dois limites. Ele não é simétrico em torno de s.

Soma de quadrados

(n − 1)s² = 20·10,4² = 2163

Limites para σ²

2163/34,17 = 63,31
2163/9,591 = 225,5

Limite para σ

σ = √225,5 = 15,02 µm

Resposta

σ = 15,02 µm

Intervalo de 95% para σ: [7,957, 15,02] µm.

5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 1,2

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 = 20/√64 = 20/8 = 2,5

Estatística de teste

t = (78 − 75)/2,5 = 1,2

Resposta

t = 1,2
t0,025; df = 63 = 1,998

|t| < 1.998, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: U = 77,43

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 = 2,576·5/√81 = 1,431

Limite do intervalo

U = 76 + 1,431 = 77,43

Resposta

U = 77,43
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,9544

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 = 42/6 = 7
ȳ = 71/6 = 11,83

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 97
Syy = Σ(y − ȳ)² = 140,8

Coeficiente de determinação

r² = 97²/(70·140,8) = 0,9544

Resposta

r² = 0,9544

Cerca de 95,44% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = 2,933

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 = 42/6 = 7
ȳ = 358/6 = 59,67

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 238

Reta de regressão

b = 238/70 = 3,4
a = 59,67 − 3,4·7 = 35,87
ŷ = 35,87 + 3,4·x

Valor previsto

ŷ = 35,87 + 3,4·3 = 46,07

Resíduo

e = 49 − 46,07 = 2,933

Resposta

e = 2,933

O ponto está acima da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 6,233

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

estudantes: 120·120/240 = 60, 120·60/240 = 30, 120·60/240 = 30
funcionários: 120·120/240 = 60, 120·60/240 = 30, 120·60/240 = 30

Estatística qui-quadrado

χ² = (57 − 60)²/60 + (38 − 30)²/30 + (25 − 30)²/30 + (63 − 60)²/60 + (22 − 30)²/30 + (35 − 30)²/30
χ² = 6,233

Resposta

χ² = 6,233

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

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ²crit = 12,59

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 = 8 − 1 − 1 = 6

Tabela

χ²crit(df = 6, α = 0,05) = 12,592

Resposta

χ²crit = 12,592

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

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