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
32 min34 minX + Y?

X é normal com média 12 min e desvio padrão 1,5 min; Y é independente e normal com média 20 min e desvio padrão 2 min. Encontre a probabilidade P de X + Y ser maior que 34 min. Arredonde z para duas casas decimais.

μX = 12, σX = 1,5μY = 20, σY = 2X + Y > 34 min
P =
2.Distribuição normalDifícil
235240245250255260265gtopo 40%

Os massas de sacos têm distribuição normal com média 250 g e desvio padrão 5 g. Arraste o ponto de corte para que os 40% superiores sombreados fiquem à direita dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 250 gσ = 5 g40%
x = g
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 16, s = 1,5L = ?Ux̄ = 64E95%

Uma amostra de 16 itens tem média 64 e desvio-padrão s = 1,5. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite inferior do intervalo de confiança de 95% para a média.

n = 16x̄ = 64s = 1,595%t(15) = 2,131
limite inferior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
p ≈ 0,6, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0499%

Um estudo piloto sugere que cerca de 0,6 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 0,04?

p ≈ 0,6E = 0,0499%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
t −2,13102,131

Uma amostra de 16 estudantes tem nota média 506,4 e desvio-padrão amostral 15. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 500.

μ₀ = 500x̄ = 506,4s = 15n = 16
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0,05βσ = 18, poder 95%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,05 deve detectar um deslocamento da média de 4 unidades com poder de 95%. O desvio-padrão é 18. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,05poder = 95%δ = 4σ = 18zα = 1,645zβ = 1,645
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy284106108131018xy5101015

A tabela dá 5 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.

n = 5
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy127226322419517xy242025ŷ = 24

A tabela dá 5 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 24?

n = 5ŷ = 24
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
baixomédioaltoTotalurbano18411675rural35124491Total535360166

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

total da linha = 91total da coluna = 53N = 166
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil
aprovadoreprovadoTotalfábrica A602080fábrica B433780fábrica C77380Total18060240dfα = 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 = 2403 × 2α = 0,05
χ² =

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 = 32 min, σ = √(1,5² + 2²) = 2,5 min

Padronizar

z = (34 − 32)/2,5 = 0,8

Cauda superior

P = 1 − Φ(0,8) = 1 − 0,7881 = 0,2119

Resposta

P = 0,2119
2.Distribuição normal

Resposta: x = 251,3 g

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) = 0,6

z da tabela

z ≈ 0,25

De volta às unidades originais

x = 250 + 0,25·5 = 251,3 g

Resposta

x = 251,3 g
3.Intervalos de confiança

Resposta: limite inferior = 63,2

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 = 15, t = 2,131

Margem de erro

E = 2,131·1,5/√16 = 0,7991

Intervalo

64 ± 0,7991 → [63,2, 64,8]

Resposta

limite inferior = 63,2
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 996

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 = 2,576²·0,6·0,4/0,04² = 995,4

Arredondar para cima

n = 996

Resposta

n = 996
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: t = 1,707

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 = 15/√16 = 15/4 = 3,75

Estatística de teste

t = (506,4 − 500)/3,75 = 1,707

Resposta

t = 1,707
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 = 220

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 = ((1,645 + 1,645)·18/4)² = 219,2

Arredondar para cima

n = 220

Resposta

n = 220
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r² = 0,8701

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 = 30/5 = 6
ȳ = 59/5 = 11,8

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 46
Syy = Σ(y − ȳ)² = 60,8

Coeficiente de determinação

r² = 46²/(40·60,8) = 0,8701

Resposta

r² = 0,8701

Cerca de 87,01% da variação de y é explicada pela reta.

8.Regressão linear e correlação

Resposta: x = 2,333

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 = 15/5 = 3
ȳ = 111/5 = 22,2

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −27

Reta de regressão

b = −27/10 = −2,7
a = 22,2 − (−2,7)·3 = 30,3
ŷ = 30,3 − 2,7·x

Resolver para x

x = (24 − 30,3)/(−2,7) = 2,333

Resposta

x = 2,333
9.Testes qui-quadrado

Resposta: E = 29,05

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 = 91·53/166 = 29,05

Resposta

E = 29,05
10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 38,53

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: 60, 20
fábrica B: 60, 20
fábrica C: 60, 20

Estatística qui-quadrado

χ² = (60 − 60)²/60 + (20 − 20)²/20 + (43 − 60)²/60 + (37 − 20)²/20 + (77 − 60)²/60 + (3 − 20)²/20
χ² = 38,53

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
38,53 > 5,991

Resposta

χ² = 38,53

χ² está acima do valor crítico, então H₀ é rejeitada: as variáveis parecem estar relacionadas.

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