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
27,533,2P = ?

As durações de entregas seguem uma distribuição normal com média 32 min e desvio-padrão 6 min. Que fração está entre 27,5 e 33,2 min? Dê P em forma decimal.

μ = 32σ = 6x1 = 27,5x2 = 33,2
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 = 12, s = 15L = ?Ux̄ = 37E90%

Uma amostra de 12 itens tem média 37 e desvio-padrão s = 15. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite inferior do intervalo de confiança de 90% para a média.

n = 12x̄ = 37s = 1590%t(11) = 1,796
limite inferior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 29, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

O desvio-padrão da população é 29. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 95% para a média tenha margem de erro de no máximo 3?

σ = 29E = 395%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−1,961,96z = ?

Duas linhas de produção fabricam a mesma peça. Linha 1: uma amostra de 100 peças tem comprimento médio de 58,5 mm, e o desvio-padrão conhecido da linha é 16 mm. Linha 2: uma amostra de 100 peças tem média de 60,8 mm, desvio-padrão conhecido de 16 mm. Encontre a estatística de teste z para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (linha 1 menos linha 2).

n₁ = 100x̄₁ = 58,5 mmσ₁ = 16 mmn₂ = 100x̄₂ = 60,8 mmσ₂ = 16 mm
z =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
z −1,64501,645

Uma amostra de 16 medições tem média 77,1. O desvio-padrão da população é 4. Calcule o limite inferior L do intervalo de confiança a 90 % para a média.

x̄ = 77,1σ = 4n = 1690%
L =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy1567178219100211092312725135xy152025100

A tabela dá 6 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 = 6Σx = 120Σy = 620Σx² = 2470Σy² = 67448Σxy = 12884
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy222329432535638738xy246253035x = 2,5

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. Preveja ŷ para x = 2,5.

n = 6x = 2,5
ŷ =
9.Testes qui-quadradoMédia
simnãoTotalhomens4654100mulheres58260Total10456160

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 = 1602 × 2
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 = 0,3526

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 = (27,5 − 32)/6 = −0,75
z₂ = (33,2 − 32)/6 = 0,2

Área entre os valores

P = Φ(0,2) − Φ(−0,75) = 0,5793 − 0,2266 = 0,3526

Resposta

P = 0,3526
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 inferior = 29,22

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 = 11, t = 1,796

Margem de erro

E = 1,796·15/√12 = 7,777

Intervalo

37 ± 7,777 → [29,22, 44,78]

Resposta

limite inferior = 29,22
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 359

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.

Resolver em ordem a n

n = (1,96·29/3)² = 359

Arredondar para cima

O tamanho da amostra é um número inteiro, e arredondar para baixo deixaria a margem grande demais.

n = 359

Resposta

n = 359
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: z = −1,016

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.

Erro-padrão da diferença

SE = √(16²/100 + 16²/100) = √5,12 = 2,263

Estatística de teste

z = (58,5 − 60,8)/2,263 = −1,016

Resposta

z = −1,016

|z| < 1,96, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: L = 75,45

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 = 1,645·4/√16 = 1,645

Limite do intervalo

L = 77,1 − 1,645 = 75,45

Resposta

L = 75,45
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,9948

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 = 12884 − 120·620/6 = 484
Sxx = 2470 − 120²/6 = 70
Syy = 67448 − 620²/6 = 3381

Coeficiente de correlação

r = 484/√(70·3381) = 0,9948

Resposta

r = 0,9948
8.Regressão linear e correlação

Resposta: ŷ = 26,05

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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 194/6 = 32,33

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 55

Reta de regressão

b = 55/17,5 = 3,143
a = 32,33 − 3,143·4,5 = 18,19
ŷ = 18,19 + 3,143·x

Previsão

ŷ = 18,19 + 3,143·2,5 = 26,05

Resposta

ŷ = 26,05
9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 42,32

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

homens: 100·104/160 = 65, 100·56/160 = 35
mulheres: 60·104/160 = 39, 60·56/160 = 21

Estatística qui-quadrado

χ² = (46 − 65)²/65 + (54 − 35)²/35 + (58 − 39)²/39 + (2 − 21)²/21
χ² = 42,32

Resposta

χ² = 42,32

gl = 1. Para α = 0,05 o valor crítico é 3,841, 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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