Esercitazioni di statistica

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1 Esercitazioni di statistica Intervalli di confidenza Stefania Spina Universitá di Napoli Federico II 10 Dicembre 2014 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 1/43

2 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 2/43

3 Il valore di α Nello scegliere α si deve tener presente che quanto minore è, tanto più ampio risulta l intervallo di confidenza ad esso associato e quindi minore è la precisione di valori appartenenti all intervallo di stima per θ. Stefania Spina Esercitazioni di statistica 3/43

4 con sigma noto con σ ignoto Stefania Spina Esercitazioni di statistica 4/43

5 Esercizio Intervalli di confidenza con sigma noto con σ ignoto L altezza delle matricole universitarie di sesso maschile può essere considerata una variabile con distribuzione Normale, con media incognita e varianza pari a Per stimare l altezza media si estrae un campione casuale di 58 matricole e si misura l altezza media, che risulta pari a cm. Si definisca l intervallo che, ad un livello di fiducia del 90, del 95 e del 99 per cento contenga il parametro incognito della popolazione. Stefania Spina Esercitazioni di statistica 5/43

6 Esercizio Intervalli di confidenza con sigma noto con σ ignoto X N(µ; 10.66) n = 58 x = α = (1) Stefania Spina Esercitazioni di statistica 6/43

7 Esercizio Intervalli di confidenza con sigma noto con σ ignoto 1 caso : 1 α = 0, 90 ( P µ ) = ( ) P µ = 0.90 P( µ ) = 0.90 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 7/43

8 Esercizio Intervalli di confidenza con sigma noto con σ ignoto 2 caso : 1 α = 0.95 ( P µ ) = ( ) P µ = 0.95 P( µ ) = 0.95 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 8/43

9 Esercizio Intervalli di confidenza con sigma noto con σ ignoto 3 caso : 1 α = 0.99 ( P µ ) = ( ) P µ = 0.99 P( µ ) = 0.99 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 9/43

10 Esercizio Intervalli di confidenza con sigma noto con σ ignoto Un azienda ha commissionato ad una società di software la riprogettazione del proprio sito web. Dopo che quest ultimo è stato messo on-line vuole studiare gli effetti del rinnovo esaminando il numero di contatti giornaliero al sito. Sotto l ipotesi che tali contatti hanno distribuzione Gaussiana, N(µ, σ 2 ), seleziona un campione casuale di 10 giorni in cui il numero di contatti è stato il seguente: 1 Costruire un intervallo di confidenza per la media dei contatti giornalieri della popolazione, fissando α = Costruire un intervallo di confidenza per la media dei contatti giornalieri della popolazione, fissando α = Stefania Spina Esercitazioni di statistica 10/43

11 Esercizio Intervalli di confidenza con sigma noto con σ ignoto L intervallo di confidenza per la media della popolazione è dato da: X t (n 1;α/2) ( P X t (n 1;α/2) s µ X + t (n 1;α/2) s n n s n µ X + t (n 1;α/2) s n ) = 1 α Stefania Spina Esercitazioni di statistica 11/43

12 Esercizio Intervalli di confidenza con sigma noto con σ ignoto Dai dati campionari emerge che: x = s = 271 t (n 1;α/2) = t (9;0.025) = Stefania Spina Esercitazioni di statistica 12/43

13 Esercizio Intervalli di confidenza con sigma noto con σ ignoto Avvalendosi di tali risultati l intervallo di confidenza, con α = 0.05, è: [ ; ] [ ] ; Stefania Spina Esercitazioni di statistica 13/43

14 Esercizio Intervalli di confidenza con sigma noto con σ ignoto Ad un livello di confidenza, con α = 0.02, l intervallo risulterà di ampiezza maggiore, infatti in questo caso t (9;0.01) = e l intervallo di confidenza è: [ ; ] [ ] ; Stefania Spina Esercitazioni di statistica 14/43

15 Introduzione Per stimare la differenza tra le medie µ 1 e µ 2 di due popolazioni normali con varianze σ 2 1 e σ2 2 note, si estrae da ognuna di esse un campione di dimensione, rispettivamente, n 1 e n 2. La differenza tra le medie campionarie X 1 X 2 costituisce un buon stimatore della differenza delle medie delle due popolazioni e, per campioni di elevata numerosità, si distribuisce in modo normale. La formula: [ P σ1 2 (X 1 X 2 ) z α/2 n 1 + σ2 2 n 2 (µ 1 µ 2 ) (X 1 X 2 ) + z α/2 σ 2 1 n 1 + σ2 2 n 2 ] = 1 α sta ad indicare che nel 100(1 α)% dell universo dei campioni, la differenza tra le medie delle due popolazioni è compresa tra gli estremi: [ σ1 2 (X 1 X 2 ) z α/2 + σ2 σ 2 2 ] 1 ; (X 1 + X 2 ) + z α/2 + σ2 2 n 1 n 2 n 1 n 2 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 15/43

16 Esercizio 3 L azienda Luci&lampi produce due tipi di lampadine, un tipo X, economico, e uno Y, più caro ma che dura di più. La durata di entrambi i tipi di lampadine può essere considerata normodistribuita, con medie e varianze diverse. Un associazione di consumatori vuole stimare la differenza tra la durata media dei due tipi di lampadine per stabilire se questa giustifichi la differenza tra i prezzi. L associazione acquista dunque 50 lampadine del tipo X e 35 del tipo Y e le sottopone al test di durata, con i seguenti risultati (la media è espressa in ore): Si definisca l intervallo per la differenza tra le medie dei due modelli di lampadina ad un livello di fiducia del 90%. Stefania Spina Esercitazioni di statistica 16/43

17 Esercizio 3 ( σx 2 P (X Y ) z α/2 n x + σ2 y n y (µ x µ y ) (X Y ) + z α/2 σx 2 n x ) + σ2 y = 1 α n y ( P ( ) z α/ (µx µy ) ( ) + z α/ ) = ( P ( ) (µx µy ) ( ) ) = La differenza tra la durata media dei due tipi di lampadine è compresa tra 1246 e 1353 ad un livello di fiducia del 90% Stefania Spina Esercitazioni di statistica 17/43

18 Introduzione Per stimare la differenza tra le medie µ 1 e µ 2 di due popolazioni normali con varianze ignote, si estrae da ognuna di esse un campione di dimensione, rispettivamente, n 1 e n 2. La differenza tra le medie campionarie X 1 X 2 costituisce un buon stimatore della differenza delle medie delle due popolazioni e, per campioni di elevata numerosità, si distribuisce in modo normale. La stima della varianza delle due popolazioni si ottiene applicando la formula: s 2 = (n 1 1)s2 1 + (n 2 1)s2 2 n 1 + n 2 2 dove s 1 2 s2 sono le varianze corrette dei due campioni. 2 La formula: [ P (X 1 X 2 ) t α/2;(n1 +n 2 2) s (µ 1 µ 2 ) (X 1 X 2 ) + t α/2;(n1 +n n 1 n 2 2) s 2 1 n n 2 ] = 1 α sta ad indicare che nel 100(1 α)% dell universo dei campioni, la differenza tra le medie delle due popolazioni è compresa tra gli estremi: [ (X 1 X 2 ) t α/2;(n1 +n 2 2) s 1 n ; (X 1 + X 2 ) + t α/2;(n1 +n n 2 2) s 1 2 n n 2 ] Stefania Spina Esercitazioni di statistica 18/43

19 Esercizio Costruire un intervallo di confidenza al 90% per la differenza tra le medie di due popolazioni, servendosi dei seguenti dati tratti da due campioni: X 1 = 50 n 1 = 14 s 1 = 6 X 2 = 35 n 2 = 18 s 2 = 9 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 19/43

20 Esercizio Per costruire l intervallo di confidenza è necessario stimare la varianza della popolazione applicando la formula: si ha: s 2 = (n 1 1)s (n 2 1)s 2 2 n 1 + n 2 2 s 2 = (14 1) 62 + (18 1) = 61.5 Inoltre, per α = 0.1 si ha che α/2 = 0.05 si desume che: t 0.05;30 = Stefania Spina Esercitazioni di statistica 20/43

21 Esercizio Dalla formula: [ 1 P (X 1 X 2 ) t α/2;(n1 +n 2 2) s (µ 1 µ 2 ) (X 1 X 2 )+t α/2;(n1 +n n 1 n 2 2) s + 1 ] = 1 α 2 n 1 n 2 [ P (50 35) (µ 1 µ 2 ) (50 35) ] = Per cui, l intervallo di confidenza è: con un coefficiente di confidenza del 90%. IC = [10.258; ] Stefania Spina Esercitazioni di statistica 21/43

22 Introduzione Per stimare la proporzione p di una popolazione distribuita in modo normale, si estrae da essa un campione di numerosità n e si calcola la frequenza relativa campionaria ˆp = X che fornisce un buon stimatore del parametro della popolazione. n La scrittura: [ ] ˆp(1 ˆp) ˆp(1 ˆp) P ˆp z α/2 p ˆp + z α/2 n n sta ad indicare che nel 100(1 α)% dell universo dei campioni, la proporzione p della popolazione è compresa tra gli estremi: [ ] ˆp(1 ˆp) ˆp(1 ˆp) ˆp z α/2 ; ˆp + z α/2 n n Volendo stimare la numerosità campionaria che tolleri un errore ɛ si applica la formula: n = z2 p(1 p) α/2 ɛ 2 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 22/43

23 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 23/43

24 Esercizio 1 Secondo un exit poll su persone che hanno votato all elezione per sindaco, il 40% ha votato per il candidato Bianchi e il 60% per il candidato Rossi. Ipotizzando che questo sia un campione casuale di tutti gli elettori, si definisca l intervallo di confidenza che, ad un livello di fiducia del 99%, contenga la proporzione dei voti della popolazione per il candidato dei Bianchi nel caso in cui la dimensione campionaria sia: n= 400 n=40 Per ciascuna ampiezza indicare se sareste disposti a prevedere il vincitore. Stefania Spina Esercitazioni di statistica 24/43

25 Esercizio 1 ( ˆp N p; ˆp = ˆp = 0.60 n = 400 E(p) = p Var(p) = p(1 p) n p(1 p) n ) per grandi campioni ( ˆp(1 ˆp) P ˆp z α/2 p ˆp + z α/2 n ( P 0.40 z α/2 400 ( P ˆp(1 ˆp) n ) = 1 α p z α/ p P(0.34 p 0.46) = 0.99 ) = 0.99 ) = 0.99 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 25/43

26 Esercizio 1 ( ˆp N p; ˆp = ˆp = 0.60 n = 40 E(p) = p Var(p) = p(1 p) n p(1 p) n ) per grandi campioni ( ˆp(1 ˆp) P ˆp z α/2 p ˆp + z α/2 n ( P 0.40 z α/2 40 ( P ˆp(1 ˆp) n ) = 1 α p z α/ p P(0.20 p 0.60) = 0.99 ) = 0.99 ) = 0.99 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 26/43

27 Esercizio 1 n = 40 P(0.20 p 0.60) = 0.99 Potremmo prevedere un vincitore in quanto l intervallo contiene valori al di sotto e al di sopra di 0.50 n = 400 P(0.34 p 0.46) = 0.99 Si può prevedere la sconfitta di Bianchi in quanto l intervallo contiene solo numeri al di sotto di 0.50, quelli cioè che indicano che Bianchi riceve una minoranza dei voti. Stefania Spina Esercitazioni di statistica 27/43

28 Esercizio 2 Un programma televisivo è stato seguito dal 23% di un campione di 300 spettatori selezionati a caso. Costruire un intervallo di confidenza al 98% per la proporzione della popolazione del pubblico televisivo in quella data fascia oraria. Stefania Spina Esercitazioni di statistica 28/43

29 Esercizio 2 Per α = 0.02 si ha che α/2 = 0.01 e si desume che z 0.01 = 2.33 Quindi si avrà: [ ] 0.23 (1 0.23) 0.23 (1 0.23) P p = Per cui l intervallo di confidenza è: con un livello di confidenza del 98%. IC = [0.173; 0.287] Stefania Spina Esercitazioni di statistica 29/43

30 Introduzione Per stimare la differenza tra le proporzioni p 1 e p 2 di due popolazioni normali, si estrae da ognuna di esse un campione di dimensione, rispettivamente, n 1 e n 2. La differenza tra le proporzioni campionarie ˆp 1 ˆp 2 costituisce un buon stimatore della differenza tra le medie delle due popolazioni e, per campioni di elevata numerosità, si distribuisce in modo normale. [ P (ˆp 1 ˆp 2 ) z ˆp 1 (1 ˆp 1 ) ˆp 2 (1 ˆp 2 ) α/2 + (p 1 p 2 ) (ˆp 1 ˆp 2 )+z ˆp 1 (1 ˆp 1 ) ] ˆp 2 (1 ˆp 2 ) α/2 + = 1 α n 1 n 2 n 1 n 2 sta ad indicare che nel 100(1 α)% dell universo dei campioni, la differenza tra le proporzioni delle due popolazioni è compresa tra gli estremi: [ (ˆp 1 ˆp 2 ) z ˆp 1 (1 ˆp 1 ) α/2 + n 1 [ ˆp 2 (1 ˆp 2 ) ; n 2 (ˆp 1 ˆp 2 ) + z ˆp 1 (1 ˆp 1 ) ] ˆp 2 (1 ˆp 2 ) α/2 + n 1 n 2 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 30/43

31 Esercizio Alcuni ricercatori hanno riscontrato che su 100 uomini trattati con farmaco 65 sono guariti da una data malattia, mentre su 120 donne trattare con lo stesso farmaco, 45 sono guarite dalla malattia. Costruire un intervallo di confidenza al 90% per la differenza tra le proporzioni delle due popolazioni ipotizzate normali. Stefania Spina Esercitazioni di statistica 31/43

32 Esercizio ˆpm = 65 = ˆp f = 45 = nm = 100 n f = 120 [ ] ˆpm(1 ˆpm) ˆp P (ˆpm ˆp f ) z f (1 ˆp f ) ˆpm(1 ˆpm) ˆp α/2 + (pm p f ) (ˆpm ˆp f )+z f (1 ˆp f ) α/2 + = 1 α nm n f nm n f [ 0.65(1 0.65) 0.375( ) ( ) (pm p f ) ( ) ] 0.65(1 0.65) 0.375( ) IC[0.168; 0.382] Stefania Spina Esercitazioni di statistica 32/43

33 Introduzione Data l equazione della retta stimata di regressione ŷ = ˆβ 0 + ˆβ 1 x dove ˆβ 0 è l intercetta e ˆβ 1 è il coefficiente angolare, effettuiamo le stime puntuali dei parametri utilizzando il metodo dei minimi quadrati: ˆβ 0 = y ˆβ 1 x ˆβ 1 = Cov(XY ) Var(X) dove x e y sono i valori medi, rispettivamente, del campione X e Y. Stefania Spina Esercitazioni di statistica 33/43

34 Introduzione Per la costruzione dell intervallo di confidenza si utilizza uno stimatore che si distribuisce come una v.c t di Student con n-2 gradi di libertà. Gli intervalli di confidenza per β 0 e β 1 sono rispettivamente: ˆβ 0 t α/2;n 2 es(β 0 ) β 0 ˆβ 0 + t α/2;n 2 es(β 0 ) ˆβ 1 t α/2;n 2 es(β 1 ) β 1 ˆβ 1 + t α/2;n 2 es(β 1 ) Stefania Spina Esercitazioni di statistica 34/43

35 Introduzione In cui: es(β 0 ) = s 1 n + x 2 n i=1 (x i x) 2 s es(β 1 ) = n i=1 (x i x) 2 e, in cui, l errore standard della regressione é dato da: s = 1 n n 2 (y i ŷ) 2 i=1 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 35/43

36 Esercizio Volendo costruire un modello che spieghi il Peso (espresso in kg) in funzione dell Altezza (espressa in cm) si è osservato un campione di n=10 studenti della facoltà di Economia; i dati ottenuti sono riportati nella tabella seguente: Stefania Spina Esercitazioni di statistica 36/43

37 Esercizio Stimare, con il metodo dei minimi quadrati, i coefficienti β 0 e β 1 del modello di regressione. Supponendo che la variabile peso (Y) si distribuisca normalmente e soddisfi le ipotesi di indipendenza, omoschedasticità (omogeneità delle varianze) e che le medie siano sulla retta di regressione, Costruire intervalli di confidenza, ad un livello di significatività α = 0.05, per: l intercetta β 0 il coefficiente angolare β 1 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 37/43

38 Esercizio Le stime dei minimi quadrati per i parametri β 0 e β 1 si ottengono considerando questi calcoli: Stefania Spina Esercitazioni di statistica 38/43

39 Esercizio x = = y = = 81.4 ˆβ 1 = cov(xy ) var(x) = E(XY ) x y E(X 2 ) (X) = = (165.8) 2 ˆβ 0 = 81.4 ( ) = La retta di regressione è, quindi: ŷ = x Stefania Spina Esercitazioni di statistica 39/43

40 Esercizio Per la determinazione degli intervalli di confidenza i calcoli sono ottenuti nello schema seguente: Stefania Spina Esercitazioni di statistica 40/43

41 Esercizio L errore standard della regressione é dato da: s = 1 n 1 n 2 (y i ŷ) 2 = = n 2 i=1 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 41/43

42 Esercizio Per l intervallo di confidenza per β 0 è necessario calcolare: ˆβ 0 t α/2;n 2 es(β 0 ) β 0 ˆβ 0 + t α/2;n 2 es(β 0 ) 1 es(β 0 ) = s n + x 2 n i=1 (x i x) 2 = (165.8) = Per α/2 = e n-2 = 8 gradi di libertà è: Pertanto, l intervallo di confidenza per β 0 è: ossia: t 0.025;8 = β IC = [ ; ] Stefania Spina Esercitazioni di statistica 42/43

43 Esercizio Per l intervallo di confidenza per β 1 L errore standard: ˆβ 1 t α/2;n 2 es(β 1 ) β 1 ˆβ 1 + t α/2;n 2 es(β 1 ) es(β 1 ) = s n = = i=1 (x i x) Pertanto, l intervallo di confidenza per β 1 è: β ossia: IC = [ ; ] con una probabilità dello 0.95 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 43/43