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
X é normal com média 250 g e desvio padrão 4 g; Y é independente e normal com média 500 g e desvio padrão 9 g. Encontre a probabilidade P de X + Y ser maior que 757,9 g. Arredonde z para duas casas decimais.
μX = 250, σX = 4μY = 500, σY = 9X + Y > 757,9 g
P =
2.Distribuição normalDifícil
Os alturas de homens adultos têm distribuição normal com média 178 cm e desvio padrão 7 cm. Arraste o ponto de corte para que os 90% inferiores sombreados fiquem à esquerda dele. Encontre o ponto de corte x.
μ = 178 cmσ = 7 cm90%
x = cm
3.Intervalos de confiançaMédia
Uma amostra de 8 itens tem média 18 e desvio-padrão s = 16. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite inferior do intervalo de confiança de 99% para a média.
n = 8x̄ = 18s = 1699%t(7) = 3,499
limite inferior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
Um estudo piloto sugere que cerca de 0,3 dos produtos são defeituosos. Quantos produtos n devem ser inspecionados para que um intervalo de confiança de 90% para a proporção tenha margem de erro de no máximo 0,025?
p ≈ 0,3E = 0,02590%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
13 funcionários fazem um teste de digitação antes e depois de um curso de treinamento. Para cada pessoa é registrada a diferença d = depois − antes (palavras por minuto). A diferença média é 3,96 e o desvio-padrão das diferenças é 11,9. Encontre a estatística do teste pareado t para H₀: μd = 0.
n = 13d̄ = 3,96sd = 11,9
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
Em um ensaio, 195 de 300 pacientes com o tratamento A se recuperam, e 48 de 80 pacientes com o tratamento B. Usando a proporção combinada, encontre a estatística de teste z para H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 195n₁ = 300x₂ = 48n₂ = 80
z =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
A tabela dá 6 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.
n = 6Σx = 21Σy = 126Σx² = 91Σy² = 2702Σxy = 414
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
A tabela dá 5 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 49?
n = 5ŷ = 49
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
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 = 2202 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
A tabela mostra frequências observadas. Teste ao nível α = 0,01 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 = 2003 × 2α = 0,01
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 = 750 g, σ = √(4² + 9²) = 9,849 g
Padronizar
z = (757,9 − 750)/9,849 = 0,8
Cauda superior
P = 1 − Φ(0,8) = 1 − 0,7881 = 0,2119
Resposta
P = 0,2119
2.Distribuição normal
Resposta: x = 187 cm
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) = 0,9
z da tabela
z ≈ 1,28
De volta às unidades originais
x = 178 + 1,28·7 = 187 cm
Resposta
x = 187 cm
3.Intervalos de confiança
Resposta: limite inferior = −1,793
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 = 7, t = 3,499
Margem de erro
E = 3,499·16/√8 = 19,79
Intervalo
18 ± 19,79 → [−1,793, 37,79]
Resposta
limite inferior = −1,793
4.Intervalos de confiança
Resposta: n = 910
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 = 1,645²·0,3·0,7/0,025² = 909,2
Arredondar para cima
n = 910
Resposta
n = 910
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: t = 1,2
Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).
Erro-padrão da diferença média
SE = 11,9/√13 = 3,3
Estatística de teste
t = 3,96/3,3 = 1,2
Resposta
t = 1,2
Com gl = 12, o valor crítico bilateral a 5% é 2,179; |t| é menor, então H₀ não é rejeitada.
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: z = 0,8276
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.
Proporções amostrais
p̂₁ = 195/300 = 0,65
p̂₂ = 48/80 = 0,6
p̂ = 243/380 = 0,6395
Erro-padrão sob H₀
SE = √(0,6395·0,3605·(1/300 + 1/80)) = 0,06042
Estatística de teste
z = (0,65 − 0,6)/0,06042 = 0,8276
Resposta
z = 0,8276
|z| < 1,96, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).
7.Regressão linear e correlação
Resposta: r = −0,8625
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 = 414 − 21·126/6 = −27
Sxx = 91 − 21²/6 = 17,5
Syy = 2702 − 126²/6 = 56
Coeficiente de correlação
r = −27/√(17,5·56) = −0,8625
Resposta
r = −0,8625
8.Regressão linear e correlação
Resposta: x = 5,028
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 = 271/5 = 54,2
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 214
Reta de regressão
b = 214/40 = 5,35
a = 54,2 − 5,35·6 = 22,1
ŷ = 22,1 + 5,35·x
Resolver para x
x = (49 − 22,1)/5,35 = 5,028
Resposta
x = 5,028
9.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 23,77
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.
gl = 2. Para α = 0,05 o valor crítico é 5,991, então H₀ (independência) é rejeitada.
10.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 7,899
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.