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
As massas de sacos de cimento são independentes e normais com média 25 kg e desvio padrão 0,5 kg. Encontre a probabilidade P de a massa total de 5 deles ficar abaixo de 124,4 kg. Arredonde z para duas casas decimais.
μ = 25 kgσ = 0,5 kgn = 5< 124.4 kg
P =
2.Distribuição normalDifícil
Os durações de baterias têm distribuição normal com média 500 h e desvio padrão 40 h. Arraste o ponto de corte para que os 60% superiores sombreados fiquem à direita dele. Encontre o ponto de corte x.
μ = 500 hσ = 40 h60%
x = h
3.Intervalos de confiançaMédia
A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 40 celulares, média 120 h, desvio-padrão conhecido 19 h. Modelo 2: 100 celulares, média 117 h, desvio-padrão conhecido 17 h. Encontre o limite inferior do intervalo de confiança de 95% para μ₁ − μ₂.
O desvio-padrão da população é 18. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 90% para a média tenha margem de erro de no máximo 2,5?
σ = 18E = 2,590%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
Uma amostra de 49 estudantes tem nota média 506,9 e desvio-padrão amostral 20. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 500.
μ₀ = 500x̄ = 506,9s = 20n = 49
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
Uma amostra de 81 medições tem média 500,7. O desvio-padrão da população é 4. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 99 % para a média.
x̄ = 500,7σ = 4n = 8199%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
A tabela dá 5 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.
n = 5
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
A tabela dá 5 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. É feita uma nova observação (7, 8). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.
n = 5(7, 8)
e =
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 = 1802 × 2
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 = 2203 × 2α = 0,01
χ² =
3Soluções
1.Distribuição normal
Resposta: P = 0,2946
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 do total
μT = 125 kg, σT = 0,5·√5 = 1,118 kg
Padronizar
z = (124,4 − 125)/1,118 = −0,54
Probabilidades
P = Φ(−0,54) = 0,2946
Resposta
P = 0,2946
2.Distribuição normal
Resposta: x = 490 h
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) = 0,4
z da tabela
z ≈ −0,25
De volta às unidades originais
x = 500 − 0,25·40 = 490 h
Resposta
x = 490 h
3.Intervalos de confiança
Resposta: limite inferior = −3,766 h
Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.
Estimativa pontual
x̄₁ − x̄₂ = 120 − 117 = 3
Erro-padrão
SE = √(19²/40 + 17²/100) = 3,452
Margem de erro
E = 1,96·3,452 = 6,766
Intervalo
3 ± 6,766 → [−3,766, 9,766]
Resposta
limite inferior = −3,766 h
O intervalo contém 0, então os dados não mostram uma diferença significativa.
4.Intervalos de confiança
Resposta: n = 141
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 = (1,645·18/2,5)² = 140,3
Arredondar para cima
O tamanho da amostra é um número inteiro, e arredondar para baixo deixaria a margem grande demais.
n = 141
Resposta
n = 141
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: t = 2,415
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/√49 = 20/7 = 2,857
Estatística de teste
t = (506,9 − 500)/2,857 = 2,415
Resposta
t = 2,415
t0,025; df = 48 = 2,011
|t| > 2,011, então H₀ é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: U = 501,8
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 = 2,576·4/√81 = 1,145
Limite do intervalo
U = 500,7 + 1,145 = 501,8
Resposta
U = 501,8
7.Regressão linear e correlação
Resposta: r² = 0,9829
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 = 100/5 = 20
ȳ = 526/5 = 105,2
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 298
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2259
Coeficiente de determinação
r² = 298²/(40·2259) = 0,9829
Resposta
r² = 0,9829
Cerca de 98,29% da variação de y é explicada pela reta.
8.Regressão linear e correlação
Resposta: e = −5,3
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 = 57/5 = 11,4
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 76
Reta de regressão
b = 76/40 = 1,9
a = 11,4 − 1,9·6 = 0
ŷ = 0 + 1,9·x
Valor previsto
ŷ = 0 + 1,9·7 = 13,3
Resíduo
e = 8 − 13,3 = −5,3
Resposta
e = −5,3
O ponto está abaixo da reta.
9.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 1,714
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 = 1. Para α = 0,05 o valor crítico é 3,841, então H₀ (independência) é não rejeitada.
10.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 15,19
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.