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 durações de baterias seguem uma distribuição normal com média 500 h e desvio-padrão 40 h. Que fração está entre 420 e 548 h? Dê P em forma decimal.
μ = 500σ = 40x1 = 420x2 = 548
P =
2.Distribuição normalDifícil
Os massas de sacos têm distribuição normal com média 250 g e desvio padrão 5 g. Arraste o ponto de corte para que os 85% inferiores sombreados fiquem à esquerda dele. Encontre o ponto de corte x.
μ = 250 gσ = 5 g85%
x = g
3.Intervalos de confiançaMédia
A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 50 celulares, média 66 h, desvio-padrão conhecido 20 h. Modelo 2: 30 celulares, média 69,5 h, desvio-padrão conhecido 3 h. Encontre o limite superior do intervalo de confiança de 99% para μ₁ − μ₂.
O desvio-padrão da população é 31. 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 0,5?
σ = 31E = 0,595%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
Afirma-se que a média de uma população é 50; o desvio-padrão da população é conhecido e vale 5. Uma amostra aleatória de 100 observações tem média 50,47. Teste H₀: μ = 50 contra H₁: μ > 50. Encontre o valor p p.
μ₀ = 50σ = 5n = 100x̄ = 50,47H₁: μ > μ₀
p =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
Um teste z unilateral de H₀: μ = 50 contra H₁: μ < 50 é feito com α = 0.01 e uma amostra de 100; o desvio-padrão é conhecido e vale 5. Na realidade a média é 48. Encontre o poder 1 − β do teste em porcentagem.
μ₀ = 50μ = 48σ = 5n = 100α = 0,01
1 − β = %
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
A tabela dá 5 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.
n = 5
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
A tabela dá 6 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 17?
n = 6ŷ = 17
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 = 1002 × 2
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
É feito um teste qui-quadrado de independência em uma tabela de contingência com 2 linhas e 4 colunas (sem contar os totais). Quantos graus de liberdade df o teste tem?
2 × 4
df =
3Soluções
1.Distribuição normal
Resposta: P = 0,8622
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 = (420 − 500)/40 = −2
z₂ = (548 − 500)/40 = 1,2
Área entre os valores
P = Φ(1,2) − Φ(−2) = 0,8849 − 0,02275 = 0,8622
Resposta
P = 0,8622
2.Distribuição normal
Resposta: x = 255,2 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) = 0,85
z da tabela
z ≈ 1,04
De volta às unidades originais
x = 250 + 1,04·5 = 255,2 g
Resposta
x = 255,2 g
3.Intervalos de confiança
Resposta: limite superior = 3,921 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 = 66 − 69,5 = −3,5
Erro-padrão
SE = √(20²/50 + 3²/30) = 2,881
Margem de erro
E = 2,576·2,881 = 7,421
Intervalo
−3,5 ± 7,421 → [−10,92, 3,921]
Resposta
limite superior = 3,921 h
O intervalo contém 0, então os dados não mostram uma diferença significativa.
4.Intervalos de confiança
Resposta: n = 14768
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 = (1,96·31/0,5)² = 14767
Arredondar para cima
O tamanho da amostra é um número inteiro, e arredondar para baixo deixaria a margem grande demais.
n = 14768
Resposta
n = 14768
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: p = 0,1736
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.
Estatística de teste
SE = σ/√n = 5/√100 = 0,5
z = (50,47 − 50)/0,5 = 0,94
Área da cauda
Φ(0,94) = 0,8264
1 − Φ(0,94) = 0,1736
Valor p
p = 0,1736
Resposta
p = 0,1736
p > 0,05, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5%.
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: 1 − β = 95,29 %
Poder de um teste: poder = 1 − β é a probabilidade de rejeitar H₀ quando ela é falsa. Encontre o limite x̄c a partir de μ₀ e z_α, depois calcule a probabilidade de cair além de x̄c usando a média verdadeira: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).
Média amostral crítica
SE = 5/√100 = 0,5
x̄c = 50 − 2,326·0,5 = 48,84
z sob a média verdadeira
z = (48,84 − 48)/0,5 = 1,674
Potência
poder = P(Z < 1.674) = 95.29%
1 − β = 95,29%
Resposta
1 − β = 95,29%
7.Regressão linear e correlação
Resposta: r² = 0,8951
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 = 35/5 = 7
ȳ = 219/5 = 43,8
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 94
Syy = Σ(y − ȳ)² = 246,8
Coeficiente de determinação
r² = 94²/(40·246,8) = 0,8951
Resposta
r² = 0,8951
Cerca de 89,51% da variação de y é explicada pela reta.
8.Regressão linear e correlação
Resposta: x = 7,677
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 = 42/6 = 7
ȳ = 93/6 = 15,5
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 155
Reta de regressão
b = 155/70 = 2,214
a = 15,5 − 2,214·7 = 0
ŷ = 0 + 2,214·x
Resolver para x
x = (17 − 0)/2,214 = 7,677
Resposta
x = 7,677
9.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 6,593
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 rejeitada.
10.Testes qui-quadrado
Resposta: df = 3
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.