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 pontuações de QI seguem uma distribuição normal com média 100 pontos e desvio-padrão 15 pontos. Que fração está entre 100 e 118 pontos? Dê P em forma decimal.
μ = 100σ = 15x1 = 100x2 = 118
P =
2.Distribuição normalDifícil
Os diâmetros D dos furos são normais com média 25,03 mm e desvio padrão 0,01 mm. Os diâmetros d dos eixos são independentes e normais com média 25 mm e desvio padrão 0,01 mm. Um eixo escolhido ao acaso encaixa quando D − d > 0. Encontre a probabilidade P de ele encaixar. Arredonde z para duas casas decimais.
furo: μ = 25,03 mm, σ = 0,01 mmeixo: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
A pressão arterial de 15 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média 7,8 e desvio-padrão 7. Encontre o limite inferior do intervalo de confiança de 90% para a diferença média.
n = 15d̄ = 7,8sd = 790%t(14) = 1,761
limite inferior = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
O desvio-padrão da população é 33. 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 5?
σ = 33E = 595%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
Uma amostra de 16 estudantes tem nota média 103,4 e desvio-padrão amostral 8. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 100.
μ₀ = 100x̄ = 103,4s = 8n = 16
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
Um teste z unilateral com α = 0,01 deve detectar um deslocamento da média de 5 unidades com poder de 90%. O desvio-padrão é 28. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.
A tabela dá 6 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.
n = 6
r =
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. Preveja ŷ para x = 3.
n = 6x = 3
ŷ =
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 = 1602 × 2
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
Um teste qui-quadrado de aderência verifica se as frequências em 6 categorias seguem uma distribuição de Poisson cuja média é estimada a partir dos mesmos dados. Quantos graus de liberdade df o teste tem?
k = 6
df =
3Soluções
1.Distribuição normal
Resposta: P = 0,3849
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 = (100 − 100)/15 = 0
z₂ = (118 − 100)/15 = 1,2
Área entre os valores
P = Φ(1,2) − Φ(0) = 0,8849 − 0,5 = 0,3849
Resposta
P = 0,3849
2.Distribuição normal
Resposta: P = 0,983
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 = 25,03 − 25 = 0,03 mm, σ = 0,01414 mm
Padronizar
z = (0 − 0,03)/0,01414 = −2,12
Probabilidades
P = 1 − Φ(−2,12) = 0,983
Resposta
P = 0,983
3.Intervalos de confiança
Resposta: limite inferior = 4,617 mmHg
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.
Valor crítico
df = 14, t = 1,761
Margem de erro
E = 1,761·7/√15 = 3,183
Intervalo
7,8 ± 3,183 → [4,617, 10,98]
Resposta
limite inferior = 4,617 mmHg
4.Intervalos de confiança
Resposta: n = 168
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 = (1,96·33/5)² = 167,3
Arredondar para cima
O tamanho da amostra é um número inteiro, e arredondar para baixo deixaria a margem grande demais.
n = 168
Resposta
n = 168
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: t = 1,7
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 = 8/√16 = 8/4 = 2
Estatística de teste
t = (103,4 − 100)/2 = 1,7
Resposta
t = 1,7
t0,025; df = 15 = 2,131
|t| < 2.131, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: n = 409
Tamanho de amostra para um teste: para detectar um deslocamento real δ com poder 1 − β em um teste z unilateral ao nível α, o erro-padrão deve satisfazer δ = (z_α + z_β)·σ/√n, então n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², arredondado para cima.
Resolver em ordem a n
n = ((2,326 + 1,282)·28/5)² = 408,2
Arredondar para cima
n = 409
Resposta
n = 409
7.Regressão linear e correlação
Resposta: r = 0,9941
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 = 157/6 = 26,17
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 227
Syy = Σ(y − ȳ)² = 744,8
Coeficiente de correlação
r = 227/√(70·744,8) = 0,9941
Resposta
r = 0,9941
8.Regressão linear e correlação
Resposta: ŷ = 5,476
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 = 74/6 = 12,33
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 120
Reta de regressão
b = 120/70 = 1,714
a = 12,33 − 1,714·7 = 0,3333
ŷ = 0,3333 + 1,714·x
Previsão
ŷ = 0,3333 + 1,714·3 = 5,476
Resposta
ŷ = 5,476
9.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 3,75
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: df = 4
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.