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
Arraste z para que a área sombreada sob a curva normal padrão, à direita de z, seja 0,9495. Encontre z com duas casas decimais.
A = 0,9495
z =
2.Distribuição normalDifícil
As massas de sacos seguem uma distribuição normal com média 250 g e desvio-padrão 5 g. Calcule o valor x abaixo do qual estão 20% delas (o percentil 20).
μ = 250σ = 5P = 20%
x = g
3.Intervalos de confiançaMédia
A pressão arterial de 13 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média 1 e desvio-padrão 1,6. Encontre a margem de erro E do intervalo de confiança de 90% para a diferença média.
n = 13d̄ = 1sd = 1,690%t(12) = 1,782
E = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
Os diâmetros de 25 eixos usinados têm desvio-padrão amostral de 11,8 µm. Supondo que os diâmetros tenham distribuição normal, encontre o limite inferior σ do intervalo de confiança de 95% para o desvio-padrão populacional. Com gl = 24, 2,5% da distribuição χ² fica abaixo de 12,401 e 2,5% fica acima de 39,364.
n = 25s = 11,8 µmχ² = 12,401, 39,364
σ = µm
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
Dois métodos de ensino são comparados. Grupo 1: 12 alunos, nota média 108, desvio-padrão 10,5. Grupo 2: 5 alunos, nota média 115,3, desvio-padrão 3,5. Suponha variâncias populacionais iguais e use o teste t de duas amostras com variância combinada. Encontre a estatística de teste t para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (grupo 1 menos grupo 2).
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
Um teste z unilateral de H₀: μ = 200 contra H₁: μ > 200 é feito com α = 0,01 e uma amostra de 64; o desvio-padrão é conhecido e vale 20. Na realidade a média é 206,5. Encontre o poder 1 − β do teste em porcentagem.
μ₀ = 200μ = 206,5σ = 20n = 64α = 0,01
1 − β = %
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
A tabela dá 5 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. 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 = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. É feita uma nova observação (2,5, 59). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.
n = 5(2,5, 59)
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 = 1602 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
A tabela mostra frequências observadas. Teste ao nível α = 0,05 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 = 1603 × 2α = 0,05
χ² =
3Soluções
1.Distribuição normal
Resposta: z = −1,64
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 de z
Φ(z) = 1 − 0,9495 = 0,0505
Leia a tabela de z ao contrário
Encontre 0,0505 dentro da tabela e leia z.
z = −1,64
Resposta
z = −1,64
2.Distribuição normal
Resposta: x = 245,8 g
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.
z do percentil
Φ(z) = 0,2 → z = −0,8416
De volta a x
x = 250 + −0,8416·5 = 245,79 g
Resposta
x = 245,79 g
3.Intervalos de confiança
Resposta: E = 0,7908 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 = 12, t = 1,782
Margem de erro
E = 1,782·1,6/√13 = 0,7908
Resposta
E = 0,7908 mmHg
4.Intervalos de confiança
Resposta: σ = 9,214 µm
Intervalo para uma variância: (n − 1)s²/σ² tem distribuição χ² com n − 1 graus de liberdade. O intervalo de 95% para σ² vai de (n − 1)s² dividido pelo valor superior de χ² (2,5% acima dele) até (n − 1)s² dividido pelo valor inferior de χ² (2,5% abaixo dele); o intervalo para σ é a raiz quadrada dos dois limites. Ele não é simétrico em torno de s.
Soma de quadrados
(n − 1)s² = 24·11,8² = 3342
Limites para σ²
3342/39,364 = 84,89
3342/12,401 = 269,5
Limite para σ
σ = √84,89 = 9,214 µm
Resposta
σ = 9,214 µm
Intervalo de 95% para σ: [9,214, 16,42] µm.
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: t = −1,495
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.
Variância combinada
sp² = (11·10,5² + 4·3,5²)/15 = 84,12
sp = 9,172
Erro-padrão
SE = 9,172·√(1/12 + 1/5) = 4,882
Estatística de teste
t = (108 − 115,3)/4,882 = −1,495
Resposta
t = −1,495
Com gl = 15, o valor crítico bilateral a 5% é 2,131; |t| é menor, então H₀ não é rejeitada.
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: 1 − β = 60,8 %
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 = 20/√64 = 2,5
x̄c = 200 + 2,326·2,5 = 205,8
z sob a média verdadeira
z = (205,8 − 206,5)/2,5 = −0,274
Potência
poder = P(Z > −0,274) = 60,8%
1 − β = 60,8%
Resposta
1 − β = 60,8%
7.Regressão linear e correlação
Resposta: r² = 0,9652
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 = 444/5 = 88,8
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 252
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1645
Coeficiente de determinação
r² = 252²/(40·1645) = 0,9652
Resposta
r² = 0,9652
Cerca de 96,52% da variação de y é explicada pela reta.
8.Regressão linear e correlação
Resposta: e = 5,45
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 = 15/5 = 3
ȳ = 285/5 = 57
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 69
Reta de regressão
b = 69/10 = 6,9
a = 57 − 6,9·3 = 36,3
ŷ = 36,3 + 6,9·x
Valor previsto
ŷ = 36,3 + 6,9·2,5 = 53,55
Resíduo
e = 59 − 53,55 = 5,45
Resposta
e = 5,45
O ponto está acima da reta.
9.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 3,972
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 não rejeitada.
10.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 4,4
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.