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 caixas são independentes e normais com média 12 kg e desvio padrão 0,8 kg. Encontre a probabilidade P de a massa total de 9 deles ficar abaixo de 112,8 kg. Arredonde z para duas casas decimais.
μ = 12 kgσ = 0,8 kgn = 9< 112.8 kg
P =
2.Distribuição normalDifícil
Os diâmetros D dos furos são normais com média 25,04 mm e desvio padrão 0,02 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 = 25,04 mm, σ = 0,02 mmeixo: μ = 25 mm, σ = 0,01 mm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 30 celulares, média 101,5 h, desvio-padrão conhecido 15 h. Modelo 2: 100 celulares, média 108 h, desvio-padrão conhecido 13 h. Encontre o limite superior do intervalo de confiança de 99% para μ₁ − μ₂.
O desvio-padrão da população é 32. 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 3?
σ = 32E = 390%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
Uma amostra de 49 estudantes tem nota média 197,5 e desvio-padrão amostral 8. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 200.
μ₀ = 200x̄ = 197,5s = 8n = 49
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
Uma amostra de 64 medições tem média 122,4. O desvio-padrão da população é 10. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 90 % para a média.
x̄ = 122,4σ = 10n = 6490%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
A tabela dá 5 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.
n = 5
r =
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. Para que valor x a reta prevê ŷ = 18?
n = 5ŷ = 18
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 = 1802 × 2
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
É feito um teste qui-quadrado de independência em uma tabela de contingência com 2 linhas e 5 colunas (sem contar os totais). Usando a tabela, encontre o valor crítico χ²crit ao nível de significância α = 0,01.
α = 0,01
χ²crit =
3Soluções
1.Distribuição normal
Resposta: P = 0,9772
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 = 108 kg, σT = 0,8·√9 = 2,4 kg
Padronizar
z = (112,8 − 108)/2,4 = 2
Probabilidades
P = Φ(2) = 0,9772
Resposta
P = 0,9772
2.Distribuição normal
Resposta: P = 0,9633
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 = 25,04 − 25 = 0,04 mm, σ = 0,02236 mm
Padronizar
z = (0 − 0,04)/0,02236 = −1,79
Probabilidades
P = 1 − Φ(−1,79) = 0,9633
Resposta
P = 0,9633
3.Intervalos de confiança
Resposta: limite superior = 1,309 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 = 101,5 − 108 = −6,5
Erro-padrão
SE = √(15²/30 + 13²/100) = 3,032
Margem de erro
E = 2,576·3,032 = 7,809
Intervalo
−6,5 ± 7,809 → [−14,31, 1,309]
Resposta
limite superior = 1,309 h
O intervalo contém 0, então os dados não mostram uma diferença significativa.
4.Intervalos de confiança
Resposta: n = 308
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 = (1,645·32/3)² = 307,9
Arredondar para cima
O tamanho da amostra é um número inteiro, e arredondar para baixo deixaria a margem grande demais.
n = 308
Resposta
n = 308
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: t = −2,188
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/√49 = 8/7 = 1,143
Estatística de teste
t = (197,5 − 200)/1,143 = −2,188
Resposta
t = −2,188
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 = 124,5
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 = 1,645·10/√64 = 2,056
Limite do intervalo
U = 122,4 + 2,056 = 124,5
Resposta
U = 124,5
7.Regressão linear e correlação
Resposta: r = −0,9481
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 = 121/5 = 24,2
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −13
Syy = Σ(y − ȳ)² = 18,8
Coeficiente de correlação
r = −13/√(10·18,8) = −0,9481
Resposta
r = −0,9481
8.Regressão linear e correlação
Resposta: x = 8,884
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 = 59/5 = 11,8
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 86
Reta de regressão
b = 86/40 = 2,15
a = 11,8 − 2,15·6 = −1,1
ŷ = −1,1 + 2,15·x
Resolver para x
x = (18 − (−1,1))/2,15 = 8,884
Resposta
x = 8,884
9.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 14,4
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.
gl = 1. Para α = 0,05 o valor crítico é 3,841, então H₀ (independência) é rejeitada.
10.Testes qui-quadrado
Resposta: χ²crit = 13,28
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.
Graus de liberdade
df = (2 − 1)·(5 − 1) = 4
Tabela
χ²crit(df = 4, α = 0,01) = 13,277
Resposta
χ²crit = 13,277
Rejeite H₀ se o χ² calculado for maior que este valor.