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 127,2 kg. Arredonde z para duas casas decimais.
μ = 25 kgσ = 0,5 kgn = 5< 127.2 kg
P =
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 75% delas (o percentil 75).
μ = 250σ = 5P = 75%
x = g
3.Intervalos de confiançaMédia
Um intervalo de confiança de 95% para uma média, baseado em 100 observações e σ conhecido, tem margem de erro de 1,1. Qual é a margem de erro E₂ de um intervalo de 90% com os mesmos dados?
95%n₁ = 100E₁ = 1,190%
E₂ =
4.Intervalos de confiançaDifícil
O desvio-padrão da população é 22. 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 1,5?
σ = 22E = 1,590%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
Duas linhas de produção fabricam a mesma peça. Linha 1: uma amostra de 60 peças tem comprimento médio de 52,5 mm, e o desvio-padrão conhecido da linha é 8 mm. Linha 2: uma amostra de 80 peças tem média de 53,2 mm, desvio-padrão conhecido de 3 mm. Encontre a estatística de teste z para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (linha 1 menos linha 2).
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
Uma amostra de 36 medições tem média 82,3. O desvio-padrão da população é 15. Calcule o limite superior U do intervalo de confiança a 99 % para a média.
x̄ = 82,3σ = 15n = 3699%
U =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
A tabela dá 6 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Encontre o coeficiente de determinação r² da reta de mínimos quadrados.
n = 6
r² =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
A tabela dá 5 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Preveja ŷ para x = 10.
n = 5x = 10
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 = 802 × 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 = 0,9756
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 = (127,2 − 125)/1,118 = 1,97
Probabilidades
P = Φ(1,97) = 0,9756
Resposta
P = 0,9756
2.Distribuição normal
Resposta: x = 253,4 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) = 0,75 → z = 0,6745
De volta a x
x = 250 + 0,6745·5 = 253,37 g
Resposta
x = 253,37 g
3.Intervalos de confiança
Resposta: E₂ = 0,9232
Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.
Razão das margens
E₂/E₁ = (1,645/1,96)·√(100/100) = 0,8393
Nova margem
E₂ = 1,1·0,8393 = 0,9232
Resposta
E₂ = 0,9232
4.Intervalos de confiança
Resposta: n = 583
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 = (1,645·22/1,5)² = 582,1
Arredondar para cima
O tamanho da amostra é um número inteiro, e arredondar para baixo deixaria a margem grande demais.
n = 583
Resposta
n = 583
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: z = −0,6446
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.
Erro-padrão da diferença
SE = √(8²/60 + 3²/80) = √1,179 = 1,086
Estatística de teste
z = (52,5 − 53,2)/1,086 = −0,6446
Resposta
z = −0,6446
|z| < 1,96, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: U = 88,74
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 = 2,576·15/√36 = 6,44
Limite do intervalo
U = 82,3 + 6,44 = 88,74
Resposta
U = 88,74
7.Regressão linear e correlação
Resposta: r² = 0,9752
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 = 491/6 = 81,83
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 383
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2149
Coeficiente de determinação
r² = 383²/(70·2149) = 0,9752
Resposta
r² = 0,9752
Cerca de 97,52% da variação de y é explicada pela reta.
8.Regressão linear e correlação
Resposta: ŷ = 78,25
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 = 338/5 = 67,6
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 142
Reta de regressão
b = 142/40 = 3,55
a = 67,6 − 3,55·7 = 42,75
ŷ = 42,75 + 3,55·x
Previsão
ŷ = 42,75 + 3,55·10 = 78,25
Resposta
ŷ = 78,25
9.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 7,5
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.