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 entregas seguem uma distribuição normal com média 32 min e desvio-padrão 6 min. Que fração está entre 24,8 e 35,3 min? Dê P em forma decimal.
μ = 32σ = 6x1 = 24,8x2 = 35,3
P =
2.Distribuição normalDifícil
Os diâmetros D dos furos são normais com média 25,02 mm e desvio padrão 0,015 mm. Os diâmetros d dos eixos são independentes e normais com média 25 mm e desvio padrão 0,02 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 = 25,02 mm, σ = 0,015 mmeixo: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
Uma amostra de 9 itens tem média 80 e desvio-padrão s = 15. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite superior do intervalo de confiança de 95% para a média.
n = 9x̄ = 80s = 1595%t(8) = 2,306
limite superior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
Não se sabe nada de antemão sobre a proporção de produtos defeituosos. Quantos produtos n devem ser inspecionados para que um intervalo de confiança de 90% para a proporção tenha margem de erro de no máximo 0,03?
p = 0,5E = 0,0390%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
Dois métodos de ensino são comparados. Grupo 1: 9 alunos, nota média 117, desvio-padrão 10. Grupo 2: 13 alunos, nota média 100,9, desvio-padrão 12. 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).
n₁ = 9x̄₁ = 117s₁ = 10n₂ = 13x̄₂ = 100,9s₂ = 12
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
Um teste z unilateral de H₀: μ = 50 contra H₁: μ < 50 é feito com α = 0.10 e uma amostra de 36; o desvio-padrão é conhecido e vale 9. Na realidade a média é 47.45. Encontre a probabilidade de um erro do tipo II β em porcentagem.
μ₀ = 50μ = 47,45σ = 9n = 36α = 0,10
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 correlação de Pearson r.
n = 5
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
A tabela dá 5 observações pareadas de x = idade do carro em anos e y = preço em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 29?
n = 5ŷ = 29
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 = 1602 × 2
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
Um teste qui-quadrado de aderência verifica se as frequências em 5 categorias seguem uma distribuição de Poisson cuja média é estimada a partir dos mesmos dados. 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 = 0,5938
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 = (24,8 − 32)/6 = −1,2
z₂ = (35,3 − 32)/6 = 0,55
Área entre os valores
P = Φ(0,55) − Φ(−1,2) = 0,7088 − 0,1151 = 0,5938
Resposta
P = 0,5938
2.Distribuição normal
Resposta: P = 0,7881
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 = 25,02 − 25 = 0,02 mm, σ = 0,025 mm
Padronizar
z = (0 − 0,02)/0,025 = −0,8
Probabilidades
P = 1 − Φ(−0,8) = 0,7881
Resposta
P = 0,7881
3.Intervalos de confiança
Resposta: limite superior = 91,53
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.
Valor crítico
df = n − 1 = 8, t = 2,306
Margem de erro
E = 2,306·15/√9 = 11,53
Intervalo
80 ± 11,53 → [68,47, 91,53]
Resposta
limite superior = 91,53
4.Intervalos de confiança
Resposta: n = 752
Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.
Resolver em ordem a n
n = 1,645²·0,5·0,5/0,03² = 751,7
Arredondar para cima
n = 752
Resposta
n = 752
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: t = 3,302
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 = (8·10² + 12·12²)/20 = 126,4
sp = 11,24
Erro-padrão
SE = 11,24·√(1/9 + 1/13) = 4,875
Estatística de teste
t = (117 − 100,9)/4,875 = 3,302
Resposta
t = 3,302
Com gl = 20, o valor crítico bilateral a 5% é 2,086; |t| é maior, então H₀ é rejeitada.
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: β = 33,8 %
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 = 9/√36 = 1,5
x̄c = 50 − 1,282·1,5 = 48,08
z sob a média verdadeira
z = (48,08 − 47,45)/1,5 = 0,418
Erro do tipo II
poder = P(Z < 0.418) = 66.2%
β = 100% − 66,2% = 33,8%
Resposta
β = 33,8%
7.Regressão linear e correlação
Resposta: r = 0,9184
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 = 25/5 = 5
ȳ = 371/5 = 74,2
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 58
Syy = Σ(y − ȳ)² = 398,8
Coeficiente de correlação
r = 58/√(10·398,8) = 0,9184
Resposta
r = 0,9184
8.Regressão linear e correlação
Resposta: x = 1,615
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 = 136/5 = 27,2
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −13
Reta de regressão
b = −13/10 = −1,3
a = 27,2 − (−1,3)·3 = 31,1
ŷ = 31,1 − 1,3·x
Resolver para x
x = (29 − 31,1)/(−1,3) = 1,615
Resposta
x = 1,615
9.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 12,1
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 = 11,35
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 = 5 − 1 − 1 = 3
Tabela
χ²crit(df = 3, α = 0,01) = 11,345
Resposta
χ²crit = 11,345
Rejeite H₀ se o χ² calculado for maior que este valor.