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
X é normal com média 250 g e desvio padrão 4 g; Y é independente e normal com média 500 g e desvio padrão 9 g. Encontre a probabilidade P de X + Y ser maior que 759,8 g. Arredonde z para duas casas decimais.
μX = 250, σX = 4μY = 500, σY = 9X + Y > 759,8 g
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 97,5% delas (o percentil 97,5).
μ = 250σ = 5P = 97,5%
x = g
3.Intervalos de confiançaMédia
A pressão arterial de 12 pacientes é medida antes e depois de um tratamento. As diferenças d = antes − depois (mmHg) têm média −7 e desvio-padrão 2,6. Encontre o limite inferior do intervalo de confiança de 90% para a diferença média.
n = 12d̄ = −7sd = 2,690%t(11) = 1,796
limite inferior = mmHg
4.Intervalos de confiançaDifícil
O desvio-padrão da população é 10. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 99% para a média tenha margem de erro de no máximo 1,5?
σ = 10E = 1,599%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
Dois métodos de ensino são comparados. Grupo 1: 7 alunos, nota média 73,5, desvio-padrão 11. Grupo 2: 19 alunos, nota média 65,3, desvio-padrão 8. 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 = 7x̄₁ = 73,5s₁ = 11n₂ = 19x̄₂ = 65,3s₂ = 8
t =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
Que tamanho deve ter uma amostra para que o intervalo de confiança a 99 % para uma média tenha uma margem de erro de no máximo 1,5? O desvio-padrão é 10. Calcule o menor tamanho de amostra n.
σ = 10E = 1,599%
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
A tabela dá 6 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.
n = 6Σx = 42Σy = 97Σx² = 364Σy² = 1821Σxy = 810
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
A tabela dá 6 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 47?
n = 6ŷ = 47
x =
9.Testes qui-quadradoMédia
A tabela de contingência mostra frequências observadas. Para um teste qui-quadrado de independência, encontre a frequência esperada E para a célula “urbano, alto”.
total da linha = 103total da coluna = 51N = 148
E =
10.Testes qui-quadradoDifícil
A tabela mostra frequências observadas. Teste ao nível α = 0,01 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 = 2403 × 2α = 0,01
χ² =
3Soluções
1.Distribuição normal
Resposta: P = 0,1587
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 soma
μ = 750 g, σ = √(4² + 9²) = 9,849 g
Padronizar
z = (759,8 − 750)/9,849 = 1
Cauda superior
P = 1 − Φ(1) = 1 − 0,8413 = 0,1587
Resposta
P = 0,1587
2.Distribuição normal
Resposta: x = 259,8 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) = 0,975 → z = 1,96
De volta a x
x = 250 + 1,96·5 = 259,8 g
Resposta
x = 259,8 g
3.Intervalos de confiança
Resposta: limite inferior = −8,348 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 = 11, t = 1,796
Margem de erro
E = 1,796·2,6/√12 = 1,348
Intervalo
−7 ± 1,348 → [−8,348, −5,652]
Resposta
limite inferior = −8,348 mmHg
4.Intervalos de confiança
Resposta: n = 295
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 = (2,576·10/1,5)² = 294,9
Arredondar para cima
O tamanho da amostra é um número inteiro, e arredondar para baixo deixaria a margem grande demais.
n = 295
Resposta
n = 295
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: t = 2,097
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 = (6·11² + 18·8²)/24 = 78,25
sp = 8,846
Erro-padrão
SE = 8,846·√(1/7 + 1/19) = 3,911
Estatística de teste
t = (73,5 − 65,3)/3,911 = 2,097
Resposta
t = 2,097
Com gl = 24, o valor crítico bilateral a 5% é 2,064; |t| é maior, então H₀ é rejeitada.
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: n = 295
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).
Resolver em ordem a n
n = (2,576·10/1,5)² = 294,9
Arredondar para cima
n = 295
Resposta
n = 295
7.Regressão linear e correlação
Resposta: r = 0,9847
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.
Somas centradas
Sxy = 810 − 42·97/6 = 131
Sxx = 364 − 42²/6 = 70
Syy = 1821 − 97²/6 = 252,8
Coeficiente de correlação
r = 131/√(70·252,8) = 0,9847
Resposta
r = 0,9847
8.Regressão linear e correlação
Resposta: x = 3,111
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 = 359/6 = 59,83
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 231
Reta de regressão
b = 231/70 = 3,3
a = 59,83 − 3,3·7 = 36,73
ŷ = 36,73 + 3,3·x
Resolver para x
x = (47 − 36,73)/3,3 = 3,111
Resposta
x = 3,111
9.Testes qui-quadrado
Resposta: E = 35,49
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.
Frequência esperada
E = 103·51/148 = 35,49
Resposta
E = 35,49
10.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 12,97
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.