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 764,8 g. Arredonde z para duas casas decimais.
μX = 250, σX = 4μY = 500, σY = 9X + Y > 764,8 g
P =
2.Distribuição normalDifícil
As notas de prova seguem uma distribuição normal com média 65 pontos e desvio-padrão 10 pontos. Calcule o valor x abaixo do qual estão 10% delas (o percentil 10).
μ = 65σ = 10P = 10%
x = pontos
3.Intervalos de confiançaMédia
A duração da bateria de dois modelos de celular é comparada. Modelo 1: 30 celulares, média 88 h, desvio-padrão conhecido 7 h. Modelo 2: 50 celulares, média 101,5 h, desvio-padrão conhecido 20 h. Encontre a margem de erro E do intervalo de confiança de 99% para μ₁ − μ₂.
Dois fertilizantes são testados. Grupo de parcelas 1: 12 parcelas, produção média 39,5 kg, desvio-padrão 1,5 kg. Grupo de parcelas 2: 19 parcelas, média 44,5 kg, desvio-padrão 10 kg. Suponha variâncias iguais (t combinado, gl = n₁ + n₂ − 2). Encontre o limite superior do intervalo de confiança de 99% para μ₁ − μ₂.
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
Uma amostra de 16 estudantes tem nota média 46,63 e desvio-padrão amostral 15. Calcule a estatística de teste t para H₀: μ = 50.
μ₀ = 50x̄ = 46,63s = 15n = 16
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 3? O desvio-padrão é 20. Calcule o menor tamanho de amostra n.
σ = 20E = 399%
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
A tabela dá 6 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r.
n = 6
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
A tabela dá 6 observações pareadas de x = gasto com publicidade em k€ e y = vendas em k€. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. Para que valor x a reta prevê ŷ = 57?
n = 6ŷ = 57
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 “turno diurno, grave”.
total da linha = 58total da coluna = 36N = 113
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 = 2603 × 2α = 0,01
χ² =
3Soluções
1.Distribuição normal
Resposta: P = 0,06681
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 = (764,8 − 750)/9,849 = 1,5
Cauda superior
P = 1 − Φ(1,5) = 1 − 0,9332 = 0,06681
Resposta
P = 0,06681
2.Distribuição normal
Resposta: x = 52,18 pontos
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) = 0,1 → z = −1,282
De volta a x
x = 65 + −1,282·10 = 52,18 pontos
Resposta
x = 52,18 pontos
3.Intervalos de confiança
Resposta: E = 7,995 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 = 88 − 101,5 = −13,5
Erro-padrão
SE = √(7²/30 + 20²/50) = 3,104
Margem de erro
E = 2,576·3,104 = 7,995
Resposta
E = 7,995 h
O intervalo não contém 0, então as médias diferem significativamente.
4.Intervalos de confiança
Resposta: limite superior = 3,061 kg
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.
Desvio-padrão combinado
sp² = (11·1,5² + 18·10²)/29 = 62,92
sp = 7,932
Margem de erro
E = 2,756·7,932·√(1/12 + 1/19) = 8,061
Intervalo
−5 ± 8,061 → [−13,06, 3,061]
Resposta
limite superior = 3,061 kg
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: t = −0,8987
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 = 15/√16 = 15/4 = 3,75
Estatística de teste
t = (46,63 − 50)/3,75 = −0,8987
Resposta
t = −0,8987
t0,025; df = 15 = 2,131
|t| < 2.131, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).
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 = (2,576·20/3)² = 294,9
Arredondar para cima
n = 295
Resposta
n = 295
7.Regressão linear e correlação
Resposta: r = 0,9953
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 = 138/6 = 23
ȳ = 597/6 = 99,5
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 377
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2050
Coeficiente de correlação
r = 377/√(70·2050) = 0,9953
Resposta
r = 0,9953
8.Regressão linear e correlação
Resposta: x = 6,561
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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 295/6 = 49,17
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 66,5
Reta de regressão
b = 66,5/17,5 = 3,8
a = 49,17 − 3,8·4,5 = 32,07
ŷ = 32,07 + 3,8·x
Resolver para x
x = (57 − 32,07)/3,8 = 6,561
Resposta
x = 6,561
9.Testes qui-quadrado
Resposta: E = 18,48
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 = 58·36/113 = 18,48
Resposta
E = 18,48
10.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 8,891
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.