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 27,5 e 33,2 min? Dê P em forma decimal.
μ = 32σ = 6x1 = 27,5x2 = 33,2
P =
2.Distribuição normalDifícil
As alturas X dos homens e Y das mulheres de um grupo são independentes e normais: X tem média 180 cm e desvio padrão 10 cm, Y tem média 170 cm e desvio padrão 12 cm. Encontre a probabilidade P de X ser maior que Y. Arredonde z para duas casas decimais.
μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
3.Intervalos de confiançaMédia
Uma amostra de 12 itens tem média 37 e desvio-padrão s = 15. A população é aproximadamente normal. Calcule o limite inferior do intervalo de confiança de 90% para a média.
n = 12x̄ = 37s = 1590%t(11) = 1,796
limite inferior =
4.Intervalos de confiançaDifícil
O desvio-padrão da população é 29. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 95% para a média tenha margem de erro de no máximo 3?
σ = 29E = 395%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
Duas linhas de produção fabricam a mesma peça. Linha 1: uma amostra de 100 peças tem comprimento médio de 58,5 mm, e o desvio-padrão conhecido da linha é 16 mm. Linha 2: uma amostra de 100 peças tem média de 60,8 mm, desvio-padrão conhecido de 16 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 16 medições tem média 77,1. O desvio-padrão da população é 4. Calcule o limite inferior L do intervalo de confiança a 90 % para a média.
x̄ = 77,1σ = 4n = 1690%
L =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
A tabela dá 6 observações pareadas de x = temperatura em °C e y = sorvetes vendidos. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.
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. Preveja ŷ para x = 2,5.
n = 6x = 2,5
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 = 1602 × 2
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
Um teste qui-quadrado de aderência compara frequências observadas em 11 categorias com proporções esperadas totalmente especificadas (nenhum parâmetro é estimado a partir dos dados). Quantos graus de liberdade df o teste tem?
k = 11
df =
3Soluções
1.Distribuição normal
Resposta: P = 0,3526
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 = (27,5 − 32)/6 = −0,75
z₂ = (33,2 − 32)/6 = 0,2
Área entre os valores
P = Φ(0,2) − Φ(−0,75) = 0,5793 − 0,2266 = 0,3526
Resposta
P = 0,3526
2.Distribuição normal
Resposta: P = 0,7389
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 = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm
Padronizar
z = (0 − 10)/15,62 = −0,64
Probabilidades
P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389
Resposta
P = 0,7389
3.Intervalos de confiança
Resposta: limite inferior = 29,22
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 = 11, t = 1,796
Margem de erro
E = 1,796·15/√12 = 7,777
Intervalo
37 ± 7,777 → [29,22, 44,78]
Resposta
limite inferior = 29,22
4.Intervalos de confiança
Resposta: n = 359
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 = (1,96·29/3)² = 359
Arredondar para cima
O tamanho da amostra é um número inteiro, e arredondar para baixo deixaria a margem grande demais.
n = 359
Resposta
n = 359
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: z = −1,016
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 = √(16²/100 + 16²/100) = √5,12 = 2,263
Estatística de teste
z = (58,5 − 60,8)/2,263 = −1,016
Resposta
z = −1,016
|z| < 1,96, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança
Resposta: L = 75,45
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 = 1,645·4/√16 = 1,645
Limite do intervalo
L = 77,1 − 1,645 = 75,45
Resposta
L = 75,45
7.Regressão linear e correlação
Resposta: r = 0,9948
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 = 12884 − 120·620/6 = 484
Sxx = 2470 − 120²/6 = 70
Syy = 67448 − 620²/6 = 3381
Coeficiente de correlação
r = 484/√(70·3381) = 0,9948
Resposta
r = 0,9948
8.Regressão linear e correlação
Resposta: ŷ = 26,05
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 = 194/6 = 32,33
Somas de quadrados e de produtos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 55
Reta de regressão
b = 55/17,5 = 3,143
a = 32,33 − 3,143·4,5 = 18,19
ŷ = 18,19 + 3,143·x
Previsão
ŷ = 18,19 + 3,143·2,5 = 26,05
Resposta
ŷ = 26,05
9.Testes qui-quadrado
Resposta: χ² = 42,32
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: df = 10
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.