Na tentativa de estimar o parâmetro de posição θ, consideraremos as médias (Xi+Xj)/2 entre as observações Xi e Xj tais que i ≤ j. Neste caso, se temos n observações da população, segue que temos M = n(n+1)/2 médias desse tipo. O estimador de θ associado com a estatística T+ do teste de Wilcoxon é
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Sejam W(1), W(2), ..., W(M) os valores ordenados de (Xi+Xj)/2 com i ≤ j. Então, se M é ímpar, ou seja, M = 2k + 1, então k = (M-1)/2 e
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que é o valor que ocupa a posição k + 1 na lista de médias (Xi+Xj)/2. Se M é par, ou seja, M = 2k, então k = M/2 e
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Isto é, quando M é par,
é a média dos dois valores (Xi+Xj)/2 que ocupam as posições k e k + 1.
Definição 1.1.1: O estimador
é chamado de pseudo-mediana.
Exemplo 1.1.1: Encontre a pseudo-mediana para o seguinte conjunto de dados
| -4 | -3 | -1 | 2 | 5 | 6 |
Temos que as médias (Xi+Xj)/2 entre as observações Xi e Xj tais que i ≤ j ordenadas são dadas na tabela abaixo
| -4 | -3,5 | -3 | -2,5 | -2 | -1 | -1 |
| -0,5 | 0,5 | 0,5 | 1 | 1 | 1,5 | 2 |
| 2 | 2,5 | 3,5 | 4 | 5 | 5,5 | 6 |
Como temos 6 observações, temos 6(6+1)/2 = 21 médias entre as observações Xi e Xj com i ≤ j. Como M = 21 é um número ímpar, então temos que a pseudo-mediana será a observação 11, ou seja
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![\[\hat{\theta}=\hbox{mediana}\left\{\frac{X_i+X_j}{2}, \ i\leq j = 1, \ldots, n\right\}.\]](/sites/default/files/tex/e3db18592f2a75b6c70d1c9c58408c9751f8d6bb.png)
![\[\hat{\theta}=W^{(k+1)},\]](/sites/default/files/tex/fba6f926a976a9b0fd3aa36133e7598dcbad0c7c.png)
![\[\hat{\theta}=\frac{W^{(k)}+W^{(k+1)}}{2}.\]](/sites/default/files/tex/907a015ff90d220c40c1045ae84e747a90f3ed7c.png)
![\[\hat{\theta}=1.\]](/sites/default/files/tex/b76d85cc2c06ec184d1bdb1cae5b5e3a639bdf56.png)