Tendo os conceitos básicos sobre intervalos de confiança, vamos agora tratar uma situação mais realista: quando a variância σ2 da população é desconhecida.
Consideremos uma amostra aleatória simples X1,X2,...,Xn, obtida de uma população com distribuição Normal, com média μ e variância σ2 deconhecidas. Como neste caso a variância é desconhecida, utilizaremos a variância amostral s2 no lugar de σ2. Assim, temos que
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ou seja, a variável T tem distribuição t de Student com n-1 graus de liberdade.
Então, ao fixarmos o nível de significância α, obtemos da Tabela da distribuição t de Student com (n-1) graus de liberdade, o valor
, que satisfaz
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ou graficamente
Analogamente ao caso anterior, obtemos que
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ou seja,
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Logo, o intervalo com 100(1-α)% de confiança para μ, com variância desconhecida, será dado por
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Exemplo 4.1.2.1: Consideremos que o projetista de uma indústria tomou uma amostra de 36 funcionários para verificar o tempo médio gasto para montar um determinado brinquedo. Os tempos estão colocados na Tabela a seguir. Dado que o projetista não tem conhecimento da variabilidade da população, construir um intervalo de confiança com (1-α) = 0,95 para a média μ.
| Tabela de dados | |||
| 17,1000 | 16,8930 | 14,6004 | 13,0053 |
| 29,6292 | 19,2500 | 17,7504 | 24,6337 |
| 29,3567 | 25,0798 | 16,7914 | 29,4087 |
| 23,8807 | 15,2133 | 19,1536 | 30,3199 |
| 13,0050 | 24,6795 | 29,3308 | 20,7309 |
| 16,4541 | 26,2017 | 21,7857 | 19,7393 |
| 24,6042 | 18,6442 | 21,2594 | 26,9123 |
| 16,9896 | 32,8977 | 21,3627 | 15,4958 |
| 18,3113 | 23,6931 | 19,5429 | 16,3855 |
clique aqui para efetuar o download dos dados utilizados nesse exemplo
Analisando esse conjunto de dados temos que
e
Substituindo esses valores na fórmula do intervalo de confiança temos que
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Portanto,
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Resultados obtidos pelo software Action

| Para entender como executar essa função do Software Action, você pode consultar o manual do usuário. | |||

![\[T=\frac{\overline{X}-\mu}{s/\sqrt{n}}\sim t_{(n-1)}\]](/sites/default/files/tex/3f4815765586023862c25795b4da13a8ccec7ba7.png)
![\[P[-t_{((n-1),\alpha/2)}\leq T\leq t_{((n-1),\alpha/2)}]=1-\alpha\]](/sites/default/files/tex/755df3605c48da3bc7667dd6ecc35d8d2ec8feda.png)
![\[P\left[-t_{((n-1),\alpha/2)}\leq \frac{\overline{X}-\mu}{s/\sqrt{n}}\leq t_{((n-1),\alpha/2)}\right]=1-\alpha\]](/sites/default/files/tex/70bbaaa3351300e8cdfd4c667c0a1e28f9d9a794.png)
![\[P\left[\overline{X}-t_{((n-1),\alpha/2)}\frac{s}{\sqrt{n}}\leq\mu\leq \overline{X}+t_{((n-1),\alpha/2)}\frac{s}{\sqrt{n}}\right]=1-\alpha.\]](/sites/default/files/tex/9d9a53e38118316cf8063cfbdcdd871914dd2b00.png)
![\[IC(\mu,1-\alpha)=\left(\overline{X}-t_{\alpha/2}\frac{s}{\sqrt{n}};\overline{X}+t_{\alpha/2}\frac{s}{\sqrt{n}}\right).\]](/sites/default/files/tex/23e7aae51b89c8565071d2d708f620d3247c842f.png)
![\[21,39-2,03\cfrac{5,38}{\sqrt{36}}\leq\mu\leq 21,39+2,03\cfrac{5,38}{\sqrt{36}}.\]](/sites/default/files/tex/156213f6660dc6275674da3f99111e74fa779a8f.png)
![\[19,56\leq\mu\leq 23,21 .\]](/sites/default/files/tex/29fc2fc9d172ffa555eeee9470f1c999cd744eee.png)