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Lição 71 — Medidas de tendência central: média, mediana, moda

Resumir um conjunto de dados com um único número: média, mediana, moda. Quando usar cada uma e o que a escolha revela sobre a distribuição.

Used in: 2.º ano do EM (16-17 anos) · Stochastik LK alemão · H2 Math Statistics singapurense · Math B japonês

xˉ=1ni=1nxi\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i
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Rigorous notation, full derivation, hypotheses

Definições e propriedades

Estatística descritiva: o problema de resumo

Dado um conjunto de nn observações x1,x2,,xnx_1, x_2, \ldots, x_n, queremos um único número que represente o "centro" da distribuição. Não há resposta única — há três perguntas diferentes, três respostas diferentes.

"A média amostral pode ser calculada para qualquer variável quantitativa. Para uma distribuição discreta, a média é a soma de cada valor multiplicado por sua probabilidade; para uma distribuição contínua, a integral correspondente." — OpenIntro Statistics, §1.6

Propriedades algébricas da média

"A media minimiza a soma dos quadrados dos desvios (erro L2L^2). A mediana minimiza a soma dos valores absolutos dos desvios (erro L1L^1). Esta distinção tem consequências profundas em regressão e aprendizado de máquina." — OpenIntro Statistics, §2.1

Relação entre as três medidas e assimetria

Simétrica unimodalModa=Med=MédiaAssimetria à direitaModaMedMédiaAssimetria à esquerdaModaMedMédia

Relação entre moda, mediana e média segundo a assimetria da distribuição. Na assimetria à direita (cauda longa positiva): moda menor que mediana menor que média.

Forma da distribuiçãoRelação
Simétrica unimodalModa == Mediana == Média
Assimetria à direita (cauda positiva)Moda << Mediana << Média
Assimetria à esquerda (cauda negativa)Média << Mediana << Moda

Exemplos resolvidos

Exercise list

42 exercises · 10 with worked solution (25%)

Application 12Understanding 10Modeling 11Challenge 5Proof 4
  1. Ex. 71.1Application

    Dados: 5, 6, 7, 7, 7, 8, 9. Calcule a média, a mediana e a moda.

  2. Ex. 71.2Application

    Notas de 8 alunos: 4, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 10. Calcule a média, a mediana e a moda.

  3. Ex. 71.3Application

    Salários mensais (R$ mil): 2, 2, 3, 4, 5, 50. Compare média e mediana. Qual representa melhor o salário típico?

  4. Ex. 71.4Application

    Idades de 7 participantes: 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24. Calcule a média, mediana e moda.

  5. Ex. 71.5ApplicationAnswer key

    Tempos de carregamento (s): 0,5; 0,7; 0,8; 0,9; 1,1; 1,5; 7,0. Calcule a média e a mediana. A mediana é mais informativa que a média neste caso?

  6. Ex. 71.6Application

    Cores de carros num estacionamento: 12 brancos, 8 pretos, 5 cinzas, 5 vermelhos. Qual medida de tendência central é apropriada?

  7. Ex. 71.7ApplicationAnswer key

    Dados: 1, 1, 2, 3, 5, 5, 7. Determine a(s) moda(s). Como se classifica esta distribuição?

  8. Ex. 71.8Application

    Tabela de frequências: xx = 4, 5, 6, 7, 8 com frequências ff = 2, 3, 5, 3, 2. Calcule a média aritmética.

  9. Ex. 71.9Application

    Dados agrupados: intervalos [0,10)[0,10), [10,20)[10,20), [20,30)[20,30) com frequências 5, 12, 3. Calcule a média usando pontos médios.

  10. Ex. 71.10Application

    Uma turma tem média de idade xˉ=17,5\bar{x} = 17{,}5 anos. Um novo aluno de 20 anos entra e a nova média passa a 17,7517{,}75 anos. Quantos alunos havia originalmente?

  11. Ex. 71.11ApplicationAnswer key

    Calcule média, mediana e moda para: 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 9.

  12. Ex. 71.12ApplicationAnswer key

    Calcule média, mediana e moda(s) para: 10, 10, 11, 12, 13, 14, 14, 15, 19.

  13. Ex. 71.13UnderstandingAnswer key

    Por que o IBGE prefere usar a mediana (e não a média) para descrever a renda domiciliar per capita do Brasil?

  14. Ex. 71.14Understanding

    Tempo de espera num pronto-socorro: a maioria é atendida em 1 a 2 horas, mas alguns casos graves esperam mais de 10 horas. Qual medida usar para descrever o tempo de espera típico? Justifique.

  15. Ex. 71.15Understanding

    Um fabricante quer declarar a vida útil típica de suas lâmpadas LED. Sugira qual medida de tendência central usar e justifique.

  16. Ex. 71.16Understanding

    Uma pesquisa eleitoral pergunta a 1.000 eleitores qual partido pretendem votar. Qual medida de tendência central identificará o partido preferido?

  17. Ex. 71.17Understanding

    Para uma distribuição unimodal com assimetria à direita (cauda longa positiva), qual é a ordem típica entre moda, mediana e média? Explique intuitivamente.

  18. Ex. 71.18UnderstandingAnswer key

    Distribuição uniforme em [0,10][0, 10]. Determine a média, a mediana e discuta a moda. O que isso diz sobre distribuições simétricas?

  19. Ex. 71.19Understanding

    As notas do ENEM têm distribuição próxima do normal. Média ou mediana é mais adequada para descrever o desempenho típico? Justifique.

  20. Ex. 71.20Understanding

    Um investidor quer saber o número de quartos mais comum nos apartamentos de um bairro. Qual medida usar?

  21. Ex. 71.21UnderstandingAnswer key

    Tempo de carregamento de página: 95% das requisições respondem em menos de 300 ms, mas 1% demora mais de 5 s. Por que engenheiros de confiabilidade preferem mediana (P50) e percentis (P95, P99) em vez da média?

  22. Ex. 71.22Understanding

    Por que para uma distribuição contínua simétrica unimodal, as três medidas de tendência central são iguais? Explique geometricamente.

  23. Ex. 71.23Modeling

    A/B testing: tempo de checkout do site A tem média 12 s e mediana 9 s. Site B tem média 10 s e mediana 10 s. Qual site tem melhor experiência para o usuário típico? Justifique.

  24. Ex. 71.24Modeling

    Empresa A reporta apenas salário médio de R$ 10 mil. Empresa B reporta média de R$ 8 mil e mediana de R$ 7 mil. O que a ausência da mediana em A pode estar escondendo?

  25. Ex. 71.25Modeling

    Em K-means, o centroide de um cluster é a média. Qual o efeito de um outlier sobre o centroide? Como K-medoids (que usa o ponto mediano) mitiga este problema?

  26. Ex. 71.26Modeling

    Controle de qualidade: peças com diâmetro médio dˉ=10,05\bar{d} = 10{,}05 mm e distribuição aproximadamente simétrica. A que valor você esperaria que a mediana seja próxima? Por quê?

  27. Ex. 71.27Modeling

    Em aprendizado de máquina, MSE como função de perda implica que o modelo aprende a estimar a média condicional. MAE implica que o modelo estima a mediana condicional. Explique por que isso decorre da caracterização variacional das medidas centrais.

  28. Ex. 71.28Modeling

    Uma meta-análise com 50 estudos reporta a mediana do tamanho de efeito em vez da média. Por que a mediana é preferida em meta-análise?

  29. Ex. 71.29Modeling

    Por que o boxplot usa a mediana como linha central (e o IQR como largura da caixa) em vez de usar média e desvio padrão?

  30. Ex. 71.30Modeling

    Em federated learning, por que substituir a média dos gradientes pela mediana aumenta a resistência a clientes maliciosos (ataques Byzantine)?

  31. Ex. 71.31Modeling

    Para a distribuição log-normal (lnXN(μ,σ2)\ln X \sim N(\mu, \sigma^2)): moda =eμσ2= e^{\mu-\sigma^2}, mediana =eμ= e^\mu, média =eμ+σ2/2= e^{\mu+\sigma^2/2}. Verifique a ordenação moda menor que mediana menor que média para σ>0\sigma > 0.

  32. Ex. 71.32ModelingAnswer key

    Salários (R$ mil): 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8 (8 funcionários). Um CEO com salário de R$ 60 mil é adicionado (sem remover nenhum). Calcule a média e mediana antes e depois. Qual medida mudou mais?

  33. Ex. 71.33Modeling

    Notas de 30 alunos numa prova, agrupadas: [60,70)[60,70): 3 alunos; [70,80)[70,80): 8 alunos; [80,90)[80,90): 12 alunos; [90,100][90,100]: 7 alunos. Calcule a média estimada pelos pontos médios.

  34. Ex. 71.34Proof

    Mostre que i=1n(xixˉ)=0\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x}) = 0.

  35. Ex. 71.35Proof

    Mostre que i=1n(xic)2\sum_{i=1}^{n}(x_i - c)^2 é minimizado em c=xˉc = \bar{x} para qualquer sequência x1,,xnRx_1, \ldots, x_n \in \mathbb{R}.

  36. Ex. 71.36Proof

    Mostre que i=1nxic\sum_{i=1}^{n}|x_i - c| é minimizado em c=medianac = \text{mediana}. (Sugestão: analise o que acontece ao deslocar cc para um lado ou outro da mediana, contando quantos xix_i ficam acima e abaixo.)

  37. Ex. 71.37Proof

    Mostre que se yi=axi+by_i = ax_i + b (transformação linear), então yˉ=axˉ+b\bar{y} = a\bar{x} + b.

  38. Ex. 71.38Challenge

    A média satisfaz f(xi)=f(xˉ)\overline{f(x_i)} = f(\bar{x}) em geral? E a mediana? Investigue com f(t)=t2f(t) = t^2 e os dados x={1,2,3}x = \{1, 2, 3\}.

  39. Ex. 71.39Challenge

    Distribuição de Cauchy: f(x)=1/[π(1+x2)]f(x) = 1/[\pi(1+x^2)]. Calcule a mediana. Mostre que a média não existe (a integral +xf(x)dx\int_{-\infty}^{+\infty} x f(x)\,dx diverge).

  40. Ex. 71.40Challenge

    Mostre que se trocarmos o maior valor de um conjunto de dados por um valor ainda maior, a mediana não muda, mas a média aumenta.

  41. Ex. 71.41ChallengeAnswer key

    Dois grupos têm médias xˉ1\bar{x}_1 e xˉ2\bar{x}_2 com tamanhos n1n_1 e n2n_2. Derive a fórmula da média combinada dos dois grupos.

  42. Ex. 71.42ChallengeAnswer key

    A desigualdade de Jensen afirma que para φ\varphi convexa, φ(E[X])E[φ(X)]\varphi(E[X]) \leq E[\varphi(X)]. Aplique com φ(t)=t2\varphi(t) = t^2 para obter uma desigualdade entre xˉ2\bar{x}^2 e x2\overline{x^2}. O que isso implica sobre a variância?

Fontes

  • OpenIntro Statistics (4ª ed.) — Diez, Çetinkaya-Rundel, Barr · CC-BY-SA 4.0 · §1.6 (medidas descritivas básicas, escolha de medida, skewness) e §2.1 (caracterização variacional, robustez). Fonte primária desta lição.
  • Introductory Statistics 2e (OpenStax) — Illowsky, Dean et al. · CC-BY 4.0 · §2.5 (cálculo de média para dados agrupados, exemplos extensos com tabelas de frequência).
  • Estatística (Wikilivros) — colaborativo · CC-BY-SA 4.0 · Seções: Média, Mediana, Moda, Medidas de tendência central (referência em PT-BR; fórmula de Czuber para moda em dados agrupados).
  • Prêmio Nobel de Economia 2000 — Heckman e McFadden — métodos microeconométricos baseados em estimação robusta de locação central.

Updated on 2026-05-06 · Author(s): Clube da Matemática

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