Discriminant Rácios de Altman Output Created Comments Missing Value Handling
|
|
|
- Márcio Álvares Cordeiro
- 10 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Discriminant Rácios de Altman Output Created Comments Missing Value Handling Syntax Definition of Missing Cases Used User-defined missing values are treated as missing in the analysis phase. In the analysis phase, cases with no user- or system-missing values for any predictor variable are used. Cases with user-, system-missing, or out-ofrange values for the grouping variable are always excluded. DISCRIMINANT /GROUPS=(0 1) /VARIABLES=FMACT. RESULT.RET.ACT. EBITACT. CAP.PRORIOSPASS. V.P.S.ACTI /ANALYSIS ALL /PRIORS EQUAL /STATISTICS=MEAN STDDEV UNIVF BOXM COEFF TABLE /PLOT=MAP /CLASSIFY=NONMISSING POOLED. Resources Elapsed Time 0:00:00,11 Analysis Case Processing Summary Unweighted Cases N Percent Valid ,9 Excluded Missing or out-of-range group codes 0,0 At least one missing discriminating variable 3,1 Both missing or out-of-range group codes and at least one missing discriminating variable 0,0 Total 3,1 Total ,0 Para este modelo, verificam-se 2176 casos válidos, que correspondem a 99,9% da amostra, devido á existência de 3 casos de missing values. Analise discriminante racios Altman - VII Page 1
2 Group Statistics Mean Std. Deviation Valid N (listwise) Sem dívida FM/ACT., , ,000 Unweighted Weighted RESULT. RET./ACT. -, , ,000 EBIT/ACT., , ,000 2, , ,000 V. P. S./ACTI, , ,000 Com dívida FM/ACT. -, , ,000 RESULT. RET./ACT. -, , ,000 EBIT/ACT. -, , ,000, , ,000 V. P. S./ACTI, , ,000 Total FM/ACT., , ,000 RESULT. RET./ACT. -, , ,000 EBIT/ACT., , ,000 2, , ,000 V. P. S./ACTI, , ,000 Esta tabela resume a análise descritiva, que traduz as diferenças nas médias obtidas por cada uma situações nas variáveis, observando-se algumas diferenças entre o grupo com dividas e sem dividasna tabela do teste da igualdade das médias para cada uma das variáveis confirma-se o observado na tabela, ou seja, existem diferenças entre as duas situações, que são significativas para quatro das variáveis, sendo essas diferenças assinaladas a vermelho. Tests of Equality of Group Means Wilks' Lambda F df1 df2 Sig. FM/ACT.,968 71, ,000 RESULT. RET./ACT.,993 14, ,000 EBIT/ACT.,995 11, ,001 1,000, ,797 V. P. S./ACTI,995 9, ,002. Analise discriminante racios Altman - VII Page 2
3 Analysis 1 Box's Test of Equality of Covariance Matrices Log Determinants Rank Log Determinant Sem dívida 5 4,156 Com dívida 5-7,342 Pooled within-groups 5 4,328 The ranks and natural logarithms of determinants printed are those of the group covariance matrices. Test Results Box's M 1155,873 F Approx. 75,020 df1 15 df ,352 Sig.,000 Tests null hypothesis of equal population covariance matrices. O valor da prova é inferior a 5%, pelo que se rejeita a hipótese de igualdade das matrizes de variância-covariãncia para as duas situações em estudo Summary of Canonical Discriminant s Eigenvalues Canonical Eigenvalue % of Variance Cumulative % Correlation 1,043(a) 100,0 100,0,202 a First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis. Wilks' Lambda Test of (s) Wilks' Lambda Chi-square df Sig. 1,959 90,539 5,000 Standardized Canonical Discriminant Coefficients FM/ACT.,816 RESULT. RET./ACT.,171 EBIT/ACT.,171 -,011 V. P. S./ACTI,474 1 Analise discriminante racios Altman - VII Page 3
4 Structure Matrix Coeficientes estruturais 1 FM/ACT.,880 RESULT. RET./ACT.,399 EBIT/ACT.,350 V. P. S./ACTI,327,027 Pooled within-groups correlations between discriminating variables and standardized canonical discriminant functions Variables ordered by absolute size of correlation within function. s at Group Centroids 1 Sem dívida,037 Com dívida -1,140 Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means Classification Statistics Classification Processing Summary Processed 2179 Excluded Missing or out-of-range group codes 0 At least one missing discriminating variable 3 Used in Output 2176 Prior Probabilities for Groups Cases Used in Analysis Prior Specified Prior Effective Prior Unweighted Weighted Sem dívida, ,000 Com dívida, ,000 Total 1, ,000 Classification Coefficients (Funções lineares discriminantes de Fisher) Analise discriminante racios Altman - VII Page 4
5 Sem dívida Com dívida FM/ACT. -,249-2,356 RESULT. RET./ACT. -,102 -,220 EBIT/ACT. 2,981 2,296,001,001 V. P. S./ACTI 3,063 2,122 (Constant) -2,068-1,897 Fisher's linear discriminant functions Os coeficientes das funções lineares de Fisher apresentam maiores diferenças entre as duas situações para os rácios com maior poder discriminante identificados nas tabelas anteriores (coeficientes da Função discriminante e coeficientes estruturais). Classification Results(a) Predicted Group Membership Total Original Count Sem dívida Com dívida % Sem dívida 80,4 19,6 100,0 Com dívida 49,3 50,7 100,0 a 79,4% of original grouped cases correctly classified. Sem dívida Com dívida Discriminant Selecção Automática das Variáveis Significantes Unweighted Cases N Percent Valid ,9 Excluded Missing or out-of-range group codes 0,0 At least one missing discriminating variable 3,1 Both missing or out-of-range group codes and at least one missing discriminating variable 0,0 Total 3,1 Total ,0 Analise discriminante racios Altman - VII Page 5
6 Analysis Case Processing Summary Group Statistics Mean Std. Deviation Valid N (listwise) Sem dívida FM/ACT., RESULT. RET./ACT. -, EBIT/ACT., , V. P. S./ACTI, Com dívida FM/ACT. -, RESULT. RET./ACT. -, EBIT/ACT. -, , V. P. S./ACTI, Total FM/ACT., RESULT. RET./ACT. -, EBIT/ACT., , V. P. S./ACTI, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,000 Unweighted Weighted Tests of Equality of Group Means Wilks' Lambda F df1 df2 Sig. FM/ACT.,968 71, ,000 RESULT. RET./ACT.,993 14, ,000 EBIT/ACT.,995 11, ,001 1,000, ,797 V. P. S./ACTI,995 9, ,002 Analise discriminante racios Altman - VII Page 6
7 analysis 1 No teste de Box o valor de prova é inferior a 5% pelo que se rejeita a hipótese de igualdade das matrizes de variância - covariância para as duas situações em estudo, logo verifica-se o pressuposto da análise discriminante Box's Test of Equality of Covariance Matrices Log Determinants Rank Log Determinant Sem dívida 2-2,831 Com dívida 2-1,028 Pooled within-groups 2-2,629 The ranks and natural logarithms of determinants printed are those of the group covariance matrices. Test Results Box's M 314,606 F Approx. 103,752 df1 3 df ,37 4 Sig.,000 Tests null hypothesis of equal population covariance matrices. Stepwise Statistics Variables Entered/Removed(a,b,c,d) Wilks' Lambda Exact F Step Entered Removed 1 FM/ACT. 2 V. P. S./ACTI Statistic df1 df2 df3 Statistic df1 df2 Sig., ,000 71, ,000,000, ,000 44, ,000,000 At each step, the variable that minimizes the overall Wilks' Lambda is entered. a Maximum number of steps is 10. b Minimum partial F to enter is c Maximum partial F to remove is d F level, tolerance, or VIN insufficient for further computation. Analise discriminante racios Altman - VII Page 7
8 Variables in the Analysis Step Tolerance F to Remove Wilks' Lambda 1 Variables FM/ACT. 1,000 71,612 V. P. S./ACTI 2 Variables FM/ACT.,989 77,903,995 V. P. S./ACTI Variables Not in the Analysis,989 16,047,968 Step Tolerance Min. Tolerance F to Enter Wilks' Lambda 0 Variables FM/ACT. 1,000 1,000 71,612,968 RESULT. RET./ACT. 1,000 1,000 14,713,993 EBIT/ACT. 1,000 1,000 11,350,995 1,000 1,000,066 1,000 V. P. S./ACTI 1,000 1,000 9,902,995 1 Variables FM/ACT. RESULT. RET./ACT.,944,944 3,445,967 EBIT/ACT.,809,809,131,968,997,997,045,968 V. P. S./ACTI,989,989 16,047,961 2 Variables FM/ACT. RESULT. RET./ACT.,939,930 2,405,960 EBIT/ACT.,683,683 1,744,960,997,986,023,961 V. P. S./ACTI Wilks' Lambda Exact F Step Number of Variables Lambda df1 df2 df3 Statistic df1 df2 Sig. 1 1, , ,000, , , ,000,000 Analise discriminante racios Altman - VII Page 8
9 N a tabela dos valores próprios (Eigenvalues) a função discriminante constituida, corresponde a 100% da variância explicada em termos de diferenças entre grupos, observando-se uma correlação canónica entre a função discriminante e os grupos de 0,197. Summary of Canonical Discriminant s Eigenvalues Canonical Eigenvalue % of Variance Cumulative % Correlation 1,041(a) 100,0 100,0,197 a First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis. O teste de Wilk permite concluir que a funçaõ discriminante é significativa (valor de prova de 0,0%), pelo que podemos concluir pela diferença entre as médias dos dois grupos (sem dívida e com dívida ) nesta função Wilks' Lambda Test of (s) Wilks' Lambda Chi-square df Sig. 1,961 86,414 2,000 Standardized Canonical Discriminant Coefficients FM/ACT.,948 V. P. S./ACTI 1,436 Variáveis seleccionadas como significantes para a função discriminante Structure Matrix FM/ACT.,901 V. P. S./ACTI,335 RESULT. RET./ACT.(a),245 EBIT/ACT. (a),240 (a),044 1 Pooled within-groups correlations between discriminating variables and standardized canonical discriminant functions Variables ordered by absolute size of correlation within function. a This variable not used in the analysis. Analise discriminante racios Altman - VII Page 9
10 s at Group Centroids 1 Sem dívida,036 Com dívida -1,113 Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means Classification Statistics Classification Processing Summary Processed 2179 Excluded Missing or out-of-range group codes 0 At least one missing discriminating variable 1 Used in Output 2178 Prior Probabilities for Groups Cases Used in Analysis Prior Specified Prior Effective Prior Unweighted Weighted Sem dívida, ,000 Com dívida, ,000 Total 1, ,000 Classification Coefficients Sem dívida Com dívida FM/ACT.,434-1,956 V. P. S./ACTI 2,513 1,668 (Constant) -1,791-1,673 Fisher's linear discriminant functions Analise discriminante racios Altman - VII Page 10
11 Classification Results(a) Predicted Group Membership Total Original Count Sem dívida Com dívida % Sem dívida 79,1 20,9 100,0 Com dívida 50,7 49,3 100,0 a 78,1% of original grouped cases correctly classified. Sem dívida Com dívida Nos resultados da classificação verifica-se que 79,1% dos casos sem dívida foram classificados correctamente e 49,3% dos casos com dívida foram classificados correctamente, tendo portanto diminuído este valor,em relação á análise anterior. Analise discriminante racios Altman - VII Page 11
Analise discriminante rácios Económico - Financeiros - VI Page 1
Frequencies ANALISE DOS RÁCIOS Notes Missing Value Handling Syntax Definition of Missing Cases Used Userdefined missing values are treated as missing. Statistics are based on all cases with valid data.
ANÁLISE DISCRIMINANTE (MÓDULO I)
Universidade Federal do Pará Instituto de Ciências Exatas e Naturais Faculdade de Estatística Estatística Aplicada ANÁLISE DISCRIMINANTE (MÓDULO I) Franciely Farias da Cunha (201007840014), aluna do curso
Regressão Linear em SPSS
Regressão Linear em SPSS 1. No ficheiro Calor.sav encontram-se os valores do consumo mensal de energia, medido em milhões de unidades termais britânicas, acompanhados de valores de output, em milhões de
Módulo 19 - Análise Discriminante Geração de Tabelas
Módulo 19 - Análise Discriminante Geração de Tabelas Situação Problema Um banco deseja classificar seus clientes de acordo com seu perfil de investimento: investidor conservador, investidor moderado ou
Resultados dos testes estatísticos
Resultados dos testes estatísticos Estudo da fiabilidade do instrumento para avaliação dos comportamentos e atitudes Factor Analysis Communalities Initial Extraction Item47 1,000,759 Item48 1,000,801 Item49
Group Statistics. residência N Mean Std. Deviation Std. Error Mean. Avaliação Breve do Estado Mental. meio rural 11 27,73 1,849,557
ANEXO M: Output 1 Teste t de Student para amostras independentes, para comparação entre médias obtidas nos quatro instrumentos de avaliação pelas duas amostras: meio rural e meio urbano. Group Statistics
Exame de Recorrência de Métodos Estatísticos. Departamento de Matemática Universidade de Aveiro
Exame de Recorrência de Métodos Estatísticos Departamento de Matemática Universidade de Aveiro Data: 6/6/6 Duração: 3 horas Nome: N.º: Curso: Regime: Declaro que desisto Classificação: As cotações deste
Aula 10. ANOVA Análise de Variância em SPSS
Aula 10. ANOVA Análise de Variância em SPSS Métodos Estadísticos 2008 Universidade de Averio Profª Gladys Castillo Jordán Análise de Variância Objectivo: comparar medidas de localização para mais do que
ANÁLISE MULTIVARIADA APLICADA AS CIÊNCIAS AGRÁRIAS ANÁLISE DISCRIMINANTE
ANÁLISE MULTIVARIADA APLICADA AS CIÊNCIAS AGRÁRIAS PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRONOMIA CIÊNCIA DO SOLO: CPGA-CS ANÁLISE DISCRIMINANTE Carlos Alberto Alves Varella ÍNDICE ANÁLISE MULTIVARIADA APLICADA AS CIÊNCIAS
4 Análise dos Resultados
4 Análise dos Resultados 4.1 Construção do o de Regressão Logística No SPSS 13.0, foi aplicado o modelo de regressão logística binário, método stepwise foward, para definir o modelo final que minimiza
6 OS DETERMINANTES DO INVESTIMENTO NO BRASIL
6 OS DETERMINANTES DO INVESTIMENTO NO BRASIL Este capítulo procurará explicar os movimentos do investimento, tanto das contas nacionais quanto das empresas abertas com ações negociadas em bolsa através
Testes de Hipóteses. : Existe efeito
Testes de Hipóteses Hipótese Estatística de teste Distribuição da estatística de teste Decisão H 0 : Não existe efeito vs. H 1 : Existe efeito Hipótese nula Hipótese alternativa Varia conforme a natureza
REGRESSÃO LOGÍSTICA E INDICADORES DE GOVERNANÇA GLOBAL
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA Faculdade de Economia e Administração Programa de Estudos Pós Graduados em Administração REGRESSÃO LOGÍSTICA E INDICADORES DE GOVERNANÇA GLOBAL Disciplina:
APLICAÇÃO COLETIVA DA FIGURA COMPLEXA DE REY
APLICAÇÃO COLETIVA DA FIGURA COMPLEXA DE REY Álvaro José Lelé (Centro Universitário de Lavras, Laboratório de Avaliação das Diferenças Individuais-UFMG), Marilourdes do Amaral Barbosa (Universidade da
ENADE Exame Nacional de Desempenho de Estudantes. Instituições do Ensino Superior do Município de São Paulo
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO PUC-SP MÉTODOS QUANTITATIVOS DE PESQUISA EMPÍRICA Prof. Dr. ARNOLDO HOYOS ENADE 9 Exame Nacional de Desempenho de Estudantes Instituições do Ensino Superior
INSTITUTO SUPERIOR DE CONTABILIDADE E ADMINISTRAÇÃO PORTO Ano lectivo 2009/20010 EXAME: DATA 24 / 02 / NOME DO ALUNO:
INSTITUTO SUPERIOR DE CONTABILIDADE E ADMINISTRAÇÃO PORTO Ano lectivo 2009/20010 Estudos de Mercado EXAME: DATA 24 / 02 / 20010 NOME DO ALUNO: Nº INFORMÁTICO: TURMA: PÁG. 1_ PROFESSOR: ÉPOCA: Grupo I (10
Módulo 18- Análise de Cluster Tutorial SPSS Análise dos Resultados Método Hierárquico e Não-Hierárquico
Tutorial SPSS Módulo 8 Análise de Cluster Módulo 8- Análise de Cluster Tutorial SPSS Análise dos Resultados Método Hierárquico e Não-Hierárquico Situação Problema Apresentamos novamente a situação problema
Exame Final de Métodos Estatísticos
Exame Final de Métodos Estatísticos Data: de Junho de 26 Duração: 3h. Nome: Curso: Declaro que desisto N. Mec. Regime: As cotações deste exame encontram-se na seguinte tabela. Responda às questões utilizando
[DataSet11] D:\Fmh\Doutoramento\Tese\Dados\Quantitativos\Questionário Prof essores.sav
USE ALL. FILTER BY filter_$. EXECUTE. CLUSTER CondRelativa ImpRelativa IntegRelativa /METHOD SINGLE /MEASURE=SEUCLID /ID=Id.Prof /PRINT SCHEDULE /PRINT DISTANCE /PLOT DENDROGRAM. [DataSet] D:\Fmh\Doutoramento\Tese\Dados\Quantitativos\Questionário
Módulo 16- Análise de Regressão
Módulo 6 Análise de Regressão Módulo 6- Análise de Regressão Situação Problema Um grupo de investidores estrangeiros deseja aumentar suas atividades no Brasil. Considerando a conjuntura econômica de moeda
Análise Estatística Utilizando o SPSS Guia prático de comandos
Análise Estatística Utilizando o SPSS Guia prático de comandos de Sousa Guimarães. Salvador/BA Sumário 1. Introdução...3 2. Primeiro Passo...3 3. As Janelas...4 4. Os Menus...6 4.1 Data Editor...6 4.2
ANEXO A: Questionário de Dados Sócio-demográficos e Profissionais
ANEXO A: Questionário de Dados Sócio-demográficos e Profissionais Totalmente em desacordo Em desacordo Indeciso De acordo Totalmente de acordo Não me afecta Afecta-me um pouco Afecta-me moderada/ Afecta-me
Análise de Variância simples (One way ANOVA)
Análise de Variância simples (One way ANOVA) Análise de experiências com vários grupos de observações classificados através de um só factor (por exemplo grupos de indivíduos sujeitos a diferentes tratamentos
ANÁLISE MULTIVARIADA APLICADA AS CIÊNCIAS AGRÁRIAS PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRONOMIA CIÊNCIA DO SOLO: CPGA-CS
ANÁLISE MULTIVARIADA APLICADA AS CIÊNCIAS AGRÁRIAS PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRONOMIA CIÊNCIA DO SOLO: CPGA-CS ANÁLISE DE VARIÁVEIS CANÔNICAS Carlos Alberto Alves Varella 1 ÍNDICE INTRODUÇÃO... 2 DIMENSIONALIDADE
INTRODUÇÃO À ANÁLISE ESTATÍSTICA UTILIZANDO O SPSS 13.0
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE MATEMÁTICA Cadernos de Matemática e Estatística Série B: Trabalho de Apoio Didático INTRODUÇÃO À ANÁLISE ESTATÍSTICA UTILIZANDO O SPSS 13.0 Elsa Mundstock
ESTATÍSTICA MULTIVARIADA. 2º. Semestre 2006/07
ESTATÍSTICA MULTIVARIADA º. Semestre 006/07.Março.007 José Filipe Rafael Fez um inquérito a 45 potenciais clientes de um novo produto pedindo-lhes que avaliassem nove características diferentes numa escala
COOPERAÇÃO CE - PALOP. Programa PIR PALOP II. Projecto CONSOLIDAÇÃO DAS CAPACIDADES DA ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA. Tomo - I CO-FINANCIAMENTO
COOPERAÇÃO CE - PALOP Programa PIR PALOP II Projecto CONSOLIDAÇÃO DAS CAPACIDADES DA ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA N.º IDENTIFICAÇÃO : REG/7901/013 N. CONTABILÍSTICO : 8 ACP MTR 5 * 8 ACP TPS 126 ACORDO DE FINANCIAMENTO
SLEEVE GÁSTRICO : RESULTADOS E FATORES PREDITORES DE PERDA DE PESO
Diretor Dr. Mesquita Rodrigues SLEEVE GÁSTRICO : RESULTADOS E FATORES PREDITORES DE PERDA DE PESO A. GOULART, C. BRANCO, J. MAIA DA COSTA, F. MANSO, M. PEREIRA, A. FERNANDES, P. COSTA, P. LEÃO INTRODUÇÃO
Análise de componentes principais (PCA)
Análise de componentes principais (PCA) Redução de dados Sumarizar os dados que contém muitas variáveis (p) por um conjunto menor de (k) variáveis compostas derivadas a partir do conjunto original. p k
Medidas repetidas No.1
Medidas repetidas No.1 Fernando Lucambio Departamento de Estatística Universidade Federal do Paraná Curitiba/PR, 81531 990, Brasil email: [email protected] Agosto de 2008 1 Introdução Tempo de reação de
([DPHGH5HFRUUrQFLDGH0pWRGRV(VWDWtVWLFRV
Data: 09/07/2003 ([DPHGH5HFRUUrQFLDGH0pWRGRV(VWDWtVWLFRV Duração: 2 horas Nome: N.º: Curso: Regime: Número de folhas suplementares entregues pelo aluno: Declaro que desisto (VWDSURYDFRQVLVWHHPTXHVW}HVGHUHVSRVWDDEHUWDHDVUHVSHFWLYDVFRWDo}HVHQFRQWUDPVHQDWDEHODTXHVHVHJXH
Verificando a situação financeira dos estados brasileiros: uma proposta utilizando análise discriminante
Verificando a situação financeira dos estados brasileiros: uma proposta utilizando análise discriminante Gilmar Ribeiro De Mello Valmor Slomski Resumo: Quando se estuda a situação financeira das entidades
MODELO PREDITIVO DE INADIMPLÊNCIA EM PROCESSOS DE CONCESSÃO DE CRÉDITO A MICRO E PEQUENAS EMPRESAS
Rio de Janeiro, RJ, Brasil, 3 a 6 de outubro de 8 MODELO PREDITIVO DE INADIMPLÊNCIA EM PROCESSOS DE CONCESSÃO DE CRÉDITO A MICRO E PEQUENAS EMPRESAS Marcos Antônio de Camargos (UNI-BH) [email protected]
Exemplo 1. a)faça a análise exploratória dos dados e verifique que a amostra é muito enviezada e não normal.
Exemplo 1 O tempo médio de de recuperação da daanestisia usada numa determinada cirurgia é de de 7 horas. Um novo agente anestésico está a ser proposto, com a vantagem de de ter um tempo de de recuperação
Estatística descritiva
Estatística descritiva Para que serve a estatística? Qual o seu principal objectivo? obter conclusões sobre a população usando uma amostra? População Amostragem Amostra Uma ou mais variáveis (X) são observadas
1) Como vou comparar 3 grupos realizo uma Anova one way:
Gabarito aula anova e teste não-paramétrico: 1) Como vou comparar 3 grupos realizo uma Anova one way: One-way ANOVA: AREA versus VIRUS Analysis of Variance for AREA Source DF SS MS F P VIRUS 2 215,54 107,77
DEFINIÇÃO DO TAMANHO AMOSTRAL USANDO SIMULAÇÃO MONTE CARLO PARA O TESTE DE NORMALIDADE BASEADO EM ASSIMETRIA E CURTOSE. II. ABORDAGEM MULTIVARIADA
DEFINIÇÃO DO TAMANHO AMOSTRAL USANDO SIMULAÇÃO MONTE CARLO PARA O TESTE DE NORMALIDADE BASEADO EM ASSIMETRIA E CURTOSE. II. ABORDAGEM MULTIVARIADA ANDRÉA CRISTIANE DOS SANTOS DANIEL FURTADO FERREIRA RESUMO
RELATÓRIO PESQUISA DE MERCADO
RELATÓRIO PESQUISA DE MERCADO Aluno : Alexandro Vieira Lopes Professora : Profª Miriam Silvestre Presidente Prudente 2007 1 Alexandro Vieira Lopes Relatório da Disciplina Pesquisa de Mercado Estudo do
6 Referencial Bibliográfico
69 6 Referencial Bibliográfico BISGAARD, S. The Design and Analysis of 2 k-p x 2 q-r Split Plot Experiments. Journal of Quality Technology; v. 32, ABI/INFORM Global pag. 39, Jan 2000. CSN Companhia Siderúrgica
ATLAS BRASIL 2013 DIMENSÕES DEMOGRAFIA E HABITAÇÃO
PONTÍFICIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuariais. ATLAS BRASIL 2013 DIMENSÕES DEMOGRAFIA E HABITAÇÃO Disciplina: Métodos Quantitativos Professor:
TRABALHO FINAL. Análise Estatística da Pesquisa de Clima aplicada em operadores de uma empresa do segmento alimentício
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração TRABALHO FINAL Análise Estatística da Pesquisa de Clima aplicada
ESTATÍSTICA MULTIVARIADA
ESTATÍSTICA MULTIVARIADA º. Semestre 007/08.Outubro.007 José Filipe Rafael Joana Valente I A Portugacar, é uma empresa de produção automóvel portuguesa. Estando preocupada com a sua competitividade no
Bioestatística. Paulo Nogueira quarta-feira, 11 de Janeiro de 2012
Bioestatística Paulo Nogueira quarta-feira, 11 de Janeiro de 2012 Bioestatística? Bioestatística Biologia + Estatística (Portmanteau) Biometria Estatística aplicada às ciências da saúde Para que serve
Aula Prática 02 Estatística Experimental DELINEAMENTO CASUALIZADO EM BLOCOS. *Planejamento do Experimento Delineamento Casualizado em Blocos (DBC);
Aula Prática 02 Estatística Experimental DELINEAMENTO CASUALIZADO EM BLOCOS *Planejamento do Experimento Delineamento Casualizado em Blocos (DBC); proc plan; factors blocos=3 ordered parcelas=9 ordered;
ANÁLISE DE DADOS. Familiarização com o SPSS
1 ANÁLISE DE DADOS Familiarização com o SPSS 2 Statistical Package for the Social Sciences Programa de eleição dos cientistas das Ciências Sociais; O SPSS facilita a realização de numerosos métodos estatísticos;
UNIVERSIDADE DE COIMBRA. Perfil de Auto Percepção Física: PSPP-P
ANEXOS Anexo 1 UNIVERSIDADE DE COIMBRA Faculdade de Ciências do Desporto e Educação Física Perfil de Auto Percepção Física: PSPP-P Versão Portuguesa (Utilização sujeita a autorização prévia) [email protected]
ESTUDO SOBRE EVASÃO NOS CURSOS DE GRADUAÇÃO DE UMA INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR PRIVADA: APLICAÇÃO DE REGRESSÃO LOGÍSTICA
ESTUDO SOBRE EVASÃO NOS CURSOS DE GRADUAÇÃO DE UMA INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR PRIVADA: APLICAÇÃO DE REGRESSÃO LOGÍSTICA Ricardo Ferreira Vitelli Universidade do Vale do Rio dos Sinos [email protected]
Teste t de Student para o caso de uma amostra (Teste de hipóteses
Teste t de Student para o caso de uma amostra (Teste de hipóteses para a média populacional) Exemplo: Quinze alunos foram inquiridos quanto ao seu grau de satisfação (numa escala de 0 a 00) em relação
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - FACULDADE DE ECONOMIA E ADMINISTRAÇÃO PROGRAMA DE ESTUDOS PÓS-GRADUADOS EM ADMINISTRAÇÃO
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - FACULDADE DE ECONOMIA E ADMINISTRAÇÃO PROGRAMA DE ESTUDOS PÓS-GRADUADOS EM ADMINISTRAÇÃO PESQUISA SOCIO-ECONOMICA AO NIVEL MUNICPAL NO BRASIL Focando
Correlação Canônica. Outubro / 1998. Versão preliminar. Fabio Vessoni. [email protected] (011) 30642254. MV2 Sistemas de Informação
Correlação Canônica Outubro / 998 Versão preliminar Fabio Vessoni [email protected] (0) 306454 MV Sistemas de Informação Introdução Existem várias formas de analisar dois conjuntos de dados. Um dos modelos
Case Processing Summary
17. O ficheiro Banco.sav encerra informação relativa a 474 empregados contratados por um banco, entre 1969 e 1971. Este banco esteve envolvido num processo judicial no âmbito da Igualdade de Oportunidade
UNIVERSIDADE DOS AÇORES Licenciatura em Sociologia. Análise de Dados
UNIVERSIDADE DOS AÇORES Licenciatura em Sociologia Análise de Dados Exame Data: 200 06 07 Duração: 2 horas Nota: Justifique todas as suas afirmações. Um investigador pretende saber se existem ou não diferenças
Fernando Lang da Silveira - [email protected] Instituto de Física da Universidade Federal do Rio Grande do Sul UFRGS
1 Concurso Vestibular da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul: como variáveis sócio-econômico-culturais explicam o desempenho dos candidatos aos cursos de Engenharia Carlos Eduardo da
Avaliação da aprendizagem: do papel para o computador
Avaliação da aprendizagem: do papel para o computador Thácya A. F. Mattos 1, José Wilson da Costa 1 1 Mestrado em Educação Tecnológica Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG)
Análise de dados - Maxshop
Estatística II Docente: Francisco Taveira Discentes: Ana Rita Lobo Ana Teresa Antunes Daniela Penela Mariana Tavares Rita Silva GB3 2ºAno / 2º Semestre Maio de 2009 1 Índice Análise de dados - Maxshop
BIOESTATÍSTICA TESTES DE HIPÓTESES
BIOESTATÍSTICA TESTES DE HIPÓTESES O QUE É HIPÓTESE? PALAVRA GREGA (ὑπόθεσις ) QUE SIGNIFICA BASE, FUNDAMENTO, PRINCÍPIO DE ALGO, PROPOSIÇÃO. DEFINIÇÃO: PROPOSIÇÃO QUE SE ADMITE, INDEPENDENTEMENTE DO FATO
