8. INFERÊNCIA PARA DUAS POPULAÇÕES
|
|
- Marina Oliveira Vasques
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 8. INFERÊNCIA PARA DUAS POPULAÇÕES
2 8.. Poulações ideedetes co distribuição oral Poulação Poulação X,, X Y,,Y X ~ N, Y ~ N, X Y ~ N, Obs. Se a distribuição de X e/ou Y ão for oral, os resultados são válidos aroxiadaete.
3 Testes de hióteses sobre X,,X é ua aostra aleatória de taaho de ua oulação co distribuição oral co édia e variâcia. Y,,Y é ua aostra aleatória de taaho de ua oulação co distribuição oral co édia e variâcia. As duas oulações são ideedetes. (i) Forulação das hióteses: : : À esquerda : : À direita : :, Bilateral sedo que é ua costate cohecida (valor de teste). = corresode à igualdade das duas édias. 3
4 4 (ii) Estatística de teste (a) e cohecidas: ). (, ~ sob N Y X Z (b) descohecida:, ~ sob t S Y X T ) ( ) ( e que S S S é a variâcia cobiada (ooled variace), i i i i Y Y S X X S. ) ( e ) ( Testes de hióteses sobre (c), abas descohecidas: ete, aroxiada, ~ sob t g S S Y X T. ) / ( ) / ( que e S S S S g (distribuição t de Studet co + g.l.)
5 5 (iii) Região crítica ara u ível de sigificâcia escolhido: c Z R Z c ) ( c T R T c ) ( c Z R Z c ) ( c T R T c ) ( c Z R Z c ) ( c T R T c ) ( (iv) Se Z R C ou T R C, rejeita-se o ; caso cotrário, ão se rejeita. : < : > : Testes de hióteses sobre Obs. Nas regiões críticas co Z e T o valor de c ão é o eso.
6 IC ara Estiador otual ara : X Y. De fora aáloga ao Ca. 7, u itervalo de cofiaça (IC) de ( )% ara é dado or IC [ L; U] [ X Y E; X Y E], sedo que E é o erro áxio do IC. (a) e cohecidas: E z. / (b) (c) descohecida: E t /, S. S S, abas descohecidas: E t g. /, Cálculo de g a lâia 4. 6
7 IC ara e testes de hióteses O teste da hiótese : = cotra : a u ível de sigificâcia ode ser efetuado utilizado u IC co coeficiete de cofiaça igual a. Costruíos o IC de (-)% ara, dado or [ L; U] [ X Y E; X Y E], sedo que o cálculo do erro áxio (E) utilizaos a lâia 6. Se IC, rejeitaos ; caso cotrário, ão rejeitaos. 7
8 8 ).,,( ),, ),(, ( : Pares X Y Y X Y X., ~ N D D D Poulação Poulação 8.. Poulações deedetes co distribuição oral Obs. Se a distribuição de D ão for oral, o resultado é válido aroxiadaete. Difereça: D = X Y co D = E(X Y) = E(X) E(Y) = e var(d) = D. Calculaos D = X Y,..., D = X Y,. ) ( e D D s Y X D D i i D i i Distribuição:
9 Testes de hióteses sobre D,,D é ua aostra aleatória de taaho de ua oulação co distribuição oral co édia D e variâcia D. (i) Forulação das hióteses: : D : D À esquerda : D : D À direita : D : D, Bilateral sedo que é ua costate cohecida (valor de teste). = corresode à igualdade das duas édias ( D = ). (ii) Estatística de teste: T ( D s D ) ~ sob t. (distribuição t de Studet co g.l.) 9
10 Testes de hióteses sobre (iii) Região crítica ara u ível de sigificâcia escolhido: : D < : D > : D R c T c T c R c T c R c (iv) Se T R C, rejeita-se o ; caso cotrário, ão se rejeita. Obs. Cohecido coo teste t areado ou earelhado (aired t test).
11 IC ara Estiador otual ara D = : D X Y. De fora aáloga ao Ca. 7, u itervalo de cofiaça (IC) de ( )% ara é dado or IC [ L; U] [ D E; D E], sedo que E é o erro áxio do IC: E t /, s D.
12 IC ara e testes de hióteses O teste da hiótese : D = cotra : D a u ível de sigificâcia ode ser efetuado utilizado u IC co coeficiete de cofiaça igual a. Costruíos o IC de (-)% ara D =, dado or [ L; U] [ D E; D E], sedo que o cálculo do erro áxio (E) utilizaos a lâia. Se IC, rejeitaos ; caso cotrário, ão rejeitaos.
13 8.3. Poulações ideedetes co distribuição Beroulli X,, X Y,,Y ( ) ~ N,, aroxiadaete. ( ) ~ N,, aroxiadaete. ( ) ( ) ~ N,, aroxiadaete, e que X i e Yi são as roorçõesaostrais de sucesso. i i 3
14 4. : : : : : : Bilateral À direita À esquerda (ii) Estatística de teste: aroxiadaete, (,), ) ( sob ~ N Z Testes de hióteses sobre X,,X é ua aostra aleatória de taaho de ua oulação co distribuição Beroulli co robabilidade de sucesso. Y,,Y é ua aostra aleatória de taaho de ua oulação co distribuição Beroulli co robabilidade de sucesso. As duas oulações são ideedetes. (i) Forulação das hióteses:. que e Y X i i i i
15 Exelo A região crítica ara =,5 é obtida cosultado a tabela da distribuição t de Studet co g = 6 g.l.: R c = { T >,}. Calculaos X Y 3,8 3,63 T, 97. S S,4,9 Coo T =,97 R c, rejeitaos. Coclusão. De acordo co os dados coletados e co u ível de sigificâcia de 5%, verificaos que há difereça etre os volues édios evasados elas duas áquias. 5
16 Testes de hióteses sobre (iii) Região crítica ara u ível de sigificâcia escolhido: : < : > : R c Z c Z c R c Z c R c (iv) Se Z R C, rejeita-se o ; caso cotrário, ão se rejeita. 6
17 IC ara Estiador otual ara :. De fora aáloga ao Ca. 7, u itervalo de cofiaça (IC) aroxiado de ( )% ara é dado or IC [ L; U] [ E; sedo que E é o erro áxio do IC: E z / E ( ) ( ). ], 7
18 IC ara e testes de hióteses O teste da hiótese : = cotra : a u ível de sigificâcia ode ser efetuado utilizado u IC co coeficiete de cofiaça igual a. Costruíos o IC de (-)% ara, dado or [ L; U] [ X Y E; X Y E], sedo que o cálculo do erro áxio (E) utilizaos a lâia 6. Se IC, rejeitaos ; caso cotrário, ão rejeitaos. 8
19 Exelo Duas áquias são utilizadas ara evasar u líquido e frascos de lástico. Co o objetivo de verificar se há difereça etre os volues édios evasados, duas aostras de e frascos fora selecioadas. Os volues (e l) fora edidos resultado os seguites valores : Máquia :3,9, 3,9, 3,8, 3,7, 3,9, 3,6, 3,8, 3,9, 3,7, 3,9, 3,7 e 3,; Máquia : 3,8, 3,9, 3,7, 3,5, 3,5, 3,6, 3,7, 3,3, 3,6 e 3,7. Utilizado os dados coletados, qual o resultado da verificação. Adote = 5%. Solução: 9
20 Exelo Aálise exloratória:
21 Exelo Dois tios de solução de olieto estão sedo avaliados ara ossível uso a fabricação de letes itra-oculares. Trezetas letes fora olidas usado a rieira solução de olieto e, desse úero 7 ão aresetara defeitos causados elo olieto. Outras 5 letes fora olidas usado a seguda solução de olieto, sedo que 6 letes fora cosideradas satisfatórias. á otivo ara acreditar que as duas soluções difere quato aos defeitos causados quado usadas e olietos? Adote =,. Solução:
22 8.4. Probabilidade de sigificâcia (valor-) No exelo (lâia 8) a região crítica é da fora R c = { T > c}, sedo que, se for verdadeira, T te distribuição t de Studet co 6 g.l. Co os dados coletados calculaos X Y Se adotaros c = T =,97 obteos R c = { T >,97} e a robabilidade do erro tio I é P( T >,97; verdadeira) = P( T >,97; = ) =,9 =,9%. E Excel: =DISTT(,97; 6; ).,9 é chaado de robabilidade de sigificâcia, ível descritivo, valor- (value) ou. T, 97. S S
23 8.4. Probabilidade de sigificâcia (valor-) Coo o ível de sigificâcia é a robabilidade de u erro tio I (rejeição de verdadeira), quato eor for valor-, ais forteete rejeitaos. Quato eor for valor-, ais evidêcia cotra (e vice-versa). No exelo (lâia ) a região crítica é da fora R c = { Z > c}, sedo que Z te distribuição N(,), se for verdadeira. Co os dados coletados calculaos Z =,9. Neste caso, valor- = P( Z >,9) = P(Z <,9) =,87 =,574. Escolheos o ível de sigificâcia (). Calculaos o valor-. Se valor- <, rejeitaos ; se valor-, ão rejeitaos. No exelo, se = 5% o resultado do teste seria icoclusivo. 3
24 Exelo 3 E u teste de dureza ua esfera de aço é ressioada cotra a suerfície de u bloco de aterial a ua carga adrão. Mede-se o diâetro (e ) da cavidade roduzida, que está relacioado à dureza do aterial da suerfície. Na realização do teste duas esferas (A e B) estão disoíveis. Suseita-que a esfera A gera cavidades co diâetro édio co difereça suerior a, e relação à esfera B. As duas esferas fora utilizadas e blocos ( = ) obtedo-se os dados abaixo: Diâetro das cavidades () Bloco Esfera A 7,5 4,6 5,7 4,3 5,8 3, 6, 5,6 3,4 6,5 B 5, 4, 4,3 4,7 3, 4,9 5, 4,4 5,7 6, Difereça,3,5,4 -,4,6 -,7,9, -,3,5 O que os dados erite cocluir sobre a suseita forulada? Adote = 5%. 4
25 Exelo 3 Solução: 5
26 Exelo 3 Obs. R c = { T > c}, sedo que, se for verdadeira, T te distribuição t de Studet co 9 g.l.. 6
27 Exelo 4 Estudos ateriores idica que a vida (e horas) de u teroar roduzido e ua idústria é ua variável aleatória co distribuição aroxiadaete oral. U grade corador suseita que o teo de vida édio é iferior a 56 h. E ua aostra aleatória de 5 teroares adquiridos fora edidos os teos de vida (e h) 553, 55, 567, 579, 55, 54, 537, 553, 55, 546, 538, 553, 58, 539 e 59. O que os dados erite cocluir sobre a suseita do corador? Adote = 5%. Solução: 7
28 Exelo 4 Obs. R c = { T < c }, sedo que T te distribuição t de Studet co 4 g.l., se for verdadeira. Neste caso, valor- = P(T <,66) =,99. Rejeitaos, ois valor- <. E Excel: =DISTT(,66; 4; ). 8
29 Exelo 5 ei & Peg (), The iact of iforatio techology use o lat structure, ractices, ad erforace: A exloratory study, Joural of Oeratios Maageet 6, This study exaies the iact of iforatio techology (IT) use o the structure, ractices, ad erforace of aufacturig lats. O iacto de ua variável sobre outra é quatificado or u coeficiete (b). É de iteresse verificar a sigificâcia do coeficiete ( : b = versus : b ). E u rieiro oeto ão é ecessário saber que teste foi utilizado. Resultados. SPC has a argially ositive associatio with the total uber of lat eloyees (b =.6, =.8) ad with lat sales... (b =.6, =.74). The SPC variable is ot sigificatly related to ay of the roductivity easures at the. level. Ou seja, = % (estudo exloratório). Se o roblea evolvesse a coaração de dois étodos de edição e que se retede substituir u dos étodos or outro elhor, o ível de sigificâcia seria eor. SPC is egatively related to willigess to itroduce ew roducts (b =.393, =.). Itegratio itelligece oly exhibits a weak ositive relatioshi with develoig uique ractices (b =., =.77). 9
6. Inferência para Duas Populações USP-ICMC-SME 2013
6. Iferêca ara Duas Poulações UP-ICMC-ME 3 8.. Poulações deedetes co dstrbução oral Poulação Poulação,,,, ~ N, ~ N, ~ N, Obs. e a dstrbução de e/ou ão for oral, os resultados são váldos aroxadaete. Testes
Leia maisINFERÊNCIA ESTATÍSTICA PARA DUAS POPULAÇÕES
INFERÊNCIA ESTATÍSTICA PARA DUAS POPULAÇÕES . Populações depedetes co dstrbução oral População População,, Y,,Y ~ N, Y ~ N, Y ~ N, Obs. Se a dstrbução de e/ou Y ão for oral, os resultados são váldos aproxadaete.
Leia maisINFERÊNCIA ESTATÍSTICA: ESTIMAÇÂO PONTUAL E INTERVALOS DE CONFIANÇA
INFRÊNCIA STATÍSTICA: STIMAÇÂO PONTUAL INTRVALOS D CONFIANÇA 0 Problemas de iferêcia Iferir sigifica faer afirmações sobre algo descohecido. A iferêcia estatística tem como objetivo faer afirmações sobre
Leia maisINTERVALOS DE CONFIANÇA
INTRVALOS D CONFIANÇA stimação or itervalos,, é uma amostra aleatória de uma variável cuja distribuição deede do arâmetro Se L(,, e U(,, são duas fuções tais que L < U e P(L U =, o itervalo [L, U] é chamado
Leia mais8. INFERÊNCIA PARA DUAS POPULAÇÕES
8 INFERÊNCIA PARA UA POPULAÇÕE 8 Populações depedetes co dstrbução oral População População, L, Y, L,Y ~ N, σ Y ~ N, σ σ σ Y ~ N, Obs e a dstrbução de e/ou Y ão for oral, os resultados são váldos aproxadaete
Leia maisINTERVALOS DE CONFIANÇA
INTRVALOS D CONFIANÇA 014 stimação por itervalos 1,..., é uma amostra aleatória de uma variável cuja distribuição depede do parâmetro. Se L( 1,..., ) e U( 1,..., ) são duas fuções tais que L < U e P(L
Leia mais7. INTERVALOS DE CONFIANÇA
7 INTRVALOS D CONFIANÇA 00 stimação por itervalos,, é uma amostra aleatória de uma variável cuja distribuição depede do parâmetro θ Se L(,, ) e U(,, ) são duas fuções tais que L < U e P(L θ U), o itervalo
Leia maisESTIMAÇÃO INTERVALAR. O intervalo aleatório [T 1,T 2 ] é chamado um intervalo de 100(1 α)% de confiança para
SUMÁRIO Estiação Itervalar. Quatidade ivotal................................... Método da Quatidade ivotal....................... 3.. Itervalos para opulações Norais - ua aostra............ 4..3 Itervalos
Leia maisINSTITUTO POLITÉCNICO DE SETÚBAL ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DE SETÚBAL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA
INSTITUTO POLITÉCNICO DE SETÚBAL ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DE SETÚBAL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA o Teste SEMESTRE PAR /7 Data: 3 de Juho de 7 Duração: h m Tóicos de Resolução.
Leia maisEstatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Teste de Hipótese
Estatística: Aplicação ao Sesoriameto Remoto SER 4 - ANO 18 Teste de Hipótese Camilo Daleles Reó camilo@dpi.ipe.br http://www.dpi.ipe.br/~camilo/estatistica/ Estimação de Parâmetros Como já foi visto,
Leia maisNosso objetivo agora é estudar a média de uma variável quantitativa X. Denotamos a média desconhecida como E(X)=µ
TESTE DE HIPÓTESES PARA A MÉDIA POPULACIONAL µ Nosso objetivo agora é estudar a média de uma variável quatitativa X. Deotamos a média descohecida como E(X)µ Mais precisamete, estimamos a média µ, costruímos
Leia maisComparação entre duas populações
Comparação etre duas populações AMOSTRAS INDEPENDENTES Comparação etre duas médias 3 Itrodução Em aplicações práticas é comum que o iteresse seja comparar as médias de duas diferetes populações (ambas
Leia maisContabilometria. Prof.: Patricia Maria Bortolon, D. Sc.
Cotabilometria Prof.: Patricia Maria Bortolo, D. Sc. Teste para Duas Amostras Fote: LEVINE, D. M.; STEPHAN, D. F.; KREHBIEL, T. C.; BERENSON, M. L.; Estatística Teoria e Aplicações, 5a. Edição, Editora
Leia maisProbabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS
Duração: 90 miutos Gruo I Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Justifique coveietemete todas as resostas 1 o semestre 2017/2018 30/01/2018 15:00 2 o Teste C 10 valores 1. A variável aleatória X
Leia maisGRÁFICOS DE CONTROLE PARA X e S
Setor de Tecologia Departaeto de Egeharia de Produção Prof. Dr. Marcos Augusto Medes Marques GRÁFICOS DE CONTROLE PARA X e S E duas situações os gráficos de cotrole X e S são preferíveis e relação aos
Leia maisTeste de Hipóteses Paramétricos
Teste de Hipóteses Paramétricos Como costruir testes de hipóteses para difereças etre duas médias. Como costruir testes de hipóteses para difereças etre duas proporções. Como costruir testes de hipóteses
Leia maisEnrico A. Colosimo Depto. Estatística UFMG
Bioestatística F Comaração de uas Médias Erico A. Colosimo eto. Estatística UFMG htt//www.est.ufmg.br/~ericoc/ .4 istribuicao Gaussiaa com e σ Tabela t-tudet fx).35.3.5..5. -).5 Graus de liberdade istribuição
Leia maisESTIMAÇÃO PARA A MÉDIA
ESTIMAÇÃO PARA A MÉDIA Objetivo Estimar a média de uma variável aleatória, que represeta uma característica de iteresse de uma população, a partir de uma amostra. Vamos observar elemetos, extraídos ao
Leia maisEstatística II Licenciatura em Gestão TESTE I
Estatística II Liceciatura em Gestão 1 o semestre 2015/2016 14/01/2016 09:00 Nome N o Espaço reservado a classificações A utilização do telemóvel, em qualquer circustâcia, é motivo suficiete para a aulação
Leia maisProbabilidades e Estatística
Departameto de Matemática Probabilidades e Estatística Primeiro exame/segudo teste 2 o semestre 29/21 Duração: 18/9 miutos Grupo I Justifique coveietemete todas as respostas. 17/6/21 9: horas 1. Com base
Leia maisProbabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS
Duração: 90 miutos Grupo I robabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Justifique coveietemete todas as respostas 2 o semestre 2016/2017 05/07/2017 15:00 2 o Teste C 10 valores 1. Admita que a proporção
Leia maisObjetivo. Estimar a média de uma variável aleatória X, que representa uma característica de interesse de uma população, a partir de uma amostra.
Objetivo Estimar a média de uma variável aleatória X, que represeta uma característica de iteresse de uma população, a partir de uma amostra. Exemplos: : peso médio de homes a faixa etária de 20 a 30 aos,
Leia maisMT DEPARTAMENTO NACIONAL DE ESTRADAS DE RODAGEM. Norma Rodoviária DNER-PRO 277/97 Procedimento Página 1 de 8
Norma Rodoviária DNER-PRO 77/97 Procedimeto Págia de 8 RESUMO Este documeto estabelece o úmero de amostras a serem utilizadas o cotrole estatístico, com base em riscos refixados, em obras e serviços rodoviários.
Leia maisIntervalos de Confiança
Itervalos de Cofiaça Prof. Adriao Medoça Souza, Dr. Departameto de Estatística - PPGEMQ / PPGEP - UFSM - 0/9/008 Estimação de Parâmetros O objetivo da Estatística é a realização de iferêcias acerca de
Leia maisHipótese Estatística. Tipos de Hipóteses
Hipótese Estatística Hipótese, em estatística, é uma suposição formulada a respeito dos parâmetros de uma distribuição de probabilidade de uma ou mais populações. Podemos formular a hipótese que a produtividade
Leia maisDistribuições Amostrais
Distribuições Amostrais O problema da iferêcia estatística: fazer uma afirmação sobre os parâmetros da população θ (média, variâcia, etc) através da amostra. Usaremos uma AAS de elemetos sorteados dessa
Leia maisNúmero de regressores do Método DFA
Núero de regressores do Método DFA Raquel Roes Lihares 1 Sílvia Regia Costa Lopes 2 1 Itrodução O étodo da aálise de flutuações destedeciadas (Detreded Fluctuatio Aalysis - DFA), proposto por Peg et al.
Leia maisObjetivo. Estimar a média µ de uma variável aleatória X, que representa uma característica de interesse de uma população, a partir de uma amostra.
ESTIMAÇÃO PARA A MÉDIAM Objetivo Estimar a média µ de uma variável aleatória X, que represeta uma característica de iteresse de uma população, a partir de uma amostra. Exemplos: µ : peso médio de homes
Leia mais1 Estimação de Parâmetros
1 Estimação de arâmetros Vários tipos de estudos tem o objetivo de obter coclusões fazer iferêcias a respeito de parâmetros de uma população. A impossibilidade de avaliar toda a população faz com que a
Leia maisTeoria da Estimação 1
Teoria da Estimação 1 Um dos pricipais objetivos da estatística iferecial cosiste em estimar os valores de parâmetros populacioais descohecidos (estimação de parâmetros) utilizado dados amostrais. Etão,
Leia maisA SOLUÇÃO PARTICULAR DE EQUAÇÕES DIFERENCIAIS
A SOLUÇÃO PARTICULAR DE EQUAÇÕES DIFERENCIAIS HÉLIO BERNARDO LOPES O tea das equações difereciais está resete a esagadora aioria dos laos de estudos dos cursos de liceciatura ode se estuda teas ateáticos.
Leia maisIntervalos de confiança
0 Itervalo de cofiaça 6.. A etiação por itervalo Noralete o proceo de ivetigação de u parâetro eceitao ir alé da ua etiativa potual ˆ. O fato de ão e cohecer o valor de pode cauar ua ieguraça e levar a
Leia maisCap. 4 - Estimação por Intervalo
Cap. 4 - Estimação por Itervalo Amostragem e iferêcia estatística População: cosiste a totalidade das observações em que estamos iteressados. Nº de observações a população é deomiado tamaho=n. Amostra:
Leia maisEstatística e Probabilidade, D3, 2019_1. Escolha a alternativa correta e indique no gabarito de respostas
Estatística e Probabilidade, D3, 2019_1 Escolha a alterativa correta e idique o gabarito de respostas 1. Uma avaliação é costituída de 20 questões, cada uma delas com cico alterativas, das quais apeas
Leia maisEstimação da média populacional
Estimação da média populacioal 1 MÉTODO ESTATÍSTICO Aálise Descritiva Teoria das Probabilidades Iferêcia Os dados efetivamete observados parecem mostrar que...? Se a distribuição dos dados seguir uma certa
Leia maisEstimadores de Momentos
Estimadores de Mometos A média populacioal é um caso particular daquilo que chamamos de mometo. Na realidade, ela é o primeiro mometo. Se X for uma v.a. cotíua, com desidade f(x; θ 1,..., θ r ), depededo
Leia maisTeste de Hipóteses VÍCTOR HUGO LACHOS DÁVILAD
Teste de ióteses VÍCTOR UGO LACOS DÁVILAD Teste De ióteses. Exemlo. Cosidere que uma idustria comra de um certo fabricate, ios cuja resistêcia média à rutura é esecificada em 6 kgf (valor omial da esecificação).
Leia maisProbabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS
Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Justifique coveietemete todas as respostas o semestre 017/018 04/07/018 15:00 o Teste C 10 valores 1. Admita que os tempos (em cetea
Leia maisEstatística. Estatística II - Administração. Prof. Dr. Marcelo Tavares. Distribuições de amostragem. Estatística Descritiva X Estatística Inferencial
Estatística II - Admiistração Prof. Dr. Marcelo Tavares Distribuições de amostragem Na iferêcia estatística vamos apresetar os argumetos estatísticos para fazer afirmações sobre as características de uma
Leia maisCE071 - ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR Prof a Suely Ruiz Giolo
CE07 - ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR Prof a Suely Ruiz Giolo LISTA - EXERCÍCIOS ) Para o modelo de regressão liear simples ormal, ecotre os estimadores de máxima verossimilhaça dos parâmetros β 0, β e σ
Leia maisTeorema do limite central e es/mação da proporção populacional p
Teorema do limite cetral e es/mação da proporção populacioal p 1 RESULTADO 1: Relembrado resultados importates Seja uma amostra aleatória de tamaho de uma variável aleatória X, com média µ e variâcia σ.temos
Leia maisO MÉTODO DE VARIAÇÃO DAS CONSTANTES
O MÉTODO DE VARIAÇÃO DAS CONSTANTES HÉLIO BERNARDO LOPES O tea das equações difereciais está resete a esagadora aioria dos laos de estudos dos cursos de liceciatura ode se estuda teas ateáticos. E o eso
Leia maisLista IC, tamanho de amostra e TH
Lista IC, tamaho de amostra e TH 1. Cosidere a amostra abaixo e costrua um itervalo de cofiaça para a média populacioal. Cosidere um ível de cofiaça de 99%. 17 3 19 3 3 1 18 0 13 17 16 Como ão temos o
Leia maisNOTAS DE AULA: DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL E INTERVALOS DE CONFIANÇA
NOTAS DE AULA: DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL E INTERVALOS DE CONFIANÇA Objetivos da aula: Compreeder que um estimador é uma variável aleatória e, portato, pode-se estabelecer sua distribuição probabilística; Estabelecer
Leia maisA finalidade dos testes de hipóteses paramétrico é avaliar afirmações sobre os valores dos parâmetros populacionais.
Prof. Jaete Pereira Amador Itrodução Os métodos utilizados para realização de iferêcias a respeito dos parâmetros pertecem a duas categorias. Pode-se estimar ou prever o valor do parâmetro, através da
Leia maisProbabilidades e Estatística
Departameto de Matemática robabilidades e Estatística LEAN, LEE, LEGI, LERC, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEBiol, MEEC, MEMec 2 o semestre 20/202 2 o Teste B 08/06/202 :00 Duração: hora e 30 miutos Justifique
Leia maisProbabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ
Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ Justifique coveietemete todas as respostas 1 o semestre 2017/2018 11/01/2018
Leia maisAs propriedades de um experimento binomial são resumidas a seguir:
Probabilidade e Estatística I Atoio Roue Aula 9 A Distribuição Bioial Muitas alicações de robabilidade ode ser reduzidas a u odelo e ue u exerieto é reetido várias vezes, cada ua ideedeteete da outra,
Leia maisNoções de Testes de Hipóteses
Noções de Testes de Hióteses Outro tio de roblema da Inferência Estatística é o de testar se uma conjectura sobre determinada característica de uma ou mais oulações é, ou não, aoiada ela evidência obtida
Leia maisINFERÊNCIA ESTATÍSTICA: TESTE DE HIPÓTESES
INFERÊNCIA ESTATÍSTICA: TESTE DE IPÓTESES 2 Teste de hipóteses Exemplo. Uma idústria adquire de um erto fabriate pios uja resistêia média à ruptura é espeifiada em 6 uid. (valor omial da espeifiação).
Leia maisDepartamento de Informática. Modelagem Analítica. Modelagem Analítica do Desempenho de Sistemas de Computação. Disciplina: Algumas Distribuições
Deartameto de Iformática Discilia: do Desemeho de Sistemas de Comutação Algumas Distribuições Algumas Distribuições Discretas Prof. Sérgio Colcher colcher@if.uc-rio.br Coyright 999-8 by TeleMídia Lab.
Leia maisEstimação da média populacional
Estimação da média populacioal 1 MÉTODO ESTATÍSTICO Aálise Descritiva Teoria das Probabilidades Iferêcia Os dados efetivamete observados parecem mostrar que...? Se a distribuição dos dados seguir uma certa
Leia maisProbabilidades e Estatística LEAN, LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec
Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEAN, LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec Justifique coveietemete todas as respostas 2 o semestre 2016/2017 16/06/2017 9h:00 2 o teste 10 valores 1.
Leia maisObtemos, então, uma amostra aleatória de tamanho n de X, que representamos por X 1, X 2,..., X n.
Vamos observar elemetos, extraídos ao acaso e com reposição da população; Para cada elemeto selecioado, observamos o valor da variável X de iteresse. Obtemos, etão, uma amostra aleatória de tamaho de X,
Leia maisFaculdade de Economia Universidade Nova de Lisboa ESTATÍSTICA. Exame Final 2ª Época 26 de Junho de Grupo I (3 valores)
Faculdade de Ecoomia Uiversidade Nova de Lisboa ESTATÍSTIA Exame Fial ª Época 6 de Juho de 00 Ateção:. Respoda a cada grupo em folhas separadas. Idetifique todas as folhas.. Todas as respostas devem ser
Leia mais1 Distribuições Amostrais
1 Distribuições Amostrais Ao retirarmos uma amostra aleatória de uma população e calcularmos a partir desta amostra qualquer quatidade, ecotramos a estatística, ou seja, chamaremos os valores calculados
Leia maisEstimativa de Parâmetros
Estimativa de Parâmetros ENG09004 04/ Prof. Alexadre Pedott pedott@producao.ufrgs.br Trabalho em Grupo Primeira Etrega: 7/0/04. Plao de Amostragem - Cotexto - Tipo de dado, frequêcia de coleta, quatidade
Leia maisIntrodução. Exemplos. Comparar três lojas quanto ao volume médio de vendas. ...
Itrodução Exemplos Para curar uma certa doeça existem quatro tratametos possíveis: A, B, C e D. Pretede-se saber se existem difereças sigificativas os tratametos o que diz respeito ao tempo ecessário para
Leia maisTerceira aula de laboratório de ME4310
Terceira aula de laboratório de ME4310 Prieiro seestre de 015 O teo assa e continuo tendo coo coanheira a orte e coo aante a vida! Ua cúula de aço inicialente está aberta à ressão atosférica de 753 Hg
Leia maisDETERMINANDO A SIGNIFICÂNCIA ESTATÍSTICA PARA AS DIFERENÇAS ENTRE MÉDIAS
DTRMINANDO A SIGNIFIÂNIA STATÍSTIA PARA AS DIFRNÇAS NTR MÉDIAS Ferado Lag da Silveira Istituto de Física - UFRGS lag@if.ufrgs.br O objetivo desse texto é apresetar através de exemplos uméricos como se
Leia maisPROVA DE ESTATÍSTICA SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2005
PROVA DE ESTATÍSTICA SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 005 Istruções para a prova: a) Cada questão respodida corretamete vale um poto. b) Questões deixadas em braco valem zero potos (este caso marque todas alterativas).
Leia maisCAPÍTULO 6 - ESTIMAÇÃO E TESTES DE HIPÓTESES
CAPÍTULO 6 - ESTIMAÇÃO E TESTES DE HIPÓTESES 6. INTRODUÇÃO INFERÊNCIA ESTATÍSTICA Estimação por poto por itervalo Testes de Hipóteses População X θ =? Amostra θ Iferêcia Estatística X, X,..., X 6. ESTIMAÇÃO
Leia maisProbabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS
Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Justifique coveietemete todas as respostas 1 o semestre 2018/2019 30/01/2019 15:00 2 o Teste C 10 valores 1. Seja X X 1, X 2,...,
Leia maisProbabilidades e Estatística
Departameto de Matemática robabilidades e Estatística LEGM, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, MEBiom, MEFT, MEQ 2 o semestre 2011/2012 2 o Teste A 08/06/2012 9:00 Duração: 1 hora e 30 miutos Justifique coveietemete
Leia maisAvaliação de Desempenho de Sistemas Discretos
Distribuições Comus Avaliação de Desempeho de Sistemas Discretos Probabilidade e Estatística 2 Uiforme Normal Poisso Hipergeométrica Biomial Studet's Geométrica Logormal Expoecial Beta Gamma Qui-Quadrado
Leia maisProbabilidades e Estatística LEAN, LEE, LEGI, LERC, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMat, MEQ
Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEAN, LEE, LEGI, LERC, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMat, MEQ Justifique coveietemete todas as respostas 2 o semestre 207/208
Leia maisProbabilidades e Estatística / Introd. às Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS
Probabilidades e Estatística / Itrod. às Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Exame Época Especial 7/8 3/7/7 9: Duração: 3 horas Justifique coveietemete todas as respostas Grupo I 5 valores. Uma
Leia maisCaderno de Exercício 2
1 Cadero de Exercício Estimação Potual e Itervalos de Cofiaça 1. Exercícios Aulas 1. Exercício 8.6 do livro Statistics for Ecoomics ad Busiess. O úmero de adares vedidos em cada dia por uma empresa imobiliária
Leia maisInstruções gerais sobre a Prova:
DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA - UFMG PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2012/2013 Istruções gerais sobre a Prova: (a) Cada questão respodida corretamete vale 1 (um) poto. (b) Cada
Leia maisProbabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC
Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC Justifique coveietemete todas as respostas o semestre 207/208 /0/208 09:00 2 o teste A 0 valores. Admita
Leia maisProjeto e Análise de Algoritmos Aula 2: Função de Complexidade Notação Assintótica (GPV 0.3)
Projeto e Aálise de Algoritos Aula 2: Fução de Coplexidade Notação Assitótica (GPV 0.3) DECOM/UFOP 202/2 5º. Período Aderso Aleida Ferreira Material desevolvido por Adréa Iabrudi Tavares BCC 24/202-2 BCC
Leia maisLista de Exercícios #4 Assunto: Variáveis Aleatórias Contínuas
. ANPEC 8 - Questão Seja x uma variável aleatória com fução desidade de probabilidade dada por: f(x) = x, para x f(x) =, caso cotrário. Podemos afirmar que: () E[x]=; () A mediaa de x é ; () A variâcia
Leia maisMOQ-13 PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Professor: Rodrigo A. Scarpel
MOQ-13 PROILIDDE E ESTTÍSTIC Professor: Rodrigo. Scarpel rodrigo@ita.br www.mec.ita.br/~rodrigo Programa do curso: Semaas 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 13 14 15 e 16 Itrodução à probabilidade (evetos, espaço
Leia maisUnidade IX Estimação
Uidade IX Estimação 6/09/07 Itervalos de cofiaça ii. Para a difereça etre médias de duas populações (μ μ ) caso : Variâcias cohecidas Pressupostos: 6/09/07 x - x x - x ; N é - x x ) ( x x x x E ) ( x x
Leia maisProbabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS
Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Exame Época Especial 2016/2017 24/07/2017 09:00 Duração: 3 horas Justifique coveietemete todas as respostas Grupo I 5 valores 1. Uma compahia de seguros divide
Leia maisd) A partir do item c) encontre um estimador não viciado para σ 2.
Uiversidade de Brasília Departameto de Estatística 6 a Lista de PE 1 Seja X 1,, X ) uma AAS tal que EX i ) = µ e VarX i ) = σ 2 a) Ecotre EXi 2 ) e E X 2) b) Calcule EX i X) X i X) 2 c) Se T =, mostre
Leia maisObjetivo Estimar uma proporção p (desconhecida) de elementos uma população, apresentando certa característica de interesse, partir
Objetivo Estimar uma roorção (descohecida) de elemetos em uma oulação, aresetado certa característica de iteresse, a artir da iformação forecida or uma amostra. Exemlos: : roorção de aluos da USP que foram
Leia mais6.1 Estimativa de uma média populacional: grandes amostras. Definição: Um estimador é uma característica amostral (como a média amostral
6 ESTIMAÇÃO 6.1 Estimativa de uma média populacioal: grades amostras Defiição: Um estimador é uma característica amostral (como a média amostral x ) utilizada para obter uma aproximação de um parâmetro
Leia maisInferência Estatística
Iferêcia Estatística opulação Amostra Itroduç Itrodução à Iferêcia Estatística Como tirar coclusões tomar decisões a partir de iformação parcial / icompleta (amostra) projectado /geeralizado resultados
Leia maisCombinações simples e com repetição - Teoria. a combinação de m elementos tomados p a p. = (*) (a divisão por p! desconta todas as variações.
obiações siles - Defiição obiações siles e co reetição - Teoria osidereos u cojuto X co eleetos distitos. No artigo Pricíios Multilicativos e Arrajos - Teoria, aredeos a calcular o úero de arrajos de eleetos
Leia maisEstimação de Parâmetros. 1. Introdução
Estimação de Parâmetros. Itrodução O objetivo da Estatística é a realização de iferêcia acerca de uma população, baseadas as iformações amostrais. Como as populações são caracterizados por medidas uméricas
Leia maisMAE 116 Estimação para a média FEA - 2º Semestre de 2018
MAE 116 Estimação para a média FEA - 2º Semestre de 2018 1 Objetivo da aula O objetivo é estimar a média de uma população (ou de uma variável aleatória) Vamos iicialmete estudar de forma empírica a distribuição
Leia maise, respectivamente. Os valores tabelados para a distribuição t-student dependem do número de graus de liberdade ( n 1 e
Prof. Jaete Pereira Amador 1 1 Itrodução Um fator de grade importâcia a pesquisa é saber calcular corretamete o tamaho da amostra que será trabalhada. Devemos ter em mete que as estatísticas calculadas
Leia maisTestes de Hipóteses sobre uma Proporção Populacional
Estatística II Atoio Roque Aula Testes de Hipóteses sobre uma Proporção Populacioal Seja o seguite problema: Estamos iteressados em saber que proporção de motoristas da população usa cito de seguraça regularmete.
Leia maisDiferença entre duas médias. Diferença entre duas proporções (π 1 - π 2 = ) Igualdade entre duas variâncias. Prof. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Viali, Dr. viali@a a.ufrgs..ufrgs.br hp://www.ufrgs. ://www.ufrgs.br br/~viali/ Depedees Idepedees Tese para aosras eparelhadas Variâcias Cohecidas Variâcias Descohecidas Tese z uposas iguais
Leia maisTestes de Comparação Múltipla
Testes de Comparação Múltipla Quado a aplicação da aálise de variâcia coduz à reeição da hipótese ula, temos evidêcia de que existem difereças etre as médias populacioais. Mas, etre que médias se registam
Leia maisMestrado Integrado em Engenharia Civil. Disciplina: TRANSPORTES. Sessão Prática 4: Amostragem
Mestrado Itegrado em Egeharia Civil Disciplia: TRNSPORTES Prof. Resposável: José Mauel Viegas Sessão Prática 4: mostragem Istituto Superior Técico / Mestrado Itegrado Egª Civil Trasportes ulas Práticas
Leia maisTRANSPORTES. Sessão Prática 4 Amostragem de escalares
Mestrado Itegrado em Egeharia Civil TRNPORTE Prof. Resposável: Luis Picado atos essão Prática 4 mostragem de escalares Istituto uperior Técico / Mestrado Itegrado Egeharia Civil Trasportes ulas Práticas
Leia maisObjetivos. Testes não-paramétricos
Objetivos Prof. Lorí Viali, Dr. http://www. ufrgs.br/~viali/ viali@mat.ufrgs.br Testar o valor hipotético de um parâmetro (testes paramétricos) ou de relacioametos ou modelos (testes ão paramétricos).
Leia maisLista de Exercícios #6 Assunto: Propriedade dos Estimadores e Métodos de Estimação
Assuto: Propriedade dos Estimadores e Métodos de Estimação. ANPEC 08 - Questão 6 Por regulametação, a cocetração de um produto químico ão pode ultrapassar 0 ppm. Uma fábrica utiliza esse produto e sabe
Leia maisESTIMAÇÃO DA PROPORÇÃO POPULACIONAL p
ESTIMAÇÃO DA PROPORÇÃO POPULACIONAL p Objetivo Estimar uma proporção p (descohecida) de elemetos em uma população, apresetado certa característica de iteresse, a partir da iformação forecida por uma amostra.
Leia maisn C) O EMV é igual a i 1
PROVA DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 009 Istruções: a) Cada questão respodida corretamete vale (um) poto. c) Cada questão respodida icorretamete vale - (meos um) poto. b) Cada questão
Leia maisProbabilidades e Estatística
Departameto de Matemática robabilidades e Estatística LEGM, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, MEBiom, MEFT, MEQ o semestre 0/0 o Teste A 08/06/0 9:00 Duração: hora e 30 miutos Justifiue coveietemete todas as respostas!
Leia maisESTATÍSTICA NÃO-PARAMÉTRICA
ESTATÍSTICA NÃO-PARAMÉTRICA Prof. Dr. Edmilso Rodrigues Pito Faculdade de Matemática - UFU edmilso@famat.ufu.br 1 Programa Itrodução - Plao de curso, sistema de avaliação - Coceitos básicos de iferêcia
Leia maisMATEMÁTICA APLICADA RESOLUÇÃO E RESPOSTA
GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS - SP 4/6/7 A Deostre que, se escolheros três úeros iteiros positivos quaisquer, sepre eistirão dois deles cuja difereça é u úero últiplo de. B Cosidere u triâgulo
Leia maisEstatística II. Aula 6. Prof.: Patricia Maria Bortolon, D. Sc.
Estatística II Aula 6 Prof.: Patricia Maria Bortolo, D. Sc. Testes ara duas amostras Objetivos Nesta aula você arederá a usar o teste de hióteses ara comarar as difereças etre: As médias de duas oulações
Leia maisEstimação por Intervalo (Intervalos de Confiança):
Estimação por Itervalo (Itervalos de Cofiaça): 1) Itervalo de Cofiaça para a Média Populacioal: Muitas vezes, para obter-se a verdadeira média populacioal ão compesa fazer um levatameto a 100% da população
Leia maisStela Adami Vayego DEST/UFPR
Resumo 09 Estimação de arâmetros oulacioais 9.. Itrodução Aqui estudaremos o roblema de avaliar certas características dos elemetos da oulação (arâmetros) com base em oerações com os dados de uma amostra
Leia maisESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS
ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS 1 Estimação de Parâmetros uiverso do estudo (população) dados observados O raciocíio idutivo da estimação de parâmetros Estimação de Parâmetros POPULAÇÃO p =? AMOSTRA Observações:
Leia maisINFERÊNCIA. Fazer inferência (ou inferir) = tirar conclusões
INFERÊNCIA Fazer iferêcia (ou iferir) = tirar coclusões Iferêcia Estatística: cojuto de métodos de aálise estatística que permitem tirar coclusões sobre uma população com base em somete uma parte dela
Leia mais