Teste do Qui-Quadrado( ) 2 x

Documentos relacionados
Estatística II. Aula 8. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

Algumas distribuições de variáveis aleatórias discretas importantes:

λ, para x 0. Outras Distribuições de Probabilidade Contínuas

5.10 EXERCÍCIO pg. 215

3º) Equação do tipo = f ( y) dx Solução: 2. dy dx. 2 =. Integrando ambos os membros, dx. dx dx dy dx dy. vem: Ex: Resolva a equação 6x + 7 = 0.

TÓPICOS. EDO de variáveis separadas. EDO de variáveis separáveis. EDO homogénea. 2. Equações Diferenciais de 1ª Ordem.

Métodos Estatísticos Avançados em Epidemiologia

Enunciados equivalentes

CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II MÁXIMOS E MÍNIMOS DE FUNÇÕES DE DUAS VARIÁVEIS. Figura 1: Pontos de máximo e mínimo

TÓPICOS. ordem; grau; curvas integrais; condições iniciais e fronteira. 1. Equações Diferenciais. Conceitos Gerais.

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto Departamento de Economia

Solução da equação de Poisson 1D com coordenada generalizada

Hewlett-Packard MATRIZES. Aulas 01 a 05. Elson Rodrigues, Gabriel Carvalho e Paulo Luiz

/ :;7 1 6 < =>6? < 7 A 7 B 5 = CED? = DE:F= 6 < 5 G? DIHJ? KLD M 7FD? :>? A 6? D P

Hewlett-Packard MATRIZES. Aulas 01 a 06. Elson Rodrigues, Gabriel Carvalho e Paulo Luiz

Universidade Federal do Rio de Janeiro Instituto de Matemática Departamento de Matemática

O teorema da função inversa para funções de várias variáveis reais a valores vetoriais

2 x. ydydx. dydx 1)INTEGRAIS DUPLAS: RESUMO. , sendo R a região que. Exemplo 5. Calcule integral dupla. xda, no retângulo

INSTITUTO SUPERIOR DE ECONOMIA E GESTÃO Estatística I - Licenciatura em MAEG 2º Ano PADEF Junho 2005 Parte teórica Prova Nome: Nº

GRANDEZAS SINUSOIDAIS

Adriano Pedreira Cattai

v 4 v 6 v 5 b) Como são os corte de arestas de uma árvore?

Exame de Matemática Página 1 de 6. obtém-se: 2 C.

Calor Específico. Q t

Hewlett-Packard MATRIZES. Aulas 01 a 06. Elson Rodrigues, Gabriel Carvalho e Paulo Luiz

PLANO DE AMOSTRAGEM PARA TESTES POR ATRIBUTOS

Microeconomia II. Prof. Elaine Toldo Pazello. Capítulo 24

ONDAS ELETROMAGNÉTICAS EM MEIOS CONDUTORES

Material Teórico - Módulo Equações e Sistemas de Equações Fracionárias. Sistemas de Equações Fracionárias. Oitavo Ano

O que são dados categóricos?

Probabilidade e Estatística

Aula Expressão do produto misto em coordenadas

Problemas Numéricos: 1) Desde que a taxa natural de desemprego é 0.06, π = π e 2 (u 0.06), então u 0.06 = 0.5(π e π), ou u =

MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA DO SETOR PÚBLICO

MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA DO SETOR PÚBLICO

VI - ANÁLISE CUSTO - VOLUME - RESULTADOS

Resoluções de Exercícios

INSTITUTO DE MATEMÁTICA DA UFBA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA LIMITES E DERIVADAS MAT B Prof a Graça Luzia

RESOLUÇÃO. Revisão 03 ( ) ( ) ( ) ( ) 0,8 J= t ,3 milhões de toneladas é aproximadamente. mmc 12,20,18 = 180

Critérios de falha PROF. ALEXANDRE A. CURY DEPARTAMENTO DE MECÂNICA APLICADA E COMPUTACIONAL

FUNÇÕES DE UMA VARIÁVEL COMPLEXA

Seja f uma função r.v.r. de domínio D e seja a R um ponto de acumulação de

INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA

Estruturas. Também chamadas de registro. Conjunto de uma ou mais variáveis agrupadas sob um único nome *

UFJF ICE Departamento de Matemática Cálculo I Terceira Avaliação 03/12/2011 FILA A Aluno (a): Matrícula: Turma: x é: 4

Matemática: Lista de exercícios 2º Ano do Ensino Médio Período: 1º Bimestre

1. A soma de quaisquer dois números naturais é sempre maior do que zero. Qual é a quantificação correcta?

Transcrição:

Tst do Qui-Quadrado( )

Tst do Qui-Quadrado É usado quando qurmos comparar Frqüências Obsrvadas (F ) com Frqüências Espradas (F ). Divid-s m três tipos: Tst d adquação do ajustamnto Tst d adrência Tst d indpndência

Procdimnto para a ralização d um tst d ( ) 1º) Dtrminar as hipótss H : F = F H 1 : F F º) Escolha do nívl d significância α ( ) F F 3º) s 1; caso contrário F ( F F F,5) s 1; usa-s a corrção d Yats

Procdimnto para a ralização d um tst 4º) Estatística tablada: d ( ) t, k 1; s F são stimadas sm stimar parâmtros k 1 m; s m parâmtros são stimados

Procdimnto para a ralização d um tst 5º) Comparar com d ( ) t grafico grafico S 1 ou S 3 t acita s H t rjita s H

Tst d Adquação do Ajustamnto É indicado para vrificar s as F dos k-vntos concordam ou não com as F. F = pi. n ; d cada class. Caso istam F i 5, stas dvm sr aglutinadas.

EXEMPLO: Em 4 indivíduos d ambos os sos, qurmos vrificar s sgum a probabilidad d ½ para cada so, sabndo-s qu istm 11 indivíduos do so () 13 indivíduos do so (1). Tstarmos a hipóts com α = 5%. H : O so sgu uma distribuição d 5% para o tipo 1 5% para o tipo. H1 : O so não sgu a distribuição d 5% para cada tipo.

EXEMPLO (cont.): α = 5% =,5; ( k 1 1 1 So F F Tipo 1 13 1 Tipo 11 1 Total 4 4 F F,5 ) F usa-s Yats

EXEMPLO (cont): ( 131 1,5) ( 111 1,5),1,1,4 t, 1, 5% 3,84 t. Acita s H.

EXEMPLO (cont): grafico Acita-s a hipóts H isto é, o so sgu uma distribuição d 5 % para o so 1 5 % para o so.

Tst d Adrência É utilizado para tstar a naturza da distribuição amostral. Qurmos vrificar a boa ou má adrência dos dados da amostra a um dtrminado modlo (normal, Poisson, binomial, hiprgométrica...).

EXEMPLO Para tstarmos a naturza d uma distribuição amostral, ralizamos um tst d adrência, quando qurmos vrificar s a distribuição amostral s ajusta a uma curva normal. Qurmos tstar a Prssão Artrial Média (PAM) d 4 pacints, para vrificarmos s sgu uma distribuição normal, usando α = 5%. H : Os dados sgum uma distribuição normal. H1 : Os dados não sgum uma distribuição normal.

EXEMPLO (cont.) PAM < 11 11 116 116 1 1 18 18 134 134 14 14 146 146 Total Pacints (F ) 5 1 3 7 6 4 Plos dados ao lado tmos, a partir disto podmos calcular o valor d para cada class, sgundo uma distribuição normal. Multiplicando-s ssa probabilidad plo nº total d lmntos, obtmos a F d cada class, logo, obsrv a Tabla a sguir:

EXEMPLO (cont.) PAM F Valors d Z Prob. Class < 11 < -,,169,5 11 116 -, - 1,44,53 1,8 116 1 5-1,44 -,85,17,95 5 1 18 1 -,85 -,7,1959 4,7 1 18 134 3 -,7,31,81 5,47 3 134 14 7,31,9,194 4,66 7 14 146 6,9 1,47,1146,75 146 1,47,694 1,67 Total 4 1, F = n.p F 4,75 4,4 4, 6 7 6 4 Como parâmtros foram stimados, ( S ) logo m = k 1 m 5 1.

EXEMPLO (cont.) F F F ) ( 4,4 4,4) (6 4,66 4,66) (7 5,47 5,47) (3 4,7 4,7) (1 4,75 4,75) (7 6,84 5,99 ;5%, t. H s rjita t

EXEMPLO (cont.) grafico Rjita-s H a um nívl d significância d 5 % com graus d librdad, pois, isto é, prssão artrial média, não sgu uma distribuição normal.

Tst d Indpndência (Tablas d Contingência) É utilizado para studar o rlacionamnto d duas ou mais variávis d classificação (ou sua indpndência). As frqüências são dispostas m h linhas k colunas. h 1 k 1 ( F i F i j j F i j ) ond ( h 1).( k 1) F i j n h n k n.

EXEMPLO Foi fita a anális d 4 indivíduos do so masculino fminino srá vrificado s ist rlação ntr so grau d dsnutrição, utilizando α = 5%. H : Não ist rlação ntr so grau d dsnutrição. H1 : Eist rlação ntr so grau d dsnutrição.

EXEMPLO (cont) So Grau d Dsnutrição I II III F F F F F F Total 1 4 3,79 7 5,4 3,79 13 3 3,1 3 4,58 5 3,1 11 Total 7 1 7

EXEMPLO (cont) 7. 13 1. 13 7. 13 F ( 11) 3,79 F ( 1) 5, 4 F ( 13) 3, 79 4 4 4 7.11 7. 11 7. 11 F ( 1) 3,1 F ( ) 4, 58 F ( 3) 3, 1 4 4 4 F F ( h 1).( k 1) (1). (31) 1.

EXEMPLO (cont) F F ( ) F (43,79) 3,79 (33,1) 3,1 (75,4) 5,4 (34,58) 4,58 (3,79) 3,75 (53,1) 3,1,883 t, ;5% 5,99

EXEMPLO (cont) grafico Rjita-s H a um nívl d significância d 5 % pois, isto é, não há rlação ntr so grau d dsnutrição.

OBSERVAÇÕES: - Em tablas tmos 1 grau d librdad, logo dvmos usar a corrção d Yats. - O tst do não é indicado m tablas nos sguints casos: i) quando alguma F for mnor qu 1; ii) quando a frqüência total for mnor do qu ; iii) quando a frqüência total stivr ntr 4 alguma F for mnor do qu 5. Nsts casos, aplica-s o tst ato d Fishr.