Relatório Sobre Cronoanálise
Por: gustavo14a • 17/6/2022 • Relatório de pesquisa • 332 Palavras (2 Páginas) • 104 Visualizações
Relatório – P004
Luiz Gustavo Lima
GEP – 33
Professor: Leovani Marcial Guimarães
Tempo de montagem com Outlier
Utilizando o Aplicativo NeoChronos foi calculado 24 amostras como é mostrado na tabela abaixo:
[pic 1]
Cálculos com Outlier
A partir da tabela anterior, foi calculado os valores da Média, Desvio Padrão, Erro Absoluto, Tamanho da Amostra (n) e número de desvios em uma normal para obter a confiabilidade necessária (Z).
Para o valor do Erro Relativo, foi utilizado 0,1 na tabela 1, 0,4 na tabela 2, e 0,4 na tabela 3.
[pic 2]
Tempo de montagem sem Outlier
[pic 3]
Cálculos sem Outlier
[pic 4]
Teste de Normalidade - Anderson Darling
[pic 5]
Solução:
Precisamos testar se os dados se afastam significativamente da normalidade ou não.
A primeira tarefa é normalizar os dados (isto é, calcular o escore z) para uma amostra. Estes são os dados de amostra que foram fornecidos:
[pic 6]
O seguinte precisa ser testado:
H_0:H0: Os dados de amostra vêm de uma população normalmente distribuída
H_A:HA: Os dados da amostra não vêm de uma população normalmente distribuída
Para testar a normalidade usando o teste Anderson-Darling, precisamos normalizar os dados. Os dados necessários para calcular a média da amostra \bar XXˉ e a variação da amostra s^2s2 são mostrados na tabela abaixo:
[pic 7]
[pic 8]
Com a média da amostra e o desvio padrão da amostra calculados acima, podemos normalizar as pontuações (ou seja, computar as pontuações z) conforme mostrado na tabela abaixo:
[pic 9]
Agora, com os valores normalizados já calculados na tabela abaixo, podemos calcular a estatística de Anderson-Darling (A^2) usando a seguinte fórmula:
[pic 10]
= 0.2449
onde Φ é a distribuição normal padrão cumulativa e Zi são as pontuações normalizadas correspondentes.
O valor p correspondente é p = 0.7613\ge0.5p=0.7613≥0.5, o que significa que não temos evidências suficientes para afirmar que os dados da amostra se desviam significativamente da normalidade, então não rejeitamos a normalidade.
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