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O QUESTIONÁRIO ESTATÍSTICA II

Por:   •  19/10/2018  •  Pesquisas Acadêmicas  •  641 Palavras (3 Páginas)  •  349 Visualizações

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ESTATÍSTICA II

  1. Qual a diferença entre erro amostral e erro não amostral?

Resposta: Erro amostral está associado a incapacidade da amostra de conseguir representar de forma precisa as características da população, enquanto que o erro não amostral está associado ao procedimento utilizado para obtenção da amostra.

  1. Assuma uma população que possui desvio padrão igual 5 e média desconhecida. Um estudo consegue a informação de que , a partir de uma amostra de tamanho 100. Determine o intervalo de 95% de confiança para a média populacional. (Informação: ).[pic 1][pic 2]

Resposta:

[pic 3]

[pic 4]

[pic 5]

  1. Para proceder um teste de hipóteses estatístico, precisamos de três informações básicas, quais são elas?

Resposta: hipóteses estatísticas, estatística de teste e valor crítico.

  1. Deseja-se investigar se a quantidade de cafeína em dois comprimidos produzidos por diferentes laboratórios é equivalente. Coletadas as amostras tem-se que
  • Cigarro : ; ; e ;[pic 6][pic 7][pic 8][pic 9]
  • Cigarro : ; ; e .[pic 10][pic 11][pic 12][pic 13]

Considerando um nível de significância de 5% e assumindo que as variâncias populacionais são desconhecidas, porém, iguais. Podemos afirmar que existe equivalência?

Resposta:

[pic 14]

Começaremos pelo cálculo de .[pic 15]

[pic 16]

Seguindo agora para obtenção do valor da estatística de teste temos

[pic 17]

O próximo passo agora é obter o valor crítico, lembrando que agora ele será obtido da distribuição t de Student. Considerando que

[pic 18]

e considerando ainda um nível de confiança de 5%, temos que [pic 19]

Assim, como o valor calculado da estatística de teste está contido na RNR (), então temos evidencias para a não rejeição de , logo, são equivalentes.[pic 20][pic 21]

  1. Em que situações utilizamos os testes de Mann-Whitney e de Kruskal Wallis?

Resposta: Nos procedimentos de teste de hipóteses paramétricos, é necessário se fazer suposições sobre a distribuição da variável de interesse. Por vezes, essa suposição pode não se mostrar razoável. Uma alternativa aos testes paramétricos são os chamados testes não paramétricos.

O teste de Mann-Whitney é o um teste não paramétrico indicado quando se tem interesse em testar se as médias de duas populações são iguais a partir de duas amostras aleatórias e independentes.

O teste de Kruskal Wallis é o equivalente não paramétrico para o teste F. Ou seja, ele é útil quando se deseja testar se mais que duas médias são estatisticamente equivalentes.

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