Teste T E Teste Z

∼ N (0, 1) ⇐⇒ X ∼ N µ, √ n σ/ n σ ¯ σ ¯ X − z1−α/2 √ ; X + z1−α/2 √ n n ¯ − µ0 X √ Z= σ/ n D.A.: E.T: Correlação populacional, E.T.: I.C.: E.T.: • ∼ N zρ , √ 1 n−3 I.C.: S ¯ S ¯ X − t1−α/2;(n−1) √ ; X + t1−α/2;(n−1) √ n n ¯ X − µ0 √ T = S/ n E.T.:Z Proporção populacional, ¦ D.A.: I.C.: E.T.: ZR − z1−α/2 √ ¯ X −µ √ ∼ t(n−1) S/ n § ˆ P ∼ N p, : • ¥ ˆ ˆ P (1 − P ) ˆ ; P + z1−α/2 n ˆ P − p0

. . . . . . . . . . . . . . . 3.6.1 TESTE DE NORMALIDADE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 32 34 34 34 37 38 42 43 44 46 47 47 49 56 56 57 I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6.2 TESTE JARQUE-BERA . . . . . 3.6.3 TESTE LM . . . . . . . . . . . . 3.6.4 TESTE ARCH-LM . . . . . . . . 3.6.5 TESTE RESET . . . . . . . . . . 3.7…

............................................................................... 2.1. A distribuição de Quiquadrado ............................................................................................................... 2.2. A distribuição t-Student .......................................................................................................................... 2.3. A distribuição F-Snedecor ......................................................................................

possível obter a estacionariedade com um número finito de diferenciações), como a série do exemplo a seguir (Figuras 4, 5, 6 e 7). Figura 4 – Série de oferta monetária ajustada sazonalmente 3 t = 2, ..., n. Variância não-constante no tempo. Figura 5 – Série das 1as diferenças t = 3, ... , n. Zt = (Yt – Yt-1) – (Yt-1 – Yt-2) = Yt – 2Yt-1 + Yt-2. Variância não-constante no tempo. Figura 6 – Série das 2as diferenças. Yt = logYt * Variância ± constante. Série…

PROSPECÇÃO GEOQUÍMICA E ESTATÍSTICA .....................................................................2 3. DISTRIBUIÇÃO NORMAL ..........................................................................................................4 4. DISTRIBUIÇÃO Z .......................................................................................................................5 5. NORMAL x LOGORMAL…

Controle Digital Análise de Sistemas Dinâmicos Lineares no Tempo Discreto via Transformada-Z 1 Apresentação Equações à diferenças lineares Funções de transferência discreta Modelos discretos de sistemas amostrados Análise de sinais e resposta dinâmica Resposta em freqüência Propriedades da transformada-z 2 Prof. Dr. Ginalber Serra – CEFET-MA/DEE – Controle Digital (2008/1) CEFET- Equações à Diferenças Lineares Controle Digital: Objetivo: • Desenvolver ferramentas

[pic]; [pic]; [pic] onde a é mínimo e b é máximo, com [pic]; - Exponencial: [pic]; onde [pic]; [pic]; [pic]; sendo x é nº casos; B é média; - Weibull: [pic]; - Normal: [pic]; onde [pic]; [pic]; Consulta dos valores de Z na tabela da distribuição normal padrão |z |0,09 |0,08 |0,07 |0,06 | |-3,6 |0,00011 |0,00012 |0,00012 |0,00013

T´ ecnica de Teste Caixa Branca T´ecnica de Teste Caixa Branca Crit´erios Baseados em Fluxo de Controle Auri Marcelo Rizzo Vincenzi Gilcimar Divino de Deus Instituto de Inform´ atica Universidade Federal de Goi´ as 22 de agosto de 2008 T´ ecnica de Teste Caixa Branca Organiza¸c˜ ao Crit´ erios Baseados em Fluxo de Controle Defini¸co ˜es Grafo de Fluxo de Controle Exemplo de GFC Exerc´ıcios N´ıveis de Cobertura Teste do Caminho B´ asico Passos do Teste de Caminho B´ asico…

Estatística Aplicada Caroline Cavatti Vieira carolinevieira@ceunes.ufes.br 2012/2 Conteúdo Programático • Distribuições Amostrais • Teste de hipóteses para uma e duas populações • Testes qui-quadrado Bibliografia básica: • Caroline C. Vieira. Notas de aula. • Mario F. Triola. Introdução à Estatística – 10ª Ed. • M. N. Magalhães; Antonio C. P. de Lima. Noções de Probabilidade e Estatística – 2002. 1. Distribuições amostrais 1.1. Distribuição de médias amostrais. • Considere

1) = P [Erro I] = P(Rejeitar H0), se H0 é verdadeira; Teste para (com σ conhecido): Estatística de teste: Z = H0: = = P [Erro II] = P(Aceitar H0), se H0 é falsa X μ0 ; σ n Z ~ N(0; 1), sob H0 0 vs H1: H0: 0 vs H1: > 0 R: H0: 0 vs H1: < 0 R: Teste para = R: (com σ desconhecido): Estatística de teste: T = H0: 0 X μ0 ; s n T ~ t de Student com (n – 1) g.l., sob H0 0 vs…