Testes H T P

algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 3 3 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 16 18 19 20 20 21 21 23 24 25 27 28 28 29 30 31 31 3 Testes 3.1 Metodologia dos Testes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Vetor ordenado em ordem crescente . . . . . . . . . . . . . . . 32 32 33 34 …

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Testes 3.1 Metodologia dos Testes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Vetor ordenado em ordem crescente . . . . . . . . . . . . . . . 2 3.2.2 Vetor…

ESTATÍSTICOS E DELINEAMENTO EXPERIMENTAL TESTES NÃO PARAMÉTRICOS Armando Mateus Ferreira Índice 1 2 Introdução................................................................................................................. 2 Testes de Aleatoriedade............................................................................................ 3 2.1 Teste das sequências (runs) .............................................................................. 3 3 Testes de localização…

Tratamento Paramétrico Diferenças entre testes paramétricos e não-paramétricos Tratamento Paramétrico Testes paramétricos: Se o tamanho da amostra é grande, a média amostral se distribui de forma aproximadamente Normal, mesmo que a variável não siga uma distribuição Normal (Teorema do Limite Central). O teste t é considerado um teste robusto, o que significa que, mesmo se houver uma pequena discrepância em relação à Normalidade, o teste pode ser aplicado.…

observar o lado da face da moeda sorteada em cada jogada. Os resultados possíveis desse experimento são (H, H), (H, T ), (T, H) e (H, H), onde por H entende-se cara (heads) e por T entende-se coroa (tails). Logo, Ω = {(H, H), (H, T ), (T, H), (T, T )}. Note-se que a quantidade de vezes de cara ser sorteada ser par não é um resultado elementar, pois é formado pelos resultados (H, H) e (T, T ). Conforme o exemplo acima ilustra, alguns resultados não são indivisíveis, como o número de…

INF 162 Prof. Luiz A. Peternelli CAPÍTULO 6 - Testes de significância Introdução Testes de significância (também conhecidos como Testes de Hipóteses) correspondem a uma regra decisória que nos permite rejeitar ou não rejeitar uma hipótese estatística com base nos resultados de uma amostra. Obs.: essas hipóteses são, em geral, sobre parâmetros populacionais e a realização do teste se baseia na distribuição amostral dos respectivos estimadores. Exemplos: Foi discutido em aula:…

CAÇA-PALAVRAS DE APRESENTAÇÃO DO MVT O Teste de Memória Visual para o Trânsito (MVT) é um instrumento que tem como objetivo avaliar e mensurar a memória visual de reconhecimento, de curto prazo, de candidatos a obtenção da Carteira Nacional de Habilitação. Deve ser aplicado em indivíduos alfabetizados e pode ser administrado individualmente ou em grupo. Caracteriza-se como um teste de memória de placas de trânsito no qual o indivíduo deve identificar placas de regulamentação, de sinalização

AUTO-REGRESSIVOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.9.1 PROCESSO AUTO-REGRESSIVO DE ORDEM 1 - AR (1) . . . . 2.9.2 PROCESSO AUTO-REGRESSIVO DE ORDEM 2 - AR (2) . . . . 2.9.3 PROCESSO AUTO-REGRESSIVO DE ORDEM p - AR (p) . . . . 2.10 PROCESSO AUTO-REGRESSIVO DE MÉDIAS MÓVEIS - ARMA (p, q) 2.11 FUNÇÃO GERADORA DE AUTOCOVARIÂNCIAS . . . . . . . . . . . . 2.12 FILTROS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.13 INVERTIBILIDADE . . . . . . . . . . . . .…

Universidade dos Açores Departamento de Matemática Estatística Não Paramétrica Testes de Hipóteses e Medidas de Associação Discente: Filipe Gago da Câmara Docente: Dr. Osvaldo Silva Ponta Delgada, 29 de Junho de 2001 Índice ÍNDICE Teste de Hipóteses ......................................................................................................................1 Introdução...............................................................................................

B (A, B   ) P :   IR A  P(A) ; P(A)  0 ; P(  )  1 ; A  B    P(A  B)  P(A)  P(B) P( A )  1  P(A) ; P( )  0 ; P(A  B)  P(A)  P(A  B) ; P(A  B)  P(A)  P(B)  P(A  B) ; A  B  P(A)  P(B) ; 0  P(A)  1 P(A | B)  P(A  B) , P(B)  0 P(B) ; P(A  B)  P(A)  P(B | A)  P(B)  P(A | B) A e B independentes  P(A  B)  P(A)  P(B) A 1 , A 2 , , A m  , m A i  Ω e A i  A j   i , j  1, 2 , , m ; i  j  , P(A i ) …