1 / 21

Critério: Rejeitar H 0 se

Verificar se podemos, ao nível de 5% de significância, concluir pela existência de correlação linear positiva entre altura e peso. >. Critério: Rejeitar H 0 se. Logo, rejeita-se H 0 e podemos concluir pela existência de correlação positiva. Determinar a reta: y = a + b.x.

iram
Download Presentation

Critério: Rejeitar H 0 se

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Verificar se podemos, ao nível de 5% de significância, concluir pela existência de correlação linear positiva entre altura e peso. > Critério: Rejeitar H0 se Logo, rejeita-se H0 e podemos concluir pela existência de correlação positiva.

  2. Determinar a reta: y = a + b.x y = - 101,22 + 1,03 x

  3. Teste de Hipótese: H0 :  = 0 (NÃO existe Reta de Regressão) H1 :   0  = 5% Estimação e Testes de Hipóteses sobre Parâmetros da Reta Exemplo: Altura X Massa (n = 10 pessoas) Resultados já obtidos: a = -101,22 b = 1,03 Critério: Rejeitar H0 se Logo:t > tcritico (3,41 > 2,306)REJEITA-SE H0 Isto é, ao nível de significância de 5%, pode-se dizer que existe Reta de Regressão

  4. Exemplo: Altura X Massa (n = 10 pessoas) Resultados já obtidos: a = -101,22 b = 1,03 • Intervalo de Confiança para  Conclusão: Isto é, podemos afirmar, com uma probabilidade de 95%, que  se encontra no intervalo entre 0,33 e 1,73

  5. onde Região de previsão para y’ Determinar um intervalo no qual, com 1- a de certeza, possamos prever que o valor experimental de Y, obtido para dado x´, venha a estar contido.

  6. Região de previsão para y’ Exemplo: ( p. 195, COSTA NETO) y = 0,174 + 0,217x

  7. = 0,174 + 0,217 x (8) = 1,91 * Limite inferior: ** Limite superior: Região de previsão para y’ y = 0,174 + 0,217 x * **

  8. Região de previsão para y’

  9. Regressão - Excel

  10. Teste de Hipótese: H0 :  = 0 (NÃO existe Reta de Regressão) H1 :   0  = 5%

  11. Intervalos de confiança

More Related