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Estatística

Estatística. Testes de hipóteses acerca dos parâmetros. e-mail: fbranco@feg.unesp.br Página da FEG: www.feg.unesp.br/~fbranco. Teste de Parâmetros. H 0 : Hipótese a ser testada - Básica. H 1 : Hipótese Alternativa (negação de H 0 ). Teste da Média - Exemplo. Assim:.

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Presentation Transcript


  1. Estatística Testes de hipóteses acerca dos parâmetros e-mail: fbranco@feg.unesp.br Página da FEG: www.feg.unesp.br/~fbranco

  2. Teste de Parâmetros H0: Hipótese a ser testada - Básica H1: Hipótese Alternativa (negação de H0)

  3. Teste da Média - Exemplo Assim: Problema de aceitação de lote de parafusos, submetido à inspeção por amostragem (CEQ). Indústria compra parafusos com carga média de ruptura por tração especificada em 50 kg e desvio-padrão de 4 kg. Deseja-se testar a hipótese de que a carga média de ruptura seja de fato 50 kg, contra a alternativa de que ela seja inferior a 50 kg.

  4. Teste da Média - Exemplo Assim: Problema de aceitação de lote de parafusos, submetido à inspeção por amostragem (CEQ). Indústria compra parafusos com carga média de ruptura por tração especificada em 50 kg e desvio-padrão de 4 kg. Deseja-se testar a hipótese de que a carga média de ruptura seja de fato 50 kg, contra a alternativa de que ela seja inferior a 50 kg.

  5. Teste da Média - Exemplo Assim: Problema de aceitação de lote de parafusos, submetido à inspeção por amostragem (CEQ). Indústria compra parafusos com carga média de ruptura por tração especificada em 50 kg e desvio-padrão de 4 kg. Deseja-se testar a hipótese de que a carga média de ruptura seja de fato 50 kg, contra a alternativa de que ela seja inferior a 50 kg.

  6. Teste da Média - Exemplo Assim: Problema de aceitação de lote de parafusos, submetido à inspeção por amostragem (CEQ). Indústria compra parafusos com carga média de ruptura por tração especificada em 50 kg e desvio-padrão de 4 kg. Deseja-se testar a hipótese de que a carga média de ruptura seja de fato 50 kg, contra a alternativa de que ela seja inferior a 50 kg.

  7. Distribuição normal – valores de P(0 Z z0)

  8. Teste da Média - Exemplo Assim: Problema de aceitação de lote de parafusos, submetido à inspeção por amostragem (CEQ). Indústria compra parafusos com carga média de ruptura por tração especificada em 50 kg e desvio-padrão de 4 kg. Deseja-se testar a hipótese de que a carga média de ruptura seja de fato 50 kg, contra a alternativa de que ela seja inferior a 50 kg.

  9. Teste da Média - Exemplo Assim:  =P( Rejeitar H0 , sendo H0 Verdadeira) Risco do Vendedor: Rejeitar o lote, sendo que a carga média não é inferior a 50 kg

  10. Teste da Média - Exemplo Assim: b=P( Aceitar H0 , sendo H0 Falso) Risco do Comprador: Aceitar o lote, sendo que a carga média é inferior a 50 kg

  11. Teste da Média  com  conhecido

  12. Teste da Média  com  desconhecido

  13. Teste da Média  com  desconhecido Critério: Rejeitar H0 se (interpolando) 1505,4 Exercício (p.123): Dados apresentam a resistência de 10 pedaços de um cabo de aço, ensaiados por tração até a ruptura. Pretende-se saber se esse cabo obedece a especificação, o qual exige que sua carga média de ruptura seja superior a 1500 kg. Qual a sua conclusão, ao nível de 2% de significância? 1508 1518 1492 1505 1515 1507 1510 1505 1496 1498 sx= 8,195 Comentário: Não se pode concluir que o cabo tem resistência maior que 1500 kg, considerando um nível de significância de 2%.

  14. Teste da Média  com  desconhecido Critério: Rejeitar H0 se ou Onde: Como: Portanto:Rejeitar H0 Exemplo (p. 93): Em indivíduos sadios, o consumo renal de oxigênio distribui-se normalmente em torno de 12 cm3/min. Deseja-se investigar, com base em 5 indivíduos portadores de certa moléstia, se esta tem influência no consumo renal médio de oxigênio. Os consumos medidos foram: 14,4 ; 12,9 ; 15,0 ; 13,7 ; 13,5. Qual a conclusão, ao nível de 1% de significância? Logo: Comentário:Ao nível de significância de 1%, pode-se afirmar que existe evidência estatística que a moléstia tem influência no consumo renal de oxigênio

  15. Teste da Média  com  conhecido Critério: Rejeitar H0 se Onde: a) Para  = 5%, da Tabela: Logo: Como: Portanto:Rejeitar H0 Comentário:Ao nível de significância de 5%, pode-se afirmar que  < 120 b) Para tem-se: Logo, da Tabela, tem-se: Comentário:nível de significância associado à média amostral é igual a 2,81% Exemplo (p.91):O desvio-padrão de uma população é conhecido e igual a 22 unidades. (a) Se uma amostra de 100 elementos forneceu uma média igual a 115,8, podemos afirmar que a média da população é menor que 120, ao nível de significância de 5%? (b) Qual o nível de significância associado a média amostral obtida?

  16. Teste da Média - Exemplo Assim:

  17. Tamanho da Amostra para média: Erros tipo I e II Exemplo: Considere a resistência média de ruptura dos parafusos especificada em 50 kg, com  = 4 kg. Supor que o comprador especifique também: a) Se o lote satisfaz a especificação o comprador deseja limitar a 5% a probabilidade de concluir que o lote é insatisfatório. b) Se o lote tiver resistência média ligeiramente menor que 50 kg, isto não tem tanta importância; o que de fato se deseja é que se a verdadeira resistência média for menor que 48 kg, tal fato seja identificado com pelo menos 90% de probabilidade. Achar tamanho da amostra e o limite da região crítica. n=35

  18. Tamanho da Amostra para média: Erros tipo I e II Exercício (p.123): O peso específico médio de um produto é especificado em 0,8 kg/cm3. Uma amostra de 12 itens forneceu média 0,81 kg/cm3 e desvio 0,02 kg/cm3. O fornecedor indica como sendo 0,01 kg/cm3 o desvio-padrão do peso específico. a) Aceitando como válido o desvio padrão dado pelo fornecedor, comente o tamanho da amostra retirada, caso de deseje aceitar que o peso específico é 0,8 kg/cm3, quando na verdade, ele é superior a 0,82 kg/cm3 com no máximo 1% de probabilidade (=1%). b) Adotando o desvio-padrão da amostra como estimativa do verdadeiro desvio, realize o teste com base na amostra colhida. (=5%). Comentário: A amostra colhida (12) está superdimensionada.

  19. Tamanho da Amostra para média: Erros tipo I e II Seja:

  20. Distribuições t de Student - valores de , onde P = P( ) P

  21. Distribuição normal – valores de P(0 Z z0)

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