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Administração ·
Métodos Quantitativos Aplicados
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Lista de revisão para a P2 de estatística 1 O que é uma hipótese estatística O que é um teste de hipótese O que é um teste bilateral E unilateral 2 O que é o erro tipo 1 e o erro tipo II De exemplos diferentes dos apresentados nos slides 3 O que é o valor Z e o valor teste t 4 O que é o nível de significância 5 O teste W 6 O que é a análise da variância Quais os critérios para aceitar a hipótese na análise de variânciaAnova 7 O que é uma análise de regressão e para o que ela serve 8 O que significa o valor de r e de r 9 O que é o erro padrão da estimativa O que é o Y e o Y 10 O que é o erro padrão 11 Para a tabela abaixo explicar o que significa os valores apresentados Model Fit Measures R R² Adjusted R² Model 1 0877 0758 Model Coefficients PETA Predictor Estimate SE t p Intercept 12717 04447 277364 0008 PROETA 52468 10418 504604 001 IMPETA 16039 079997 20033 0113 IMPETR 01053 007370 1429 0179 PPFETR 09847 0323 0328 PPFET 71754 1466 4 0001 DOL 00360 00258 1397 001 PIB 09358 679E7 635E7 0352 2 Hipótese estatística e Teste de Hipótese Hipótese estatística É uma suposição ou afirmação sobre um parâmetro populacional Pode ser classificada em hipótese nula H0 que geralmente representa uma afirmação de igualdade e hipótese alternativa H1 que representa a negação da hipótese nula Teste de hipótese É um procedimento estatístico usado para tomar uma decisão entre a hipótese nula e a hipótese alternativa com base em dados amostrais Teste bilateral Avalia se um parâmetro é igual ou diferente de um valor específico sem especificar em que direção Teste unilateral Avalia se um parâmetro é maior ou menor que um valor específico 3 Erro tipo I e Erro tipo II Erro tipo I Rejeitar erroneamente a hipótese nula quando ela é verdadeira Em outras palavras é um falso positivo Exemplo Concluir que um novo medicamento é eficaz quando na realidade não é Erro tipo II Aceitar erroneamente a hipótese nula quando a hipótese alternativa é verdadeira É um falso negativo Exemplo Concluir que um novo medicamento não é eficaz quando na realidade é 4 Nível de significância e Região crítica Nível de significância α É a probabilidade de cometer um erro tipo I Geralmente é definido em 005 ou 001 Região crítica É a faixa de valores em que a hipótese nula será rejeitada Está relacionada ao nível de significância 5 Valor Z e ValorTeste T Valor Z Representa a medida de quantos desvios padrão um ponto de dados está da média em uma distribuição normal padrão ValorTeste T Similar ao valor Z mas usado quando o tamanho da amostra é pequeno 6 Teste W O teste de ShapiroWilk é uma análise estatística utilizado para verificar se uma amostra segue uma distribuição normal 7 Análise da variância ANOVA É uma técnica estatística usada para comparar as médias de três ou mais grupos Os critérios para aceitar a hipótese na ANOVA incluem a comparação da variabilidade entre grupos com a variabilidade dentro dos grupos 8 Análise de regressão É uma técnica estatística para examinar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes Serve para modelar e entender a relação entre as variáveis 9 R e R² Valor de R Coeficiente de Correlação Indica a força e a direção da relação linear entre duas variáveis Varia de 1 correlação negativa perfeita a 1 correlação positiva perfeita com 0 indicando ausência de correlação Valor de R ao Quadrado R² Representa a proporção da variabilidade na variável dependente explicada pelas variáveis independentes em um modelo de regressão Varia de 0 a 1 onde 0 indica que o modelo não explica a variabilidade e 1 indica um ajuste perfeito 10 Erro padrão da estimativa e Yeo Y Erro padrão da estimativa Mede a dispersão dos resíduos em torno da linha de regressão Quanto menor melhor o modelo se ajusta aos dados Yeo Y Não é uma terminologia padrão conhecida Pode ser uma referência a alguma técnica ou conceito específico 11 Valores em um resultado de estudo de regressão R Coeficiente de correlação indicando a força e a direção da relação entre variáveis R ao quadrado R² Proporção da variabilidade explicada pelo modelo Model Coefficients PETA Predictor Estimate Estimativa do Preditor Valor estimado do coeficiente do preditor SE Standard Error Erro Padrão Medida da precisão da estimativa P Pvalue Valor p Probabilidade de observar um efeito tão extremo quanto o estimado assumindo que a hipótese nula é verdadeira t Estatística t que é a razão da estimativa do preditor para o erro padrão
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Lista de revisão para a P2 de estatística 1 O que é uma hipótese estatística O que é um teste de hipótese O que é um teste bilateral E unilateral 2 O que é o erro tipo 1 e o erro tipo II De exemplos diferentes dos apresentados nos slides 3 O que é o valor Z e o valor teste t 4 O que é o nível de significância 5 O teste W 6 O que é a análise da variância Quais os critérios para aceitar a hipótese na análise de variânciaAnova 7 O que é uma análise de regressão e para o que ela serve 8 O que significa o valor de r e de r 9 O que é o erro padrão da estimativa O que é o Y e o Y 10 O que é o erro padrão 11 Para a tabela abaixo explicar o que significa os valores apresentados Model Fit Measures R R² Adjusted R² Model 1 0877 0758 Model Coefficients PETA Predictor Estimate SE t p Intercept 12717 04447 277364 0008 PROETA 52468 10418 504604 001 IMPETA 16039 079997 20033 0113 IMPETR 01053 007370 1429 0179 PPFETR 09847 0323 0328 PPFET 71754 1466 4 0001 DOL 00360 00258 1397 001 PIB 09358 679E7 635E7 0352 2 Hipótese estatística e Teste de Hipótese Hipótese estatística É uma suposição ou afirmação sobre um parâmetro populacional Pode ser classificada em hipótese nula H0 que geralmente representa uma afirmação de igualdade e hipótese alternativa H1 que representa a negação da hipótese nula Teste de hipótese É um procedimento estatístico usado para tomar uma decisão entre a hipótese nula e a hipótese alternativa com base em dados amostrais Teste bilateral Avalia se um parâmetro é igual ou diferente de um valor específico sem especificar em que direção Teste unilateral Avalia se um parâmetro é maior ou menor que um valor específico 3 Erro tipo I e Erro tipo II Erro tipo I Rejeitar erroneamente a hipótese nula quando ela é verdadeira Em outras palavras é um falso positivo Exemplo Concluir que um novo medicamento é eficaz quando na realidade não é Erro tipo II Aceitar erroneamente a hipótese nula quando a hipótese alternativa é verdadeira É um falso negativo Exemplo Concluir que um novo medicamento não é eficaz quando na realidade é 4 Nível de significância e Região crítica Nível de significância α É a probabilidade de cometer um erro tipo I Geralmente é definido em 005 ou 001 Região crítica É a faixa de valores em que a hipótese nula será rejeitada Está relacionada ao nível de significância 5 Valor Z e ValorTeste T Valor Z Representa a medida de quantos desvios padrão um ponto de dados está da média em uma distribuição normal padrão ValorTeste T Similar ao valor Z mas usado quando o tamanho da amostra é pequeno 6 Teste W O teste de ShapiroWilk é uma análise estatística utilizado para verificar se uma amostra segue uma distribuição normal 7 Análise da variância ANOVA É uma técnica estatística usada para comparar as médias de três ou mais grupos Os critérios para aceitar a hipótese na ANOVA incluem a comparação da variabilidade entre grupos com a variabilidade dentro dos grupos 8 Análise de regressão É uma técnica estatística para examinar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes Serve para modelar e entender a relação entre as variáveis 9 R e R² Valor de R Coeficiente de Correlação Indica a força e a direção da relação linear entre duas variáveis Varia de 1 correlação negativa perfeita a 1 correlação positiva perfeita com 0 indicando ausência de correlação Valor de R ao Quadrado R² Representa a proporção da variabilidade na variável dependente explicada pelas variáveis independentes em um modelo de regressão Varia de 0 a 1 onde 0 indica que o modelo não explica a variabilidade e 1 indica um ajuste perfeito 10 Erro padrão da estimativa e Yeo Y Erro padrão da estimativa Mede a dispersão dos resíduos em torno da linha de regressão Quanto menor melhor o modelo se ajusta aos dados Yeo Y Não é uma terminologia padrão conhecida Pode ser uma referência a alguma técnica ou conceito específico 11 Valores em um resultado de estudo de regressão R Coeficiente de correlação indicando a força e a direção da relação entre variáveis R ao quadrado R² Proporção da variabilidade explicada pelo modelo Model Coefficients PETA Predictor Estimate Estimativa do Preditor Valor estimado do coeficiente do preditor SE Standard Error Erro Padrão Medida da precisão da estimativa P Pvalue Valor p Probabilidade de observar um efeito tão extremo quanto o estimado assumindo que a hipótese nula é verdadeira t Estatística t que é a razão da estimativa do preditor para o erro padrão