Prova de Estatística Experimental

h Aplicados após rejeição de H0 pela estatística F da ANOVA Realizados para corrigir na comparação das médias a inflação do nível de significância global decorrente do teste de um grande número de hipóteses i Número de unidades experimentais em cada tratamento j Supõe que a variável resposta Y segue uma distribuição Normal com médias μi i1k e variâncias iguais em k tratamentos e que sob H0 a razão Q MtrQ Mr Fk1kr1 em que r é o numero de repetições em cada tratamento Uma pesquisa foi realizada com 30 motoristas com o objetivo de verificar se a idade interfere na distância que se pode enxergar com acurácia O resultado dessa relação pode ser vista no gráfico a seguir a 3 005 Qual é a estimativa do coeficiente angular β1 da regressão linear simples em que a Produção é a variável resposta e Chuva a variável explicativa b 3 005 Qual é a produção esperada para uma área em que não ocorreu chuva c 3 08 Qual é a produção esperada para uma área com índice pluviométrico igual a 129 milímetros d 3 08 Em uma determinada área o valor predito de produção foi 39 toneladas Então qual foi o índice pluviométrico do local Associe os conceitos mencionados na aula sobre planejamento e análise de experimentos aos significados Insira o número referente ao conceito na caixa referente ao significado 1 DBC 2 Unidade experimental UE 3 Confundimento 4 DIC 5 Combinação de fatores ou arranjo de tratamentos 6 Blocagem 7 Delineamenetos experimentais existentes 8 Aleatorização ou casualização 9 Tratamento 10 Unidade amostral 11 Análise de covariância 12 Etapas da análise estatística do experimento 13 Testes de comparações múltiplas 14 Níveis do fator 15 Pressupostos para análise de variância 16 ANOVA 17 Erro amostral f O modelo utilizado no exemplo da aula relacionando desempenho de atletas com o tempo de aquecimento é heterocedástico e não é um modelo linear g Modelos de regressão permitem investigar relações entre variáveis numéricas e contínuas h O modelo não linear visto em aula exemplo reação química é um modelo homocedástico ou seja possui variância constante i O modelo mais detalhado para o exemplo de renda por tempo de serviço permite dizer que o incremento da renda com o tempo de serviço é mais acentuado entre os profissionais que possuem curso superior Página anterior Próxima página Atividade não avaliativa de revisão de conteúdo Seguir para Fórum Semana 12 Tendo como referência os materiais mostrados em aula marque as afirmativas corretas Escolha uma ou mais a A regressão logística explica o comportamento de uma variável resposta binária 01 a partir de uma covariável que deve ser também binária b Na regressão logística o valor predito é uma probabilidade um valor no intervalo 01 c A regressão Poisson distribuição Poisson para resposta pode ser considerada quando a resposta é uma variável contagem e possivelmente assimétrica d Na regressão de Poisson esperase que as observações sejam heterocedásticas com a variabilidade da resposta acompanhando de forma proporcional o valor da média e Um modelo linear pode ter uma curva ajustada que não seja necessariamente uma reta entre Y e x f O modelo utilizado no exemplo da aula relacionando desempenho de a É o objeto ou porção da UE onde são feitas as observações da resposta b Análise exploratória definição do modelo estatístico conformidade com as suposições do modelo comunicação dos resultados c É o processo probabilístico usado para designar os tratamentos para as UE d Procedimento estatístico utilizado para análise de dados experimentais com o objetivo de verificar se as médias dos grupos são diferentes e Delineamento indicado quando as unidades experimentais não apresentam heterogeneidade em nenhum aspecto com potencial influência nas variáveis a serem medidas e o ambiente ou condições de contorno nas quais estarão as unidades experimentais não apresentará fatores que as influenciem de forma distinta e Delineamento indicado quando as unidades experimentais não apresentam heterogeneidade em nenhum aspecto com potencial influência nas variáveis a serem medidas e o ambiente ou condições de contorno nas quais estarão as unidades experimentais não apresentará fatores que as influenciem de forma distinta f É a variação aleatória entre UA g Corresponde a fazer a aleatorização dentro blocos com UE ou condições uniformes h É a porção que recebe ou contém o tratamento i Modelo aditivo com erros normais homocedásticos e independentes j Ocorre quando o efeito de um fator não pode ser distinguido do efeito de outro fator j Ocorre quando o efeito de um fator não pode ser distinguido do efeito de outro fator k É o que o pesquisador aplica nas UE l São as formas de considerar dois ou mais fatores simultaneamente no experimento m São as categorias ou valores no domínio de um fator n Delineamento indicado quando existem fatores externos que podem interferir na variável resposta mas que não são de interesse de estudo Utilizado quando as unidades experimentais apresentam alguma heterogeneidade o Utilizada em um experimento no qual se inclui um fator quantitativo medido em cada unidade experimental p Inteiramente casualizado blocos completos casualizados blocos incompletos balanceados quadrado latino quadrado grecolatino q Testes complementares a ANOVA Usados para detectar diferenças de efeitos entre os tratamentos quando a ANOVA mostrar que há diferença As afirmações a seguir referemse a conceitos de planejamento e análise de experimentos Assinale afirmações verdadeiras Escolha uma ou mais a Um bom experimento evitareduz erro sistemático viés aumenta a precisão para comparações permite determinar erro de estimação e tem validade ampla b Replicação é o que o pesquisador aplica nas unidades experimentais c Estudos experimentais tendem a ter maior precisão para fazer comparações de interesse d Unidade amostral é o objeto ou porção da UE onde são feitas as observações da variável explicativa ou preditora e A aleatorização permite eliminar ou reduzir o efeito sistemático de fatores não controlados f Uma das vantagens dos estudos experimentais é permitir comparação direta entre tratamentos g Blocagem é o processo probabilístico usado para designar a variável resposta para as unidades amostrais h Covariável é o que se observa após aplicação dos tratamentos nas UE i A unidade amostral UA é sempre diferente da unidade experimental UE j O estudo observacional é um método de pesquisa explicativa em que as características exploratórias são inerentes às unidades que se manifestam sem interferência do pesquisador k O experimento também denominado experimento controlado é um método de pesquisa explicativa em que não há intervenção na amostra sem imposição e apenas observação dos níveis de uma ou mais características inferenciais l Níveis são as categorias ou valores tomados no domínio de um fator Gráfico com pontos e reta de regressão mostrando a relação entre idade anos no eixo x e distância m no eixo y variando aproximadamente de 20 a 80 anos e 300 a 600 metros com uma tendência decrescente c Teste para verificar se a covariável x influência na resposta numa regressão linear simples d Método de comparações múltiplas no qual corrigese o pvalor ou equivalentemente o valor crítico dos testes individuais para ter o nível de significância global desejado e Quantifica a variabilidade da variável resposta ao redor das médias de cada grupo f Supõe que a variável resposta Y segue uma distribuição Normal com média μ β₀ β₁x e variância σ² e que sob H₀ a razão QMRegQMRes F₁ₙ₂ g Y β₀ β₁x ε ε N0 σ² h Aplicados após rejeição de Sobre análise de experimentos ANOVA e regressão linear simples Associe o número de cada termo abaixo à sua definição 1 Modelo para a variável resposta Y na regressão linear simples 2 Teste F da ANOVA para a regressão linear simples 3 Quadrado médio de resíduos 4 β₁ 5 Repetições 6 Métodos de comparações múltiplas 7 Teste F da ANOVA 8 Regressão linear simples 9 Teste de Bonferroni 10 H₀ β₁ 0 a Método que relaciona duas variáveis quantitativas b Coeficiente angular da regressão linear simples representa a mudança acréscimoredução no valor de y causado pelo aumento de uma unidade em x As afirmações a seguir referemse a conceitos de planejamento e análise de experimentos Assinale afirmações verdadeiras Escolha uma ou mais a Um bom experimento evitareduz erro sistemático viés aumenta a precisão para comparações permite determinar erro de estimação e tem validade ampla b Replicação é o que o pesquisador aplica nas unidades experimentais c Estudos experimentais tendem a ter maior precisão para fazer comparações de interesse d Unidade amostral é o objeto ou porção da UE onde são feitas as observações da variável explicativa ou preditora e A aleatorização permite eliminar ou reduzir o efeito sistemático de fatores não controlados A correlação entre as duas variáveis foi r 0801 e a equação de regressão foi estimada em Ŷ 57669 3007x em que Ŷ denota o valor esperado estimado de Y Com isso marque as afirmativas corretas abaixo Escolha uma ou mais a Podese prever que um motorista com 58 anos enxerga em média cerca de 577 metros b A inspeção visual do gráfico não indica claramente a necessidade de alguma transformação como logarítmica dos dados no eixo da resposta Y c Uma medida de qualidade de ajuste da regressão linear simples é o coeficiente de correlação Neste caso afirmase então que cerca de 64 da variabilidade na distância pode ser explicada pela idade c Uma medida de qualidade de ajuste da regressão linear simples é o coeficiente de correlação Neste caso afirmase então que cerca de 64 da variabilidade na distância pode ser explicada pela idade d Para cada ano de idade a mais a distância enxergada pelos motoristas diminui em cerca de 3007 metros e Na inferência sobre a visão para a idade de 40 anos foram obtidos os valores 4564 1041 e 209 Tais valores correspondem NESTA ORDEM ao valor esperado margem de erro para intervalo de confiança e margem de erro para o intervalo de predição Temse um conjunto de dados dos valores de vendas de 200 itens e valores investidos em propaganda em youtube facebook e jornais Os dados estão então organizados em uma tabela com dimensão 200 linhas por 4 colunas e os cinco primeiros registros são mostrados a seguir youtube facebook jornais vendas 1 27612 4536 8304 2652 2 5340 4716 5412 1248 3 2064 5508 8316 1116 4 18180 4956 7020 2220 5 21696 1296 7008 1548 Vamos considerar aqui a relação entre valor de propaganda no YouTube e o valor das vendas No gráfico é mostrado um ajuste por um modelo básico de regressão linear simples RLS Os coeficientes ajustados arredondados para três decimais são 8439 e 0048 considere o ponto como separador decimal vendas youtube Escolha uma ou mais a O modelo de MichaelisMenten visto na aula de extensões de modelos de regressão para descrever a velocidade da reação química em relação a concentração de substrato não pode ser adequado para descrever a resposta média Em sua forma discutida em aula este modelo é capaz de descrever adequadamente a variabilidade na variância dos dados conforme pode ser visto na figura b Entre os valores 010 060 e 098 o mais compatível com o R2 para estes dados é 010 c Poderiase pensar em uma extensão do modelo de RLS incluindo gastos com facebook e jornais Neste caso teríamos um modelo de regressão múltipla d O modelo ajustado estima que para cada 100 unidades a mais investida em propaganda no youtube esperase que o valor em vendas cresça em 8439 e No gráfico a região cinza indica o intervalo de confiança enquanto que as linhas vermelhas indicam o intervalo de predição d O modelo ajustado estima que para cada 100 unidades a mais investida em propaganda no youtube esperase que o valor em vendas cresça em 8439 e No gráfico a região cinza indica o intervalo de confiança enquanto que as linhas vermelhas indicam o intervalo de predição f O coeficiente estimado em 0048 é o coeficiente linear g Considerase as opções dos modelos de regressão polinomial ou heterocedástica para melhor o ajuste aos dados Neste caso a mais recomendada seria a regressão heterocedástica Página anterior Próxima página Atividade não avaliativa de revisão de Fórum Semana 12 prppgufprbr A chuva é um fator fundamental na produção agrícola Para medir o efeito da chuva em milímetros foram anotadas a produção de soja em toneladas em 6 regiões produtoras juntamente com o índice pluviométrico do último ano Os dados são apresentados na tabela a seguir Produção 35 30 40 54 40 33 Chuva 115 118 120 190 165 130 OBS O número de casas decimais e a tolerância é indicada no início da questão