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1 INTERVALOS DE CONFIANÇA E TESTES DE HIPÓTESES PARA UMA AMOSTRA Parâmetro a estimar Tipo de População Dimensão da amostra Conhece σ ? E.T ~ Distribuição Intervalo de Confiança Notas Normal Qualquer Sim ~ (0,1) x Z N n µ σ = (1 2) (1 2) x z x z n n α α σ σ µ < < + (1 2) z α : quantil da tabela acumulada da Normal padrão à esquerda Qualquer 30 n Não ~ (0,1) x Z N s n µ = (1 2) (1 2) s s x z x z n n α α µ < < + Estimador do desvio padrão: s σ (1) Média µ Normal 30 n < Não ~ 1 x T t n s n µ = ( 2), 1 ( 2), 1 n n s s x t x t n n α α µ < < + Proporção binomial p Bernoulli 30 n > (2) - ˆ ~ (0,1) (1 ) p p Z N p p n = ( ) ( ) (1 2) (1 2) ˆ ˆ ˆ ˆ 1 1 ˆ ˆ p p p p p z p p z n n α α < < + Estimador da proporção binomial ˆ x p p n = Variância 2 σ População Normal 2 2 2 1 ( 1) ~ n n s Q χ σ = ( ) ( ) 2 2 2 2 2 ( 2), 1 (1 2), 1 1 1 n n n s n s α α σ χ χ < < INTERVALOS DE CONFIANÇA E TESTES DE HIPÓTESES PARA DUAS AMOSTRAS Parâmetro a estimar Tipo de População Dimensão da amostra Conhece σ ? E.T ~ Distribuição Intervalo de Confiança Notas Normais Quaisquer 1 σ e 2 σ Sim ( ) ( ) 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 ~ (0,1) x x Z N n n µ µ σ σ = + ( ) 2 2 1 2 1 2 (1 2) 1 2 x x z n n α σ σ ± + Quaisquer 1 2 30 e 30 n n 1 σ e 2 σ Não ( ) ( ) 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 ~ (0,1) x x Z N s s n n µ µ = + ( ) 2 2 1 2 1 2 (1 2) 1 2 s s x x z n n α ± + Estimadores dos desvios padrão: 1 1 2 2 , s s σ σ Normais 1 2 30 e 30 n n < < 1 σ e 2 σ Não e 2 2 1 2 σ σ = ( ) ( ) 1 2 1 2 1 2 ~ 1 1 GL p x x T t s n n µ µ = + ( ) 1 2 ( 2), 1 2 1 1 GL p x x t s n n α ± + ( ) ( ) 1 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 p GL n n n s n s s n n = + + = + Diferença entre as médias 1 2 µ µ Normais Amostras dependentes 1 2 30 e 30 n n < < 1 σ e 2 σ Não ( ) 1 2 ( 1) ~ i i n D D T t s n µ µ = 2 2 1 2 ( 1), ( 1), . . i i D D i i n n s s D t D t n n α α µ µ < < + 1 i D n s s = para 1 2 i i i D X X = Diferença de proporções 1 2 p p Bernoulli 1 2 30 e 30 n n - ( ) ( ) ( ) ( ) 1 2 1 2 1 1 2 2 1 2 ˆ ˆ ~ (0,1) ˆ ˆ ˆ ˆ 1 1 p p p p Z N p p p p n n = + (3) ( ) ( ) ( ) 1 1 2 2 1 2 (1 2) 1 2 ˆ ˆ ˆ ˆ 1 1 ˆ ˆ p p p p p p z n n α ± + Estimadores das proporções binomiais (4) 1 2 1 2 1 2 ˆ ˆ e x x p p n n = = Razão de variâncias 2 1 2 2 σ σ Normais Quaisquer - 1 2 2 1 2 1 , 2 2 2 2 ~ s F F s ν ν σ σ = 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 ( 2), , 2 2 (1 2), , 1 1 s s s F s F α ν ν α ν ν σ σ < < 2 1 1 2 1 1 2 2 ( 2), , (1 2), , 1 e 1 1 n n F F α ν ν α ν ν ν ν = = = (1) O desvio padrão σ , sendo desconhecido, é estimado através de 2 1 1 ( ) 1 n i i s x x n = = ; (2) Proporção para amostras de pequena dimensão necessário recorrer à solução exacta através da distribuição binomial; (3) e (4) No teste à diferença de proporções se H 0 : p 1 – p 2 = 0 , a E.T. passa a ser ( ) ( ) 1 2 1 2 1 2 1 2 ˆ ˆ ˆ ~ (0,1), com . 1 1 ˆ ˆ 1 p p x x Z N p n n p p n n + = = + +

Int Confianca & Testes Hipoteses

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Intervalos de confiança e testes de hipoteses

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    INTERVALOS DE CONFIANA E TESTES DE HIPTESES PARA UMA AMOSTRA

    Parmetro a estimar Tipo de Populao Dimenso da amostra Conhece ? E.T ~ Distribuio Intervalo de Confiana Notas

    Normal Qualquer Sim ~ (0, 1)x

    Z Nn

    =

    (1 2) (1 2)x z x zn n < < + (1 2)z : quantil da tabela acumulada

    da Normal padro esquerda

    Qualquer 30n No ~ (0, 1)x

    Z Nsn

    = (1 2) (1 2)

    s sx z x zn n

    < < + Estimador do desvio padro: s (1)

    Mdia

    Normal 30n < No ~ 1x

    T tnsn

    = ( 2), 1 ( 2), 1n ns sx t x tn n

    < < +

    Proporo binomial p Bernoulli 30n > (2) -

    ~ (0, 1)

    (1 )p p

    Z Np p

    n

    =

    ( ) ( )(1 2) (1 2)

    1 1

    p p p pp z p p z

    n n < < +

    Estimador da proporo binomial

    xp pn

    =

    Varincia 2

    Populao Normal

    22

    2 1

    ( 1)~ n

    n sQ

    = ( ) ( )2 22

    2 2( 2), 1 (1 2), 1

    1 1

    n n

    n s n s

    < <

    INTERVALOS DE CONFIANA E TESTES DE HIPTESES PARA DUAS AMOSTRAS Parmetro a

    estimar Tipo de Populao Dimenso da amostra Conhece ? E.T ~ Distribuio Intervalo de Confiana Notas

    Normais Quaisquer 1 e 2 Sim

    ( ) ( )1 2 1 22 21 2

    1 2

    ~ (0,1)x x

    Z N

    n n

    =+

    ( ) 2 21 21 2 (1 2)1 2

    x x zn n

    +

    Quaisquer 1 230 e 30n n 1 e 2 No

    ( ) ( )1 2 1 22 21 2

    1 2

    ~ (0,1)x x

    Z Ns sn n

    =+

    ( ) 2 21 21 2 (1 2)1 2

    s sx x zn n

    + Estimadores dos desvios padro: 1 1 2 2 , s s

    Normais 1 230 e 30n n< < 1 e 2 No e 2 21 2 =

    ( ) ( )1 2 1 21 2

    ~1 1 GL

    p

    x xT t

    sn n

    =+

    ( )1 2 ( 2),1 2

    1 1GL px x t s n n

    + ( ) ( )1 2

    2 21 1 2 22

    1 2

    2

    1 12p

    GL n nn s n s

    sn n

    = + + = +

    Diferena entre as mdias

    1 2

    Normais Amostras

    dependentes 1 230 e 30n n< < 1 e 2

    No

    ( )1 2( 1)~

    i

    in

    D

    DT ts

    n

    =

    2 21 2( 1), ( 1),. .i iD Di in ns s

    D t D tn n

    < < + 1iD ns s = para

    1 2i i iD X X= Diferena de propores

    1 2p p Bernoulli 1 230 e 30n n -

    ( ) ( )( ) ( )1 2 1 2

    1 1 2 2

    1 2

    ~ (0,1)

    1 1

    p p p pZ N

    p p p pn n

    = + (3)

    ( ) ( ) ( )1 1 2 21 2 (1 2)1 2

    1 1

    p p p pp p z

    n n +

    Estimadores das propores binomiais (4)

    1 21 2

    1 2

    e x xp pn n

    = =

    Razo de varincias 21

    22

    Normais Quaisquer - 1 2

    21

    21

    ,22

    22

    ~

    s

    F Fs

    =

    1 2 1 2

    2 2 21 1 12 2 22 ( 2), , 2 2 (1 2), ,

    1 1s ss F s F