Parametros E Estatisticas

UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA PROF. RAFAEL LIMA SYLLAS RANGEL CARNEIRO MAGALHAES MAGDIEL CAMPELO ALVES DE SOUSA ISAAC NEWTON MELO MACHADO WALLAS SOUZA PARENTE ELOISE DE CARVALHO RODRIGUES CARLOS EUGENIO FARIAS BATISTA ANTÔNIO THOMÁS BÔTO JÚNIOR LUIS RAIMUNDO MOURA DO NASCIMENTO PAULO VICTOR FERNANDES CAMILO NICOLAS MOITA CUNHA RELATÓRIO - TRABALHO FINAL Sobral - CE 2014 SUMÁRIO 1 2 3 4 5 Introdução . . .

1.Defina estatística e dê dois exemplos em que a estatística é útil. 2.Em que duas grandes áreas a ciência Estatística pode ser dividida ? Descreva sucintamente do que trata cada uma destas áreas. 3.Enumere e comente as fases do Método Estatístico. 4.Cite pelo menos uma situação em que os dados são coletados através de: a) levantamentos contínuos b) levantamentos periódicos. c) levantamentos ocasionais 5. Defina: a) população c) amostra b) censo d) Variável 6.Em

------------------------------------------------- ESTUDO DIRIGIDO – EXERCÍCIOS PROPOSTOS ------------------------------------------------- MATEMÁTICA FINANCEIRA E ESTATÍSTICA – 1º MÓDULO------------------------------------------------- Professor: Nilson Ferreira da Costa ------------------------------------------------- Valor 50 pontos -------------------------------------------------Trabalho poderá ser realizado em individualmente ou em dupla…

Universidade Federal do Amazonas ­– UFAM Faculdade de Educação Física e Fisioterapia – FEFF Trabalho de Estatística Modelos Discretos e Contínuos Modelos Discretos Bernoulli Na área de teoria das probabilidades e estatística, a distribuição de Bernoulli, nome em homenagem ao cientista suíço Jakob Bernoulli, é a distribuição discreta de espaço amostral {0, 1}, que tem valor 1 com a probabilidade de sucesso e valor 0 com a probabilidade de falha

| p-value: 0.226 ESTATÍSTICA DE TESTE Fcalc = 1.604 F(5%, 1,14) = 4.60 REGRA DE DECISÃO Fcalc = 1.604 é menor que F(5%, 1,14) = 4.60, portanto, o modelo não é significativo, ou seja, não pode ser usado, o que pode ser validado pelo p-valor que é maior que 0,05. Ou seja, maior que 5%. PARÂMETROS ALFA – Coeficiente Linear Estimativa de alfa: 128,99 Hipótese nula (Ho): α=0. Hipótese alternativa (Ha): α ≠0 ESTATÍSTICA DE TESTE tcalc = 4.662 t(5/2, 14) =2

DEFINIÇÕES BÁSICAS DA ESTATÍSTICA . FENÔMENO ESTATÍSTICO: é qualquer evento que se pretenda analisar, cujo estudo seja possível a aplicação do método estatístico. São divididos em três grupos: Fenômenos de massa ou coletivo: são aqueles que não podem ser definidos por uma simples observação. A estatística dedica-se ao estudo desses fenômenos. Ex: A natalidade na Grande Vitória, O preço médio da cerveja no Espírito Santo, etc. Fenômenos individuais: são aqueles que irão compor…

A definição do termo “estatística” pode ser abreviada como o conjunto de métodos que estimam fatos, visando compreender determinada realidade. Mais precisamente, a estatística utiliza-se de técnicas de coleta, análise e interpretação de dados, assim como a organização e interpretação dos mesmos. As origens da Estatística é milenar, levando em conta que em 3000 A.C. já eram coletados dados na Babilônia, China e Egito com a finalidade de obter informações sobre colheita, população, impostos, etc

O trabalho vai ajustar-se em testos não paramétricos, que é designado como sendo teste de hipóteses que não requer condições específicas sobre os formatos das população ou valor de parâmetro de população, seram abordados alguns temas tais como o teste chi quadrado, e sua aplicação para a distribuição binomial e normal, e o teste de homogenuidade ou continua. (Laeson & Farber, 2010). A metodologia usada na realizacao do presente trabalho, foram as pesquisas bibliograficas, e o metodo usado foi

Tecnologia e de Gestão INSTITUTO POLITÉCNICO DE BRAGANÇA Estatística Distribuições Departamento de Gestão Industrial Setembro de 2007 Estatística Distribuições 1. Introdução Neste texto é apresentado o estudo de duas distribuições (uma discreta e uma contínua) envolvendo o cálculo das funções (densidade) de probabilidade, das funções distribuição, dos parâmetros de localização (média, mediana e moda), dos parâmetros de dispersão (variância e desvio padrão), dos…

de modelo Lineares Generalizados vem despertando crescente interesse no meio industrial. Os modelos mais conhecidos são usados com variáveis dependentes contínuas, sem que estas apresentem restrições nos valores mensurados. O uso de ferramentas estatísticas, como Modelos Lineares Generalizados, auxilia no controle e na melhoria da qualidade dos processos de manufactura (PARK, 1996), permitindo investigar possíveis efeitos na produção de produtos não conforme às especificações. Uma…