Algoritmos

INTRODUÇÃO
Quando se colhe uma amostra da população, não se sabe com certeza se alguma estatística (como a média) dessa amostra corresponde realmente à população. Considerando que a amostra cobre somente uma fração do todo, não se espera, em geral, que a estatística da amostra corresponda exatamente à da população. Os testes de hipóteses são usados para verificar se as diferenças entre os valores da amostra e os valores da população são devidos ao acaso. Primeiramente, elabora-se uma hipótese sobre a população da qual a amostra foi retirada.

Se a hipótese diz respeito a: * um parâmetro, supondo conhecida a forma da distribuição, a hipótese diz-se paramétrica. * investigar a forma da distribuição, ou um parâmetro sem admitir o conhecimento da forma da distribuição, a hipótese diz-se não paramétrica.
CONCEITOS FUNDAMENTAIS
Uma hipótese estatística é uma afirmação ou conjetura sobre o parâmetro, ou parâmetros, da distribuição de probabilidades de uma característica, X, da população ou de uma V.A.
Um teste de uma hipóteses estatística é o procedimento ou regra de decisão que nos possibilita decidir por H0 ou Ha, com base a informação contida na amostra.
Região crítica do teste (RC): É formada pelo conjunto de valores que levam à rejeição de H0. Ela depende do tipo de hipótese alternativa, do nível de significância (α) adotado, e da distribuição de probabilidade da estatística do teste.
Região de aceitação do teste (RA): É formada pelo conjunto de valores que levam à aceitação de H0.

TIPOS DE HIPÓTESES
Designa-se por Ho,chamada hipótese nula , a hipótese estatística a ser testada (existente),e por H¹, a hipótese alternativa.
Procedimento geral para testes de hipóteses:
PASSO 1: Formulação de H0 e de H1 - Escolha qual será a hipótese de nulidade H0 e qual será a hipótese alternativa

PASSO 2: Fixação de α e conseqüente determinação dos valores da variável X que levam à aceitação de H0; tais valores de X definem a chamada região de aceitação