Testes nao parametricos

Testes n˜o param´tricos a e
A designa¸˜o de “teste n˜o param´trico” deve-se ao facto de n˜o ser necess´rio especificar a ca a e a a distribui¸˜o da popula¸˜o de onde prov´m a amostra (at´ agora, na maior parte dos casos, admica ca e e timos que tal popula¸˜o tinha distribui¸˜o normal ou, pelo menos, aproximadamente normal). ca ca Os m´todos n˜o param´tricos usam procedimentos que s˜o aplic´veis independentemente da e a e a a distribui¸˜o da popula¸˜o; quando muito, s˜o por vezes exigidas algumas hip´teses como a de ca ca a o simetria ou a de continuidade da distribui¸˜o. Alguns destes m´todos podem ser aplicados a dados ca e qualitativos (relembremos que, com excep¸˜o dos intervalos de confian¸a e testes para propor¸˜es, ca c co todos os procedimentos estudados at´ agora s˜o aplic´veis apenas a dados quantitativos). Outra e a a situa¸˜o em que os testes param´tricos s˜o uteis, ´ aquela em que a dimens˜o da amostra ´ muito ca e a ´ e a e pequena e n˜o se conhece a distribui¸˜o exacta da popula¸˜o. a ca ca

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Teste de aleatoriedade de uma amostra (teste dos runs)

Objectivo e pressupostos: A primeira hip´tese em que nos baseamos para fazer inferˆncias o e para uma popula¸˜o a partir de uma sua amostra ´ a de que esta ´ aleat´ria. O teste dos runs ca e e o permite testar a veracidade desta hip´tese. Pode ser aplicado a qualquer tipo de dados. o Hip´teses em teste: o H0 : a amostra ´ aleat´ria; e o H1 : a amostra n˜o ´ aleat´ria. a e o Como funciona o teste: o teste dos runs baseia-se na an´lise de uma sequˆncia de dois tipos a e de s´ ımbolos, digamos, A e B. Um run ´ uma subsequˆncia de s´ e e ımbolos iguais. Por exemplo, a sequˆncia e ABAABBBBAAAAABBABAAABABBB tem 12 runs: A B AA BBBB AAAAA BB A B AAA B A BBB. Se os dois s´ ımbolos se apresentarem de forma aleat´ria n˜o dever˜o ocorrer sequˆncias do tipo o a a e BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAA ou ABABABABABABABABABABABABABABABABABABABAB. Valores muito pequenos ou muito grandes1 do n´mero de runs