Trabalho Estat Stica

Trabalho de Estatística
Alunos: Pedro Augusto Pedro Lio Copola 2012000945 Victor Negreiros Pinheiro Reis 2012000996

A) O diagrama encontra-se na planilha.
B) Foram plotados 3 diagramas de dispersão:
O diagrama 1 indica que existe correlação negativa entre o percentual de alunos aprovados (y) e o percentual de alunos assistidos pelo programa (ADC) (X1).
O diagrama 2 indica que existe correlação negativa entre o percentual de alunos aprovados (y) e aqueles que recebem merenda grátis (X2).
O diagrama 3 indica que existe correlação positiva entre o percentual de alunos aprovados (y) e a receita (median income) (X3).
C) De acordo com a planilha:
Para o modelo 1 (ADC(x) vs Passed(y)): 0,75496
Para o modelo 2 (FreeL(x) vs Passed(y)): 0,789863
Para o modelo 3 (Income(x) vs Passed(y)): 0,69373
D)
Para o modelo 1 (ADC vs Passed):
Para β0:
H0: β0 = 0
H1: β0 ≠ 0
Conforme consta na tabela, P-valor = P(|tobs>t|) = 0.
.’. P-valor < α.
Sendo assim, rejeitamos H0. Portanto, para um nível de significância de 5%, há evidencias que o coeficiente β0 não é estatisticamente nulo.
Para β1:
H0: β1 = 0
H1: β1 ≠ 0
Conforme a tabela, P-valor = P(|tobs>t|) = 3,8E-113
.’. P-valor < α.
Sendo assim, rejeitamos H0. Portanto, para um nível de significância de 5%, há evidencias que o coeficiente β1 não é estatisticamente nulo.
Portanto, os coeficientes do modelo 1 são significativos.
Para o modelo 2 (FreeL vs Passed):
H0: β0 = 0
H1: β0 ≠ 0
Conforme consta na tabela,
P-valor (conforme consta na planilha) = 0
.’. P-valor < α.
Sendo assim, rejeitamos H0. Portanto, para um nível de significância de 5%, há evidencias que o coeficiente β0 não é estatisticamente nulo.
Para β1:
H0: β1 = 0
H1: β1 ≠ 0
P-valor (conforme consta na planilha) = 8,6E-131
.’. P-valor < α.
Sendo assim, rejeitamos H0. Isto é, em um nível de significância de 5%, há evidencias que o coeficiente β1 não é estatisticamente nulo.
Portanto, os coeficientes para o modelo 2 são significativos.
Para o modelo 3 (Income