Inferência Bayesiana - Atividade 3

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UNIVERSIDADE ANHEMBI MORUMBI 
Bacharelado em Estatística 
 
Disciplina Inferência Bayesiana 
 
Atividade 3 
 
Questão 
 O método do teste de significância também é denominado teste de hipóteses, ou 
simplesmente teste, e contém cinco partes: suposição, hipóteses, estatística-teste, valor-
p e conclusão. 
O teste de hipótese apresenta dois problemas básicos: a hipótese nula é uma afirmação 
de que o parâmetro assume um valor em particular. A hipótese alternativa declara que o 
parâmetro está em um intervalo alternativo de valores. Os valores na hipótese alternativa, 
então, representam um efeito de certo tipo. Considerando esse contexto, descreva uma 
situação em que seja possível aplicar o teste de hipóteses, justifique descrevendo por que 
é possível aplicá-lo e indique as vantagens do seu uso. 
 
 
Resposta 
Um teste de hipótese analisa a evidência amostral sobre a hipótese nula. O teste 
investiga se os dados contradizem H0. A abordagem feita é a indireta da prova por 
contradição. A hipótese nula é presumida ser verdadeira. Sob esta suposição, se os 
dados observados fossem muito incomuns, a evidência suportaria a hipótese 
alternativa. 
Partindo para a aplicação, verifique-se o seguinte exemplo: Em um estudo da 
discriminação potencial de gênero, assume-se que o valor da hipótese nula, 0,5, é 
verdadeiro. Então, determina-se se o resultado da amostra na seleção de 9 homens 
para o treinamento de gerente em 10 escolhas seria incomum. Se for assim, então pode-
se estrar inclinado a acreditar na reclamação das mulheres. Mas, se a diferença entre a 
proporção amostral de homens escolhidos (9/10) e o valor da hipótese nula de 0,5 
pudesse facilmente ser atribuída a variabilidade amostra usual, então não se teria 
evidência suficiente para aceira a reclamação das mulheres. 
Um pesquisador geralmente conduz um teste para avaliar a hipótese alternativa. 
Assim, H0 é, algumas vezes, chamada de hipótese de pesquisa. As hipóteses são 
fórmulas antes de se coletar e analisar os dados. 
Se a estatística teste está bem ao final da cauda da distribuição amostral em 
uma direção prevista pela hipótese alternativa, então festa longe do que a hipótese nula 
prevê. Pode-se resumir quão distante a estatística teste está na cauda pela 
probabilidade da cauda daquele valor e pelos valores mais extremos. Estes são os 
valores possíveis da estatística teste que fornecem pelo menos tanta evidência contra 
a hipótese nula quanto a estatística teste observada, na direção prevista pela hipótese 
alternativa. Essa probabilidade é denominada de volor p.