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GESTÃO AMBIENTAL
ALUNA : JOAQUIM PONCIANO DE OLIVEIRA
Importância dos Testes de Hipóteses em sua Área de Atuação:
Os testes de hipóteses desempenham um papel crucial em diversas áreas, fornecendo uma estrutura estatística robusta para validar ou refutar suposições sobre parâmetros populacionais. Em meu campo de atuação, Gestão Ambiental, a aplicação desses testes é fundamental para fundamentar decisões e inferências com base em dados coletados.
Exemplo na Área de Gestão Ambiental:
Em gestão Ambiental, os testes de hipóteses são frequentemente empregados para validar teorias e avaliar a eficácia de intervenções. Por exemplo, ao analisar resultados de experimentos clínicos, os testes de hipóteses podem ser utilizados para determinar se uma nova droga possui um efeito significativamente diferente de um tratamento padrão. Essa validação estatística é crucial para a tomada de decisões informadas sobre a implementação de novas práticas médicas.
Criando o Vetor - Exemplo com Amostra do Problema 1:
Ao criar o vetor com os valores de colesterol no Problema 1, utilize a seguinte estrutura em R:
	
	
	
	
	c 215
	
	190
	
	282
	
	186
	
	184
	
	231
	
	240
	
	230
	
	178
	
	219
	
	166
	
	199
	
	221
	
	176
	
	225
	
	213
	
	
Decisões de Hipóteses no Contexto de Cada Problema:
No Problema 1, desejamos verificar se o nível de colesterol é menor que 200 mg/dL. Assim, as hipóteses nula e alternativa seriam:
Hipótese Nula (�0H0): �≥200Hipótese Alternativa (�1H1): �<200
Comando t.test Detalhado - Problema 1:
μ<200
μ≥200
Para o Problema 1, o comando t.test seria:
# Executar o teste t para uma média
resultado_teste <- t.test(colesterol, mu=200, alternative="less")Interpretação do p-value:
É essencial destacar que o p-value resultante do teste representa a probabilidade de obter uma estatística de teste tão extrema quanto a observada, assumindo que a hipótese nula é verdadeira. Portanto, um p-value menor que o nível de significância (5% no nosso caso) sugere evidências para rejeitar a hipótese nula.
Contextualização Final - Aplicação Prática:
Após resolver os problemas, considere como os resultados podem ser aplicados na prática. Em [sua área], a aceitação ou rejeição de uma hipótese pode influenciar diretamente decisões importantes. Por exemplo, no campo médico, a rejeição da hipótese nula em um teste clínico pode impactar a aprovação de tratamentos inovadores e, assim, melhorar a qualidade dos cuidados ao paciente.
Ao capacitar os alunos a aplicar esses conceitos, estamos fornecendo-lhes uma ferramenta valiosa para fundamentar suas práticas profissionais em uma base estatística sólida.
# Criação do vetor com os valores da amostra
colesterol <- c(215, 190, 282, 186, 184, 231, 240, 230, 178, 219, 166, 199, 221, 176, 225, 213)
# Executar o teste t para uma média
resultado_teste <- t.test(colesterol, mu=200, alternative="less")

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