Mapa Mental - Inferência Estatística

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Testes de Hipóteses Cálculo do p-valor Formulação das hipóteses nula Definição do p-valor como e alternativa probabilidade sob hipótese nula Decisão baseada na estatística de teste e região Interpretação do p-valor em crítica relação ao nível de significância Diferença entre testes unilaterais e bilaterais Decisão de rejeitar ou não a hipótese nula com base no Importância do nível de p-valor significância no teste Diferença entre p-valor e probabilidade da hipótese ser verdadeira Inferência Intervalos de Confiança Distribuições Utilizadas Definição e objetivo dos intervalos de confiança Estatística Distribuição normal padrão para variância conhecida Uso da distribuição normal Distribuição t de Student para quando variância é conhecida variância desconhecida e amostras Uso da distribuição t de Student pequenas para variância desconhecida Distribuição qui-quadrado para Cálculo do erro padrão e intervalos de variância interpretação do intervalo Critérios para escolha da distribuição adequada Poder do Teste e Significância Poder do teste é a probabilidade de rejeitar hipótese nula falsa Erros em Testes de Hipóteses Nível de significância define a tolerância para erro tipo Estatísticas de Teste Erro Tipo I: rejeitar hipótese nula Relação entre tamanho da amostra e verdadeira Uso do desvio padrão amostral poder do teste quando variância é desconhecida Erro Tipo II: não rejeitar hipótese Interpretação correta do p-valor e suas nula falsa Fórmulas para cálculo da limitações estatística W em diferentes Relação entre erros e poder do teste cenários Consequências práticas dos erros em Regiões de aceitação e rejeição decisões estatísticas para testes unilaterais Importância do tamanho da amostra na escolha da estatística