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Trabalho de estatística 4

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Trabalho avaliativo 4 
Probabilidade e estatística 
 José Chaves Neto 
 
Todas as probabilidades e testes foram feitas utilizando o software Excel. 
1. Probabilidade de interesse com base em uma distribuição discreta 
Problema 1: calcular a probabilidade de 3 alunos programarem em c por 
conta própria. 
 Foi utilizado a distribuição binomial para se resolver o problema 1. 
 
 Sucessos 3 
 
 
Tentativas 17 
 Proporção 47,06% 
 cumulativo 0 
 
 
 
Distr. Binomial = 0,009628139 
 Formula =DISTR.BINOM(B1;B2;B3;FALSO) 
Portanto temos que a probabilidade seguindo a distribuição binomial do 
problema 1 é de 0,009628%. 
2. Probabilidade de interesse com base nas variáveis continuas 
Problema 2: calcular a probabilidade do aluno programar exatamente 
em duas linguagens 
 
Foi utilizado a distribuição normal para se resolver o problema 2. 
 X 2 
 Media 2,97 
Desvio 
 padrão 1,18 
 Cumulativo 1 
 
Distr. Normal 0,794471198 
 
 Formula =( 1 - DIST.NORM.N(E1;E2;E3;E4)) 
 
 
Portanto temos que a probabilidade seguindo a distribuição normal do 
problema 2 é de 0,794471%. 
 
3. Testes 
a. Teste para média 
Para esse teste vamos verificar a hipótese de os alunos que programa em 
java estão nos períodos mais avançados que os alunos que programa em 
C devido que java é uma linguagem que só começa a ser ensinada no 3 
período. Realizando o teste t temos: 
Teste-t: duas amostras presumindo variâncias 
 diferentes 
 
 
 Média 4,7 4,588235294 
 Variância 4,233333333 3,382352941 
 Observações 10 17 
Hipótese da diferença de média 0 gl 17 
 Stat t 0,141679309 
P(T<=t) uni-caudal 0,444499384 t crítico uni-caudal 1,739606726 
P(T<=t) bi-caudal 0,888998769 t crítico bi-caudal 2,109815578 
 
Podemos verificar que nosso valor t bi caudal é maior que 0,05 ou seja 
tem significância isso implica que sim nossa hipótese está correta. 
b. Teste para proporção 
Teste-z: duas amostras para 
 médias 
 
 
 Média 4,7 4,588235294 
 Variância conhecida 4,13 1,39 
 Observações 10 17 
Hipótese da diferença de média 0 z 0,158893204 
 
P(Z<=z) uni-caudal 0,436876507 z crítico uni-caudal 
 1,644853627 P(Z<=z) bi-caudal 0,873753015 z 
crítico bi-caudal 1,959963985 
 
 
JAVA C 
 JAVA C 
c. Teste Qui-Quadrado 
 
4. Modelo de Regressão 
Modelo de regressão utilizando como dados o período do aluno e sua idade. 
RESUMO DOS RESULTADOS 
 
Estatística de regressão 
R múltiplo 0,915962279 
R-Quadrado 0,838986897 
R-quadrado 
ajustado 0,832546373 Erro padrão 0,431898902 
Observações 27 
 
ANOVA 
 gl SQ MQ F 
F de 
significação 
Regressão 1 24,29954643 24,29954643 130,2668668 2,08679E-11 
Resíduo 25 4,663416537 0,186536661 
Total 26 28,96296296 
 
 
 
95% 
 Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores superiores 
Interseção 17,52652106 0,235141826 74,53595726 6,92247E-31 17,04223741 18,01080472 
 1 0,505850234 0,044320533 11,41345113 2,08679E-11 0,414570388 0,59713008

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