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4º Semestre Base tabela 1

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Plan1
	Y	X2	X3	Y	X2	X3
	7	12	9	Y	1
	8	14	7	X2	0.960461132	1
	11	20	9	X3	0.5840002594	0.5352643613	1
	9	17	4
	8	15	8
	12	22	11	X2	X3
	8	11	7	X2	1
	6	9	5	X3	0.5352643613	1
Plan2
	X	Y	RESUMO DOS RESULTADOS
	1	12	9	7
	1	14	7	8	Estatística de regressão
	1	20	9	11	R múltiplo	0.9930894356
	1	17	4	9	R-Quadrado	0.9862266271
	1	15	8	8	R-quadrado ajustado	0.9449065082
	Erro padrão	0.3559705481
	Observações	5
	ANOVA
	gl	SQ	MQ	F	F de significação
	T	Regressão	3	9.0732849689	3.024428323	23.8679523407	0.149083679
	1	1	1	1	1	Resíduo	1	0.1267150311	0.1267150311
	12	14	20	17	15	Total	4	9.2
	9	7	9	4	8
	Coeficientes	Erro padrão	Stat t	valor-P	95% inferiores	95% superiores	Inferior 95,0%	Superior 95,0%
	Interseção	0.2623888183	1.1943491569	0.2196918856	0.8623269025	-14.9132560951	15.4380337317	-14.9132560951	15.4380337317
	ERROR:#N/A	X	0	0	65535	ERROR:#NUM!	0	0	0	0
	0.4961880559	0.0588363782	8.4333548564	ERROR:#NUM!	-0.2513990116	1.2437751234	-0.2513990116	1.2437751234
	0.0806861499	0.086527305	0.9324935047	0.5222295711	-1.0187475032	1.1801198031	-1.0187475032	1.1801198031
	RESULTADOS DE RESÍDUOS
	Observação	Previsto(a) Y	Resíduos
	1 1/8	-0 4/9	-0 1/2	1	6.9428208386	0.0571791614
	-0 4/9	0 1/9	0 1/9	2	7.7738246506	0.2261753494
	-0 1/2	0 1/9	0 1/9	3	10.9123252859	0.0876747141
	4	9.0203303685	-0.0203303685
	5	8.3506988564	-0.3506988564
Plan3
	Diferença entre o valor levantado Y (na amostra) e o estimado Y' (pela reta da gressão)
	Objetivo do modelo de regressão
	Hipotése de trabalho
	Equação da reta de regressão que miniza o erro
	Os valores a e b acima correspondem aos parâmetros da equação de regressão que minimiza as diferenças entre os valores de Y (levantados) e os de Y’ (estimados pela regressão). Portanto, o problema de “fitting” (ajustar) uma reta que melhor se adeque à nuvem de dados se reduz em calcular os parâmetros a e b da equação de regressão.
	Uma população pode ser representada através de um modelo probabilístico: este apresenta condições para uso, uma certa forma para a distribuição de probabilidades, e parâmetros. Os dados necessários para a obtenção do modelo podem ser obtidos através de um CENSO (pesquisa de toda a população), ou através de uma AMOSTRA (subconjunto finito) da população. Por que usar uma AMOSTRA? - economia; - rapidez; - para evitar a exaustão/extinção da população. A AMOSTRA deve ser: representativa da população, suficiente (para que o resultado tenha confiabilidade), e aleatória (retirada por sorteio não viciado). “A Inferência Estatística consiste em fazer afirmações probabilísticas sobre as características do modelo probabilístico, que se supõe representar uma população, a partir dos dados de uma amostra aleatória (probabilística) desta mesma população”. Fazer uma afirmação probabilística sobre uma característica qualquer é associar à declaração feita uma probabilidade de que tal declaração esteja correta (e, portanto, a probabilidade complementar de que esteja errada). Quando se usa uma amostra da população SEMPRE haverá uma probabilidade de estar cometendo um erro (justamente por ser usada uma amostra): a diferença entre os métodos estatísticos e os outros reside no fato de que os métodos estatísticos permitem calcular essa probabilidade de erro. E para que isso seja possível a amostra da população precisa ser aleatória. As afirmações probabilísticas sobre o modelo da população podem ser basicamente: => estimar quais são os possíveis valores dos parâmetros (Estimação de Parâmetros): - qual é o valor da média de uma variável que segue uma distribuição normal? - qual é o valor da proporção de um dos 2 resultados possíveis de uma variável que segue uma distribuição binomial. => testar hipóteses sobre as características do modelo: parâmetros, forma da distribuição de probabilidades, etc. (Testes de Hipóteses). - o valor da média de uma variável que segue uma distribuição é maior do que um certo valor? - o modelo probabilístico da população é uma distribuição normal? - o valor da média de uma variável que segue uma distribuição normal em uma população é diferente da mesma média em outra população? INE 7002 - Inferência Estatística – Estimação de Parâmetros 2 9.1.1- Amo

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