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Testes de hipóteses sobre a igualdade de médias de duas populações normais: CASO VARIÂNCIAS CONHECIDAS E AMOSTRAS INDEPENDENTES E O CASO AMOSTRAS DEPENDENTES. UAEst/CCT/UFCG UAEst/CCT/UFCG 1/17 Motivação: Caso Variâncias Conhecidas e Amostras Independentes. Motivação A engenheira de uma fábrica de pré moldados está interessada em comparar a resistência de blocos de concretos com função estrutu- ral. A fábrica produz dois tipos diferentes de blocos. Como a linha A é relativamente nova, ela suspeita que a resistência dos blocos da linha A seja maior do que a resistência dos blocos produzidos pela li- nha mais velha, B. Selecionam-se aleatoriamente 25 blocos de cada linha, encontrando-se uma resistência média de xA = 6, 50MPa e xB = 5, 48MPa. Devido à experiência com a fabricação, sabe-se que σA = 0, 24MPa e σB = 0, 30MPa. A engenheira deseja testar se a resistência média dos blocos do tipo A é maior do que a resistência média dos blocos do tipo B, ao nı́vel de 5%. UAEst/CCT/UFCG 2/17 Testes de hipóteses sobre a igualdade de médias de duas populações normais com Variâncias Conhecidas e Amostras Independentes. Condições Necessárias Sejam X e Y duas populações normalmente distribuı́das, X ∼ N(µX , σ2X) e Y ∼ N(µY , σ2Y ), em que µX e µY são desconhecidos e σ2X e σ 2 Y são conhecidos. SejamX1, X2, ..., XnX e Y1, Y2, ..., YnY amostras, independentes uma da outra, de X e de Y , respectivamente. UAEst/CCT/UFCG 3/17 Procedimento Geral Definição das hipóteses 1. Teste bilateral{ H0 : µX − µY = 0 H1 : µX − µY 6= 0 2. Teste unilateral à direita{ H0 : µX − µY = 0 H1 : µX − µY > 0 3. Teste unilateral à esquerda{ H0 : µX − µY = 0 H1 : µX − µY < 0 UAEst/CCT/UFCG 4/17 Escolha da Estatı́stica para o teste Estatı́stica Neste caso, utilizaremos a estatı́stica X − Y . Daı́, temos que X − Y ∼ N ( µX − µY , σ2X nX + σ2Y nY ) . Assim, se a hipótese nula H0 : µX = µY for verdadeira, a estatı́stica de teste Z = (X − Y )− (µX − µY )√ σ2X nX + σ2Y nY = X − Y√ σ2X nX + σ2Y nY ∼ N(0, 1) segue distribuição normal padrão. UAEst/CCT/UFCG 5/17 Região Crı́tica Fixado o nı́vel de significância do teste (α) e supondo H0 verdadeira, a região crı́tica padronizada do teste fica como: a) RCp = { z; P ( |Z| ≥ z 1−α 2 ) = α } = ] −∞;−z 1−α 2 ] ∪ [ z 1−α 2 ;∞ [ . b) RCp = { z; P ( Z > z 1−2α 2 ) = α) } = [ z 1−2α 2 ;∞ [ . c) RCp = { z; P ( Z ≤ −z 1−2α 2 ) = α) } = ] −∞;−z 1−2α 2 ] . UAEst/CCT/UFCG 6/17 Estatı́stica de Teste Estatı́stica de teste Dada uma amostra de tamanho n, a estatı́stica de teste será: z0 = x0 − y0√ σ2X nX + σ2Y nY . Conclusão Se z0 ∈ RCp, rejeitamos H0, caso contrário, não rejeitamos H0. UAEst/CCT/UFCG 7/17 Motivação: Caso Amostras Dependentes. Motivação Um artigo no Journal of Strain Analysis (Vol. 18, No2, 1983) compara vários métodos de se predizer a força de cisalhamento de longarinas de chapa de aço. Os procedimentos Karlsruhe e Lehigh, aplicados a nove longarinas especı́ficas, resultou na média, d = 0, 2739 e no desvio padrão, sd = 0, 1351, das diferenças dj , obtidos a partir dos dados apresentados na Tabela a seguir. Desejamos determinar se há alguma diferença (na média) entre os dois métodos, ao nı́vel de 5%. UAEst/CCT/UFCG 8/17 Motivação: Caso Amostras Dependentes. Predições de Força para nove longarinas de chapa de aço (Carga Predita/Carga Observada) Longarina Karlsruhe Lehigh Diferença dj S1/1 1,186 1,061 0,125 S2/1 1,151 0,992 0,159 S3/1 1,322 1,063 0,259 S4/1 1,339 1,062 0,277 S5/1 1,200 1,065 0,135 S2/1 1,402 1,178 0,224 S2/2 1,365 1,037 0,328 S2/3 1,537 1,086 0,451 S2/4 1,559 1,052 0,507 UAEst/CCT/UFCG 9/17 Testes de hipóteses sobre a igualdade de médias de duas populações normais com amostras emparelhadas. Populações Emparelhadas: Dizemos que duas populações são de- pendentes (ou emparelhadas) se existir alguma relação de modo que cada valor em uma população estiver emparelhado com um valor cor- respondente na outra população. UAEst/CCT/UFCG 10/17 Condições Necessárias Sejam, então, X e Y duas populações normais emparelhadas, X ∼ N(µX , σ2X) e Y ∼ N(µY , σ2Y ), e sejam X1, X2, ..., Xn e Y1, Y2, ..., Yn amostras aleatórias de X e de Y , respectivamente. UAEst/CCT/UFCG 11/17 Condições Necessárias Sejam Di = Xi − Yi, i = 1, 2, ..., n, as diferenças entre cada par de observações, onde as diferenças Di seguem distribuição aproximadamente normal, com média µD = E(X − Y ) = E(X)− E(Y ) = µX − µY , de modo que um teste sobre a igualdade de µX e µY pode ser obtido realizando-se um teste t de amostra única sobre µD. UAEst/CCT/UFCG 12/17 Procedimento Geral Definição das hipóteses 1. Teste bilateral{ H0 : µD = 0 H1 : µD 6= 0 2. Teste unilateral à direita{ H0 : µD = 0 H1 : µD > 0 3. Teste unilateral à esquerda{ H0 : µD = 0 H1 : µD < 0 UAEst/CCT/UFCG 13/17 Escolha da Estatı́stica para o teste Neste caso, a estatı́stica apropriada é X − Y = D. Daı́, temos que T = (X − Y )− (µX − µY )√ S2d n = D − µD Sd√ n ∼ t(n−1), Assim, se a hipótese nula H0 : µD = 0 for verdadeira, a estatı́stica de teste T = D SD√ n , segue distribuição t-Student com (n− 1) graus de liberdade. UAEst/CCT/UFCG 14/17 Escolha da Estatı́stica para o teste Em que SD = √√√√ 1 n− 1 n∑ i=1 (Di −D)2 ou SD = √√√√√ 1 n− 1 n∑ i=1 D2i − 1 n ( n∑ i=1 Di )2 e D = 1 n n∑ i=1 Di. UAEst/CCT/UFCG 15/17 Região Crı́tica Fixado o nı́vel de significância do teste (α) e supondo H0 verdadeira, a região crı́tica padronizada do teste fico como: a) RCp = {t; P (|T | < tα) = 1− α} = ]−∞;−tα] ∪ [tα;∞[ ; b) RCp = {t; P (T ≥ t2α) = α} = [t2α;∞[ ; c) RCp = {t; P (T ≤ −t2α) = α} = ]−∞;−t2α] ; em que tα é um valor tabelado tal que P (|T | < tα) = 1 − α e T ∼ t(n−1). UAEst/CCT/UFCG 16/17 Estatı́stica de Teste Estatı́stica de teste Dada uma amostra de tamanho n, a estatı́stica de teste será: t0 = d0 Sd√ n . Conclusão Se t0 ∈ RCp, rejeitamos H0, caso contrário, não rejeitamos H0. UAEst/CCT/UFCG 17/17
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