1. Intervalo de Confiança para µ
Só utilizamos a T-student quando sabemos que X é Normal e desconhecemos o Sigma.
De resto utilizamos sempre a Normal o que muda é utilizarmos o sigma ou s corrigido.
Quando não sabemos a distribuição de X a amostra tem que ter N≥30 pelo TLC.
S corrigido =
Margem de erro =
Erro Padrão =
Amplitude = o dobro da ME
Intervalo de Confiança para ᵟ
Só utilizamos quando sabemos que X é Normal e temos ou seja não conhecemos o µ
Primeiro fazemos IC para S2
Para calcular o IC = Temos que ir ver na tabela o 0,025 para o LI e 0,975 para o LS
Depois fazemos a raiz quadrada dos valores obtidos
Intervalo de Confiança para π
Utilizamos a Tabela do Z
Tem que ter n maior ou igual a 30 pelo TLC
P – proporção = =
Para calcular o IC =
Margem de erro =
Teste de Ajustamento
Ho: X tem distribuição Uniforme / Normal /Bernoulli
Graus de liberdade = k- classes p- parâmetros miu ou sigma
Q <VC não se rejeita Ho
Contudo se observar no quadro que o esperado e observado forem diferentes do que se espera e a decisão
for manter Ho temos que duvidar da veracidade do teste

2. Análise de Contingência
Ho: X e Y são independentes
Estuda duas variáveis quantitativas
Para calcular Q
OU
VC =
Q <VC não se rejeita Ho
ANOVA ou análise de Variância
Ho: O consumo de X é igual ao consumo de Y
Ho:
Variável quantitativa – Dependente
Variável qualitativa – Factor
VC = Fgl;n na tabela F snedecor
P-value>α não se rejeita Ho
F <VC não se rejeita Ho
Regressão Linear
Estuda se as variáveis quantitativas são linearmente independentes
Se existe uma relação entre uma variável dependente e um conjunto de variáveis explicativas
H0:
R- coeficiente de correlação
R2
- coeficiente de determinação
VC = Fgl;n na tabela F snedecor
Se P-value> α não rejeitamos H0
Se F < VC não rejeitamos H0