SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 61
Baixar para ler offline
Concurseiro Estatístico
concurseiro_estatistico@outlook.com
Conteúdo Exclusivo
concurseiro_estatistico@outlook.com
+5521980721945
Anselmo Alves de Sousa
Estatístico - CONRE 9743
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6
elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um
intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem
coeciente de conança dado, aproximadamente, por
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6
elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um
intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem
coeciente de conança dado, aproximadamente, por
(A) 0, 97
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6
elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um
intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem
coeciente de conança dado, aproximadamente, por
(A) 0, 97
(B) 0, 95
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6
elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um
intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem
coeciente de conança dado, aproximadamente, por
(A) 0, 97
(B) 0, 95
(C) 0, 88
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6
elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um
intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem
coeciente de conança dado, aproximadamente, por
(A) 0, 97
(B) 0, 95
(C) 0, 88
(D) 0, 78
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6
elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um
intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem
coeciente de conança dado, aproximadamente, por
(A) 0, 97
(B) 0, 95
(C) 0, 88
(D) 0, 78
(E) 0, 72
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ ,
consideremos as hipóteses:
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ ,
consideremos as hipóteses:
H0 : θ = θ0 contra H1 : θ  θ0
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ ,
consideremos as hipóteses:
H0 : θ = θ0 contra H1 : θ  θ0
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ ,
consideremos as hipóteses:
H0 : θ = θ0 contra H1 : θ  θ0
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
Sejam as variáveis Di = Xi − θ0, i = 1, 2, . . . , n.
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ ,
consideremos as hipóteses:
H0 : θ = θ0 contra H1 : θ  θ0
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
Sejam as variáveis Di = Xi − θ0, i = 1, 2, . . . , n.
Estatística de teste T = número de diferenças Di +.
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ ,
consideremos as hipóteses:
H0 : θ = θ0 contra H1 : θ  θ0
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
Sejam as variáveis Di = Xi − θ0, i = 1, 2, . . . , n.
Estatística de teste T = número de diferenças Di +.
T ∼ Binomial(n, 1/2)
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ ,
consideremos as hipóteses:
H0 : θ = θ0 contra H1 : θ  θ0
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
Sejam as variáveis Di = Xi − θ0, i = 1, 2, . . . , n.
Estatística de teste T = número de diferenças Di +.
T ∼ Binomial(n, 1/2)
A regra de rejeição no caso das hipóteses acima é: jeitaremos H0, a um nível
de signicância α, se (T∗
≤ t) , onde t é tal que P(T ≤ t) = α.
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Possibilidades (adaptação do teste do sinal  teste não paramétrico):
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Possibilidades (adaptação do teste do sinal  teste não paramétrico):
Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana:
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Possibilidades (adaptação do teste do sinal  teste não paramétrico):
Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana:
i. θ  Xi
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Possibilidades (adaptação do teste do sinal  teste não paramétrico):
Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana:
i. θ  Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Possibilidades (adaptação do teste do sinal  teste não paramétrico):
Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana:
i. θ  Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = n (sinais positivos).
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Possibilidades (adaptação do teste do sinal  teste não paramétrico):
Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana:
i. θ  Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = n (sinais positivos).
θ 62 63 66
. . .
70 71 72
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Possibilidades (adaptação do teste do sinal  teste não paramétrico):
Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana:
i. θ  Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = n (sinais positivos).
θ 62 63 66
. . .
70 71 72
No nosso exercício n = 6.
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
ii. θ  X(2), teremos:.
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
ii. θ  X(2), teremos:.
θ  Xi,
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
ii. θ  X(2), teremos:.
θ  Xi, ∀i = 2, 3, . . . , n
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
ii. θ  X(2), teremos:.
θ  Xi, ∀i = 2, 3, . . . , n ⇒ T = n − 1 (sinais positivos).
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
ii. θ  X(2), teremos:.
θ  Xi, ∀i = 2, 3, . . . , n ⇒ T = n − 1 (sinais positivos).
62 θ 63 66
. . .
70 71 72
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
ii. θ  X(2), teremos:.
θ  Xi, ∀i = 2, 3, . . . , n ⇒ T = n − 1 (sinais positivos).
62 θ 63 66
. . .
70 71 72
No nosso exercício T = 5.
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
iii. X(n−1)  θ  X(n), teremos:.
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
iii. X(n−1)  θ  X(n), teremos:.
X(n−1)  θ  X(n)
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
iii. X(n−1)  θ  X(n), teremos:.
X(n−1)  θ  X(n) ⇒ T = 1 (sinal positivo).
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
iii. X(n−1)  θ  X(n), teremos:.
X(n−1)  θ  X(n) ⇒ T = 1 (sinal positivo).
62 63 66
. . .
70 71 θ 72
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
iv. θ  X(n), teremos:
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
iv. θ  X(n), teremos:
θ  Xi,
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
iv. θ  X(n), teremos:
θ  Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
iv. θ  X(n), teremos:
θ  Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = 0 (sinal positivo).
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
iv. θ  X(n), teremos:
θ  Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = 0 (sinal positivo).
62 63 66
. . .
70 71 72 θ
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
iv. θ  X(n), teremos:
θ  Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = 0 (sinal positivo).
62 63 66
. . .
70 71 72 θ
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t)
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ)
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
γ
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)}
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)}
γ = 2 × Pr(T ≤ 1)
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)}
γ = 2 × Pr(T ≤ 1)
γ
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)}
γ = 2 × Pr(T ≤ 1)
γ = 2 ×
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)}
γ = 2 × Pr(T ≤ 1)
γ = 2 ×
6
0
0, 56
+
6
1
0, 5 × 0, 55
= 0, 21875
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)}
γ = 2 × Pr(T ≤ 1)
γ = 2 ×
6
0
0, 56
+
6
1
0, 5 × 0, 55
= 0, 21875
1 − γ = 0, 78125
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)}
γ = 2 × Pr(T ≤ 1)
γ = 2 ×
6
0
0, 56
+
6
1
0, 5 × 0, 55
= 0, 21875
1 − γ = 0, 78125 ≈ 78%
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC  Resolução
Pr(T = t) =
n
t
0, 5t
· 0, 5n−t
, t = 0, 1, 2, . . . , n:
Se o IC cobre a verdadeira mediana:
Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)}
γ = 2 × Pr(T ≤ 1)
γ = 2 ×
6
0
0, 56
+
6
1
0, 5 × 0, 55
= 0, 21875
1 − γ = 0, 78125 ≈ 78%
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6
elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um
intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem
coeciente de conança dado, aproximadamente, por
(A) 0, 97
(B) 0, 95
(C) 0, 88
(D) 0, 78
(E) 0, 72
MPEPE/2006  Fundação Carlos Chagas  FCC
59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6
elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um
intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem
coeciente de conança dado, aproximadamente, por
(A)
(B)
(C)
(D) 0, 78
(E)
Conteúdo Exclusivo
concurseiro_estatistico@outlook.com
+5521980721945
Anselmo Alves de Sousa
Estatístico - CONRE 9743

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Divisão por 2 algarismos
Divisão por 2 algarismosDivisão por 2 algarismos
Divisão por 2 algarismosHugo Ferreira
 
Questões média mediana e moda
Questões média mediana e modaQuestões média mediana e moda
Questões média mediana e modaKeyla Christianne
 
Cabeçalho provas parciais
Cabeçalho   provas parciaisCabeçalho   provas parciais
Cabeçalho provas parciaisDione Passos
 
TABULEIRO DA MULTIPLICAÇÃO
TABULEIRO DA MULTIPLICAÇÃOTABULEIRO DA MULTIPLICAÇÃO
TABULEIRO DA MULTIPLICAÇÃOMary Alvarenga
 
Mdc e mmc - multiplos e divisores
Mdc e mmc - multiplos e divisoresMdc e mmc - multiplos e divisores
Mdc e mmc - multiplos e divisoresCristina J. Neves
 
24 teoria-3-campo-aditivo
24 teoria-3-campo-aditivo24 teoria-3-campo-aditivo
24 teoria-3-campo-aditivoJosi Angélica
 
Bioquimica clinica roteiro
Bioquimica clinica   roteiroBioquimica clinica   roteiro
Bioquimica clinica roteiroCarolvet88
 
Jogos matemáticos – trabalhando o raciocínio lógico
Jogos matemáticos – trabalhando o raciocínio lógicoJogos matemáticos – trabalhando o raciocínio lógico
Jogos matemáticos – trabalhando o raciocínio lógicoNilda de Oliveira Campos
 
Pesquisa Operacional - Definição e Origem
Pesquisa Operacional - Definição e OrigemPesquisa Operacional - Definição e Origem
Pesquisa Operacional - Definição e OrigemAdriano Maranhão
 
Aula 6 principio inclusaoeexclusao-casadepombos
Aula 6   principio inclusaoeexclusao-casadepombosAula 6   principio inclusaoeexclusao-casadepombos
Aula 6 principio inclusaoeexclusao-casadepomboswab030
 
Maconha e tabaco
Maconha e tabacoMaconha e tabaco
Maconha e tabacoJulai1991
 
Atividade de ciências registro do crescimento do feijão
Atividade de ciências  registro do crescimento do feijãoAtividade de ciências  registro do crescimento do feijão
Atividade de ciências registro do crescimento do feijãosilviacerqueira1
 
Aula 4 Profmat - Algoritmo de Euclides - MDC e MMC 25 08-17
Aula 4   Profmat - Algoritmo de Euclides - MDC e MMC 25 08-17Aula 4   Profmat - Algoritmo de Euclides - MDC e MMC 25 08-17
Aula 4 Profmat - Algoritmo de Euclides - MDC e MMC 25 08-17Aline Guedes
 
Sistema de Numeração Decimal, Unidade, dezena e centena
Sistema de Numeração Decimal, Unidade, dezena e centenaSistema de Numeração Decimal, Unidade, dezena e centena
Sistema de Numeração Decimal, Unidade, dezena e centenaAline Manzini
 

Mais procurados (20)

Divisão por 2 algarismos
Divisão por 2 algarismosDivisão por 2 algarismos
Divisão por 2 algarismos
 
Jogo labirinto
Jogo labirintoJogo labirinto
Jogo labirinto
 
Jogos de outono
Jogos de outonoJogos de outono
Jogos de outono
 
Questões média mediana e moda
Questões média mediana e modaQuestões média mediana e moda
Questões média mediana e moda
 
Glicogenose tipo I
Glicogenose tipo IGlicogenose tipo I
Glicogenose tipo I
 
Cabeçalho provas parciais
Cabeçalho   provas parciaisCabeçalho   provas parciais
Cabeçalho provas parciais
 
TABULEIRO DA MULTIPLICAÇÃO
TABULEIRO DA MULTIPLICAÇÃOTABULEIRO DA MULTIPLICAÇÃO
TABULEIRO DA MULTIPLICAÇÃO
 
Mdc e mmc - multiplos e divisores
Mdc e mmc - multiplos e divisoresMdc e mmc - multiplos e divisores
Mdc e mmc - multiplos e divisores
 
24 teoria-3-campo-aditivo
24 teoria-3-campo-aditivo24 teoria-3-campo-aditivo
24 teoria-3-campo-aditivo
 
Bioquimica clinica roteiro
Bioquimica clinica   roteiroBioquimica clinica   roteiro
Bioquimica clinica roteiro
 
Jogos matemáticos – trabalhando o raciocínio lógico
Jogos matemáticos – trabalhando o raciocínio lógicoJogos matemáticos – trabalhando o raciocínio lógico
Jogos matemáticos – trabalhando o raciocínio lógico
 
Tabuada
TabuadaTabuada
Tabuada
 
Entrevista com neymar
Entrevista com neymarEntrevista com neymar
Entrevista com neymar
 
Pesquisa Operacional - Definição e Origem
Pesquisa Operacional - Definição e OrigemPesquisa Operacional - Definição e Origem
Pesquisa Operacional - Definição e Origem
 
Aula 6 principio inclusaoeexclusao-casadepombos
Aula 6   principio inclusaoeexclusao-casadepombosAula 6   principio inclusaoeexclusao-casadepombos
Aula 6 principio inclusaoeexclusao-casadepombos
 
Maconha e tabaco
Maconha e tabacoMaconha e tabaco
Maconha e tabaco
 
Atividade de ciências registro do crescimento do feijão
Atividade de ciências  registro do crescimento do feijãoAtividade de ciências  registro do crescimento do feijão
Atividade de ciências registro do crescimento do feijão
 
Aula 4 Profmat - Algoritmo de Euclides - MDC e MMC 25 08-17
Aula 4   Profmat - Algoritmo de Euclides - MDC e MMC 25 08-17Aula 4   Profmat - Algoritmo de Euclides - MDC e MMC 25 08-17
Aula 4 Profmat - Algoritmo de Euclides - MDC e MMC 25 08-17
 
Sistema de Numeração Decimal, Unidade, dezena e centena
Sistema de Numeração Decimal, Unidade, dezena e centenaSistema de Numeração Decimal, Unidade, dezena e centena
Sistema de Numeração Decimal, Unidade, dezena e centena
 
Lista 1 distributivas
Lista 1 distributivasLista 1 distributivas
Lista 1 distributivas
 

Semelhante a Intervalo de Confiança para a Mediana amostral - Teste do Sinal

Formulario inferencia estatistica - 1 e 2 populacoes
Formulario   inferencia estatistica - 1 e 2 populacoesFormulario   inferencia estatistica - 1 e 2 populacoes
Formulario inferencia estatistica - 1 e 2 populacoesPedro Casquilho
 
Formulario estatistica descritiva univariada e bivariava 2013
Formulario estatistica descritiva univariada e bivariava  2013Formulario estatistica descritiva univariada e bivariava  2013
Formulario estatistica descritiva univariada e bivariava 2013Pedro Casquilho
 
Sessao 2 Introdução à T.I e Entropias
Sessao 2 Introdução à T.I e EntropiasSessao 2 Introdução à T.I e Entropias
Sessao 2 Introdução à T.I e EntropiasPedro De Almeida
 
Estatistica regular 9
Estatistica regular 9Estatistica regular 9
Estatistica regular 9J M
 
2-1_Var aleatorias discretas e distribuicoes.pdf
2-1_Var aleatorias discretas e distribuicoes.pdf2-1_Var aleatorias discretas e distribuicoes.pdf
2-1_Var aleatorias discretas e distribuicoes.pdfElisângela Rodrigues
 
Expoente 12 prova modelo de exame-enunciado
Expoente 12 prova modelo de exame-enunciadoExpoente 12 prova modelo de exame-enunciado
Expoente 12 prova modelo de exame-enunciadoSusana Figueiredo
 
Booklet reais
Booklet reaisBooklet reais
Booklet reaispm3d
 
Variaveis+aleatorias
Variaveis+aleatoriasVariaveis+aleatorias
Variaveis+aleatoriasFagner Talles
 
Aula 1 pe2 marcos
Aula 1 pe2 marcosAula 1 pe2 marcos
Aula 1 pe2 marcoscruz_marcos
 
Teorema central do Limite - Exercício
Teorema central do Limite - ExercícioTeorema central do Limite - Exercício
Teorema central do Limite - ExercícioAnselmo Alves de Sousa
 
Distribuições amostragem
Distribuições amostragemDistribuições amostragem
Distribuições amostragemAntonio Simoes
 
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6Bowman Guimaraes
 

Semelhante a Intervalo de Confiança para a Mediana amostral - Teste do Sinal (20)

Formulario inferencia estatistica - 1 e 2 populacoes
Formulario   inferencia estatistica - 1 e 2 populacoesFormulario   inferencia estatistica - 1 e 2 populacoes
Formulario inferencia estatistica - 1 e 2 populacoes
 
Inferência para cadeias de markov
Inferência para cadeias de markovInferência para cadeias de markov
Inferência para cadeias de markov
 
Formulario estatistica descritiva univariada e bivariava 2013
Formulario estatistica descritiva univariada e bivariava  2013Formulario estatistica descritiva univariada e bivariava  2013
Formulario estatistica descritiva univariada e bivariava 2013
 
Aula18
Aula18 Aula18
Aula18
 
Aula 12 intervalo de confiança
Aula 12   intervalo de confiançaAula 12   intervalo de confiança
Aula 12 intervalo de confiança
 
1. intervalo de confiança parte i
1. intervalo de confiança   parte i1. intervalo de confiança   parte i
1. intervalo de confiança parte i
 
Sessao 2 Introdução à T.I e Entropias
Sessao 2 Introdução à T.I e EntropiasSessao 2 Introdução à T.I e Entropias
Sessao 2 Introdução à T.I e Entropias
 
Pseudo-sigma
Pseudo-sigmaPseudo-sigma
Pseudo-sigma
 
Estatistica regular 9
Estatistica regular 9Estatistica regular 9
Estatistica regular 9
 
2-1_Var aleatorias discretas e distribuicoes.pdf
2-1_Var aleatorias discretas e distribuicoes.pdf2-1_Var aleatorias discretas e distribuicoes.pdf
2-1_Var aleatorias discretas e distribuicoes.pdf
 
Expoente 12 prova modelo de exame-enunciado
Expoente 12 prova modelo de exame-enunciadoExpoente 12 prova modelo de exame-enunciado
Expoente 12 prova modelo de exame-enunciado
 
O teorema de cramér lundberg via martingais
O teorema de cramér lundberg via martingaisO teorema de cramér lundberg via martingais
O teorema de cramér lundberg via martingais
 
Poisson
PoissonPoisson
Poisson
 
Booklet reais
Booklet reaisBooklet reais
Booklet reais
 
Variaveis+aleatorias
Variaveis+aleatoriasVariaveis+aleatorias
Variaveis+aleatorias
 
Schrodinger.pdf
Schrodinger.pdfSchrodinger.pdf
Schrodinger.pdf
 
Aula 1 pe2 marcos
Aula 1 pe2 marcosAula 1 pe2 marcos
Aula 1 pe2 marcos
 
Teorema central do Limite - Exercício
Teorema central do Limite - ExercícioTeorema central do Limite - Exercício
Teorema central do Limite - Exercício
 
Distribuições amostragem
Distribuições amostragemDistribuições amostragem
Distribuições amostragem
 
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6
Www.uff.br gma informacoes disciplinas_calc 03 -a- 2012-2_lista 6
 

Mais de Anselmo Alves de Sousa

Medias moveis - Análise de Séries Temporais
Medias moveis - Análise de Séries TemporaisMedias moveis - Análise de Séries Temporais
Medias moveis - Análise de Séries TemporaisAnselmo Alves de Sousa
 
Tecnologia da Amostragem - Probabilidade de Inclusão em Amostragem - UFCA 2019
Tecnologia da Amostragem - Probabilidade de Inclusão em Amostragem - UFCA 2019Tecnologia da Amostragem - Probabilidade de Inclusão em Amostragem - UFCA 2019
Tecnologia da Amostragem - Probabilidade de Inclusão em Amostragem - UFCA 2019Anselmo Alves de Sousa
 
ANPEC/2019 - Propriedades dos Estimadores de Mínimos Quadrados
ANPEC/2019 - Propriedades dos Estimadores de Mínimos QuadradosANPEC/2019 - Propriedades dos Estimadores de Mínimos Quadrados
ANPEC/2019 - Propriedades dos Estimadores de Mínimos QuadradosAnselmo Alves de Sousa
 
Anpec - 2019 Estatística - Questão 1
Anpec - 2019 Estatística - Questão 1Anpec - 2019 Estatística - Questão 1
Anpec - 2019 Estatística - Questão 1Anselmo Alves de Sousa
 
Regressao Linear Simples - Pessupostos
Regressao Linear Simples - PessupostosRegressao Linear Simples - Pessupostos
Regressao Linear Simples - PessupostosAnselmo Alves de Sousa
 
Introdução à probabilidade - Probabilidade frequentista
Introdução à probabilidade - Probabilidade frequentistaIntrodução à probabilidade - Probabilidade frequentista
Introdução à probabilidade - Probabilidade frequentistaAnselmo Alves de Sousa
 
Desigualdade de Markov - Resolução de Questão de Estatística
Desigualdade de Markov - Resolução de Questão de EstatísticaDesigualdade de Markov - Resolução de Questão de Estatística
Desigualdade de Markov - Resolução de Questão de EstatísticaAnselmo Alves de Sousa
 
Teste do sinal - Estatística Não Paramétrica
Teste do sinal - Estatística Não ParamétricaTeste do sinal - Estatística Não Paramétrica
Teste do sinal - Estatística Não ParamétricaAnselmo Alves de Sousa
 
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)Anselmo Alves de Sousa
 
Função de Autocovariância Modelo AR(1) - Séries Temporais
Função de Autocovariância Modelo AR(1) - Séries TemporaisFunção de Autocovariância Modelo AR(1) - Séries Temporais
Função de Autocovariância Modelo AR(1) - Séries TemporaisAnselmo Alves de Sousa
 
Média e Variância da Distribuição Beta de Probabilidades
Média e Variância da Distribuição Beta de ProbabilidadesMédia e Variância da Distribuição Beta de Probabilidades
Média e Variância da Distribuição Beta de ProbabilidadesAnselmo Alves de Sousa
 
Diferença entre Variáveis Aleatórias
Diferença entre Variáveis AleatóriasDiferença entre Variáveis Aleatórias
Diferença entre Variáveis AleatóriasAnselmo Alves de Sousa
 
Relação empírica entre média moda e mediana
Relação empírica entre média moda e medianaRelação empírica entre média moda e mediana
Relação empírica entre média moda e medianaAnselmo Alves de Sousa
 
Método dos Momentos - Distribuição Gama
Método dos Momentos - Distribuição GamaMétodo dos Momentos - Distribuição Gama
Método dos Momentos - Distribuição GamaAnselmo Alves de Sousa
 

Mais de Anselmo Alves de Sousa (20)

Medias moveis - Análise de Séries Temporais
Medias moveis - Análise de Séries TemporaisMedias moveis - Análise de Séries Temporais
Medias moveis - Análise de Séries Temporais
 
Tecnologia da Amostragem - Probabilidade de Inclusão em Amostragem - UFCA 2019
Tecnologia da Amostragem - Probabilidade de Inclusão em Amostragem - UFCA 2019Tecnologia da Amostragem - Probabilidade de Inclusão em Amostragem - UFCA 2019
Tecnologia da Amostragem - Probabilidade de Inclusão em Amostragem - UFCA 2019
 
ANPEC/2019 - Propriedades dos Estimadores de Mínimos Quadrados
ANPEC/2019 - Propriedades dos Estimadores de Mínimos QuadradosANPEC/2019 - Propriedades dos Estimadores de Mínimos Quadrados
ANPEC/2019 - Propriedades dos Estimadores de Mínimos Quadrados
 
Anpec - 2019 Estatística - Questão 1
Anpec - 2019 Estatística - Questão 1Anpec - 2019 Estatística - Questão 1
Anpec - 2019 Estatística - Questão 1
 
Random walk - Passeio Aleatório
Random walk - Passeio AleatórioRandom walk - Passeio Aleatório
Random walk - Passeio Aleatório
 
Regressao Linear Simples - Pessupostos
Regressao Linear Simples - PessupostosRegressao Linear Simples - Pessupostos
Regressao Linear Simples - Pessupostos
 
Introdução à probabilidade - Probabilidade frequentista
Introdução à probabilidade - Probabilidade frequentistaIntrodução à probabilidade - Probabilidade frequentista
Introdução à probabilidade - Probabilidade frequentista
 
Aula 1 Probabilidade Introdução
Aula 1 Probabilidade IntroduçãoAula 1 Probabilidade Introdução
Aula 1 Probabilidade Introdução
 
Desigualdade de Markov - Resolução de Questão de Estatística
Desigualdade de Markov - Resolução de Questão de EstatísticaDesigualdade de Markov - Resolução de Questão de Estatística
Desigualdade de Markov - Resolução de Questão de Estatística
 
Teste do sinal - Estatística Não Paramétrica
Teste do sinal - Estatística Não ParamétricaTeste do sinal - Estatística Não Paramétrica
Teste do sinal - Estatística Não Paramétrica
 
Cadeias de Markov em Tempo Discreto
Cadeias de Markov em Tempo DiscretoCadeias de Markov em Tempo Discreto
Cadeias de Markov em Tempo Discreto
 
Modelo de Regressão nao-linear
Modelo de Regressão nao-linearModelo de Regressão nao-linear
Modelo de Regressão nao-linear
 
Entropia da Informação - Shannon
Entropia da Informação - ShannonEntropia da Informação - Shannon
Entropia da Informação - Shannon
 
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)
 
Função de Autocovariância Modelo AR(1) - Séries Temporais
Função de Autocovariância Modelo AR(1) - Séries TemporaisFunção de Autocovariância Modelo AR(1) - Séries Temporais
Função de Autocovariância Modelo AR(1) - Séries Temporais
 
Média e Variância da Distribuição Beta de Probabilidades
Média e Variância da Distribuição Beta de ProbabilidadesMédia e Variância da Distribuição Beta de Probabilidades
Média e Variância da Distribuição Beta de Probabilidades
 
Entropia da Distribuição Uniforme
Entropia da Distribuição UniformeEntropia da Distribuição Uniforme
Entropia da Distribuição Uniforme
 
Diferença entre Variáveis Aleatórias
Diferença entre Variáveis AleatóriasDiferença entre Variáveis Aleatórias
Diferença entre Variáveis Aleatórias
 
Relação empírica entre média moda e mediana
Relação empírica entre média moda e medianaRelação empírica entre média moda e mediana
Relação empírica entre média moda e mediana
 
Método dos Momentos - Distribuição Gama
Método dos Momentos - Distribuição GamaMétodo dos Momentos - Distribuição Gama
Método dos Momentos - Distribuição Gama
 

Último

Ácidos Nucleicos - DNA e RNA (Material Genético).pdf
Ácidos Nucleicos - DNA e RNA (Material Genético).pdfÁcidos Nucleicos - DNA e RNA (Material Genético).pdf
Ácidos Nucleicos - DNA e RNA (Material Genético).pdfJonathasAureliano1
 
A poesia - Definições e Característicass
A poesia - Definições e CaracterísticassA poesia - Definições e Característicass
A poesia - Definições e CaracterísticassAugusto Costa
 
historia Europa Medieval_7ºano_slides_aula12.ppt
historia Europa Medieval_7ºano_slides_aula12.ppthistoria Europa Medieval_7ºano_slides_aula12.ppt
historia Europa Medieval_7ºano_slides_aula12.pptErnandesLinhares1
 
Manual da CPSA_1_Agir com Autonomia para envio
Manual da CPSA_1_Agir com Autonomia para envioManual da CPSA_1_Agir com Autonomia para envio
Manual da CPSA_1_Agir com Autonomia para envioManuais Formação
 
VARIEDADES LINGUÍSTICAS - 1. pptx
VARIEDADES        LINGUÍSTICAS - 1. pptxVARIEDADES        LINGUÍSTICAS - 1. pptx
VARIEDADES LINGUÍSTICAS - 1. pptxMarlene Cunhada
 
Noções de Farmacologia - Flávia Soares.pdf
Noções de Farmacologia - Flávia Soares.pdfNoções de Farmacologia - Flávia Soares.pdf
Noções de Farmacologia - Flávia Soares.pdflucassilva721057
 
Transformações isométricas.pptx Geometria
Transformações isométricas.pptx GeometriaTransformações isométricas.pptx Geometria
Transformações isométricas.pptx Geometriajucelio7
 
Construção (C)erta - Nós Propomos! Sertã
Construção (C)erta - Nós Propomos! SertãConstrução (C)erta - Nós Propomos! Sertã
Construção (C)erta - Nós Propomos! SertãIlda Bicacro
 
PLANOS E EIXOS DO CORPO HUMANO.educacao física pptx
PLANOS E EIXOS DO CORPO HUMANO.educacao física pptxPLANOS E EIXOS DO CORPO HUMANO.educacao física pptx
PLANOS E EIXOS DO CORPO HUMANO.educacao física pptxSamiraMiresVieiradeM
 
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...azulassessoria9
 
RedacoesComentadasModeloAnalisarFazer.pdf
RedacoesComentadasModeloAnalisarFazer.pdfRedacoesComentadasModeloAnalisarFazer.pdf
RedacoesComentadasModeloAnalisarFazer.pdfAlissonMiranda22
 
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdf
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdfPROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdf
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdfMarianaMoraesMathias
 
Pedologia- Geografia - Geologia - aula_01.pptx
Pedologia- Geografia - Geologia - aula_01.pptxPedologia- Geografia - Geologia - aula_01.pptx
Pedologia- Geografia - Geologia - aula_01.pptxleandropereira983288
 
A horta do Senhor Lobo que protege a sua horta.
A horta do Senhor Lobo que protege a sua horta.A horta do Senhor Lobo que protege a sua horta.
A horta do Senhor Lobo que protege a sua horta.silves15
 
Rotas Transaarianas como o desrto prouz riqueza
Rotas Transaarianas como o desrto prouz riquezaRotas Transaarianas como o desrto prouz riqueza
Rotas Transaarianas como o desrto prouz riquezaronaldojacademico
 
Considere a seguinte situação fictícia: Durante uma reunião de equipe em uma...
Considere a seguinte situação fictícia:  Durante uma reunião de equipe em uma...Considere a seguinte situação fictícia:  Durante uma reunião de equipe em uma...
Considere a seguinte situação fictícia: Durante uma reunião de equipe em uma...azulassessoria9
 
GÊNERO TEXTUAL - TIRINHAS - Charges - Cartum
GÊNERO TEXTUAL - TIRINHAS - Charges - CartumGÊNERO TEXTUAL - TIRINHAS - Charges - Cartum
GÊNERO TEXTUAL - TIRINHAS - Charges - CartumAugusto Costa
 
CRÔNICAS DE UMA TURMA - TURMA DE 9ºANO - EASB
CRÔNICAS DE UMA TURMA - TURMA DE 9ºANO - EASBCRÔNICAS DE UMA TURMA - TURMA DE 9ºANO - EASB
CRÔNICAS DE UMA TURMA - TURMA DE 9ºANO - EASBAline Santana
 
o ciclo do contato Jorge Ponciano Ribeiro.pdf
o ciclo do contato Jorge Ponciano Ribeiro.pdfo ciclo do contato Jorge Ponciano Ribeiro.pdf
o ciclo do contato Jorge Ponciano Ribeiro.pdfCamillaBrito19
 
Literatura Brasileira - escolas literárias.ppt
Literatura Brasileira - escolas literárias.pptLiteratura Brasileira - escolas literárias.ppt
Literatura Brasileira - escolas literárias.pptMaiteFerreira4
 

Último (20)

Ácidos Nucleicos - DNA e RNA (Material Genético).pdf
Ácidos Nucleicos - DNA e RNA (Material Genético).pdfÁcidos Nucleicos - DNA e RNA (Material Genético).pdf
Ácidos Nucleicos - DNA e RNA (Material Genético).pdf
 
A poesia - Definições e Característicass
A poesia - Definições e CaracterísticassA poesia - Definições e Característicass
A poesia - Definições e Característicass
 
historia Europa Medieval_7ºano_slides_aula12.ppt
historia Europa Medieval_7ºano_slides_aula12.ppthistoria Europa Medieval_7ºano_slides_aula12.ppt
historia Europa Medieval_7ºano_slides_aula12.ppt
 
Manual da CPSA_1_Agir com Autonomia para envio
Manual da CPSA_1_Agir com Autonomia para envioManual da CPSA_1_Agir com Autonomia para envio
Manual da CPSA_1_Agir com Autonomia para envio
 
VARIEDADES LINGUÍSTICAS - 1. pptx
VARIEDADES        LINGUÍSTICAS - 1. pptxVARIEDADES        LINGUÍSTICAS - 1. pptx
VARIEDADES LINGUÍSTICAS - 1. pptx
 
Noções de Farmacologia - Flávia Soares.pdf
Noções de Farmacologia - Flávia Soares.pdfNoções de Farmacologia - Flávia Soares.pdf
Noções de Farmacologia - Flávia Soares.pdf
 
Transformações isométricas.pptx Geometria
Transformações isométricas.pptx GeometriaTransformações isométricas.pptx Geometria
Transformações isométricas.pptx Geometria
 
Construção (C)erta - Nós Propomos! Sertã
Construção (C)erta - Nós Propomos! SertãConstrução (C)erta - Nós Propomos! Sertã
Construção (C)erta - Nós Propomos! Sertã
 
PLANOS E EIXOS DO CORPO HUMANO.educacao física pptx
PLANOS E EIXOS DO CORPO HUMANO.educacao física pptxPLANOS E EIXOS DO CORPO HUMANO.educacao física pptx
PLANOS E EIXOS DO CORPO HUMANO.educacao física pptx
 
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...
 
RedacoesComentadasModeloAnalisarFazer.pdf
RedacoesComentadasModeloAnalisarFazer.pdfRedacoesComentadasModeloAnalisarFazer.pdf
RedacoesComentadasModeloAnalisarFazer.pdf
 
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdf
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdfPROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdf
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdf
 
Pedologia- Geografia - Geologia - aula_01.pptx
Pedologia- Geografia - Geologia - aula_01.pptxPedologia- Geografia - Geologia - aula_01.pptx
Pedologia- Geografia - Geologia - aula_01.pptx
 
A horta do Senhor Lobo que protege a sua horta.
A horta do Senhor Lobo que protege a sua horta.A horta do Senhor Lobo que protege a sua horta.
A horta do Senhor Lobo que protege a sua horta.
 
Rotas Transaarianas como o desrto prouz riqueza
Rotas Transaarianas como o desrto prouz riquezaRotas Transaarianas como o desrto prouz riqueza
Rotas Transaarianas como o desrto prouz riqueza
 
Considere a seguinte situação fictícia: Durante uma reunião de equipe em uma...
Considere a seguinte situação fictícia:  Durante uma reunião de equipe em uma...Considere a seguinte situação fictícia:  Durante uma reunião de equipe em uma...
Considere a seguinte situação fictícia: Durante uma reunião de equipe em uma...
 
GÊNERO TEXTUAL - TIRINHAS - Charges - Cartum
GÊNERO TEXTUAL - TIRINHAS - Charges - CartumGÊNERO TEXTUAL - TIRINHAS - Charges - Cartum
GÊNERO TEXTUAL - TIRINHAS - Charges - Cartum
 
CRÔNICAS DE UMA TURMA - TURMA DE 9ºANO - EASB
CRÔNICAS DE UMA TURMA - TURMA DE 9ºANO - EASBCRÔNICAS DE UMA TURMA - TURMA DE 9ºANO - EASB
CRÔNICAS DE UMA TURMA - TURMA DE 9ºANO - EASB
 
o ciclo do contato Jorge Ponciano Ribeiro.pdf
o ciclo do contato Jorge Ponciano Ribeiro.pdfo ciclo do contato Jorge Ponciano Ribeiro.pdf
o ciclo do contato Jorge Ponciano Ribeiro.pdf
 
Literatura Brasileira - escolas literárias.ppt
Literatura Brasileira - escolas literárias.pptLiteratura Brasileira - escolas literárias.ppt
Literatura Brasileira - escolas literárias.ppt
 

Intervalo de Confiança para a Mediana amostral - Teste do Sinal

  • 3. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC 59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6 elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem coeciente de conança dado, aproximadamente, por
  • 4. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC 59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6 elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem coeciente de conança dado, aproximadamente, por (A) 0, 97
  • 5. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC 59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6 elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem coeciente de conança dado, aproximadamente, por (A) 0, 97 (B) 0, 95
  • 6. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC 59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6 elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem coeciente de conança dado, aproximadamente, por (A) 0, 97 (B) 0, 95 (C) 0, 88
  • 7. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC 59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6 elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem coeciente de conança dado, aproximadamente, por (A) 0, 97 (B) 0, 95 (C) 0, 88 (D) 0, 78
  • 8. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC 59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6 elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem coeciente de conança dado, aproximadamente, por (A) 0, 97 (B) 0, 95 (C) 0, 88 (D) 0, 78 (E) 0, 72
  • 9. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ
  • 10. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ , consideremos as hipóteses:
  • 11. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ , consideremos as hipóteses: H0 : θ = θ0 contra H1 : θ θ0
  • 12. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ , consideremos as hipóteses: H0 : θ = θ0 contra H1 : θ θ0 X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
  • 13. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ , consideremos as hipóteses: H0 : θ = θ0 contra H1 : θ θ0 X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) Sejam as variáveis Di = Xi − θ0, i = 1, 2, . . . , n.
  • 14. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ , consideremos as hipóteses: H0 : θ = θ0 contra H1 : θ θ0 X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) Sejam as variáveis Di = Xi − θ0, i = 1, 2, . . . , n. Estatística de teste T = número de diferenças Di +.
  • 15. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ , consideremos as hipóteses: H0 : θ = θ0 contra H1 : θ θ0 X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) Sejam as variáveis Di = Xi − θ0, i = 1, 2, . . . , n. Estatística de teste T = número de diferenças Di +. T ∼ Binomial(n, 1/2)
  • 16. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Seja (X1, X2, . . . , Xn) uma amostra de uma variável aleatória X com mediana θ , consideremos as hipóteses: H0 : θ = θ0 contra H1 : θ θ0 X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) Sejam as variáveis Di = Xi − θ0, i = 1, 2, . . . , n. Estatística de teste T = número de diferenças Di +. T ∼ Binomial(n, 1/2) A regra de rejeição no caso das hipóteses acima é: jeitaremos H0, a um nível de signicância α, se (T∗ ≤ t) , onde t é tal que P(T ≤ t) = α.
  • 17. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Possibilidades (adaptação do teste do sinal teste não paramétrico):
  • 18. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Possibilidades (adaptação do teste do sinal teste não paramétrico): Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana:
  • 19. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Possibilidades (adaptação do teste do sinal teste não paramétrico): Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana: i. θ Xi
  • 20. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Possibilidades (adaptação do teste do sinal teste não paramétrico): Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana: i. θ Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n
  • 21. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Possibilidades (adaptação do teste do sinal teste não paramétrico): Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana: i. θ Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = n (sinais positivos).
  • 22. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Possibilidades (adaptação do teste do sinal teste não paramétrico): Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana: i. θ Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = n (sinais positivos). θ 62 63 66 . . . 70 71 72
  • 23. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Possibilidades (adaptação do teste do sinal teste não paramétrico): Se o IC, [X(2), X(n−1)] não cobre a verdadeira mediana: i. θ Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = n (sinais positivos). θ 62 63 66 . . . 70 71 72 No nosso exercício n = 6.
  • 24. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
  • 25. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: ii. θ X(2), teremos:.
  • 26. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: ii. θ X(2), teremos:. θ Xi,
  • 27. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: ii. θ X(2), teremos:. θ Xi, ∀i = 2, 3, . . . , n
  • 28. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: ii. θ X(2), teremos:. θ Xi, ∀i = 2, 3, . . . , n ⇒ T = n − 1 (sinais positivos).
  • 29. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: ii. θ X(2), teremos:. θ Xi, ∀i = 2, 3, . . . , n ⇒ T = n − 1 (sinais positivos). 62 θ 63 66 . . . 70 71 72
  • 30. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: ii. θ X(2), teremos:. θ Xi, ∀i = 2, 3, . . . , n ⇒ T = n − 1 (sinais positivos). 62 θ 63 66 . . . 70 71 72 No nosso exercício T = 5.
  • 31. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
  • 32. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: iii. X(n−1) θ X(n), teremos:.
  • 33. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: iii. X(n−1) θ X(n), teremos:. X(n−1) θ X(n)
  • 34. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: iii. X(n−1) θ X(n), teremos:. X(n−1) θ X(n) ⇒ T = 1 (sinal positivo).
  • 35. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: iii. X(n−1) θ X(n), teremos:. X(n−1) θ X(n) ⇒ T = 1 (sinal positivo). 62 63 66 . . . 70 71 θ 72
  • 36. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana:
  • 37. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: iv. θ X(n), teremos:
  • 38. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: iv. θ X(n), teremos: θ Xi,
  • 39. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: iv. θ X(n), teremos: θ Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n
  • 40. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: iv. θ X(n), teremos: θ Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = 0 (sinal positivo).
  • 41. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: iv. θ X(n), teremos: θ Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = 0 (sinal positivo). 62 63 66 . . . 70 71 72 θ
  • 42. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Se o IC não cobre a verdadeira mediana: iv. θ X(n), teremos: θ Xi, ∀i = 1, 2, . . . , n ⇒ T = 0 (sinal positivo). 62 63 66 . . . 70 71 72 θ
  • 43. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução
  • 44. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t)
  • 45. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n:
  • 46. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana:
  • 47. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ)
  • 48. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que:
  • 49. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que: X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n)
  • 50. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que: X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) γ
  • 51. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que: X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)}
  • 52. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que: X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)} γ = 2 × Pr(T ≤ 1)
  • 53. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que: X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)} γ = 2 × Pr(T ≤ 1) γ
  • 54. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que: X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)} γ = 2 × Pr(T ≤ 1) γ = 2 ×
  • 55. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que: X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)} γ = 2 × Pr(T ≤ 1) γ = 2 × 6 0 0, 56 + 6 1 0, 5 × 0, 55 = 0, 21875
  • 56. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que: X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)} γ = 2 × Pr(T ≤ 1) γ = 2 × 6 0 0, 56 + 6 1 0, 5 × 0, 55 = 0, 21875 1 − γ = 0, 78125
  • 57. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que: X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)} γ = 2 × Pr(T ≤ 1) γ = 2 × 6 0 0, 56 + 6 1 0, 5 × 0, 55 = 0, 21875 1 − γ = 0, 78125 ≈ 78%
  • 58. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC Resolução Pr(T = t) = n t 0, 5t · 0, 5n−t , t = 0, 1, 2, . . . , n: Se o IC cobre a verdadeira mediana: Temos IC(1 − γ) × 100% (θ) é tal que: X(1) X(2) θ0 X(n−2) X(n−1) X(n) γ = {Pr(T ≤ 1) + Pr (T ≥ n − 1)} γ = 2 × Pr(T ≤ 1) γ = 2 × 6 0 0, 56 + 6 1 0, 5 × 0, 55 = 0, 21875 1 − γ = 0, 78125 ≈ 78%
  • 59. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC 59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6 elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem coeciente de conança dado, aproximadamente, por (A) 0, 97 (B) 0, 95 (C) 0, 88 (D) 0, 78 (E) 0, 72
  • 60. MPEPE/2006 Fundação Carlos Chagas FCC 59. Para a variável aleatória X, observou-se uma amostra aleatória de 6 elementos, a saber: 62, 63, 66, 70, 71 e 72.Considerando-se [63, 71] um intervalo de conança para a mediana de X, esse intervalo tem coeciente de conança dado, aproximadamente, por (A) (B) (C) (D) 0, 78 (E)