Novamente, sem ambição, faço um estudo para a comparação de duas médias amostrais, provando por meio do teste t que as amostras são diferentes entre si.
Esse é o primeiro estudo na direção de um DOE, utilizando o teste t para análise de significância.
Novamente, sem ambição, faço um estudo para a comparação de duas médias amostrais, provando por meio do teste t que as amostras são diferentes entre si.
Esse é o primeiro estudo na direção de um DOE, utilizando o teste t para análise de significância.
Estatística Aplicada à Administração - Aula 19: Regressão Linear SimplesMarcus Araújo
Apresentação referente à 19ª aula da disciplina Estatística Aplicada à Administração do curso de graduação em Administração da Universidade Federal de Pernambuco, conduzida pelo Prof. MSc. Marcus Araújo.
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2016, UFABC
Gravação de aula disponivel em: https://youtu.be/uoZqwLDlJb0
Bases de dados disponíveis em: https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
A previsão do ibovespa através de um modelo de regressão linear múltipla - Da...Daniel Brandão de Castro
Resumo:
O índice Ibovespa tem forte correlação com os demais índices de bolsa de valores e indicadores de mercado de modo que surgiu a ideia de se criar um modelo estatístico obtido através de uma regressão linear de múltiplas variáveis com o objetivo de se prever o valor projetado do índice e assim conseguir operar no mercado de futuros na BM&F com o objetivo de se obter ganhos financeiros acima do índice Ibovespa baseados nos desvios observados entre o valor real e o seu projetado.
Palavras chave: Ibovespa, previsão, modelo
Estatística Aplicada à Administração - Aula 19: Regressão Linear SimplesMarcus Araújo
Apresentação referente à 19ª aula da disciplina Estatística Aplicada à Administração do curso de graduação em Administração da Universidade Federal de Pernambuco, conduzida pelo Prof. MSc. Marcus Araújo.
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2016, UFABC
Gravação de aula disponivel em: https://youtu.be/uoZqwLDlJb0
Bases de dados disponíveis em: https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
A previsão do ibovespa através de um modelo de regressão linear múltipla - Da...Daniel Brandão de Castro
Resumo:
O índice Ibovespa tem forte correlação com os demais índices de bolsa de valores e indicadores de mercado de modo que surgiu a ideia de se criar um modelo estatístico obtido através de uma regressão linear de múltiplas variáveis com o objetivo de se prever o valor projetado do índice e assim conseguir operar no mercado de futuros na BM&F com o objetivo de se obter ganhos financeiros acima do índice Ibovespa baseados nos desvios observados entre o valor real e o seu projetado.
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Slides Lição 11, CPAD, A Realidade Bíblica do Inferno, 2Tr24.pptxLuizHenriquedeAlmeid6
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Atividades de Inglês e Espanhol para Imprimir - AlfabetinhoMateusTavares54
Quer aprender inglês e espanhol de um jeito divertido? Aqui você encontra atividades legais para imprimir e usar. É só imprimir e começar a brincar enquanto aprende!
LIVRO MPARADIDATICO SOBRE BULLYING PARA TRABALHAR COM ALUNOS EM SALA DE AULA OU LEITURA EXTRA CLASSE, COM FOCO NUM PROBLEMA CRUCIAL E QUE ESTÁ TÃO PRESENTE NAS ESCOLAS BRASILEIRAS. OS ALUNOS PODEM LER EM SALA DE AULA. MATERIAL EXCELENTE PARA SER ADOTADO NAS ESCOLAS
Egito antigo resumo - aula de história.pdfsthefanydesr
O Egito Antigo foi formado a partir da mistura de diversos povos, a população era dividida em vários clãs, que se organizavam em comunidades chamadas nomos. Estes funcionavam como se fossem pequenos Estados independentes.
Por volta de 3500 a.C., os nomos se uniram formando dois reinos: o Baixo Egito, ao Norte e o Alto Egito, ao Sul. Posteriormente, em 3200 a.C., os dois reinos foram unificados por Menés, rei do alto Egito, que tornou-se o primeiro faraó, criando a primeira dinastia que deu origem ao Estado egípcio.
Começava um longo período de esplendor da civilização egípcia, também conhecida como a era dos grandes faraós.
Caderno de Resumos XVIII ENPFil UFU, IX EPGFil UFU E VII EPFEM.pdfenpfilosofiaufu
Caderno de Resumos XVIII Encontro de Pesquisa em Filosofia da UFU, IX Encontro de Pós-Graduação em Filosofia da UFU e VII Encontro de Pesquisa em Filosofia no Ensino Médio
Slides Lição 9, Betel, Ordenança para uma vida de santificação, 2Tr24.pptxLuizHenriquedeAlmeid6
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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