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Pensamento Estatístico em Python: Introdução a Testes Estatísticos e Normalidade, Trabalhos de Programação Linear
Conceitos básicos sobre testes estatísticos, hipóteses nulas e alternativas, distribuição t de student, testes de média e proporções, p-valor, t-test (student t-test), testes de normalidade shapiro-wilk e jarque-bera, e gráfico q-q (qq-plot).
O que você vai aprender
- Como se utiliza a distribuição t de Student para comparar dois grupos?
- Qual é o papel do p-valor em um teste estatístico?
- Qual é a diferença entre o teste de Jarque-Bera e o teste de Shapiro-Wilk?
- Como se utiliza o teste de Shapiro-Wilk para validar a normalidade de uma amostra?
- Qual é a hipótese nula e quais são as hipóteses alternativas em um teste estatístico?
Tipologia: Trabalhos
2020
1 / 25
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Teorema do limite central
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● Conceito básico para usado para vários teoremas estatísticos; ● A distribuição das médias retiradas de uma amostra cuja população tenha qualquer distribuição terão uma distribuição normal.
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Pra que serve um Teste
estatístico (hipótese )?
Teste estatístico (hipótese )
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● Testes de média: ○ A garrafa de cerveja padrão tem 600ml com uma amostra de 50 garrafas podemos continuar dizendo que uma garrafa possui 600ml? ● Teste de proporções: ○ Uma fábrica declara que no máximo 5% da sua produção vem do defeito, em uma amostra de 100 unidades encontramos 7 defeituosas. Os números da fábrica estão corretos?
ref
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P-Valor (p-value)
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● Probabilidade de obter uma estatística de teste igual ou maior que a observada em uma amostra para HO (hipótese nula); ● Quanto menor o valor de p maior a chance de se rejeitar a hipótese nula; ● Define-se alpha antes do experimento!!! (p-value hacking) ● ref ● ref 2
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Shapiro-Wilk
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● Teste de Normalidade ○ Utiliza uma amostra de uma população para validar se a mesma está distribuída normalmente ○ Calcular a probabilidade usando essa distribuição normal ● Variância, média e desvio padrão ● H0: Amostra provém de uma normal; ● H1: Amostra não provém de uma normal; ● Não funciona muito bem com mais de 5000 amostras.