a Julia Ortolani Barbosa 3 éve
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usar teste X²
Eij = n * pij pij = probabilidade de ocorrer observação na célula considerada (pi * pj) pi = probabilidade marginal linha i pj = probabilidade marginal coluna j
probabilidade marginais estimada atavés das frequências relativas
frequências esperadas = (total da linha * total da coluna) / frequência total
ordena-se o conjunto total de valores das duas amostras
se número de sequências for baixo
rejeição da identidade entre populações
testa aleatoriedade das sequências formadas or valores da mesma amostra
distribuição de probabilidade de u aproximada pela normal
hipótese de aleatoriadade z = (u - média (u)) / desvio padrão (u)
desvio padrão (u) = {[2*n1*n2(2*n1*n2 - n1 - n2)] / [(n1 + n2)² * (n1 + n2 -1)]}^1/2
média (u) = [(2*n1*n2) / (n1 + n2)] + 1
número número de sequências não pode ser nem muito grande nem muito pequeno
u crítico tabelado
sequência (u) = conjunto de observações consecutivas de mesmo tipo
papel de probabilidade normal
se hipótese de normalidade for verdadeira
gráfico = reta
uma das escalas dividas conforme os percentis de diastribuição normal e a outra linear
pouca exigência de rigor
processo simplificado e aproximado
comparação d d com valor crítico tabelado
d > valor crítico
rejeita H0
variável de teste (d) é a maior diferença observada entre função ditribuição acumulada do modelo (FDA) e a da amostra
FDA amostra = gráfico de frequências relativas acumuladas = G(x)
FDA = F(x) = P (X ≥ x)
teste unilateral
se X² > X²crítico
hipótese H0 rejeitada
se Ei ≥ 5 e modelo testado for verdadeiro
Ei = n*pi n = nº de elementos amostra pi = probabilidade de se obter um valor da variável na classe
estatística de teste X²v com v = k - 1 -m k = número de parcelas somadas m = número de parâmetros estimados
X² = Σ^k [(Oi² / Ei ] - n Oi = frequência observada Ei = frequência esperada n = número de elementos da amostra k = número de valores considerados
