SUMMARY
Here, you will find six exercises on hypothesis testing.
To solve them, you need knowledge of the following concepts:
Normal distribution, Binomial distribution, Hypothesis testing,
Hypothesis testing when the standard deviation is unknown,
Level of significance and Power of the test.
Os exercícios aqui apresentados são do livro:
Gibra,I.N. Probability and statistical inference for
scientists and engineers.
RESUMO
Estão aqui apresentados quatro exercícios que exigem conhecimento dos seguintes tópicos: Erro tipo I. Erro tipo II. Probabilidade de erro tipo I. Probabilidade de erro tipo II. Alfa e beta. Poder do teste. Tamanho da amostra para ter poder do teste com valor especificado. Os exercícios aqui apresentados são do livro:
Gibra, I.N. Probability and statistical inference for
scientists and engineers.
Você encontra aqui: a definição de run ou sequência; o teste de runs para
verificar se uma sequência de dados é aleatória; o teste de runs para verificar
a aleatoriedade da amostra; e o procedimento para o teste de runs em uma amostra.
INTRODUÇÃO
Os exemplos estão simplificados.
Para sequências maiores e mais complexas, o teste de runs pode ser calculado
usando software estatístico.
RESUMO
Você encontra aqui: o que é distribuição de Poisson; função de probabilidade
da distribuição de Poisson; usos da distribuição de Poisson;
média e variância da distribuição; aproximação da distribuição de Poisson
pela distribuição normal; aproximação da distribuição binomial
pela distribuição de Poisson; aditividade da distribuição de Poisson.
INTRODUÇÃO
RESUMO
Aqui se explica o que diz o lema de Neyman-Pearson.
Para entender, você precisa conhecer os seguintes conceitos:
hipótese nula; hipótese alternativa; nível de significância;
poder do teste; teste de razão de verossimilhanças.
LEMA DE NEYMAN-PEARSON
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