Teste de Hipótese

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Teste de Hipótese Usada para se validar ou não uma hipótese, H 0 , através de medidas realizadas com uma amostra. Exemplo: Uma empresa diz que um componente eletrônico tem 1500 horas de vida, H 0 . Para se testar, vão ser feitas medidas com uma amostra e se a média das medidas da amostra for menos que 1450 horas, será dito que a empresa não está falando a verdade, e H 0 será rejeitado. Se, por outro lado, a média da amostra for maior do que 1450, será dito que não se tem base suficiente para se rejeitar H 0.

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Teste de Hipótese

Usada para se validar ou não uma hipótese, H0, através de medidas realizadas com uma amostra.

Exemplo: Uma empresa diz que um componente eletrônico tem 1500 horas de vida, H0. Para se testar, vão ser feitas medidas com uma amostra e se a média das medidas da amostra for menos que 1450 horas, será dito que a empresa não está falando a verdade, e H0

será rejeitado. Se, por outro lado, a média da amostra for maior do que 1450, será dito que não se tem base suficiente para se rejeitar H0.

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Portanto há um valor crítico que determina se a hipótese H0 será rejeitada ou não.

Média da amostra > 1450 hipótese H0 aceita

Média da amostra < 1450 hipótese H0 rejeitada

Existem duas possibilidades de erro:

H0 é verdadeira e a amostra apresenta uma média < 1450 a hipótese será erroneamente rejeitada Erro tipo I (risco α)

H0 é falsa e a amostra apresenta uma média > 1450 a hipótese será erroneamente aceita Erro tipo II (risco β)

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Questões:

1) Como o valor crítico pode ser escolhido?

2) Como as probabilidades de Erro tipo I e II podem ser calculadas?

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Exemplo 1

Exemplo 1: H0: uma pessoa ingere 2000 calorias por dia.

valor crítico 2100 calorias

amostra de medidas: n =30 dias

desvio padrão por dia: σ = 350 calorias

Questão: qual é o risco α, isto é, a probabilidade de erro tipo I. Em outras palavras, qual a probabilidade de rejeitar erroneamente uma hipótese correta?

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Exemplo 1

Desvio padrão da amostra = σ/√ n = 350/√30 = 63,9

Z-score de 2100: (2100-2000)/63,9 = 1,56

Para se calcular a probabilidade, deve-se recorrer à área da curva normal, dada pela Tabela A. Para z-score=1,56, a área é 0,4406.

Portanto, a probabilidade de se rejeitar H0 mediante as medidas desta amostra é 0,5-0,4406=0,0594

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Exemplo 2

Exemplo 2: um certo governo afirma que média mensal de precipitação é de 15 mm com um desvio padrão de 12 mm. H0 = 15 mm

σ = 12 mm

Medidas serão tomadas ao longo de 3,5 anos n=42 meses.

Valor crítico se a média da amostra diferir em mais de 2 mm de H0

Questão: qual a probabilidade de se rejeitar erroneamente H0 (supondo-a correta)?

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Exemplo 2

A probabilidade será dada pelas áreas correspondentes a x >15 + 2 =17 e x < 15 – 2 =13

Desvio padrão da amostra: σ/√ n = 12/√42 = 1,85

Z-score de 17: (17-15)/1,85 = 1,08

Z-score de 13: (13-15)/1,85 = -1,08

Da tabela A: área para z-score=1,08 0,3599

Portanto a área para z>1,08 0,5-0,3399= 0,1401

Probabilidade total: 2 x 0,1401 = 0,2802

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Nos exemplos anteriores a partir do valor crítico se determinou o risco-α.

Pode-se também determinar o valor crítico a partir do risco-α. A escolha do risco-α é chamado nível de significância do teste.

Nível de Significância

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Exemplo 3

Exemplo 3: Um produtor de carro diz que seus carros terão um desempenho de 50 mpg (miles per galon) H0

Medidas serão feitas em 30 carros n = 30

Desvio padrão σ = 2,3 mpg

Questão: determine o valor crítico para um teste com 5% de nível de significância.

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Exemplo 3

Desvio padrão da amostra: σ/√ n = 2,3/√30 = 0,42

Da tabela A, o z-score correspondente a 0,05 é -1,645.

Em termos de mpg, o z-score fica:

(50 – valor crítico)/0,42 = 1,645

Valor crítico = 50 – 1,645*0,42 = 49,3

Portanto, se a média da amostra for menor que 49,3 mpg, H0 terá de ser rejeitada.

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