WorksheetsTeste de Estatística Básica-UNESP prof Glauco
Total questions: 10
Worksheet time: 10mins
O que é um modelo científico ?
Um modelo é uma representação perfeita da realidade ou fenômeno, utilizado para estimar ou prever comportamentos
Um modelo são as medições acuradas de um fenômeno
Conjunto de fatos ou listas de informações
É uma representação simplificada de um fenômeno, utilizado para estimar ou prever comportamentos
A Estatística é a busca por padrões com base em
3 fundamentos
Quais são ?
1) Ponto Central dos valores
2) Distribuição dos valores
3) Relações entre variáveis
1) Relação entre variáveis
2)Teste de hipóteses
3) Correlação
1) Variabilidade dos dados
2) valor-p
3) Relações entre variáveis
1) valor-p
2) R2 ajustado
3) ANOVA
Porque o desvio padrão é mais interessante que a variância em nossas análises ?
Mais fácil o cálculo
mais acurado que a variância
mesma unidade dos dados
todas as alternativas anteriores
Se valor-p < alfa,
o que significa ?
análise não significativa
Ha é rejeitada
Ho é rejeitada
significa que o experimento não foi bem conduzido
Na ANOVA, quando a variabilidade ENTRE GRUPOS é maior que a variabilidade DENTRO DOS GRUPOS,
o que significa ?
(Grupo = Tratamento)
Não significa nada
Que os tratamentos não tiveram efeito
pode significar que pelo menos 1 grupo teve efeito
Significa que os grupos são semelhantes
Na Regressão:
Produtividade = 1.5xAduboN + 1540
o parâmetro 1.5 significa que:
é o Coeficiente Angular
a cada 1 unidade de aumento de AduboN a produtividade aumenta 1.5
não importa o valor
do parâmetro
se AduboN = 0,
a Produtividade será igual a 1540
Todas as anteriores estão corretas
Os Outliers são definidos por valores fora da faixa do eixo
X (horizontal, abscissa)
Y (vertical, ordenada)
X e Y
Na diagonal
O que significa quando a constante (coeficiente linear)
em regressões não é significativa (valor p > alfa) ?
A regressão não é provável
Devemos escolher outras variáveis para a regressão
o modelo ajustado pode passar pela origem dos eixos (0,0)
Devemos refazer o ajuste forçando a passagem pela origem dos eixos (0,0)
Quais são os pressupostos para a regressão linear ?
1) Linearidade do fenômeno
2) Escala das variáveis semelhantes
3) Ausência de de outliers
1) Teste normalidade dos resíduos
2) Teste de Homocedasticidade dos resíduos
3) Teste de independência dos resíduos
1) Linearidade do fenômeno
2) correlação entre as variáveis
3) Normalidade dos resíduos
1) LInearidade do fenômeno
2) tamanho da amostra adequado
3) Normalidade dos resíduos
A interpretação correta do R2 ajustado é:
A proporção da variância explicada por um modelo linear
A variabilidade de Y explicada pela variabilidade de X(s)
Quanto melhor é a curva ajustada em relação ao valor do modelo médio
Todas as alternativas anteriores
