E-36: Testes estatísticos: paramétricos e não paramétricos; amostras independentes e amostras dependentes (2018-2019)

Análise:

     Ao analisarmos o quadro, verificamos que se apresenta claramente equilibrada, dado que se encontra tão próximo do mesmo número de portas.

E-35: Estimar parâmetros da população (2018-2019)

Descritivas
			Estatística	Erro Padrão
Idade	Média		21,00	,565
	95% Intervalo de Confiança para Média	Limite inferior	19,84
		Limite superior	22,16
Peso	Média		60,20	,684
	95% Intervalo de Confiança para Média	Limite inferior	58,80
		Limite superior	61,60
Altura	Média		180,73	,608
	95% Intervalo de Confiança para Média	Limite inferior	179,49
		Limite superior	181,98

Análise:

     Encontramos na tabela acima apresentada as variáveis idade, peso e altura e como um universo estatístico de 30 indivíduos. Foram calculados, para as três variáveis, os limites superior e inferior do intervalo de 95% de confiança para a média.

     Podemos afirmar que: relativamente à variável peso, % dos indivíduos encontra-se entre os 58,8 e os 61,6 kg (60,2 kg); relativamente à altura 95% dos indivíduos apresentam uma altura compreendida entre 1.79 m e 1.81 m (1.80 m); e relativamente à idade os indivíduos têm entre os 19 e os 22 anos (21 anos).

E-34: Amostragem: construção tabela número aleatórios e seleção de uma amostra aleatória simples (2018-2019)

Análise:

A amostra serve para obter dados de uma parte da população em estudo e deste modo foi criado um conjunto aleatório de 250 países, selecionando-se depois, de forma aleatória, 10 países da União Europeia. Os países escolhidos aleatoriamente foram: Dinamarca, Eslováquia, Estónia, Polónia, Letónia, Bulgária, Países Baixos, Roménia, Malta e Croácia. Os números obtidos foram lidos de cima para baixo e da direita para a esquerda considerando sempre os dois últimos dígitos de cada número.

E-33: Análise de tendências: regressão não linear - F. Exponencial (SPSS)

REGRESSÃO NÃO LINEAR - F. EXPONENCIAL (SPSS)

 SPSS - Gráfico

SPSS - Tabela com:
-coeficientes de regressão (constante ; b1)
- coeficiente de determinação (R quadrado) 

Sumarização do modelo e estimativas dos parâmetros
Variável dependente:   NumHabitantes
Equação	Sumarização do modelo					Estimativas de Parâmetro
	R quadrado	F	gl1	gl2	Sig.	Constante	b1
Exponencial	,957	177,245	1	8	,000	806,664	,422
A variável independente é Anos.                                                                                                       MAD-IGOT UL

SPSS - Tabela com:

-  Valores estimados de Y (FIT_1)

- Resíduos (ERR_1)

- Intervalo de confiança dos valores estimados de Y [UCL_1  - LCL_1]

Análise:  

a) variável independente: anos

    variável dependente: nº de habitantes

b) Coeficiente de correlação de Pearson: r = 0,90

c) Equação: y = 806,66e^0,4259x

d) Coeficiente de determinação: R² = 0,9568

e) Valor estimado de Y da 1ª unidade de análise: 1229,99

f) Resíduo da 1ª unidade de análise: -129,99

g) Intervalo de Confiança do valor estimado de Y da 1ª unidade de análise para uma probabilidade de 95%: [ 569,59 ; 2656,06]

E-32: Análise de tendências: regressão não linear - F. Exponencial (EXCEL)

REGRESSÃO NÃO LINEAR - F. EXPONENCIAL (EXCEL)

 Excel - Gráficos

Análise:

a) Variável independente: Anos

   Variável dependente: Número de habitantes

b) Coeficiente de correlação de Pearson: r= 0,90

c) Equação: y = 806,66e^0,4219x

d) Coeficiente de determinação: R² = 0,9568

e) Coeficiente de correlação: r= 0,90

E-31: Análise de tendências: regressão não linear - F. Potência (SPSS)

REGRESSÃO NÃO LINEAR - F. POTÊNCIA (SPSS)

 SPSS - Gráfico

SPSS - Tabela com:
-coeficientes de regressão (constante ; b1)
- coeficiente de determinação (R quadrado)

Sumarização do modelo e estimativas dos parâmetros
Variável dependente:   NumVisitantes
Equação	Sumarização do modelo					Estimativas de Parâmetro
	R quadrado	F	gl1	gl2	Sig.	Constante	b1
Potência	,986	579,373	1	8	,000	8848,191	-1,938
A variável independente é Distância.                                                                                           MAD-IGOT UL

SPSS - Tabela com:

-  Valores estimados de Y (FIT_1)

- Resíduos (ERR_1)

- Intervalo de confiança dos valores estimados de Y [UCL_1  - LCL_1]

Análise:

a) variável independente: distância

    variável dependente: nº de visitantes

b) Coeficiente de correlação de Pearson: r = 0,90

c) Equação: y = 8848,2x^-1,938

d) Coeficiente de determinação: R² = 0,9364

e) Valor estimado de Y da 1ª unidade de análise: 391,17

f) Resíduo da 1ª unidade de análise: 32,83

g) Intervalo de Confiança do valor estimado de Y da 1ª unidade de análise para uma probabilidade de 95%: [ 210,33 ; 727,47 ]

E-30: Análise de tendências - regressão não linear - F. Potência (EXCEL)

REGRESSÃO NÃO LINEAR - F. POTÊNCIA (EXCEL)

 Excel - Gráficos

Análise:

a) Variável independente: Distância

     Variável dependente: Número de habitantes

b) Coeficiente de correlação de Pearson: r= 0,90

c) Equação: y= 8848,2x^-1,938

d) coeficiente de determinação:  R² = 0,9864

e) Coeficiente de correlação: 0,90