katerine by Katerine Santos

ESTATÍSTICA DESCRITIVA

katerine_santtos — 2017-11-29 11:42:38 UTC

katerine_santtos — 2017-11-29 11:47:08 UTC

Introdução à Estatística

katerine_santtos — 2017-11-29 11:47:50 UTC

A estatística na pesquisa biológica

katerine_santtos — 2017-11-29 11:49:54 UTC

Aspectos do planejamento estatístico de um experimento

katerine_santtos — 2017-11-29 11:53:38 UTC

Tratamento controle

MEDIDAS DESCRITIVAS

katerine_santtos — 2017-11-29 11:57:08 UTC

katerine_santtos — 2017-11-29 11:57:50 UTC

Medidas de Tendência Central: Média, Mediana e Moda

katerine_santtos — 2017-11-29 11:58:59 UTC

Medidas de Dispersão: Amplitude Total, Desvio-Padrão, Variância e Coeficiente de Variação

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS:INTERVALOS DE CONFIANÇA

katerine_santtos — 2017-11-29 12:02:27 UTC

katerine_santtos — 2017-11-29 12:03:47 UTC

Erro Amostral

katerine_santtos — 2017-11-29 12:06:48 UTC

Distribuição amostral da média

katerine_santtos — 2017-11-29 12:07:14 UTC

Distribuição amostral de proporções

Testes de Hipóteses

katerine_santtos — 2017-11-29 12:10:22 UTC

katerine_santtos — 2017-11-29 12:10:49 UTC

Conceitos Básicos

katerine_santtos — 2017-11-29 12:11:19 UTC

Tipos de Hipótese

katerine_santtos — 2017-11-29 12:11:42 UTC

Tipos de Erro

katerine_santtos — 2017-11-29 12:13:14 UTC

Testes Unilaterais e Bilaterais

katerine_santtos — 2017-11-29 12:13:45 UTC

Teste para Proporção

katerine_santtos — 2017-11-29 12:15:15 UTC

Desvio padrão conhecido n>30

katerine_santtos — 2017-11-29 12:16:30 UTC

Desvio padrão desconhecido n < ou = 30

Correlação e Regressão

katerine_santtos — 2017-11-29 12:17:30 UTC

katerine_santtos — 2017-11-29 12:18:21 UTC

Introdução à teoria de correlação

katerine_santtos — 2017-11-29 12:18:46 UTC

Coeficiente de correlação

katerine_santtos — 2017-11-29 12:30:27 UTC

ciência exata que trás informações para coletar, organizar, resumir, analisar e apresentar dados. São parâmetros extraídos da população, tais como média ou desvio padrão.

katerine_santtos — 2017-11-29 12:34:38 UTC

Biestatística, ciência que estuda e experimenta situações, acompanhando de forma cientifica os seres vivos.

katerine_santtos — 2017-11-29 12:40:19 UTC

Se apropria de experimento, verificando, testando e analisando o comportamento entre seres vivos.

katerine_santtos — 2017-11-29 12:46:26 UTC

Tratamento é o objetivo da pesquisa, é a condição imposta cujo efeito devemos medir ou comparar em um experimento

katerine_santtos — 2017-11-29 12:49:35 UTC

Aspectos do planejamento estatístico de um experimento

katerine_santtos — 2017-11-29 12:50:20 UTC

Montagem de um Experimento

katerine_santtos — 2017-11-29 12:51:10 UTC

objetivos - o que se pretende pesquisar

katerine_santtos — 2017-11-29 12:53:02 UTC

Hipóteses - nos leva ao tipo de experimento

katerine_santtos — 2017-11-29 12:54:03 UTC

Avaliação - Testes estatístico, analise e interpretação dos fatos

katerine_santtos — 2017-11-29 12:55:43 UTC

Conclusão - responder aos objetivos do experimento

katerine_santtos — 2017-11-29 12:58:14 UTC

HO - Nula

katerine_santtos — 2017-11-29 12:58:57 UTC

HA - alternativa

katerine_santtos — 2017-11-29 16:55:02 UTC

Tamanho da Parcela

katerine_santtos — 2017-11-29 16:56:44 UTC

Deve proporcionar uma menor variação acidental e não afetar a precisão

katerine_santtos — 2017-11-29 16:58:04 UTC

Variação acidental ↓

katerine_santtos — 2017-11-29 17:00:03 UTC

Tamanho da parcela ↑

katerine_santtos — 2017-11-29 17:00:45 UTC

Precisão do experimento ↓

katerine_santtos — 2017-11-29 17:03:58 UTC

Erro Experimental

katerine_santtos — 2017-11-29 17:05:46 UTC

Consequência da falha experimental de determinada parcela , quando esta possui um stand reduzido em relação ao inicial.

katerine_santtos — 2017-11-29 17:08:26 UTC

eij=

katerine_santtos — 2017-11-29 17:11:05 UTC

Pequeno ou Grandes

katerine_santtos — 2017-11-29 17:11:33 UTC

5% não é um fator sério

katerine_santtos — 2017-11-29 17:12:20 UTC

6% a 30% é necessário correção

katerine_santtos — 2017-11-29 17:13:21 UTC

>30% necessário repetir o experimento

katerine_santtos — 2017-11-29 17:17:33 UTC

Delineamento Experimental

katerine_santtos — 2017-11-29 17:18:35 UTC

Desenho, espelho do experimento

katerine_santtos — 2017-11-29 17:19:30 UTC

Objetivo, estimar o erro experimental. Contribui para aumentar a precisão dos experimentos. Fornece informações sobre o procedimento mais apropriado para proceder os testes de significância.

katerine_santtos — 2017-11-29 17:22:23 UTC

Delineamento inteiramente casualizado DIC

katerine_santtos — 2017-11-29 17:23:59 UTC

Delineamento em blocos ao acaso DBC

katerine_santtos — 2017-11-29 17:24:40 UTC

Delineamento em quadrado latino DQL

katerine_santtos — 2017-11-29 17:30:46 UTC

Noções de Experimentação

katerine_santtos — 2017-11-29 17:31:28 UTC

Experimentação - Parte de uma hipótese e consiste na observação e classificação em condições controladas. (Causa e Efeito)

katerine_santtos — 2017-11-29 17:32:57 UTC

Tratamento - É o objetivo da pesquisa. É onde os efeitos da pesquisa são medidos e comparados. O tratamento da parcela deve diminuir a variação acidental, mas sem afetar a precisão do experimento

katerine_santtos — 2017-11-29 17:35:07 UTC

Parcela - Designar a unidade de área usada no experimento

katerine_santtos — 2017-11-29 17:37:00 UTC

Variável - É o que esta sendo observado ou medido

katerine_santtos — 2017-11-29 17:37:52 UTC

Repetição - São as unidades experimentais do mesmo grupo dentro do experimento

katerine_santtos — 2017-11-29 17:39:16 UTC

Casualização - Os tratamentos devem ser designados ás parcelas por sorteio de forma aleatória

katerine_santtos — 2017-11-29 17:41:05 UTC

Controle total - Controle feito sobre as parcelas, antes do tratamento, para que sejam homogêneas entre si

katerine_santtos — 2017-11-29 17:41:15 UTC

Controle total -

katerine_santtos — 2017-11-29 17:41:31 UTC

Controle

katerine_santtos — 2017-11-29 17:53:21 UTC

Mede a Variabilidade

katerine_santtos — 2017-11-29 17:53:58 UTC

São medidas que resumem os dados explorados

katerine_santtos — 2017-11-29 17:54:03 UTC

S = √s²

katerine_santtos — 2017-11-29 17:54:05 UTC

S² = ∈ (x -X)²/n-1 * fi

katerine_santtos — 2017-11-29 17:54:07 UTC

Medida que quantifica em média o quanto os dados se dispersão da média

katerine_santtos — 2017-11-29 17:55:17 UTC

Valor Maximo - Valor Minimo

katerine_santtos — 2017-11-29 17:58:43 UTC

katerine_santtos — 2017-11-29 18:08:02 UTC

MODA, maior frequência

katerine_santtos — 2017-11-29 18:08:03 UTC

X=∈;x/n

katerine_santtos — 2017-11-29 18:08:05 UTC

Achar a porcentagem da MEDIANA Pme=n-1/2

katerine_santtos — 2017-11-29 18:45:32 UTC

n = Número de amostras

katerine_santtos — 2017-11-29 18:46:52 UTC

Média – Ponto de equilíbrio das frequências entre os dados

katerine_santtos — 2017-11-29 18:46:54 UTC

(emax): Zα/2*(√”p*(1-p)”/n P = p ± emax

katerine_santtos — 2017-11-29 18:46:55 UTC

Mediana – Valor do meio entre todo o amostral

katerine_santtos — 2017-11-29 18:52:54 UTC

(emax): Zα/2 *(ѳ/(n^0,5)) µ = X ± emax

katerine_santtos — 2017-11-29 18:55:57 UTC

Amostral ( X)

katerine_santtos — 2017-11-29 18:56:11 UTC

Populacional ( µ)

katerine_santtos — 2017-11-29 18:59:27 UTC

Intervalo de Confiança = Estimação de intervalo de um parâmetro populacional desconhecido

katerine_santtos — 2017-11-29 19:01:16 UTC

Erro tipo I: Rejeitar H0 quando de fato H0 é verdadeiro. Erro tipo II: Não rejeitamos H0 quando de fato H0 é falsa.

katerine_santtos — 2017-11-29 19:01:17 UTC

t = X - µ / (s/√n)

katerine_santtos — 2017-11-29 19:01:18 UTC

Um teste de uma hipóteses estatística é o procedimento ou regra de decisão que nos possibilita decidir por H0 ou Ha, com base a informação contida na amostra.

katerine_santtos — 2017-11-29 19:01:19 UTC

o é uma constante conhecida, o teste é chamada de teste bilateral.

katerine_santtos — 2017-11-29 19:01:22 UTC

O procedimento básico de teste de hipóteses relativo ao parâmetro 0 de uma população, será decomposto em 4 passos:
(i) Definição as hipóteses: Ho - 0 = 0o
(ii) Identificação da estatística do teste e caracterização da sua distribuição. (iii) Definição da regra de decisão, com a especificação do nível de significância do teste.
(iv) Cálculo da estatística de teste e tomada de decisão

katerine_santtos — 2017-11-29 19:01:23 UTC

Z = X - µo / (δ/√n)

katerine_santtos — 2017-11-29 19:01:24 UTC

H0 = hipótese nula, não há significância entre as os grupos H1 = Hipótese alternativa, há significância entre os grupos

katerine_santtos — 2017-11-29 19:01:25 UTC

H0: Bicaudal (=) à esquerda (= ou >) à direita (= ou <) H1: Bicaudal (≠) à esquerda (<) à direita (>)

katerine_santtos — 2017-11-29 19:01:33 UTC

Teste: Bicaudal ou Unicaudal (à esquerda ou à direita)

katerine_santtos — 2017-11-29 19:56:48 UTC

Um diagrama de dispersão mostra a relação entre duas variáveis quantitativas, medidas sobre os mesmos indivíduos. Os valores de uma variável aparecem no eixo horizontal, e os da outra, no eixo vertical. Comumente, coloca-se no eixo x um parâmetro. Cada indivíduo aparece como o ponto do gráfico

katerine_santtos — 2017-11-29 19:58:57 UTC

mede o grau da correlação entre duas variáveis.
Este coeficiente, normalmente representado por p assume apenas valores entre -1 e 1.

p = 1 Significa correlação perfeita positiva entre as duas variáveis.
p = -1 Significa uma correlação negativa perfeita entre as duas variáveis - Isto é, se uma aumenta, a outra sempre diminui.
p = 0 Significa que as duas variáveis não dependem linearmente uma da outra. No entanto, pode existir uma dependência não linear.

katerine_santtos — 2017-11-29 20:04:22 UTC

r (Coeficiente de correlação de Pearson) = Quanto uma variável se correlaciona com outra. Varia entre +1 e -1.

katerine_santtos — 2017-11-29 20:04:24 UTC

r>30% : Fraca correlação • r<30% e >70% : Média correlação • r>70% Forte correlação

katerine_santtos — 2017-11-29 20:04:26 UTC

Equação de regressão: Y = aX + b X: Variável independentes Y: Variável dependente a e b: Fatores de correlação

katerine_santtos — 2017-11-29 20:08:30 UTC