Dicas e Técnicas para Estatística e Melhoria da Qualidade

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Editor Minitab

O que os níveis de significância e valores-p significam nos testes de hipóteses? O que é mesmo a significância estatística? Neste post, manterei meu foco nos conceitos e gráficos que podem ajudá-lo a alcançar um entendimento mais intuitivo de como os testes de hipóteses funcionam na estatística.

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Os testes t são testes de hipótese úteis na estatística quando é necessário comparar médias. Você pode comparar uma média amostral com um valor hipotético ou com um valor alvo usando um teste t para uma amostra. Você pode comparar as médias de dois grupos com um teste t para duas amostras. Se você tiver dois grupos com observações pareadas (por exemplo, antes e depois das medições), use o teste t pareado.

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O termo constante na análise de regressão linear parece ser uma coisa tão simples. Também conhecido como intercepto y, é simplesmente o valor no qual a linha ajustada cruza o eixo y.

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Você realizou uma regressão linear múltipla e estabeleceu um modelo que contém várias variáveis preditoras que são estatisticamente significativas. Nesse ponto, normalmente surge a pergunta: "Qual variável é mais importante?”

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Anteriormente, escrevemos sobre como interpretar os coeficientes de regressão e seus valores-p individuais.

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Na estatística, os testes-t são um tipo de teste de hipóteses que permite comparar médias. Eles são chamados de testes-t porque cada um deles resume seus dados amostrais em um número, o valor-t. Se você entender como os testes-t calculam os valores-t, você estará no caminho certo para entender como esses testes funcionam.

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Escolher o modelo correto de regressão linear pode ser difícil, e tentar criar o modelo com apenas uma amostra não facilita nada. Neste post revisaremos alguns métodos estatísticos comuns para a seleção de modelos, complicações que você poderá enfrentar e forneceremos alguns conselhos práticos para escolher o melhor modelo de regressão.

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Anteriormente eu escrevi sobre quando escolher a regressão não-linear e como modelar a curvatura com regressão linear e não-linear. Desde então, recebi vários comentários expressando confusão sobre o que diferencia equações não-lineares de equações lineares. Essa confusão é compreensível porque os dois tipos podem modelar curvas.

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