Noções básicas sobre Testes-t: Para uma amostra, para duas amostras e pareados.
Testes-t são um tipo de teste de hipóteses que permite comparar médias. Entenda como os testes-t calculam os valores-t e como eles funcionam.
Como escolher o melhor modelo de regressão
Conheça métodos estatísticos para a seleção de modelos, complicações que você poderá enfrentar e conselhos para escolher o melhor modelo de regressão.
Qual é a diferença entre as equações de regressão linear e não linear em análise de regressão?
A diferença entre equações não-lineares e lineares é um conceito confuso. Veja qual é a diferença entre uma equação de regressão linear e uma não-linear.
Basta! Lidando com a multicolinearidade na análise de regressão
Em regressão, multicolinearidade refere-se a preditoras correlacionadas com outras preditoras. Saiba mais sobre esse conceito e porque ele é importante.
Análise de regressão: Como interpretar S, o erro padrão da regressão
Aprenda a interpretar o S, ou o erro padrão da regressão. O S fornece informações importantes que o R-quadrado não fornece.
Como escolher entre um teste não paramétrico e um teste paramétrico
Aprenda a determinar quando usar uma análise paramétrica para testar as médias dos grupos e uma análise não paramétrica para testar medianas de grupo.
O que são os valores-t e valores-p na estatística?
Os valores T e P estão inextricavelmente ligados. Veja o que são esses valores, sua origem e como utilizar a distribuição T para calcular probabilidade.
Quais são os graus de liberdade nas estatísticas?
Graus de liberdade surgem na estatística em contextos diferentes — alguns avançados e complicados. Leia esta introdução básica sobre os graus de liberdade.
Ajuste de curva com regressão linear e não-linear
Como você ajusta uma curva aos seus dados? O Minitab inclui uma variedade de métodos de ajuste de curva, tanto na regressão linear como na não linear.
Entendendo Análise de Variância (ANOVA) e o teste F
A análise de variância (ANOVA) determina se as médias de três ou mais grupos são diferentes. Veja como a ANOVA e os testes F funcionam através de exemplos.