Dada uma razão entre dois números: Obtemos uma razao equivalente multiplicando-se ou dividindo-se os termos de uma razão por um mesmo número racional (diferente de zero), Exemplos: são razões equivalentes.
Matemática. A proporção é definida como a igualdade entre duas razões, caso essa igualdade seja verdadeira, então dizemos que os números que foram as razões na ordem dada são proporcionais.
A proporção populacional e amostral representam-se, respetivamente, por p e ˆp. Se representarmos por N e n, respetivamente a dimensão da população e a dimensão da amostra, e por x e x', respetivamente, o número elementos da população ou da amostra que possuem a característica em estudo, então, p=xNeˆp=x′N.
DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL Convenções: μ = média população X = média amostra σ = DP população s = DP amostra Usamos amostras para estimar o comportamento/características de uma população. Por exemplo, usamos a média da amostra (X), para estimar a média da população (μ).
Tipos de frequência Em outras palavras, a frequência absoluta (ni) de uma variável estatística Xi, é a quantidade de vezes que esse valor aparece na amostra total. Um tamanho maior da amostra irá aumentar o tamanho da frequência absoluta, pois a soma de todas as frequências absolutas deve dar a amostra total (N).
Os valores de Fi é a freqüência absoluta, ou seja, é o número de vezes que a variável estatística assume o valor Fi. Observando os exemplos da tabela dizemos que: A freqüência absoluta dos adolescentes que lêem 1 livro por mês é 3.
Uma pesquisa estatística consiste em um trabalho de identificação, reunião, tratamento, análise e apresentação de informações (dados) para satisfazer certa necessidade.
O R-quadrado é uma medida estatística de quão próximos os dados estão da linha de regressão ajustada. Ele também é conhecido como o coeficiente de determinação ou o coeficiente de determinação múltipla para a regressão múltipla.
Interpretação de R-quadrado ajustado R² ajustado, determina a extensão da variância da variável dependente que pode ser explicada pela variável separada. Ao observar o valor ajustado de R², pode avaliar-se se os dados da equação de regressão estão a ser correctamente ajustados.
Como eu interpreto os valores-P na Análise de regressão linear? O valor-p para cada termo testa a hipótese nula de que o coeficiente é igual a zero (sem efeito). Um valor-p baixo (< 0,05) indica que você pode rejeitar a hipótese nula.
Se o coeficiente de correlação for positivo, as variáveis tendem a andar juntas e na mesma direção (a linha de tendência é ascendente). Se ele for negativo, então as variáveis tendem a andar juntas, mas em direções opostas (a linha de tendência é descendente). O coeficiente de correlação é um número entre -1 e 1.
Cálculo de correlação linear no Excel Dentre muitas outras, é possível calcular sem grandes dificuldade o coeficiente de correlação de Pearson usando a formula “=CORREL(matriz1;matriz2)” onde as matrizes 1 e 2 são os dados referentes as variáveis que se deseja correlacionar.
A correlação é calculada dividindo-se a covariância pelos desvios-padrão dos retornos de ambas as ações: Se a correlação for positiva, podemos afirmar que as variáveis são positivamente correlacionadas. Já se for negativa, afirmamos que são negativamente correlacionadas.