Comparação entre os testes t sequencial de Wald e de Student

• Ano de defesa: 1978
• Autor(a) principal: Carvalho, José Ruy Porto de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA; TESTES DE HIPÓTESES
• Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20220207-210829/

A Experimentação Agronômica apresenta-se como uma técnica difícil e perigosa. principalmente quando se quer tornar decisões a respeito do melhor procedimento a ser empregado. O presente trabalho tem por objetivo uma introdução à análise sequencial. especificamente ao teste t-sequencial; verificar seu poder e sua robustez quando comparado com um teste equivalente não-sequencial. Tal comparação é feita através da técnica de simulação de dados, obtendo resultados que mostram, quando bem utilizada. quão eficiente e o seu emprego. O número de observações e função de uma sequencial finita de dados com probabilidade igual a 1 de se tomar uma decisão. ou seja, aceitar ou rejeitar a hipótese H0 : = 0 em favor da hipótese H1 : = . Os dados são simulados através da sub-rotina UNNOR (Apêndice I), com distribuição Normal de média e variância 2. Para os riscos fixados , obtêm-se, para cada caso. o número de rejeições, não-rejeições da hipótese de nulidade, além da esperança e variância de N. O cálculo do número médio de observações para o teste t-sequencial é feito com o intuito de comparar. sob determinadas hipóteses, com o número de observações para o teste t de Student, verificando-se que, em média, necessita-se de menor número de observações para o teste sequencial. Quando a hipótese alternativa está próxima da hipótese de nulidade, verifica-se pelo atual estudo que o número de observações requerido pelo teste sequencial é, em média, a metade do requerido pelo teste de Student, sendo por isso condizentes com os resultados apresentados pela literatura tradicional. A medida em que a hipótese alternativa se afasta da nulidade, a relação entre o número de observações apresentado pelos testes vai diminuindo, chegando em alternativas mais afastadas, até a se igualar. O poder para os testes é calculado, e observa-se que, em média, para o teste t-sequencial, em todos os casos estudados.se apresenta maior. A probabilidade de se estar cometendo um erro quando faz-se a afirmação de que o poder é maior para o teste sequencial é calculada para cada caso, encontrando-se a maior probabilidade igual a 16,80%, sendo por isso possível tal afirmação. É apresentado o gráfico da Curva Característica de Operação e do Tamanho Médio de Amostras para = 1,00. Além do mais, verifica-se pelo trabalho, que o estudo sobre a não-normalidade dos dados. permite a conclusão de que o teste t-sequencial independe dos princípios para o qual é formado, caracterizando dessa forma sua robustez.