Enunciado

9-87. Seja Xo número de talhas ohservadas em uma grande serpentina

de aco galvanirado. Setenta e cinco serpentinas sáo inspecionadas eos

seguintes dados foram observados para os valores de X.

(a) A suposição de distribuição de Poisson parece apropriada como um

modelo de probabilidade para esses edacdos? Use a - 0.01.

(b) Calcule o valor P para esse teste.

Passo 1

Faaaala aí,

Vamo aprender uma questão aqui?

Vamo!

A média é a soma de todos os valores divididos pelo número de valores:

μ = 1 ( 1 ) + 2 ( 11 ) + 3 ( 8 ) + 4 ( 13 ) + 5 ( 11 ) + 6 ( 12 ) + 7 ( 10 ) + 8 ( 9 ) 75 ≈ 4.9067

A probabilidade pode ser determinada usando a distribuição de Poisson com média

μ :   P ( X = k ) = μ k c - μ k !

Vamos avaliar em k = 0 , 1,2 , 3 :

P ( X = 0 ) = 4.9067 0 e - 4.9067 0 ! ≈ 0.00166

P ( X = 1 ) ≈ 0.0681 P ( X = 2 ) ≈ 0.1395 P ( X = 3 ) ≈ 0.1905 P ( X = 4 ) ≈ 0.1951 P ( X = 5 ) ≈ 0.1599 P ( X = 6 ) ≈ 0.1092 P ( X = 7 ) ≈ 0.0639

P ( X ≥ 8 ) = 1 - P ( X = 0 ) - P ( X = 1 ) - … - P ( X = 8 ) = 0.0572

A hipótese nula afirma que as proporções da população são todas iguais:

H 0 : p 1 = P ( X = 0 ) , p 2 = P ( X = 1 ) , … , p 9 = P ( X ≥ 8 )

Passo 2

A hipótese alternativa afirma o oposto da hipótese nula:

H a :  Pelo menos um  p i  é diferente. 

Determine as frequências observadas O .

As frequências esperadas E são o produto do tamanho da amostra n e as probabilidades p i .

Os subtotais do qui-quadrado são as diferenças de quadrados entre as frequências observadas e esperadas, divididas pela frequência esperada.

χ sub 2 = ( O - E ) 2 E

O valor da estatística de teste é então a soma dos subtotais qui-quadrado:

χ 2 = ∑ ( O - E ) 2 E = 20.2091

O valor P é a probabilidade de obter o valor da estatística de teste ou um valor mais extremo. O valor P é o número (ou intervalo) no título da coluna da Tabela C contendo o valor χ 2 na linha d f = c - 1 = 9 - 1 = 8 :

0.010 < P < 0.025

Se o valor P for menor ou igual ao nível de significância, a hipótese nula é rejeitada:

P > 0.01 ⇒  Falhamos em rejeitar  H 0

Não há evidência suficiente para rejeitar a afirmação da distribuição de Poisson.

Resposta

  1. Não há evidência suficiente para rejeitar a afirmação da distribuição de Poisson.
  2. 0.010 < P < 0.025
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