Enunciado

O artigo "The Influence of Temperature and Sunshine on the Alpha-Acid Contents of Hops" (Agricultural Meteorology, 1974, p. 375-382) relata os dados a seguir sobre a produção (y), temperatura média no período entre a data de floração do lúpulo e a data de colheita x 1 e a porcentagem média de luz do sol durante o mesmo período x 2 para a variedade fuggles de lúpulo

Apresentamos aqui um resultado parcial do MINITAB proveniente do ajuste do modelo de primeira ordem Y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ϵ usado nesse artigo:

a. Qual é o μ ˆ Y ⋅ 18,9 , 43 , e qual é o resíduo correspondente?

b. Teste H 0 : β 1 = β 2 = 0 versus H a : tanto β 1 como β 2 ≠ 0 no nível 0,05 .

c. O desvio padrão estimado de β ˆ 0 + β ˆ 1 x 1 + β ˆ 2 x 2 quando x 1 = 18,9 e x 2 = 43 , é 8,20. Use esses dados para obter um IC de 95 % para μ Y ⋅ 189,43 .

d. Use as informações da parte (c) para obter um IP de 95 % para a produção em um experimento futuro, em relação a x 1 = 18,9 e x 2 = 43 .

e. O MINITAB relatou que um IP de 95 % para a produção, em relação a x 1 = 18 e x 2 = 45 , é ( 35,94 , 151,63 ). Qual é o IP de 90 % nessa situação?

f. Visto que x 2 está no modelo, você manteria x 1 ?

g. Ao ajustar o modelo Y = β 0 + β 2 x 2 + ϵ o valor resultante de R 2 é 0,721 . Verifique se a estatística F para testar H 0 : Y = β 0 + β 2 x 2 + ϵ versus H a : Y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ϵ satisfaz t 2 = f , onde t é o valor da estatística t da parte (f).

Passo 1

E aí pessoal partiu para mais uma questão de (probabilidade)? Abaixo começaremos trazendo algumas informações do enunciado:

Qual é o μ ˆ Y ⋅ 18,9 , 43 , e qual é o resíduo correspondente

a .   μ ^ y ⋅ 18.9,43 = 96.8303 ;   R e s i d u a l   = 91 - 96.8303 = - 5.8303 .

Passo 2

Teste H 0 : β 1 = β 2 = 0 versus H a : tanto β 1 como β 2 ≠ 0 no nível 0,05 .

b. H 0 : β 1 = β 2 = 0 ; H a : pelo menos um β i ≠ 0 RR: f ≥ F . 05,2 , 9 = 8.02 f = R 2 / k 1 - R 2 / ( n - k - 1 ) = . 768 / 2 ( 1 - . 768 / / 9 = 14.90 . Rejeitar H0. O modelo parece útil.

Passo 3

. O desvio padrão estimado de β ˆ 0 + β ˆ 1 x 1 + β ˆ 2 x 2 quando x 1 = 18,9 e x 2 = 43 , é 8,20. Use esses dados para obter um IC de 95 % para μ Y ⋅ 189,43 .

c .   96.8303 ± ( 2.262 ) ( 8.20 ) = ( 78.28,115.38 )

Passo 4

Use as informações da parte (c) para obter um IP de 95 % para a produção em um experimento futuro, em relação a x 1 = 18,9 e x 2 = 43

d .   96.8303 ± ( 2.262 ) 24.45 2 + 8.20 2 = ( 38.50,155.16 )

Passo 5

e. Encontramos o centro do intervalo de 95% dado, 93,875, e metade da largura, 57,845. Este último valor é igual a t 0025,9 s y ˙ = 2.262 s y ˆ , so s y ˙ = 25.5725 . Então o intervalo de 90% é 93.785 ± ( 1.833 ) ( 25.5725 ) = ( 46.911,140.659 )

Passo 6

f. Com o valor de p para H a : β 1 ≠ 0 sendo 0,208 (da saída dada), falharíamos em rejeitar H 0 . Este fator não é significativo dado que x 2 está no modelo.

Passo 7

g. Com R k 2 = . 768 (modelo completo) e R l 2 = . 721 (modelo reduzido), podemos usar uma estatística f alternativa (compare as fórmulas 13.19 e 13.20). F = R k 2 - R k 2 / k - 1 1 - R k 2 / n - ( k + 1 ) . Com n=12,k=2 e l=1, temos F = . 768 - . 721 ( 1 - . 768 ) / 9 = . 047 . 0257 = 1.83 . t 2 = ( - 1.36 ) 2 = 1.85 .. A discrepância pode ser atribuída ao erro de arredondamento.

Resposta

a. onde t é o valor da estatística t da parte (f).

b. O modelo parece útil.

c. ( 78.28,115.38 )

d. ( 38.50,155.16 )

e. . Então o intervalo de 90% é 93.785 ± ( 1.833 ) ( 25.5725 ) = ( 46.911,140.659 )

f. Este fator não é significativo dado que x 2 está no modelo.

g. A discrepância pode ser atribuída ao erro de arredondamento.

Espero que tenham aprendido com essa questão, até a próxima !

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