Manual do usuário PALISADE STATTOOLS 5.5

[. . . ] Manual do Usuário StatTools Add-In de Estatística para o Microsoft Excel ® Versão 5. 5 13 de janeiro de 2010 Palisade Corporation 798 Cascadilla St. Ithaca, NY 14850 EUA +1-607-277-8000 http://www. palisade. com Direitos autorais Copyright © 2010, Palisade Corporation. Reconhecimento de marcas comerciais Microsoft, Excel e Windows são marcas registradas da Microsoft Corporation. IBM é marca registrada da International Business Machines, Inc. Palisade, TopRank, BestFit e RISKview são marcas registradas da Palisade Corporation. Bem-vindo ao StatTools para o Excel Bem-vindo O StatTools coloca à sua disposição um novo conjunto avançado de ferramentas de estatística para uso com o Microsoft Excel ­ a ferramenta de modelagem e análise de dados padrão do setor! [. . . ] O motivo é que, no caso de grandes conjuntos de dados, toda "protuberância" na curva tem grandes chances de criar um valor p baixo. Neste caso, o teste real é prático: os histogramas realmente diferem tanto para finalidades práticas? Referência: comandos do menu StatTools 103 Dados ausentes e conectar aos dados · · Dados ausentes ­ são permitidos. Todas as linhas com dados ausentes nas variáveis selecionadas são ignorados. Conectar aos dados ­ o histograma e todas as fórmulas do teste são vinculados aos dados originais. Assim, se os dados mudarem, o histograma e os resultados de teste mudam automaticamente. 104 Menu Testes de normalidade Comando Teste de Lilliefors Testa se os dados observados de uma variável está normalmente distribuído O procedimento do Teste de Lilliefors oferece um teste mais poderoso de normalidade que o teste de adequação de ajuste qui-quadrado. (Mais poderoso significa que há maior probabilidade de detectar não normalidade, se houver. ) Baseia-se em uma comparação da "fdc empírica" e uma fdc normal, em que "fdc" é a sigla de função de distribuição cumulativa, mostrando a probabilidade de ser menor ou igual que algum valor específico. A fdc empírica é baseada em dados. Por exemplo, se houver 100 observações e a 13ª mais baixa for 137, então a fdc empírica, avaliada em 137, será 0, 13. O teste de Lilliefors encontra a distância vertical máxima entre a fdc empírica e a fdc normal, e compara este máximo com valores tabulados (com base no tamanho da amostra). Se a distância vertical máxima observada for suficientemente grande, não teremos evidências de que os dados não provêm de uma distribuição normal. Caixa de diálogo Teste de Lilliefors para verificar normalidade Esta análise é configurada na caixa de diálogo Teste de Lilliefors para verificar normalidade: Uma ou mais variáveis podem ser selecionadas para os testes. O conjunto de dados selecionado deve estar no formato desempilhado. As variáveis podem pertencer a conjuntos de dados diferentes. Referência: comandos do menu StatTools 105 Relatório de Teste de Lilliefors Os resultados do teste são mostrados no relatório acima. Não há valor p (como na maioria dos testes de hipótese), mas podemos perceber pela declaração que a distância vertical máxima é suficientemente grande para colocar em dúvida a pressuposição de normalidade. Mais evidências deste efeito aparecem nas fdc's do gráfico incluído. Na verdade, o ajuste entre as duas curvas parece ser "bastante bom" e pode ser bom o suficiente para finalidades práticas. Em outras palavras, podemos concluir que estes dados estão "próximos o bastante" para serem normalmente distribuídos de acordo com as nossas finalidades. 106 Menu Testes de normalidade Dados ausentes e conectar aos dados · · Dados ausentes ­ são permitidos. Todas as linhas com dados ausentes nas variáveis selecionadas são ignorados. Conectar aos dados ­ as FDCs e todas as fórmulas do teste são vinculadas aos dados originais. Assim, se os dados mudarem, o gráfico e os resultados de teste mudam automaticamente. Referência: comandos do menu StatTools 107 Comando Gráfico normal Q-Q Testa se os dados observados de uma variável está normalmente distribuído O comando Gráfico normal Q-Q cria um gráfico quantil-quantil (Q-Q) para uma variável simples. Proporciona um teste informal de normalidade. Embora os detalhes sejam um tanto complexos, o objetivo é bem simples: comparar os quantis (ou percentis) dos dados com os quantis de uma distribuição normal. Se os dados forme normal em essência, os pontos no gráfico Q-Q devem estar alinhados a aproximadamente 45 graus de inclinação. [. . . ] dadosN podem ser números, vetores ou intervalos. Exemplos Diretrizes SUM Descrição Exemplos SUM(dados1; dados2; . . . dadosN) calcula a soma dos dados especificados em dados1, dados2, . . . StatSum(A1:A10; {1;2;3;2, 4}) calcula a soma de todos os valores do conjunto de dados localizado em A1:A10 e os valores 1, 2, 3 e 2, 4. dadosN podem ser números, vetores ou intervalos. Diretrizes 200 Referência: listagem das funções estatísticas SUMDEVSQ Descrição SUMDEVSQ(dados1; dados2; . . . [. . . ]