Exemplo de Teste de qualidade de ajuste para Poisson

Um engenheiro de qualidade em uma empresa de produtos eletrônicos de consumo quer saber se os defeitos por aparelho de TV decorrem de uma distribuição de Poisson. O engenheiro seleciona aleatoriamente 300 TVs e registra o número de defeitos por televisão.

  1. Abra os dados amostrais, DefeitosDeTV.MTW.
  2. Selecione Estat > Estatísticas Básicas > Teste de Qualidade de Ajuste para Poisson.
  3. Em Variável, insira Defeitos.
  4. Em Variável de frequência (opcional), insira Observado.
  5. Clique em OK.

Interpretar os resultados

A hipótese nula afirma que os dados seguem uma distribuição de Poisson. Como o valor de p é 0,000, o que é inferior ao nível de significância de 0,05, o engenheiro rejeita a hipótese nula e conclui que os dados não seguem uma distribuição de Poisson. Os gráficos indicam que a diferença entre os valores observados e esperados é grande para as categorias 1 e 3, e que a categoria 3 é o maior contribuinte para a estatística qui-quadrado.

Teste de Qualidade de Ajuste de Poisson: Defeitos

Método Frequências em Observado
Estatísticas Descritivas N Média 300 0,536667 Contagens observadas e esperadas para Defeitos Contribuição Probabilidade Contagem Contagem para Defeitos de Poisson observada esperada Qui-Quadrado 0 0,584694 213 175,408 8,056 1 0,313786 41 94,136 29,993 2 0,084199 18 25,260 2,086 >=3 0,017321 28 5,196 100,072
Teste qui-quadrado Hipótese nula H₀: dados seguem uma distribuição de Poisson Hipótese alternativa H₁: dados não seguem uma distribuição de Poisson

GL Qui-Quadrado Valor-p 2 140,208 0,000

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