Testes de tendência para Curva de crescimento paramétrica

Ao ajustar um modelo de curva de crescimento paramétrica, você deseja selecionar um modelo que resulte em um bom ajuste aos seus dados. As hipóteses para os testes de tendência são as seguintes:

H₀: Não existe tendência (processo de Poisson homogêneo)
H₁: Existe tendência (processo de Poisson não homogêneo)

Por padrão, o Minitab fornece cinco testes de tendência: MIL-Hdbk-189 (combinado), MIL-Hdbk-189 (baseado em TTT), Laplace (combinado), Laplace (baseado em TTT), e Anderson-Darling. Para obter mais informações, vá para Testes de tendência (também chamados de testes de qualidade do ajuste).

Saída do exemplo

Testes de Tendência

	MIL-Hdbk-189		Laplace
	Baseado em TTT	Combinado	Baseado em TTT	Combinado
	Baseado em TTT		Baseado em TTT		Anderson-Darling
Estatística de teste	378,17	378,28	0,86	-0,40	0,94
Valor-p	0,107	0,448	0,388	0,688	0,389
GL	424	400

Interpretação

Para os dados de ar condicionado, os valores-p para os testes de qualidade de ajuste são 0,107, 0,448, 0,388, 0,688 e 0,389. Como todos os valores-p são maiores do que α = 0,05, o engenheiro pode concluir que não há provas suficientes de que existe uma tendência nos dados. Este resultado é consistente com uma forma de 1 para o processo power-law.

Embora o processo power-law proporcione um ajuste adequado, não é necessário utilizar um modelo com dois parâmetros quando não existe uma tendência nos dados. Portanto, o engenheiro pode querer usar o processo de Poisson homogêneo mais simples para modelar esses dados.