Exemplo de Teste de qualidade de ajuste para Poisson

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.

Método

Frequências em Observado

Estatísticas Descritivas

N	Média
300	0,536667

Contagens observadas e esperadas para Defeitos

Defeitos	Probabilidade de Poisson	Contagem observada	Contagem esperada	Contribuição para 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