O parâmetro mostra a estatística selecionada na caixa de diálogo. Os parâmetros são medidas descritivas de toda uma população usada como as entradas para uma função de distribuição de probabilidade (FDP) para gerar curvas de distribuição. Para obter mais informações, vá para O que são parâmetros, estimativas de parâmetros e distribuições de amostragem?.
Poisson processa as ocorrências de contagem de um determinado evento ou propriedade em uma escala de observação específica, o que pode representar coisas como tempo, área, volume e número de itens. O comprimento da observação representa a magnitude, duração ou tamanho do período de cada intervalo de observação.
O Minitab o comprimento da observação para converter a taxa de ocorrência na forma mais conveniente para a situação.
Por exemplo, se cada observação na amostra conta o número de eventos em um ano, um comprimento 1 representa uma taxa de ocorrência anual e um comprimento 12 representa uma taxa de ocorrência mensal.
A distribuição normal padrão é uma distribuição normal em forma de sino na qual desvios padrão sucessivos da média estabelecem benchmarks para estimativa da porcentagem das observações de dados. Esses benchmarks são a base por trás de diversos testes de hipóteses como os testes z e t.
Por exemplo, as alturas de todos os homens adultos que vivem no estado da Pensilvânia são aproximadamente distribuídas normalmente. Portanto, as alturas da maioria dos homens estão próximas da altura média de 69 polegadas. Um número semelhante de homens é um pouco mais alto e um pouco mais baixo que 69 polegadas. Apenas alguns são muito mais altos ou muito mais baixos.
Quando você classificar itens, independentemente do evento, ou pessoas em uma das duas categorias, então o número de itens, eventos ou pessoas em uma categoria segue a distribuição binomial. As duas categorias devem ser mutuamente exclusivas, como sim/não, passa/falha, ou com defeito/não danificada.
Por exemplo, os engenheiros examinam uma amostra de parafusos para rachaduras graves que tornam os parafusos inutilizável. Os parafusos que não têm uma rachadura são sem defeito e os parafusos que têm uma rachadura estão com defeito.
Ao contar a presença de uma característica, resultado, ou atividade ao longo de um determinado período de tempo, a área, ou outro comprimento de observação, você obtém os dados de Poisson. Os dados de Poisson são avaliados em contagens por unidade, com as unidades do mesmo tamanho.
Por exemplo, os inspetores em uma empresa de ônibus contam o número de avarias de ônibus todos os dias durante 30 dias.
O desvio padrão é a medida mais comum de dispersão, ou quão dispersos os dados estão em relação à média. O símbolo σ (sigma) é frequentemente usado para representar o desvio padrão de uma população, enquanto s é usado para representar o desvio padrão de uma amostra. A variação que é aleatória ou natural de um processo é frequentemente referida como ruído. O valor que o Minitab exibe é o valor de planejamento especificado na caixa de diálogo.
Uma proporção é uma parte relativa de um todo, em contraposição a uma contagem ou frequência. A proporção é igual ao número de eventos, dividida pelo tamanho amostral. O valor que o Minitab exibe é o valor de planejamento especificado na caixa de diálogo.
A taxa de ocorrência de um evento é a média do número de vezes que o evento ocorre por duração da unidade de observação. O valor que o Minitab exibe é o valor de planejamento especificado na caixa de diálogo.
Uma média de Poisson é o número médio de vezes que um acontecimento ocorre em todo o espaço de observação total. O valor que o Minitab exibe é o valor de planejamento especificado na caixa de diálogo.
Um nível de confiança de 95% normalmente funciona bem. Isso indica que 19 entre 20 amostras (95%) da mesma população irá produzir intervalos de confiança que contêm o parâmetro populacional.
O nível de confiança representa a porcentagem de intervalos que iriam incluir o parâmetro populacional se você reunisse amostras da mesma população, repetidas vezes. Assim, se você tiver coletado 100 amostras, e tiver calculado 95% de intervalos de confiança, você esperaria que aproximadamente 95 dos intervalos contivesse o parâmetro populacional, como a média da população, conforme mostrado na figura a seguir.
Na figura, a linha horizontal representa o valor fixo da média populacional desconhecida, μ. Os 19 intervalos de confiança azuis verticais sobrepostos à linha horizontal contêm o valor da média da população. O intervalo 1 de confiança vermelho totalmente abaixo da linha horizontal não contém esse valor.
O Minitab exibe o tipo de intervalo de confiança especificado na caixa de diálogo.
O intervalo de confiança fornece um intervalo de valores possíveis para a proporção da população. Como as amostras são aleatórias, é improvável que duas amostras de uma população produzam intervalos de confiança idênticos. Porém, se você repetir sua amostra muitas vezes, uma certa porcentagem dos intervalos de confiança resultantes ou limites contém o parâmetro de população desconhecida. A percentagem destes intervalos de confiança ou limites que contêm o parâmetro é o nível de confiança do intervalo.
Um limite superior define um valor provável que o parâmetro da população seja menor. Um limite inferior define um valor provável que o parâmetro da população seja maior.