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Manual da ferramenta Action sobre ID PlotPara mais detalhes sobre o conteúdo estatístico sobre o ID Plot clique aqui |
Forma de verificar, através do papel de probabilidade, uma distribuição que melhor descreve a aleatoriedade de um conjunto de dados qualquer.
Consideramos o conjunto de dados da tabela a seguir. Vamos verificar qual distribuição de probabilidade descreve melhor este conjunto de dados.
Medições | ||||
0,20 | 0,30 | 0,57 | 0,56 | 0,20 |
0,16 | 1,19 | 0,42 | 0,96 | 0,05 |
0,24 | 0,46 | 0,91 | 0,11 | 0,63 |
0,56 | 0,12 | 0,79 | 0,85 | 0,53 |
0,34 | 0,50 | 0,51 | 0,37 | 0,60 |
0,33 | 0,46 | 0,67 | 0,80 | 0,21 |
0,35 | 0,69 | 0,70 | 0,52 | 0,29 |
0,20 | 0,11 | 0,19 | 0,17 | 0,41 |
0,28 | 0,32 | 0,22 | 0,58 | 0,43 |
0,81 | 0,28 | 0,62 | 0,15 | 0,75 |
clique aqui para efetuar o download dos dados utilizados nesse exemplo
Para executar o IDplot, vamos realizar os seguintes passos:
1. Primeiramente vamos acessar o menu como descrito a seguir:
Action Stat $\blacktriangleright$ Gráficos $\blacktriangleright$ ID Plot.
2. A seguinte tela será exibida:
3. Em Dados de Entrada, selecionaremos com o mouse o conjunto de dados numéricos. Os dados podem estar organizados em um única coluna ou de forma matricial. Clicaremos no botão Ler;
4. Em Distribuições, selecionamos as distribuições de probabilidade que melhor descrevem entre o conjunto de dados. Podemos selecionar entre 7 opções de distribuições. Algumas opções ficarão desabilitadas, conforme o conjunto de dados selecionado. Neste exemplo, testaremos todas as distribuições, por isso, selecionamos a opção Selecionar Todas.
5. Em Análise Gráfica, selecionamos as opções gráficas que queremos executar. Podemos selecionar até 3 opções, entre elas: QQPlot, Histograma e Função de Densidade. Neste exemplo, selecionamos todas as opções disponíveis.
6. No Transformação de dados, selecionamos os métodos de transformação em busca de normalidade. As opções disponíveis são: Transformação Box-Cox e Transformação de Johnson. Neste exemplo, selecionaremos os dois métodos.
Para mais detalhes sobre o conteúdo estatístico Transformação de Dados clique aqui
7. Em Nível de Confiança, selecionamos um número entre 0 e 1 para ser utilizado no teste de hipóteses. Neste exemplo, utilizaremos 0,95 para o nível de confiança.
8. Em Mostrar Resultados, caso desejamos que o resultado seja exibido na mesma planilha do conjunto de dados, selecionamos a opção Célula Atual, senão podemos imprimir os resultados em uma nova planilha, nesse caso selecionamos a opção Nova Planilha.
OBS: Ao escolher a opção Célula Atual, os resultados serão impressos a partir da célula em que se encontra o cursor na janela do Excel. Neste caso, o usuário deve posicionar previamente (antes do passo 1) o cursor em uma posição apropriada.
9. Finalmente, clicamos em Ok para concluir a análise e obter os resultados.
Finalizado o processo, serão exibidos os seguintes resultados:
Os dados transformados usando métodos de Transformação Box-Cox e Transformação de Johnson seguem uma distribuição normal. Este resultado podem ser confirmados observando o p-valor associado ao teste de Anderson-Darling.
A tabela acima indica que os dados podem ser melhor ajustados por todas as distribuições exceto Distribuição Exponencial, o que pode ser confirmado quando comparamos o p-valor do teste de Anderson-Darling com o nível de significância de 0,05.
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