Solucionado (ver solução)
Solucionado
(ver solução)
1
resposta

Aula - Teste de Significancia dos Parametros

Se N > 30, porque foi usado T_Student ao invés de Z?

1 resposta
solução!

Olá Igor, tudo bem? Espero que sim!

Desculpe pela demora em retornar.

A distribuição t de Student teórica é uma distribuição semelhante a uma normal, porém com caudas mais longas. Quanto maior o valor de n, mais próximo de uma normal a distribuição será.

No caso de exemplo, onde n = 50, foi dito que a distribuição da estatística de teste segue uma distribuição t de student com n - 2 graus de liberdade, portanto, como já se conhece a distribuição da estatística de teste, foi utilizado o teste apropriado e não uma aproximação para a normal.

A imagem abaixo mostra os últimos dados da tabela t de Student, pode ser visto que mesmo para 120 graus de liberdade, os valores da distribuição t de Student são distintos dos valores da distribuição normal, que estão representados na linha com infinitos graus de liberdade, uma vez que a distribuição t de Student converge para uma normal quando n tende a infinito.

Últimos dados da tabela t de Student, para 30, 40, 50, 60, 80, 100, 120 e infinitos graus de liberdade. Os dados para infinitos graus de liberdade correspondem aos valores da distribuição normal

Espero que tenha tirado sua dúvida.

Estou à disposição. Bons estudos!

Quer mergulhar em tecnologia e aprendizagem?

Receba a newsletter que o nosso CEO escreve pessoalmente, com insights do mercado de trabalho, ciência e desenvolvimento de software