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03_apostila:08-simulacao
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| Os gráficos de quantis téoricos indicam um forte desvio em relação à distribuição normal: | Os gráficos de quantis téoricos indicam um forte desvio em relação à distribuição normal: | ||
| - | <box center orange 70%>{{:bie5782:03_apostila:machos.jpg|}}</box> | + | <box center orange 70%>{{:03_apostila:machos.jpg|}}</box> |
| - | <box center orange 70%>{{:bie5782:03_apostila:femeas.jpg|}}</box> | + | <box center orange 70%>{{:03_apostila:femeas.jpg|}}</box> |
| Como os dados não atendem as premissas de um teste t, uma alternativa é substituí-lo por um teste de permutação. Como a hipótese nula é que as duas amostras vêm de populações com a mesma média, ela pode ser simulada permutando-se ao acaso os valores entre os sexos. | Como os dados não atendem as premissas de um teste t, uma alternativa é substituí-lo por um teste de permutação. Como a hipótese nula é que as duas amostras vêm de populações com a mesma média, ela pode ser simulada permutando-se ao acaso os valores entre os sexos. | ||
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| ==== Modelos Nulos em Ecologia de Comunidades ==== | ==== Modelos Nulos em Ecologia de Comunidades ==== | ||
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| - | <box center orange 100%>{{:bie5782:03_apostila:histogram_bci.jpg|}}{{:bie5782:03_apostila:normal_qq_plot.jpg|}}</box> | + | <box center orange 100%>{{:03_apostila:histogram_bci.jpg|}}{{:03_apostila:normal_qq_plot.jpg|}}</box> |
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| - | <box orange center 100%>{{:bie5782:03_apostila:probabilidadexvalores.png|}}</box> | + | <box orange center 100%>{{:03_apostila:probabilidadexvalores.png|}}</box> |
| As premissas do teste t são que as amostras vêm de populações com distribuições normais que têm variâncias iguais (pelo menos aproximadamente). A distribuição binomial negativa tem uma forma muito diferente da normal, e nela a variância é uma função da média. Assim, duas distribuições binomiais negativas com médias diferentes, como as ilustradas acima, terão variâncias diferentes. Além disso, a distribuição binomial negativa é **discreta**, enquanto a normal é **contínua**. | As premissas do teste t são que as amostras vêm de populações com distribuições normais que têm variâncias iguais (pelo menos aproximadamente). A distribuição binomial negativa tem uma forma muito diferente da normal, e nela a variância é uma função da média. Assim, duas distribuições binomiais negativas com médias diferentes, como as ilustradas acima, terão variâncias diferentes. Além disso, a distribuição binomial negativa é **discreta**, enquanto a normal é **contínua**. | ||
03_apostila/08-simulacao.txt · Última modificação: 2020/10/04 20:49 por adalardo
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