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dc.contributor.advisorAndrade, Débora França de-
dc.contributor.authorEstrella, Bruna Castello Longo-
dc.date.accessioned2023-09-04T19:27:03Z-
dc.date.available2023-12-21T03:02:06Z-
dc.date.issued2023-08-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/21515-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectTestes estatísticospt_BR
dc.subjectTeste t-pareadopt_BR
dc.subjectRegressão linearpt_BR
dc.titleEstudo de casos da aplicabilidade do teste T-pareado e da regressão linear pelo método dos mínimos quadrados: uma abordagem estatística aplicada à Química Analíticapt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6491352643617030pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9137313619571745pt_BR
dc.contributor.advisorCo1Aguiar, Paula Fernandes de-
dc.contributor.advisorCo1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2482433498912526pt_BR
dc.contributor.referee1Gonçalves, Aline Domingos-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1695172433007044pt_BR
dc.contributor.referee2Vale, Daniella Lopez-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9219419085511667pt_BR
dc.description.resumoOs testes estatísticos são de extrema importância em muitas áreas, principalmente quando se trata de pesquisa. O químico deve, portanto, não apenas entender e escolher qual teste usar, mas também saber aplicá-los. Sabe-se, no entanto, que há uma diversidade muito grande em relação a tais testes. Nesse sentido, no presente trabalho, o teste tpareado foi analisado sob um novo olhar de forma a poder antecipar seu resultado, assim como a regressão linear realizada pelo método dos mínimos quadrados, assuntos que são pouco entendidos, mesmo entre pessoas que os utilizam rotineiramente. Os objetivos deste trabalho foram, portanto, tentar deixar mais claro o uso do teste t-pareado, a partir de uma relação matemática para antecipar e facilitar a aplicação deste teste e, também, analisar curvas analíticas construídas utilizando todos os valores de replicata de cada concentração, utilizando suas respectivas médias, além de números diferentes de replicata, a fim de avaliar o impacto das diferentes formas de construí-las. Os resultados obtidos a partir da utilização da fórmula do teste t-pareado mostram que foi possível criar uma avaliação preliminar para este teste, de modo que, sem mesmo chegar até o final de seu cálculo, já seja possível saber qual será seu resultado, além de terem simulados estudos de caso para a corroboração dessa análise. Já em relação à regressão linear, foram avaliados conjuntos de dados para a construção de curvas analíticas, tanto para concentrações em triplicata quanto para concentrações em quintuplicata, além de suas respectivas médias e de diferentes números de replicatas para algumas concentrações. Seus resultados mostram como as formas de construção da curva podem influenciar a precisão da previsão (e, consequentemente, a exatidão) realizada através do modelo estimado, permitindo, assim, que o analista possa definir uma estratégia para a sua construção. Este entendimento pode facilitar o uso da estatística e da matemática para todas e quaisquer pessoas. A partir da análise de parâmetros estatísticos relacionados aos resultados das curvas, concluiu-se que o modelo de regressão linear mais eficiente para a obtenção de resultados dependerá de quanto o analisa poderá assumir como incerteza na previsão dos resultados, levando também em consideração o custo e o tempo disponível para a realização das análises.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Químicapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICApt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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