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from scipy import stats
def teste_normal_hipotese(dados):
alpha = float(input("Digite o valor de alpha que será usado neste teste de normalidade, um número entre 0 e 1: "))
stat, p = stats.normaltest(dados)
media = (sum(dados) / len(dados))
curtose = (stats.scoreatpercentile(dados, 75) - stats.scoreatpercentile(dados, 25)) / (2 * (stats.scoreatpercentile(dados, 90)-stats.scoreatpercentile(dados, 10)))
print(f"A quantidade de dados da amostra é: {len(dados)}")
print(f"A média aritmética dos dados é: {media}")
print(f"A mediana dos dados é: {stats.scoreatpercentile(dados, 50)}")
print(f"O menor valor da amostra é: {min(dados)}")
print(f"O menor valor da amostra é: {max(dados)}")
print(f"O desvio padrão é : {stats.tstd(dados)}")
print(f"A variância é: {stats.tvar(dados)}")
print(f"O primeiro quartil é: {stats.scoreatpercentile(dados, 25)}")
print(f"O segundo quartil é: {stats.scoreatpercentile(dados, 50)}")
print(f"O terceiro quartil é: {stats.scoreatpercentile(dados, 75)}")
print(f"O quarto quartil é: {stats.scoreatpercentile(dados, 100)}")
print(f"A curtose do gráfico dos dados é: {curtose}")
print(f"O erro padrão é: {stats.sem(dados)}")
print(f"O P valor é: {p}")
print(f"O indicador de normalidade é: {stat}")
if p <= alpha:
print(f"O P-valor é ({p}) e ele é menor que alpha({alpha}), então a amostra não segue uma distribuição normal.")
else:
print(f"O P-valor é ({p}) e ele é maior que alpha({alpha}), então a amostra segue uma distribuição normal.")
def teste_t_hipotese(dados, media_populacional):
alpha = float(input("Digite o valor de alpha que será usado neste teste T, um número entre 0 e 1: "))
stat, p = stats.ttest_1samp(dados, media_populacional)
if p <= alpha:
print(f"O P-valor é ({p}) e ele é menor que alpha({alpha}), então rejeitamos a hipótese nula (H0). A média da amostra é significativamente diferente da média da população.")
else:
print(f"O P-valor é ({p}) e ele é maior que alpha({alpha}), então não podemos rejeitar a hipótese nula (H0). Não há evidências suficientes para concluir que a média da amostra é significamente diferente da média da população.")
with open('MEMORY.txt', 'r') as arquivo:
linhas = arquivo.readlines()
amostra = []
for linha in linhas:
numero = float(linha.strip().replace(',', '.'))
amostra.append(numero)
print("As informações sobre a amostra são:")
teste_normal_hipotese(amostra)
hipotese_media = float(input("Digite a hipótese da média populacional: "))
teste_t_hipotese(amostra, hipotese_media)