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Yellen, que manteve as expectativas do mercado para aumentos mais rápidos da taxa de juros nos EUA no próximo ano do que o esperado. O dólar subiu bastante, mas seus ganhos foram mais fortes em relação ao iene, que caiu 1% depois que o Banco do Japão manteve a política monetária inalterada. Na segunda-feira, o iene subiu junto com seu companheiro de refúgio no franco suíço após incidentes mortais na Turquia e na Alemanha. Ambas as moedas, desde então, desistiram desses ganhos. Yellen disse na segunda-feira que o mercado de trabalho norte-americano melhorou mais forte em quase uma década, sugerindo que o crescimento salarial está aumentando. O presidente do Fed não mencionou a política monetária, mas alguns analistas disseram que o fato de ela não ter derramado água fria sobre os preços dos investidores pode subir em três subidas em 2017, depois que a alta na semana passada foi um catalisador para o dólar. força. Ela não aproveitou a oportunidade para fazer o mercado voltar de ser excessivamente agressivo, disse o estrategista de câmbio do UBS, Constantin Bolz, em Zurique. Talvez houvesse algumas pessoas que. Achava que eles evitariam mais dólares até que ela falasse, caso ela recuasse. O dólar subiu quase meio por cento em relação a uma cesta das principais moedas, para 103,65, o mais forte desde janeiro de 2003. O euro caiu 0,5%, para 1,0352, mais uma vez abrindo a porta para a paridade com o dólar. O dólar também estava à vista de uma alta de 10-1 / 2 meses de 118.66 ienes tocada na semana passada, em 118,24 ienes. As expectativas de que o governo do presidente eleito dos EUA, Donald Trumps, prossiga com cortes de impostos e gastos fiscais, levando a um crescimento mais elevado dos EUA e da inflação, aumentaram o rendimento dos títulos dos EUA e do dólar nas últimas seis semanas, no que ficou conhecido como o comércio da Trumpflation. . O mercado ainda está jogando essa perspectiva de normalização (política) e, enquanto for o caso, o dólar permanecerá forte ou até mesmo apreciará um pouco mais, disse o estrategista de câmbio do Commerzbank, Thu Lan Nguyen, em Frankfurt. Analistas disseram que o iene foi o jogo mais óbvio contra o dólar no comércio da Trumpflação, porque o Banco do Japão é o banco central que parece estar mais longe de normalizar suas políticas. O Banco do Japão (BOJ) afirmou na terça-feira que tem duas metas de juro de menos de 0,10 por cento em algumas reservas excedentes e um rendimento de títulos do governo de zero por dez anos. Para o novo blog Live Markets da Reuters nos mercados de ações da Europa e do Reino Unido, acesse: http://realtime/verbOpen/urlemea1.apps. cp. extranet. thomsonreuters. bi z / c m s /. página I dlivemarkets (Reportagem adicional de Hideyuki Sano em Tóquio Editando por Hugh Lawson) O que é um teste-T Um teste-t é uma análise de duas populações médias através do uso de um exame estatístico Um teste-t com duas amostras é comumente usado com amostras pequenas, testando a diferença entre as amostras quando as variações de duas distribuições normais não são conhecidas. Um teste t analisa a estatística t, a distribuição t e os graus de liberdade para determinar a probabilidade de diferença entre as populações. A estatística de teste no teste é conhecida como estatística t. Para realizar um teste com três ou mais variáveis, uma análise de variância (ANOVA) deve ser usada. Carregando o jogador. BREAKING DOWN Teste-T Uma forma de teste de hipóteses, o teste-t é apenas um dos muitos testes utilizados para essa finalidade. Os estatísticos devem usar testes diferentes do teste t para examinar mais variáveis, bem como para testes com amostras maiores. Para um tamanho de amostra grande, os estatísticos usam um teste z. Outras opções de teste incluem o teste qui-quadrado e o teste-f. Análise Estatística do Teste-T A fórmula usada para calcular o teste é uma razão: A parte superior da proporção é a parte mais fácil de calcular e entender, pois é simplesmente a diferença entre as médias ou as médias das duas amostras. A metade inferior da relação é uma medida da dispersão ou variabilidade das pontuações. A parte inferior dessa proporção é conhecida como o erro padrão da diferença. Para calcular essa parte da razão, a variância para cada amostra é determinada e é então dividida pelo número de indivíduos que compõem a amostra, ou grupo. Esses dois valores são então adicionados juntos e uma raiz quadrada é obtida do resultado. Por exemplo, considere que um analista quer estudar a quantia que os pennsylvanianos e os californianos gastam, por mês, com roupas. Não seria prático registrar os hábitos de consumo de cada indivíduo (ou família) em ambos os estados, assim, uma amostra de hábitos de consumo é retirada de um grupo selecionado de indivíduos de cada estado. O grupo pode ser de tamanho pequeno a moderado para este exemplo, suponha que o grupo de amostra seja de 200 indivíduos. A quantidade média para os Pennsylvanians chega a 500, o valor médio para os californianos é de 1.000. O teste t questiona se a diferença entre os grupos é representativa de uma diferença real entre pessoas na Pensilvânia e pessoas na Califórnia em geral, ou se é uma diferença estatística sem sentido. Neste exemplo, se, teoricamente, todos os pennsylvanianos gastaram 500 por mês em roupas e todos os californianos gastaram 1.000 por mês em roupas, é altamente improvável que 200 indivíduos selecionados aleatoriamente gastassem o valor exato, respectivamente, para o estado. Assim, se um analista ou estatístico produziu os resultados listados no exemplo acima, é seguro concluir que a diferença entre os grupos de amostra é indicativa de uma diferença significativa entre as populações, como um todo, de cada estado.