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Com relação aos testes não paramétricos, julgue o item.
O teste dos sinais de McNemar permite efetuar comparações entre dois tratamentos cuja variável resposta é binária.

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O setor de recursos humanos de uma instituição deseja avaliar a efetividade de um programa de treinamento que visa ao aumento da produtividade de seus empregados. Para essa avaliação, 30 empregados foram selecionados ao acaso para um estudo-piloto. As produtividades de cada empregado foram registradas, antes (X) e depois (Y) do treinamento.

Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.

Suponha que X e Y sejam variáveis contínuas não gaussianas. Nesse caso, o teste não paramétrico de McNemar é apropriado para se testar a efetividade do treinamento para o aumento da produtividade dos empregados.

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O setor de recursos humanos de uma instituição deseja avaliar a efetividade de um programa de treinamento que visa ao aumento da produtividade de seus empregados. Para essa avaliação, 30 empregados foram selecionados ao acaso para um estudo-piloto. As produtividades de cada empregado foram registradas, antes (X) e depois (Y) do treinamento.

Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.

De modo geral, o teste estatístico efetuado com base nos escores das produtividades dos empregados permite avaliar melhor a efetividade do treinamento em comparação com o teste dos sinais.

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O setor de recursos humanos de uma instituição deseja avaliar a efetividade de um programa de treinamento que visa ao aumento da produtividade de seus empregados. Para essa avaliação, 30 empregados foram selecionados ao acaso para um estudo-piloto. As produtividades de cada empregado foram registradas, antes (X) e depois (Y) do treinamento.

Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.

Para se avaliar a efetividade do treinamento, o teste estatístico recomendado é do tipo pareado.

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Os procedimentos estatísticos paramétricos incluem

o teste dos postos de Wilcoxon.

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A respeito do uso de amostragem em trabalhos de auditoria, julgue os itens a seguir.

No caso de amostragem estatística, ao efetuar o planejamento da amostra, o auditor deve levar em consideração o volume de transações que irá auditar, para que, em seguida, sejam aplicados os procedimentos de auditoria sobre a amostra selecionada. No caso da amostragem não-estatística, o volume de transações não será considerado como parâmetro.

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Um modelo, para N pessoas, é expresso por log(salário_it) = θ₁ + θ₂d2_t + X_it γ + δ₁ feminino + δ₂d2 _t feminino + c _i + u_it em que i é o indicativo do indivíduo, com i = 1, 2, ..., N e té o indicativo do tempo, com t= 1, 2. Nesse modelo,θ₁ ,θ₂ , γ ,δ₁ e δ₂ são parâmetros, X_itsão as variáveis que afetam o salário e d2_t é uma variável de tempo, com d2_t = 1 se t = 2 e d2_t = 0 se t = 1, u_it é o erro de estimação e c_i é o efeito não observado. Supondo que E ( u _it| feminino,X_i1, X_i2,c_i ) = 0, para t = 1, 2 e i= 1, 2,.., N, julgue os itens seguintes.

Considerando-se pessoas de sexos diferentes, mas com habilidades e características semelhantes, elas terão crescimento médio de salários diferentes se δ₂ não for significativamente diferente de 0 (em termos estatísticos).

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Dois produtos são considerados bioequivalentes se suas biodisponibilidades (velocidade e extensão da absorção) são semelhantes após administração na mesma dosagem. Sobre esse assunto, julgue o item a seguir.

A meia-vida de eliminação do fármaco e/ou metabólito é um dos parâmetros farmacocinéticos que deve ser determinado, embora não haja necessidade de tratamento estatístico para avaliação da bioequivalência.

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Em cada item a seguir é apresentada uma situação hipotética seguida de uma assertiva a ser julgada a respeito de Estatística e Econometria.

Sob a presença de heteroscedasticidade num modelo de regressão linear, o método dos mínimos quadrados ordinários não gera estimativas de parâmetros eficientes ou de variância mínima, o que implica erros padrões viesados.

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Com relação a econometria, método que emprega a matemática e a estatística para análise dos dados econômicos, julgue o item que se segue.

No modelo de regressão linear clássico, a premissa de linearidade, necessária à estimativa dos parâmetros do modelo, indica que não existe uma relação linear exata entre qualquer variável independente do modelo.

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Considere que, em um problema de estimação, a variável aleatória Y siga uma distribuição binomial com parâmetros n e p, em que n = 1 ou n = 2, e p = 0,25 ou p = 0,5. Considere, também, que se disponha de uma única realização y dessa distribuição Y para a realização de inferências estatísticas. Com base nessas informações, julgue o item a seguir, no que se refere ao método de estimação por máxima verossimilhança (MV).

Supondo-se que, de fato, Y seja distribuído conforme a distribuição binomial com parâmetros n = 2 e p = 0,25, então, caso se disponha de apenas uma realização y dessa distribuição, o estimador de MV do parâmetro p não é viciado.

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Os procedimentos estatísticos paramétricos incluem

o teste dos postos de Wilcoxon.

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Os testes estatísticos são bastante úteis na etapa de diagnósticos do processo de modelagem estatística de dados, pois permitem avaliar aspectos como independência, normalidade, homogeneidade e aderência dos dados, entre várias outras hipóteses. Considerando que X e Y representam variáveis quantitativas e que A e B denotam variáveis qualitativas, julgue o seguinte item , a respeito de testes de hipóteses.

Pode-se testar a normalidade de uma variável X, por meio de diversos testes, como, por exemplo, o de Jarque-Bera, o de Anderson-Darling, o de Cramér-von Mises, o de Lilliefors, o de Kolmogorov-Smirnov e o de Shapiro-Wilk.

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Acerca da teoria geral de modelos de regressão linear, julgue os itens subsequentes

Considere que, em determinado modelo de regressão, em que a variável resposta (Y) não tem como modelo uma distribuição Normal, seja aplicada a transformação de Box e Cox, Y* =

Nessa situação, o parâmetro da transformação de Box e Cox será λ < ²⁄₃

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A respeito de inferência estatística, julgue o item que se segue.

Se T for estimador cujo erro quadrático médio (mean-squared error) é igual a sua variância, então, nesse caso, T é estimador não viciado.