(1,0)
Dado o modelo de regressão múltipla y = α + βx + γz + ε, onde y, x e z são variáveis, α, β e γ são constantes e ε é uma variável aleatória com média zero. Considere ainda as regressões simples y = α1 + β1 x + ε1 e y = α2 + γ2 x + ε2 .Se as três regressões forem estimadas por mínimos quadrados ordinários, têm-se os seguintes resultados:
Numa regressão linear simples em que foi utilizada uma amostra com 52 observações, a soma dos quadrados totais é de 50 e a soma dos quadrados dos resíduos é de 20. O coeficiente de determinação e a estatística F dessa regressão são, respectivamente:
Uma equipe de pesquisadores da medicina propõe novo tratamento para o câncer, denominado B1. Esse tratamento foi testado em uma amostra de 70 pacientes, destes 55 ficaram curados e 15 vieram a óbito logo após o final do tratamento. A equipe já havia submetido outro grupo de 70 pacientes, idêntico ao anterior, a um tratamento anterior denominado A1 e desses pacientes 40 foram curados e 30 morreram. Verifique se há uma diferença significante entre esses dois tratamentos e assinale a alternativa correta.Obs.: Para α = 5% tem-se X12 = 3,84
Os testes de hipóteses são processos que habilitam a decidir se as hipóteses previamente formuladas pelo engenheiro serão aceitas ou rejeitadas. Existem dois tipos de erros ao realizar uma estatística usando o teste de hipóteses: erro tipo I e erro tipo II. Assinale a alternativa correta, que se refere ao erro tipo I.
Na inferência Bayesiana, muitas vezes o objetivo é utilizar as distribuições a posteriori, visando a obtenção de estimadores pontuais para um ou mais parâmetros de interesse. Associada com cada estimador, existe uma função perda, que é interpretada como a perda sofrida ao estimar o parâmetro desconhecido por um estimador específico. A função de perda atrelada à moda a posteriori denomina-se:
A respeito de inferência estatística, julgue o item que se segue.Considere que T1 e T2 sejam estimadores não viciados de um mesmo parâmetro e que as variâncias var(T1) e var(T2) sejam tais que var(T1) < var(T2). Nesse caso, o estimador T1 é mais eficiente que T2.
A respeito dos diferentes métodos de estimação de parâmetros, julgue o item a seguir.
A estimação de parâmetros pelo método bayesiano independe da distribuição a priori utilizada.
No que diz respeito à inferência estatística, julgue o item a seguir.
Considere-se que, em uma pesquisa, a média amostral seja de 75,0 e que o erro padrão da média amostral — obtido com base no valor do desvio padrão populacional — seja de 4,0. Nesse caso, se o intervalo de confiança para a média amostral possui limite inferior de 67,16 e limite superior de 82,84, então o nível de confiança será de 95%.
Sabendo-se que a população brasileira, segundo o IBGE, soma 213,3 milhões de habitantes e que a população estimada de determinado município é de 42.561 ± 236 habitantes, então este é um exemplo de estimativa pontual, pois apresenta um valor exato do parâmetro de um único município.
Em uma amostra de tamanho 36, cujo valor da média amostral seja igual a 60, é possível que o valor real da média, com 95% de confiança, seja igual a 49, caso o desvio padrão populacional seja igual a 25.
Considere que uma amostra aleatória simples de tamanho n = 400 tenha sido retirada de uma população normal com média μ e variância σ2. Sabendo que a média amostral é igual a 20, que a variância amostral é igual a 4 e que
= 0,05, em que Z denota a variável aleatória normal padrão, julgue o próximo item.[20 − 2; 20 + 2] é um intervalo de 95% de confiança para a média média populacional em questão.
Suponha que, em um processo de produção com limites 3%, os limites superior e inferior de especificação sejam, respectivamente, iguais a 10 cm e 7 cm. Com base nessas informações, julgue o item a seguir. Se a capacidade do processo em tela for igual a 5, então a estimativa da percentagem da faixa de especificação usada pelo processo será igual ou superior a 30%.
Considerando que o conjunto de dados {0, 10, 4, 2} represente uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição binomial com parâmetros n e p desconhecidos, em que é um valor inteiro e 0 < p < 1, julgue o item a seguir. A estimativa de máxima verossimilhança para o parâmetro n é igual a 4.
= 0,05, em que Z denota a variável aleatória normal padrão, julgue o próximo item.
Se a hipótese nula H0 : μ = 19,5 for testada contra a hipótese alternativa H1 : μ ≠ 19,5 com nível de significância α = 5%, então a regra de decisão desse teste indicará que a hipótese H0 deve ser rejeitada.
Considerando que o conjunto de dados {0, 10, 4, 2} represente uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição binomial com parâmetros n e p desconhecidos, em que é um valor inteiro e 0 < p < 1, julgue o item a seguir. O valor 4 representa uma estimativa do produto n × p .
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