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Em duas pesquisas independentes sobre educação em um município foram selecionados aleatoriamente alunos de quinto ano do ensino fundamental de todas escolas do município para realizarem provas de sondagem (as provas são idênticas nas duas pesquisas). A média aritmética simples das notas obtidas pelos alunos que realizaram a prova de uma pesquisa foi 6,6, enquanto que a média aritmética simples das notas obtidas pelos alunos que realizaram a prova da outra pesquisa foi 5,4.

O seguinte teste de hipótese foi desenhado:

◾ Hipótese H₀ : A média da população é igual a 6,6.

◾ Hipótese H₁ : A média da população é igual a 5,4.

Serão aleatoriamente selecionadas 10 provas e calculada a média X dessas 10 provas.

Se X > 6 será aceita a hipótese H₀ , caso contrário, será rejeitada a hipótese H₀ .

Foi calculado que a probabilidade de se cometer o ERRO DE TIPO I é de 5,3%, e que a probabilidade de se cometer o ERRO DE TIPO II é de 4,3%.

Ao realizar o teste de hipóteses acima, se encontrou X = 6,2.

Analise a frase abaixo a respeito do experimento e do teste de hipóteses:

Devemos …………………… que a média da população é 6,6, mas temos ……… de probabilidade de estarmos …………………… .

Assinale a alternativa que completa corretamente as lacunas do texto.

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Sejam X, Y e W três variáveis que representam quantidades que são, de alguma forma, conhecidas:

X = número de crimes cometidos

Y = número de crimes notificados

W = número de crimes solucionados

Adicionalmente são conhecidas as seguintes estatísticas:

E(X.Y) = 268, E(W.Y) = 26, E(X.W) = 85, E(X) = 25, E(Y) = 10, E(W) = 3, DP(X) = 5 e DP(W) = DP(Y) = 4

Considerando as tendências lineares entre as variáveis como medidas para fins de avaliações, é correto afirmar que:

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Um problema frequente na análise de regressão é a presença de multicolinearidade. Nesses casos, as correlações entre as variáveis independentes causam instabilidade na estimação dos parâmetros, inflacionando os erros das estimativas. Qual das técnicas apresentadas a seguir é uma alternativa para lidar com multicolinearidade em regressão linear múltipla?

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Qual dos modelos abaixo não é um Modelo Linear Generalizado:

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Assinale a alternativa que indique o modelo de regressão para análise de sobrevida cuja distribuição corresponda a uma função de risco com envelhecimento acelerado e riscos proporcionais.

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Com relação à teoria geral da estimação de parâmetros, assinale a alternativa que corresponde a uma das propriedades desejáveis para um estimador.

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Com relação ao Erro tipo I e tipo II, assinale a alternativa correta.

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Em um processo de fabricação de um equipamento admite-se que 10% saem defeituosos quando este processo está sob controle. Para testar se o processo está sob controle são escolhidos aleatoriamente, com reposição, 4 equipamentos da produção, tomando-se como decisão que o processo está fora de controle se o número de equipamentos defeituosos for maior que 2. Chamando de p a proporção de equipamentos defeituosos e considerando as hipóteses H₀: p = 0,1 (hipótese nula) e H₁: p = 0,2 (hipótese alternativa), obtém-se que o nível de significância do teste e a potência do teste são, respectivamente,

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Considerando os erros que podem ser cometidos na tomada de decisão de um teste de hipóteses e os conceitos de p-valor e de potência de um teste, é correto afirmar que:

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Suponha que todas as hipóteses clássicas do modelo de regressão linear sejam obedecidas, inclusive a normalidade dos erros. Neste caso, os estimadores dos parâmetros, pelo método de minimização da soma dos quadrados dos erros, têm várias propriedades, entre as quais NÃO se encontra a

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Considere os dois modelos ARMA(1,1) a seguir:

Modelo 1: Z_t = 0,8Z_{t − 1} + a_t − 0,3a_{t − 1}
Modelo 2: Z_t = 1,5Z_{t − 1} + a_t − 0,6_{at − 1} onde a_t ∼ N(0, σ²)

Quanto à estacionariedade e invertibilidade,

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Um problema frequente na análise de regressão é a presença de multicolinearidade. Nesses casos, as correlações entre as variáveis independentes causam instabilidade na estimação dos parâmetros, inflacionando os erros das estimativas. Qual das técnicas apresentadas a seguir é uma alternativa para lidar com multicolinearidade em regressão linear múltipla?

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Deseja-se ajustar um modelo de regressão linear para descrever a relação linear entre velocidade do saque (variável resposta) e altura de tenistas (variável explicativa). No entanto, acredita-se que essa relação mude conforme a idade. Por isso, além da altura do jogador, será considerada na análise a faixa etária, categorizada em: jovens, adultos e idosos. O modelo de regressão linear múltipla com efeito de interação entre altura e faixa etária pode ser expresso como:

y = β₀ + β₁x₁ + ... + β_kx_k + ∈, ∈ ~ N(0,σ²),

em que x₁,...,x_k denota as k variáveis a serem inseridas no modelo (eventualmente, resultantes do produto das variáveis originais). Nesse caso, k é igual a:

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Qual dos modelos abaixo não é um Modelo Linear Generalizado:

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Assinale a alternativa que indique o modelo de regressão para análise de sobrevida cuja distribuição corresponda a uma função de risco com envelhecimento acelerado e riscos proporcionais.