Questões de Concurso
Sobre testes de hipóteses em estatística
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( ) O p-valor indica a probabilidade de que a hipótese nula seja verdadeira, com base nos dados observados.
( ) O teste de hipótese presume que a negação da hipótese nula é verdadeira, cria um modelo para isso e testa se o efeito observado é plausível dentro de um intervalo de confiança.
( ) Em um teste de hipótese, se a hipótese alternativa contém o símbolo maior que (“>”), então tem-se um teste unilateral à esquerda.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) A estimativa pontual é obtida por meio de um intervalo de confiança que contém o valor estimado do parâmetro populacional com uma certa probabilidade, como 95%.
( ) O erro tipo I ocorre quando rejeitamos a hipótese nula (H0) quando, na verdade, ela é verdadeira.
( ) No teste de hipóteses, a hipótese alternativa (H1) é aceita sempre que o valor p-valor é maior que o nível de significância (α).
As afirmativas são, respectivamente,
(Observação: Φ(z) = P(Z ≤ z), onde Z~Normal (0, 1).)
I.A média aritmética é uma medida de tendência central que pode ser fortemente influenciada por valores extremos, o que a torna uma boa representação para distribuições assimétricas.
II.No gráfico de distribuição de frequências, o histograma é uma representação visual da frequência absoluta dos dados, onde a altura das barras representa o número de ocorrências dentro de intervalos de classe.
III.O desvio padrão é uma medida de dispersão que indica a variação dos dados em relação à média. Quanto maior o desvio padrão, maior a dispersão dos dados em torno da média.
IV.Um teste de hipótese em estatística tem como objetivo rejeitar a hipótese nula quando os dados observados não são consistentes com a hipótese assumida, mas o erro tipo I pode ocorrer quando a hipótese nula é verdadeira e ainda assim rejeitada.
Assinale a alternativa correta:
Julgue o item a seguir, em relação às técnicas de amostragem.
A amostragem sistemática envolve a partição da população em grupos internamente homogêneos de igual tamanho, para evitar viés na estimativa dos parâmetros populacionais.
A partir das informações precedentes, julgue os itens a seguir, considerando que uma amostra de tamanho n foi retirada da referida população, e assumindo que SQR1 representa a soma dos quadrados dos resíduos para o modelo sem Xi2, Xi3, Xi4 e Xi5 e que SQR2 representa a soma dos quadrados dos resíduos para o modelo completo (incluindo Xi1 a Xi10).
Q tem 4 categorias.
Ao nível de significância de 5%, rejeitando-se a hipótese nula que β2 = 0, β3 = 0, β4 = 0 e β5 = 0 contra a alternativa de β2 ≠ 0 e(ou) β3 ≠ 0 e(ou) β4 ≠ 0 e(ou) β5 ≠ 0, usando um teste F com 4 graus de liberdade no numerador e n - 10 graus de liberdade no denominador e a estatística
, é correto afirmar que Q é
estatisticamente significante ao nível de significância de 5%. Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.
Se ε segue uma distribuição normal, o teste de hipótese da hipótese nula que σ2 = 270 contra a alternativa de σ2 > 270 leva à rejeição da hipótese nula ao nível de significância de 5%.
Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.
Se ε segue uma distribuição normal, o teste de hipótese da hipótese nula que β = 0 contra a alternativa de β ≠ 0 leva à rejeição da hipótese nula ao nível de significância de 5%.
A partir dessas informações, e considerando que para θ = 0,5: P(S ≤ 1) = 0,011; P(S ≤ 2) = 0,055; P(S ≤ 7) = 0,945, e P(S ≤ 8) = 0,989; e para θ = 0,7: P(S > 7) = 0,383, e P(S > 8) = 0,149, julgue o item a seguir.
Sob a hipótese nula de θ = 0,5 contra a hipótese alternativa de θ ≠ 0,5, ao nível de significância de 5%, a hipótese nula será rejeitada se o intervalo de confiança do analista A não contiver 0,5.
A partir dessas informações, e considerando que para θ = 0,5: P(S ≤ 1) = 0,011; P(S ≤ 2) = 0,055; P(S ≤ 7) = 0,945, e P(S ≤ 8) = 0,989; e para θ = 0,7: P(S > 7) = 0,383, e P(S > 8) = 0,149, julgue o item a seguir.
Sob a hipótese nula de θ = 0,5 contra a hipótese alternativa de θ > 0,5, o correspondente intervalo de confiança unilateral ao nível de confiança de 94,5% é [0; S+2/n].
A partir dessas informações, e considerando que para θ = 0,5: P(S ≤ 1) = 0,011; P(S ≤ 2) = 0,055; P(S ≤ 7) = 0,945, e P(S ≤ 8) = 0,989; e para θ = 0,7: P(S > 7) = 0,383, e P(S > 8) = 0,149, julgue o item a seguir.
O intervalo de credibilidade do analista C contém o verdadeiro valor do parâmetro populacional, com probabilidade 0,95.
A partir dessas informações, e considerando que para θ = 0,5: P(S ≤ 1) = 0,011; P(S ≤ 2) = 0,055; P(S ≤ 7) = 0,945, e P(S ≤ 8) = 0,989; e para θ = 0,7: P(S > 7) = 0,383, e P(S > 8) = 0,149, julgue o item a seguir.
Se o verdadeiro valor do parâmetro populacional θ é igual a 0,5, em m amostras aleatórias de tamanho n com m → ∞, a fração de vezes em que o intervalo de confiança do analista B conterá 0,5 será maior ou igual a 0,95.
A partir dessas informações, e considerando que para θ = 0,5: P(S ≤ 1) = 0,011; P(S ≤ 2) = 0,055; P(S ≤ 7) = 0,945, e P(S ≤ 8) = 0,989; e para θ = 0,7: P(S > 7) = 0,383, e P(S > 8) = 0,149, julgue o item a seguir.
Sob a hipótese nula de θ = 0,5 contra a hipótese alternativa de θ = 0,7, se a região crítica for S > 7, então, o poder do teste será igual a 0,383.
A respeito de amostras e distribuição de probabilidade, julgue o item subsequente.
A distribuição t de Student é utilizada para inferências estatísticas, quando se tem amostras com tamanhos inferiores a 30 elementos.
Supondo que 15 ± 3 represente o intervalo de 95% para a média µ de uma população normal, obtido com base em uma amostra aleatória simples de tamanho igual a 400, julgue o próximo item.
No teste de hipóteses H0:µ = 17 versus H1:µ ≠ 17, caso o nível de significância do teste seja igual a 5%, não há evidências estatísticas para se rejeitar a hipótese nula H0.
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