Questões de Concurso
Sobre testes de hipóteses em estatística
Foram encontradas 366 questões
O procedimento de teste é grandemente afetado por violações da hipótese de normalidade, quando as populações são unimodais e os tamanhos das amostras são aproximadamente iguais.
; H0 não será rejeitada se 
= 2, a hipótese nula será rejeitada com probabilidade y. Com base nessas informações, julgue o item seguinte.
Se o resultado da amostragem for 0, 0, 1, 0, o nível descritivo do teste será igual a 0,4096.
; H0 não será rejeitada se = 2, a hipótese nula será rejeitada com probabilidade y. Com base nessas informações, julgue o item seguinte.
Para que o tamanho do teste aleatorizado seja igual a 5%, o valor da probabilidade y deverá ser igual a 0,1484375.
; H0 não será rejeitada se = 2, a hipótese nula será rejeitada com
probabilidade y. Com base nessas informações, julgue o item seguinte.
Comparativamente a outros testes de mesmo tamanho, o teste em tela é considerado uniformemente mais poderoso.
Tendo como referência as informações precedentes, julgue o próximo item.
Um estimador consistente da média µ é
.
Tendo como referência as informações precedentes, julgue o próximo item.
Para n suficientemente grande, a estatística
segue aproximadamente uma distribuição normal. Tendo como referência as informações apresentadas, julgue o item que se segue.
Se a distribuição das variáveis aleatórias for normal, então a distribuição amostral de
seguirá uma distribuição T com n − 1 graus de liberdade.
O nível descritivo do teste em questão foi inferior a 50%.
Com nível de significância do teste igual a 2,5%, a hipótese nula seria rejeitada se a média amostral fosse estritamente inferior a 9,5.
No teste de hipóteses em questão, se o erro do tipo I for limitado a 5%, então o erro do tipo II também estará limitado a esse mesmo percentual.
O valor da estatística qui-quadrado usual sob a hipótese nula é igual a
Na recente Campus Party, um fabricante de games decidiu desenvolver e comercializar um programa sobre mercado de ações, se a idade média de todos os jogadores for superior a 22 anos. Uma amostra aleatória de jogadores foi obtida e os dados resultantes, usados para testar a hipótese relevante. Considerando H0 como hipótese nula, Ha como hipótese alternativa e μ como a idade média de todos os jogadores de games, é apropriado afirmar que:
A análise da variância utiliza métodos que necessitam do conhecimento da distribuição F – duas populações normalmente distribuídas com variâncias iguais. Uma importante propriedade da distribuição F mostra que:
Elabora-se um teste estatístico com a hipótese nula, H0, de que determinada moeda seja honesta, isto é, se for lançada, a probabilidade de o resultado ser cara é 50% e de ser coroa também é 50%. A hipótese alternativa é de que a moeda seja desonesta. O procedimento do teste consiste em lançá-la cinco vezes; se o resultado for cinco caras ou cinco coroas H0 será rejeitada.
A probabilidade de se cometer um erro do tipo I é
Observando a tabela abaixo para uma análise de variância ANOVA simples, o que se pode concluir a respeito das seguintes hipóteses?
H0 = média dos tratamentos são iguais
H1 = pelo menos duas médias não são iguais
Seja a média amostral de uma variável aleatória de
tamanho n de uma população com variância
conhecida σ2. O intervalo de confiança de 100(1 − α)%
para média μ é dado por:
Seja S2 a variância amostral de uma amostra
aleatória de tamanho n proveniente uma distribuição
N(μ, σ2). Neste caso tem distribuição:
Texto para as questões 44 e 45
A distribuição populacional dos tempos de duração de um tipo de pilha elétrica é normal com desvio padrão igual a 3 horas, mas com média µ desconhecida. Para se avaliar esse parâmetro desconhecido, foi realizado um experimento, em que foram selecionadas aleatoriamente 9 pilhas elétricas do tipo em questão, registrando-se seus tempos de duração. A média aritmética desses tempos foi igual a 6 horas. Para fins de inferência estatística, foram considerados os seguintes valores aproximados:
Φ (1,0) = 0,84,
Φ (2,0) = 0,98,
Φ (3,0) = 0,99,
em que Φ (z) representa a função de distribuição acumulada da distribuição normal padrão.
Com 98% de confiança, a estimativa intervalar para a média μ, em horas, é igual a
O erro médio quadrático é uma medida do desempenho de um estimador de um parâmetro θ ou de uma função desse parâmetro, q(θ). A definição do erro médio quadrático é R(θ ,T) = E[T(x) - q(θ)]2 , onde T(x) é o estimador de q(θ). Então, é possível afirmar que
Conheça nossos planos