Questões de Estatística - Testes de hipóteses para Concurso
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De acordo com o teste do Qui-Quadrado qual das alternativas abaixo está correta?
As medidas de tendência central possibilitam representar um conjunto de dados relativos às observações de determinado fenômeno de forma resumida. A respeito das medidas de tendência central, qual das alternativas está correta?
A afirmação acerca dos parâmetros de uma ou mais populações (testes paramétricos), ou acerca da distribuição da população (testes de ajustamento), consiste em um(a)
Acerca do procedimento geral para o teste de hipóteses, o último passo (fase) para realizar tal teste é
Utilizando a tabela de distribuição conjunta para duas variáveis qualitativas (X e Y), respondas às questões 93 e 94.
X=A | X=B | Total | |
Y=C | 10 | 2 | 12 |
Y=D | 4 | 4 | 8 |
Total | 14 | 6 | 20 |
Qual o valor aproximado para a medida de qui-quadrado de Person?
Quando se estima por intervalo o parâmetro μ
de uma distribuição normal (Gaussiana), ou seja,
a variável aleatória é X ~ N(μ, σ2) e tem-se uma
amostra aleatória de tamanho n da distribuição,
com sendo a média amostral e s2 a variância
amostral, deve-se usar o seguinte pivô para obter
o intervalo de confiança:
Dados pareados consistem em duas amostras de igual tamanho, onde cada membro de uma das amostras está pareado com o membro correspondente da outra amostra. Este tipo de dados surge, por exemplo, em experimentos planejados para investigar o efeito de um tratamento. Dados pareados também surgem naturalmente quando, nas n unidades experimentais, existem duas medidas, ou seja, um valor pré-tratamento e outro valor pós-tratamento e se deseja saber se existe efeito do tratamento. Neste caso, cada indivíduo serve como o seu próprio controle. Então, é correto afirmar que
Existem duas versões para o teste “t” de Student aplicado a dois grupos, a versão clássica e a versão de Aspin-Welch. Geralmente, toma-se uma amostra de tamanho n1 do primeiro grupo e outra de tamanho n2 do segundo grupo. A seguir calculam-se as médias amostrais, os desvios padrões amostrais e a estatística do teste. Para decidir a versão do teste a ser aplicada, o correto é
Existem duas versões para o teste “t” de Student que pode ser aplicado a dois grupos, a versão clássica e a versão de Aspin-Welch. Geralmente, toma-se uma amostra de tamanho n1 do primeiro grupo e outra de tamanho n2 do segundo grupo. A seguir calculam-se as médias amostrais, os desvios padrões amostrais e a estatística do teste. Uma diferença entre as duas versões é
O teste “t” de Student pode ser usado na comparação das médias de dois grupos. Tomase uma amostra de cada grupo, calculam-se as médias amostrais, os desvios padrões amostrais e a estatística do teste. Mas existem três condições para que a aplicação desse teste esteja rigorosamente correta. Essas condições são:
Seja o teste estatístico usado para verificar se a
hipótese nula H0 é verdadeira ou falsa. O poder
do teste é a probabilidade de rejeitar H0 quando
a hipótese alternativa H1 é verdadeira, ou melhor,
β(θ,δc) = =
= 1]
= 1 - β, onde β é a probabilidade de erro tipo II.
É conveniente descrever a região crítica por
uma função indicadora δ que é chamada de
função crítica ou função teste. Assim, se δ(x) =
1 rejeita-se H0 e se δ(x) = 0 H0 é aceita. Assim, x
corresponde à amostra aleatória de tamanho
n tomada da população e T(x) é a estatística do
teste. Assim, tem-se a descrição do teste por:
δ(x) =
com c sendo o valor crítico
na distribuição de T(x). Então, é correto afirmar
que
Seja o teste estatístico usado para verificar se a hipótese nula H0 é verdadeira ou falsa. Existem dois tipos de erro associados ao teste, o erro tipo I e o erro tipo II. O erro tipo I é considerado o mais importante. Então, é correto afirmar que
A aplicação da técnica da Análise da Variância para verificar a igualdade na média de vários níveis k de um fator supõe que cada observação tem como modelo linear a expressão yij = μ + αi + εij, onde μ é a média geral, αi é o efeito do nível i do fator e εij é o erro aleatório associado à observação j do nível i. Desta forma, é correto afirmar que é suposição para o modelo
O administrador hospitalar de um posto de atendimento observou que o tempo de execução de certo procedimento médico não é o mesmo no turno da manhã, no turno da tarde e no turno da noite. Então, resolve fazer um experimento para verificar se o tempo médio de execução do procedimento é o mesmo nos três turnos. Considere μ1 o tempo médio pela manhã, μ2 o tempo médio à tarde e μ3 o tempo médio à noite. Desta forma o administrador deve tomar amostras do tempo de execução do procedimento, de tamanho n1 dos tempos pela manhã, n2 dos tempos à tarde e n3 dos tempos à noite. Nesse caso, é correto afirmar que
A enfermeira que tem a função de fazer as compras para um hospital deseja verificar se o tubo que é rosqueado em certo equipamento tem realmente o diâmetro informado pelo fabricante, ou seja, μ0 = 3,0 cm. Então, ela mede os diâmetros dos tubos de último lote adquirido com n = 16 tubos e obtém a média amostral x = 2,98 cm, o desvio padrão s = 0,2 cm e a mediana η = 2,975. Ela, antes, aplica o teste estatístico de Shapiro-Wilk para verificar se os dados amostrais seguem a distribuição normal (Gaussiana) e aceita a Gaussianidade dos dados. Assim, considerando como referência o valor crítico de 5%, é correto afirmar que
A enfermeira que tem a função de fazer as compras
para um hospital deseja verificar se o tubo que é
rosqueado em certo equipamento tem realmente
o diâmetro informado pelo fabricante, ou seja, μ0 = 3,0 cm. Então, ela mede os diâmetros dos tubos
do último lote adquirido com n = 16 tubos e obtém
a média amostral = 2,98 cm, o desvio padrão
s = 0,2 cm e a mediana η = 2,975. Ela, antes, aplica
o teste estatístico de Shapiro-Wilk para verificar
se os dados amostrais seguem a distribuição
normal (Gaussiana). Assim, considerando como
referência o valor crítico de 5%, é correto afirmar
que
A tabela de Análise da Variância parcialmente apresentada a seguir foi obtida para testar a significância de uma regressão linear simples:
Fonte de Variação |
Soma quadrática |
Graus de liberdade |
Média quadrática |
F |
Regressão |
220 |
1 |
||
Erro |
24 |
|||
Total |
250 |
O valor da estatística F é igual a
Uma amostra aleatória de tamanho 100 será usada para testar H0: μ≤20 versus H1: μ> 20, em que μ é a média de uma variável normalmente distribuída com variância 16.
O critério de decisão correspondente ao teste uniformemente mais poderoso de tamanho α = 0,05 rejeitará H0 se o valor da média amostral for
Sabe-se que certa proporção populacional p de “sucessos” ou é igual a 0,2 ou é igual a 0,5. Para testar H0 : p = 0,2 versus H1 : p = 0,5, com base numa amostra aleatória de cinco observações, será usado o seguinte critério: se o número de “sucessos” nessa amostra for maior do que 1, rejeita-se H0.
A probabilidade de erro tipo 2 desse critério é igual a
Os diâmetros da seção reta de componentes cilíndricos produzidos por uma determinada empresa são normalmente distribuídos. O processo industrial prevê uma média de 1 cm e um desvio padrão de 0,1 cm para esses diâmetros.
Para avaliar se, num determinado momento, o processo ainda está ajustado para a média de 1 cm, o controle de qualidade da empresa resolve adotar a seguinte estratégia: obter uma amostra aleatória de tamanho 64 e rejeitar a hipótese H de que a média é igual a 1cm com base no intervalo de 95% de confiança para a média.
Obtida a amostra, verificou-se uma média amostral igual a 1,01 cm. Supondo que o desvio padrão populacional continua igual a 0,1 cm, o intervalo de confiança para a média e a respectiva decisão, ao nível de significância de 5%, são:
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