Questões de Concurso Comentadas para pg-df

A respeito do teste qui-quadrado e de sua aplicação na avaliação de honestidade de uma moeda, julgue os itens subsequentes, considerando x²_sup o limite das regiões de aceitação (RA) e crítica (RC) e x²_cal o valor da estatística, e admitindo H₀: A moeda é honesta.

Caso sejam realizados 20 lançamentos da moeda em condições idênticas e sejam observadas 13 caras e 7 coroas, o valor da estatística qui-quadrado será x²_cal = 1,4.

A respeito do teste qui-quadrado e de sua aplicação na avaliação de honestidade de uma moeda, julgue os itens subsequentes, considerando x²_sup o limite das regiões de aceitação (RA) e crítica (RC) e x²_cal o valor da estatística, e admitindo H₀: A moeda é honesta.
No teste qui-quadrado, sendo x²_cal > x²_sup, deverá ser rejeitada H₀, concluindo-se com risco α que há discrepância entre as frequências observadas e esperadas e, portanto, que não há adequação do ajustamento.

Para o surto do vírus X, um estatístico estimou que, 20 dias após o aparecimento do primeiro caso, chegará a 2.000 o número de pessoas infectadas (N).
Considerando a situação hipotética apresentada, julgue o item a seguir, com base nos conceitos acerca dos testes de hipóteses.
A probabilidade de ocorrência do erro Tipo I é denominada de nível de significância do teste e somente será reduzida com o aumento do tamanho da amostra.

Para o surto do vírus X, um estatístico estimou que, 20 dias após o aparecimento do primeiro caso, chegará a 2.000 o número de pessoas infectadas (N).
Considerando a situação hipotética apresentada, julgue o item a seguir, com base nos conceitos acerca dos testes de hipóteses.
Adotando-se como hipótese H₀: N = 2.000 após 20 dias do primeiro caso, então é correto concluir que a hipótese alternativa H₁: N ≠ 2.000 dará origem a um teste bicaudal.

Considerando os conceitos de amostragem presentes na estatística inferencial, julgue o item a seguir.

Caso uma amostragem seja extraída sem reposição, a variância da distribuição amostral das médias será dada por σ²(x) = σ²/n. , sendo N o tamanho da população e n o tamanho da amostra.