Questões de Concurso Para tj-dft
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O experimento consistiu em espalhar 20 porta-iscas do novo modelo e, após um período de tempo, verificou-se o consumo das iscas em cada um dos recipientes.
Os resultados foram computados do seguinte modo: quando o consumo das iscas foi maior que a mediana histórica do consumo, registrou-se um sinal “+” (positivo), quando menor, um sinal “-” negativo e, se o consumo foi igual ao consumo mediano, o registrado foi um ponto “.”.
Os resultados do experimento foram: 15 positivos, 3 negativos e 2 pontos.
Para auxiliar nos cálculos, segue a tabela que apresenta os valores de 0,515; 0,518 e 0,520 multiplicados por uma constante k:
![Imagem associada para resolução da questão](https://arquivos.qconcursos.com/images/provas/87866/e83a9e8fab9af3bb5fe9.png)
Utilizando o nível de 5% de significância, a conclusão do teste de hipótese é:
Ambas operam com os limites de tolerâncias de 3 desvios padrões, ou seja, 3 sigmas acima e 3 sigmas abaixo do ponto médio.
Sabe-se que a amplitude da faixa de especificação é 0,21 e que os desvios padrões para as unidades X e Y são, respectivamente, 0,03 e 0,04. Com base na capacidade do processo (Cp), conclui-se que:
Para isso, ele planeja executar um experimento controlado, aplicando cada marca de lubrificantes em uma amostra de máquinas idênticas, ou seja, a escolha das máquinas não afeta o resultado do teste. As amostras de máquinas para testar cada lubrificante têm o mesmo tamanho.
Desse modo, o estatístico selecionou uma amostra aleatória simples, supondo a população infinita, com distribuição normal, e desvios padrões conhecidos iguais a 1,5 e 1,6.
O número de máquinas selecionadas para testar cada lubrificante, de tal forma que o erro na estimação da diferença entre as médias observadas seja menor que 1, com 95% de confiança, é:
Em uma execução do experimento, são gerados 5 milhões de vetores, cada um de tamanho 1.000.
Para reduzir o espaço de armazenamento de dados, armazena-se apenas a soma, ∑x e a soma dos quadrados, ∑x2 das observações de cada vetor.
Se, para um destes vetores, ∑x = 800 e ∑x2 = 999,64 então o coeficiente de variação é, aproximadamente:
x
## [1] 1 3 4 3 4 <NA>
## Levels: 1 3 4
is.factor(x)
## [1] TRUE
O comando que resulta na soma dos elementos numéricos de x é: