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Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
O estimador do coeficiente β1 segue uma distribuição t de
Student com 995 graus de liberdade.
Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
O produto X1i X2i , que se denomina interação, permite
representar o efeito multiplicativo da idade e do logaritmo
natural do tempo de trabalho na pressão arterial diastólica
média de um motorista.
Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
Para se obter a estimativa de um coeficiente do modelo pelo método de mínimos quadrados ordinários, exige-se que o erro aleatório εi siga uma distribuição normal com média 0 e variância σ2
Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
Considerando-se o nível de significância de 5%, não se rejeita
a hipótese H0: β2 = 0.
Com 95% de confiança, a estimativa intervalar do tempo médio de espera de um passageiro na população equivale a 20 minutos ± 20 minutos.
Nessa situação, o erro padrão do estimador do tempo médio populacional é inferior a 0,5 minutos.
Considere que, para testar a hipótese nula H0: μ = 15 minutos, em que μ representa o tempo médio de espera da população, o valor da estatística do teste t seja igual a 7,5. Nesse caso, assumindo-se que sejam válidas todas as condições exigidas para a aplicação desse teste, não há evidências estatísticas contra a hipótese nula.
O fato de o tempo médio amostral ser igual ao valor do desvio padrão amostral permite concluir que a distribuição dos tempos de espera é exponencial.
O teste bilateral de Kolmogorov-Smirnov é um método não paramétrico que permite avaliar a hipótese de independência entre as variáveis X e Y.
Não é possível aplicar a estatística qui-quadrado de Pearson para testar a hipótese de independência entre X e Y.
Caso os resultados do cruzamento entre as variáveis A e B encontrem-se em uma tabela de contingência 3 × 2 com totais marginais fixos, a hipótese de independência poderá ser testada pelo método da razão de verossimilhança.
Os testes estatísticos são bastante úteis na etapa de diagnósticos do processo de modelagem estatística de dados, pois permitem avaliar aspectos como independência, normalidade, homogeneidade e aderência dos dados, entre várias outras hipóteses. Considerando que X e Y representam variáveis quantitativas e que A e B denotam variáveis qualitativas, julgue o seguinte item , a respeito de testes de hipóteses.
Pode-se testar a normalidade de uma variável X, por meio de
diversos testes, como, por exemplo, o de Jarque-Bera, o de
Anderson-Darling, o de Cramér-von Mises, o de Lilliefors, o
de Kolmogorov-Smirnov e o de Shapiro-Wilk.
Com base apenas na média amostral, não é possível obter estimativas dos parâmetros a e b pelo método dos momentos.
A média amostral ( ) é um estimador não tendencioso da Y distribuição de perdas Y. Nesse caso, o valor esperado de é igual a (a + b)/2.
A moda amostral é um estimador do parâmetro b.
As estatísticas de ordem Y(1) e Y(n) e são os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros a e b, respetivamente.
A média das velocidades dos veículos nessa via é de 100 km/h.
A função de densidade da distribuição de V é igual a
O desvio padrão da distribuição das velocidades dos veículos nessa via é superior a 20 km/h.
O desvio padrão de X é igual a 6.