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 y_i = β₀ + β₁X_1i + β₂X_2i + β₃X_1iX_2i + !$ \epsilon_i !$ em que y_i representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X_1i é a idade (em anos) do motorista i, X_2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e !$ \epsilon_i !$ 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 β_i (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 X_1i X_2i, 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 y_i = β₀ + β₁X_1i + β₂X_2i + β₃X_1iX_2i + !$ \epsilon_i !$ em que y_i representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X_1i é a idade (em anos) do motorista i, X_2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e !$ \epsilon_i !$ 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 β_i (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 !$ \epsilon !$_i 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 y_i = β₀ + β₁X_1i + β₂X_2i + β₃X_1iX_2i + !$ \epsilon_i !$ em que y_i representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X_1i é a idade (em anos) do motorista i, X_2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e !$ \epsilon_i !$ 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 β_i (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.

De acordo com determinada pesquisa, o tempo médio de espera de um passageiro em uma rodoviária, desde a chegada ao terminal até o embarque no ônibus, é de 20 minutos. O desvio padrão dos tempos de espera é, também, de 20 minutos e o tamanho da amostra dessa pesquisa é n = 900. Considerando que a pesquisa tenha sido feita por amostragem aleatória simples, julgue o item a seguir.

Com 95% de confiança, a estimativa intervalar do tempo médio de espera de um passageiro na população equivale a 20 minutos ± 20 minutos.

De acordo com determinada pesquisa, o tempo médio de espera de um passageiro em uma rodoviária, desde a chegada ao terminal até o embarque no ônibus, é de 20 minutos. O desvio padrão dos tempos de espera é, também, de 20 minutos e o tamanho da amostra dessa pesquisa é n = 900. Considerando que a pesquisa tenha sido feita por amostragem aleatória simples, julgue o item a seguir.

Nessa situação, o erro padrão do estimador do tempo médio populacional é inferior a 0,5 minutos.

De acordo com determinada pesquisa, o tempo médio de espera de um passageiro em uma rodoviária, desde a chegada ao terminal até o embarque no ônibus, é de 20 minutos. O desvio padrão dos tempos de espera é, também, de 20 minutos e o tamanho da amostra dessa pesquisa é n = 900. Considerando que a pesquisa tenha sido feita por amostragem aleatória simples, julgue o item a seguir.

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.

De acordo com determinada pesquisa, o tempo médio de espera de um passageiro em uma rodoviária, desde a chegada ao terminal até o embarque no ônibus, é de 20 minutos. O desvio padrão dos tempos de espera é, também, de 20 minutos e o tamanho da amostra dessa pesquisa é n = 900. Considerando que a pesquisa tenha sido feita por amostragem aleatória simples, julgue o item a seguir.

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.

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.

O teste bilateral de Kolmogorov-Smirnov é um método não paramétrico que permite avaliar a hipótese de independência entre as variáveis X e Y.

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.

Não é possível aplicar a estatística qui-quadrado de Pearson para testar a hipótese de independência entre X e Y.

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.

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.