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A figura acima apresenta a função de auto-correlação parcial amostral de uma sequência de observações !$ Z_1,...Z_n !$, em que !$ Z_t !$ representa o número de veículos que passam por determinado local da rodovia entre 11 h e 13 h do dia t. Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
A auto-correlação amostral entre !$ Z_t !$ e !$ Z_{ t -1} !$ é maior que 0,5.
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A figura acima apresenta a função de auto-correlação parcial amostral de uma sequência de observações !$ Z_1,...Z_n !$, em que !$ Z_t !$ representa o número de veículos que passam por determinado local da rodovia entre 11 h e 13 h do dia t. Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
A presença de um padrão ondulatório no gráfico da função de auto-correlação parcial amostral significa que a série temporal é sazonal.
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A figura acima apresenta a função de auto-correlação parcial amostral de uma sequência de observações !$ Z_1,...Z_n !$, em que !$ Z_t !$ representa o número de veículos que passam por determinado local da rodovia entre 11 h e 13 h do dia t. Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
As auto-correlações parciais fora dos limites de confiança de 95% indicam que a série temporal não é estacionária.
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Um estudo foi realizado para avaliar os impactos das condições das auto-estradas brasileiras no consumo de combustível (km/L). Para o estudo foram selecionados, aleatoriamente, 225 veículos do mesmo modelo, marca e ano de fabricação. Cada veículo i percorreu dois trechos distintos — um trecho em boas condições (X) e outro em condições ruins (Y) — registrando-se, respectivamente, os consumos de combustível Xi e Yi em cada trecho e a diferença do consumo !$ D_i = X_i- Y_i !$. O quadro abaixo mostra os resultados do estudo.
| variável | média amostral do consumo (km/L) | desvio padrão amostral do consumo (km/L) |
| X (consumo no trecho em boas condições) | 9 | 2 |
| Y (consumo no trecho em condições ruins) | 8 | 3 |
| !$ D = X - Y !$ | 1 | 3 |
O interesse do estudo é testar a hipótese nula !$ H_0: \mu_D\, \le\,0 !$ contra a hipótese alternativa !$ H_A: \mu_D>0 !$, em que !$ \mu_D !$ representa a média populacional da diferença !$ D = X - Y !$.
Bartholomeu e Caixeta Filho. Ecological Economics, 2008 (com adaptações).
Com base nessas informações, considerando-se que as distribuições de X e Y sejam normais, que !$ \phi (2) = 0,9772 !$ e !$ \phi(3,5)= 0,99977 !$, em que !$ \phi(z) !$ representa a função de distribuição acumulada da distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
Pelo teorema limite central, a distribuição amostral da estatística !$ { \Large { \sum_{i =1}^{15} x_i \over 15}} !$ é normal, com média igual a 9 e desvio padrão igual a 2.
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Um estudo foi realizado para avaliar os impactos das condições das auto-estradas brasileiras no consumo de combustível (km/L). Para o estudo foram selecionados, aleatoriamente, 225 veículos do mesmo modelo, marca e ano de fabricação. Cada veículo i percorreu dois trechos distintos — um trecho em boas condições (X) e outro em condições ruins (Y) — registrando-se, respectivamente, os consumos de combustível Xi e Yi em cada trecho e a diferença do consumo !$ D_i = X_i- Y_i !$. O quadro abaixo mostra os resultados do estudo.
| variável | média amostral do consumo (km/L) | desvio padrão amostral do consumo (km/L) |
| X (consumo no trecho em boas condições) | 9 | 2 |
| Y (consumo no trecho em condições ruins) | 8 | 3 |
| !$ D = X - Y !$ | 1 | 3 |
O interesse do estudo é testar a hipótese nula !$ H_0: \mu_D\, \le\,0 !$ contra a hipótese alternativa !$ H_A: \mu_D>0 !$, em que !$ \mu_D !$ representa a média populacional da diferença !$ D = X - Y !$.
Bartholomeu e Caixeta Filho. Ecological Economics, 2008 (com adaptações).
Com base nessas informações, considerando-se que as distribuições de X e Y sejam normais, que !$ \phi (2) = 0,9772 !$ e !$ \phi(3,5)= 0,99977 !$, em que !$ \phi(z) !$ representa a função de distribuição acumulada da distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
A razão entre a variância amostral dos consumos no trecho em boas condições (X) e a variância amostral dos consumos no trecho em condições ruins (Y) é uma realização de uma variável aleatória que segue uma distribuição F de Snedecor, com 25 graus de liberdade.
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Um estudo foi realizado para avaliar os impactos das condições das auto-estradas brasileiras no consumo de combustível (km/L). Para o estudo foram selecionados, aleatoriamente, 225 veículos do mesmo modelo, marca e ano de fabricação. Cada veículo i percorreu dois trechos distintos — um trecho em boas condições (X) e outro em condições ruins (Y) — registrando-se, respectivamente, os consumos de combustível Xi e Yi em cada trecho e a diferença do consumo !$ D_i = X_i- Y_i !$. O quadro abaixo mostra os resultados do estudo.
| variável | média amostral do consumo (km/L) | desvio padrão amostral do consumo (km/L) |
| X (consumo no trecho em boas condições) | 9 | 2 |
| Y (consumo no trecho em condições ruins) | 8 | 3 |
| !$ D = X - Y !$ | 1 | 3 |
O interesse do estudo é testar a hipótese nula !$ H_0: \mu_D\, \le\,0 !$ contra a hipótese alternativa !$ H_A: \mu_D>0 !$, em que !$ \mu_D !$ representa a média populacional da diferença !$ D = X - Y !$.
Bartholomeu e Caixeta Filho. Ecological Economics, 2008 (com adaptações).
Com base nessas informações, considerando-se que as distribuições de X e Y sejam normais, que !$ \phi (2) = 0,9772 !$ e !$ \phi(3,5)= 0,99977 !$, em que !$ \phi(z) !$ representa a função de distribuição acumulada da distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
Se as distribuições de X e Y não fossem normais, uma alternativa para avaliar !$ H_0: \mu_D\, \le\,0 !$ contra !$ H_A: \mu_D > 0 !$ seria pelo teste dos postos sinalizados de Wilcoxon.
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Um estudo foi realizado para avaliar os impactos das condições das auto-estradas brasileiras no consumo de combustível (km/L). Para o estudo foram selecionados, aleatoriamente, 225 veículos do mesmo modelo, marca e ano de fabricação. Cada veículo i percorreu dois trechos distintos — um trecho em boas condições (X) e outro em condições ruins (Y) — registrando-se, respectivamente, os consumos de combustível Xi e Yi em cada trecho e a diferença do consumo !$ D_i = X_i- Y_i !$. O quadro abaixo mostra os resultados do estudo.
| variável | média amostral do consumo (km/L) | desvio padrão amostral do consumo (km/L) |
| X (consumo no trecho em boas condições) | 9 | 2 |
| Y (consumo no trecho em condições ruins) | 8 | 3 |
| !$ D = X - Y !$ | 1 | 3 |
O interesse do estudo é testar a hipótese nula !$ H_0: \mu_D\, \le\,0 !$ contra a hipótese alternativa !$ H_A: \mu_D>0 !$, em que !$ \mu_D !$ representa a média populacional da diferença !$ D = X - Y !$.
Bartholomeu e Caixeta Filho. Ecological Economics, 2008 (com adaptações).
Com base nessas informações, considerando-se que as distribuições de X e Y sejam normais, que !$ \phi (2) = 0,9772 !$ e !$ \phi(3,5)= 0,99977 !$, em que !$ \phi(z) !$ representa a função de distribuição acumulada da distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
Aplicando-se o teste para populações normais com pareamento, a hipótese nula é rejeitada caso o nível de significância seja fixado em 1% e o nível descritivo do teste seja menor que 0,005.
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Um estudo foi realizado para avaliar os impactos das condições das auto-estradas brasileiras no consumo de combustível (km/L). Para o estudo foram selecionados, aleatoriamente, 225 veículos do mesmo modelo, marca e ano de fabricação. Cada veículo i percorreu dois trechos distintos — um trecho em boas condições (X) e outro em condições ruins (Y) — registrando-se, respectivamente, os consumos de combustível Xi e Yi em cada trecho e a diferença do consumo !$ D_i = X_i- Y_i !$. O quadro abaixo mostra os resultados do estudo.
| variável | média amostral do consumo (km/L) | desvio padrão amostral do consumo (km/L) |
| X (consumo no trecho em boas condições) | 9 | 2 |
| Y (consumo no trecho em condições ruins) | 8 | 3 |
| !$ D = X - Y !$ | 1 | 3 |
O interesse do estudo é testar a hipótese nula !$ H_0: \mu_D\, \le\,0 !$ contra a hipótese alternativa !$ H_A: \mu_D>0 !$, em que !$ \mu_D !$ representa a média populacional da diferença !$ D = X - Y !$.
Bartholomeu e Caixeta Filho. Ecological Economics, 2008 (com adaptações).
Com base nessas informações, considerando-se que as distribuições de X e Y sejam normais, que !$ \phi (2) = 0,9772 !$ e !$ \phi(3,5)= 0,99977 !$, em que !$ \phi(z) !$ representa a função de distribuição acumulada da distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
A correlação entre X e Y é menor que 0,6.
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Um estudo foi realizado para avaliar os impactos das condições das auto-estradas brasileiras no consumo de combustível (km/L). Para o estudo foram selecionados, aleatoriamente, 225 veículos do mesmo modelo, marca e ano de fabricação. Cada veículo i percorreu dois trechos distintos — um trecho em boas condições (X) e outro em condições ruins (Y) — registrando-se, respectivamente, os consumos de combustível Xi e Yi em cada trecho e a diferença do consumo !$ D_i = X_i- Y_i !$. O quadro abaixo mostra os resultados do estudo.
| variável | média amostral do consumo (km/L) | desvio padrão amostral do consumo (km/L) |
| X (consumo no trecho em boas condições) | 9 | 2 |
| Y (consumo no trecho em condições ruins) | 8 | 3 |
| !$ D = X - Y !$ | 1 | 3 |
O interesse do estudo é testar a hipótese nula !$ H_0: \mu_D\, \le\,0 !$ contra a hipótese alternativa !$ H_A: \mu_D>0 !$, em que !$ \mu_D !$ representa a média populacional da diferença !$ D = X - Y !$.
Bartholomeu e Caixeta Filho. Ecological Economics, 2008 (com adaptações).
Com base nessas informações, considerando-se que as distribuições de X e Y sejam normais, que !$ \phi (2) = 0,9772 !$ e !$ \phi(3,5)= 0,99977 !$, em que !$ \phi(z) !$ representa a função de distribuição acumulada da distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
A diferença !$ D = X - Y !$ segue uma distribuição normal, e a estimativa de máxima verossimilhança para a diferença média é igual a 1.
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Considerando-se que, na tabela anterior, o uso de cinto de segurança seja considerado uma variável ordinal em função do nível de segurança e atribuindo-se escore 0 para nenhum cinto, 1 para cintos de dois pontos e 2 para cintos de três pontos, as seguintes estatísticas foram obtidas:
| estatística | valor |
| !$ \gamma !$ de Goodman e Kruskal | 0,27 |
| D de Somers (coluna|linha) | 0,18 |
| coeficiente de incerteza simétrico | 0,07 |
Com base nessas informações, julgue o item subsequente.
O coeficiente de incerteza assimétrico (coluna|linha) é menor que 0,08.
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