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 X_i e Y_i em cada trecho e a diferença do consumo !$ D_i = X_i- Y_i !$. O quadro abaixo mostra os resultados do estudo.

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.

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 X_i e Y_i em cada trecho e a diferença do consumo !$ D_i = X_i- Y_i !$. O quadro abaixo mostra os resultados do estudo.

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.

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 X_i e Y_i em cada trecho e a diferença do consumo !$ D_i = X_i- Y_i !$. O quadro abaixo mostra os resultados do estudo.

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.

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 X_i e Y_i em cada trecho e a diferença do consumo !$ D_i = X_i- Y_i !$. O quadro abaixo mostra os resultados do estudo.

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.

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 X_i e Y_i em cada trecho e a diferença do consumo !$ D_i = X_i- Y_i !$. O quadro abaixo mostra os resultados do estudo.

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.

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:

Com base nessas informações, julgue o item subsequente.

O coeficiente de incerteza assimétrico (coluna|linha) é menor que 0,08.

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:

Com base nessas informações, julgue o item subsequente.

A medida de concordância !$ k !$ é menor que 0,05.

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:

Com base nessas informações, julgue o item subsequente.

A estatística D de Somers (linha*coluna) é maior que 0,15 e menor que 0,20.

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:

Com base nessas informações, julgue o item subsequente.

Em tabelas com dimensão 3 × 3, a estatística !$ \gamma !$ de Goodman e Kruskal é equivalente à estatística Q de Yule.

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:

Com base nessas informações, julgue o item subsequente.

A medida de associação !$ \tau-c !$ de Stuart é maior que 0,16 e menor que 0,25.