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 valor !$ \tau - b !$ de e Kendall é maior que 0,15 e menor que 0,20.

A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco traseiro em veículos de passeio, em determinada região metropolitana.

Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela, julgue o item subsequente.

Em tabelas com dimensão 3 × 3, o coeficiente V de Cramer e o coeficiente de Tshuprow são iguais.

A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco traseiro em veículos de passeio, em determinada região metropolitana.

Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela, julgue o item subsequente.

O coeficiente de associação !$ \lambda !$ assimétrico, em que , !$ -1 \le \lambda \le 1 !$, é uma medida baseada na estatística qui-quadrado que permite predizer a categoria da variável coluna (C) com base na categoria da variável linha (R), assumindo-se que C é independente de R.

A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco traseiro em veículos de passeio, em determinada região metropolitana.

Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela, julgue o item subsequente.

O coeficiente de associação !$ \phi !$ é uma medida baseada na estatística qui-quadrado de Pearson que assume valores entre 0 e !$ \sqrt{2} !$ para tabelas com dimensão 3 × 3.

A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco traseiro em veículos de passeio, em determinada região metropolitana.

Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela, julgue o item subsequente.

O coeficiente de contingência é maior que !$ \sqrt{ { \Large { 2 \over 3}}} !$.

A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco traseiro em veículos de passeio, em determinada região metropolitana.

Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela, julgue o item subsequente.

Para avaliar se a distribuição do uso do cinto é a mesma para as três faixas etárias, a estatística qui-quadrado do teste de homogeneidade é maior que 30 e menor que 40.

Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127, 1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra aleatória simples de tempos Y₁, ...,Y_n, o estudo considerou um modelo na forma !$ Y_i = \mu + A_i !$, em que !$ i = 1,2..., n !$, !$ \mu !$ é um parâmetro de posição desconhecido, Ai representa o erro aleatório cuja função de densidade é uma exponencial dupla dada por !$ f (a_i) = { \Large {exp ( -|a_f|/ \sigma) \over 2 \sigma}} !$, em que !$ \sigma\,>\,0 !$ é o parâmetro de escala. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

A mediana amostral, embora seja um estimador robusto, é assintoticamente menos eficiente do que a média amostral.

Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127, 1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra aleatória simples de tempos Y₁, ...,Y_n, o estudo considerou um modelo na forma !$ Y_i = \mu + A_i !$, em que !$ i = 1,2..., n !$, !$ \mu !$ é um parâmetro de posição desconhecido, Ai representa o erro aleatório cuja função de densidade é uma exponencial dupla dada por !$ f (a_i) = { \Large {exp ( -|a_f|/ \sigma) \over 2 \sigma}} !$, em que !$ \sigma\,>\,0 !$ é o parâmetro de escala. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

O desvio médio absoluto !$ \sum_{ t= 1}^{n}\,\, { \Large { |Y_i - \mu| \over n}} !$ é o estimador de máxima verossimilhança para !$ \sigma !$

Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127, 1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra aleatória simples de tempos Y₁, ...,Y_n, o estudo considerou um modelo na forma !$ Y_i = \mu + A_i !$, em que !$ i = 1,2..., n !$, !$ \mu !$ é um parâmetro de posição desconhecido, Ai representa o erro aleatório cuja função de densidade é uma exponencial dupla dada por !$ f (a_i) = { \Large {exp ( -|a_f|/ \sigma) \over 2 \sigma}} !$, em que !$ \sigma\,>\,0 !$ é o parâmetro de escala. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

A distribuição dos tempos Y_i pertence à família exponencial.

Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127, 1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra aleatória simples de tempos Y₁, ...,Y_n, o estudo considerou um modelo na forma !$ Y_i = \mu + A_i !$, em que !$ i = 1,2..., n !$, !$ \mu !$ é um parâmetro de posição desconhecido, Ai representa o erro aleatório cuja função de densidade é uma exponencial dupla dada por !$ f (a_i) = { \Large {exp ( -|a_f|/ \sigma) \over 2 \sigma}} !$, em que !$ \sigma\,>\,0 !$ é o parâmetro de escala. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

A variância amostral é um estimador tendencioso para !$ \sigma^2 !$