Um pesquisador, para avaliar o desenvolvimento de mudas de uma certa planta frutífera ao longo do tempo em função da adubação do substrato, estabeleceu quatro níveis de concentração (a₁, a₂, a₃, a₄) de um fertilizante X, e quatro níveis de concentração (b₁, b₂, b₃, b₄) de um fertilizante Y. Ele combinou essas quatro possibilidades para cada fertilizante, o que resultou em 16 combinações diferentes; em seguida, plantou n mudas para cada combinação de fertilizantes X e Y, todas com características idênticas e selecionadas ao acaso. Cada muda foi monitorada ao longo do tempo e suas alturas foram registradas 15, 30, 60 e 90 dias após o plantio. A estrutura de correlação das alturas das mudas ao longo do tempo é estimada pela seguinte matriz de covariância.

\( \begin{bmatrix} 0,8&0,7&0,4&0,2\\0,7&1,5&0,8&0,6\\0,4&0,8&2,5&3,0\\0,2&0,6&3,0&5,0 \end{bmatrix} \)

Considerando a situação hipotética descrita acima e que não houve perdas de dados, julgue o item a seguir.

Considere que n = 1 e que o pesquisador esteja interessado apenas nos resultados observados 90 dias após o plantio. Nessa situação, o delineamento é do tipo split-plot.

Um pesquisador, para avaliar o desenvolvimento de mudas de uma certa planta frutífera ao longo do tempo em função da adubação do substrato, estabeleceu quatro níveis de concentração (a₁, a₂, a₃, a₄) de um fertilizante X, e quatro níveis de concentração (b₁, b₂, b₃, b₄) de um fertilizante Y. Ele combinou essas quatro possibilidades para cada fertilizante, o que resultou em 16 combinações diferentes; em seguida, plantou n mudas para cada combinação de fertilizantes X e Y, todas com características idênticas e selecionadas ao acaso. Cada muda foi monitorada ao longo do tempo e suas alturas foram registradas 15, 30, 60 e 90 dias após o plantio. A estrutura de correlação das alturas das mudas ao longo do tempo é estimada pela seguinte matriz de covariância.

\( \begin{bmatrix} 0,8&0,7&0,4&0,2\\0,7&1,5&0,8&0,6\\0,4&0,8&2,5&3,0\\0,2&0,6&3,0&5,0 \end{bmatrix} \)

Considerando a situação hipotética descrita acima e que não houve perdas de dados, julgue o item a seguir.

A coleta de dados descrita pode ser corretamente classificada como coleta de dados longitudinais

Um pesquisador, para avaliar o desenvolvimento de mudas de uma certa planta frutífera ao longo do tempo em função da adubação do substrato, estabeleceu quatro níveis de concentração (a₁, a₂, a₃, a₄) de um fertilizante X, e quatro níveis de concentração (b₁, b₂, b₃, b₄) de um fertilizante Y. Ele combinou essas quatro possibilidades para cada fertilizante, o que resultou em 16 combinações diferentes; em seguida, plantou n mudas para cada combinação de fertilizantes X e Y, todas com características idênticas e selecionadas ao acaso. Cada muda foi monitorada ao longo do tempo e suas alturas foram registradas 15, 30, 60 e 90 dias após o plantio. A estrutura de correlação das alturas das mudas ao longo do tempo é estimada pela seguinte matriz de covariância.

\( \begin{bmatrix} 0,8&0,7&0,4&0,2\\0,7&1,5&0,8&0,6\\0,4&0,8&2,5&3,0\\0,2&0,6&3,0&5,0 \end{bmatrix} \)

Considerando a situação hipotética descrita acima e que não houve perdas de dados, julgue o item a seguir.

A situação descrita permite utilizar um modelo de efeitos fixos e aleatórios. Essa classe de modelo também é conhecida como modelo hierárquico ou em dois estágios.

Um pesquisador, para avaliar o desenvolvimento de mudas de uma certa planta frutífera ao longo do tempo em função da adubação do substrato, estabeleceu quatro níveis de concentração (a₁, a₂, a₃, a₄) de um fertilizante X, e quatro níveis de concentração (b₁, b₂, b₃, b₄) de um fertilizante Y. Ele combinou essas quatro possibilidades para cada fertilizante, o que resultou em 16 combinações diferentes; em seguida, plantou n mudas para cada combinação de fertilizantes X e Y, todas com características idênticas e selecionadas ao acaso. Cada muda foi monitorada ao longo do tempo e suas alturas foram registradas 15, 30, 60 e 90 dias após o plantio. A estrutura de correlação das alturas das mudas ao longo do tempo é estimada pela seguinte matriz de covariância.

\( \begin{bmatrix} 0,8&0,7&0,4&0,2\\0,7&1,5&0,8&0,6\\0,4&0,8&2,5&3,0\\0,2&0,6&3,0&5,0 \end{bmatrix} \)

Considerando a situação hipotética descrita acima e que não houve perdas de dados, julgue o item a seguir.

Os dados mostrados na matriz de covariância permitem concluir que o pesquisador observou uma crescente variabilidade das alturas das plantas ao longo do tempo.

Um pesquisador, para avaliar o desenvolvimento de mudas de uma certa planta frutífera ao longo do tempo em função da adubação do substrato, estabeleceu quatro níveis de concentração (a₁, a₂, a₃, a₄) de um fertilizante X, e quatro níveis de concentração (b₁, b₂, b₃, b₄) de um fertilizante Y. Ele combinou essas quatro possibilidades para cada fertilizante, o que resultou em 16 combinações diferentes; em seguida, plantou n mudas para cada combinação de fertilizantes X e Y, todas com características idênticas e selecionadas ao acaso. Cada muda foi monitorada ao longo do tempo e suas alturas foram registradas 15, 30, 60 e 90 dias após o plantio. A estrutura de correlação das alturas das mudas ao longo do tempo é estimada pela seguinte matriz de covariância.

\( \begin{bmatrix} 0,8&0,7&0,4&0,2\\0,7&1,5&0,8&0,6\\0,4&0,8&2,5&3,0\\0,2&0,6&3,0&5,0 \end{bmatrix} \)

Considerando a situação hipotética descrita acima e que não houve perdas de dados, julgue o item a seguir.

Para avaliar os perfis das alturas médias por meio de curvas de crescimento em função do tempo, pode-se usar os modelos polinomiais de Potthoff e Roy.

Um pesquisador, para avaliar o desenvolvimento de mudas de uma certa planta frutífera ao longo do tempo em função da adubação do substrato, estabeleceu quatro níveis de concentração (a₁, a₂, a₃, a₄) de um fertilizante X, e quatro níveis de concentração (b₁, b₂, b₃, b₄) de um fertilizante Y. Ele combinou essas quatro possibilidades para cada fertilizante, o que resultou em 16 combinações diferentes; em seguida, plantou n mudas para cada combinação de fertilizantes X e Y, todas com características idênticas e selecionadas ao acaso. Cada muda foi monitorada ao longo do tempo e suas alturas foram registradas 15, 30, 60 e 90 dias após o plantio. A estrutura de correlação das alturas das mudas ao longo do tempo é estimada pela seguinte matriz de covariância.

\( \begin{bmatrix} 0,8&0,7&0,4&0,2\\0,7&1,5&0,8&0,6\\0,4&0,8&2,5&3,0\\0,2&0,6&3,0&5,0 \end{bmatrix} \)

Considerando a situação hipotética descrita acima e que não houve perdas de dados, julgue o item a seguir.

A situação descrita não permite utilizar um modelo de análise de variância multivariada.

Um pesquisador, para avaliar o desenvolvimento de mudas de uma certa planta frutífera ao longo do tempo em função da adubação do substrato, estabeleceu quatro níveis de concentração (a₁, a₂, a₃, a₄) de um fertilizante X, e quatro níveis de concentração (b₁, b₂, b₃, b₄) de um fertilizante Y. Ele combinou essas quatro possibilidades para cada fertilizante, o que resultou em 16 combinações diferentes; em seguida, plantou n mudas para cada combinação de fertilizantes X e Y, todas com características idênticas e selecionadas ao acaso. Cada muda foi monitorada ao longo do tempo e suas alturas foram registradas 15, 30, 60 e 90 dias após o plantio. A estrutura de correlação das alturas das mudas ao longo do tempo é estimada pela seguinte matriz de covariância.

\( \begin{bmatrix} 0,8&0,7&0,4&0,2\\0,7&1,5&0,8&0,6\\0,4&0,8&2,5&3,0\\0,2&0,6&3,0&5,0 \end{bmatrix} \)

Considerando a situação hipotética descrita acima e que não houve perdas de dados, julgue o item a seguir.

O experimento pode ser denominado como fatorial 4 × 4 × 4, em que os dois primeiros fatores são os níveis de concentração dos fertilizantes X e Y e o terceiro fator é o tempo, cujos níveis são os dias de registro das alturas das mudas após o plantio.

No Tocante à tuberculose bovina, julgue os itens subseqüentes.

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