Foram encontradas 120 questões.
Considere que uma análise bayesiana dos dados tenhaproduzido um intervalo de credibilidade de 95% para a diferença entre as médias dos IRAs nos dois grupos. De acordo com o paradigma bayesiano, existe uma probabilidade de 95% de que esse intervalo contenha a verdadeira diferença entre as médias populacionais dos IRAs nos dois grupos.
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Se o custo dessa análise estatística fosse irrelevante, então a amostragem por conglomerados produziria estimativas com variâncias menores que uma amostragem aleatória simples.
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De acordo com a suposição do administrador, deve-se aplicar um teste cujas hipóteses sejam as seguintes:
H0: μP = μS e H1: μP > μS, em que μP e μS representam os IRAs médios, respectivamente, dos grupos P e S.
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Se o nível de erro da amostragem for mantido para cada subpopulação de professores, servidores e alunos dessa universidade, então a amostra final será a terça parte da amostra selecionada, se não houver distinção entre esses grupos.
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Apesar de a reitoria ter o cadastro das salas de aula, uma amostra sistemática seria mais rápida e produziria resultados similares aos de uma AAS.
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A partir da situação apresentada, julgue o item subsequente, considerando o nível de significância de 0,05.
As hipóteses do teste t de Student aplicado são simples.
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Com base nessa situação hipotética, julgue o item que se segue.
Se os dados coletados para Q1 forem 14 sim e 6 não, e para Q2 forem 6 sim e 14 não, então o valor da estatística qui-quadrado (sem o uso da correção de continuidade) será igual a 6,4.
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- Distribuições de ProbabilidadeDistribuições ContínuasNormal
- Distribuições de ProbabilidadeDistribuições ContínuasStudent
Suponha que o IRA não siga uma distribuição Normal. Nesse caso, seria correto aplicar um teste t de Student para comparar as médias dos grupos.
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Julgue o item que se segue.
Se as universidades fossem selecionadas por uma AAS, então, ao incorporar os pesos amostrais, os parâmetros estimados do modelo seriam diferentes.
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Julgue o item que se segue.
Os coeficientes estimados do modelo linear seriam os mesmos, independentemente de serem estimados por mínimos quadrados ordinários ou por máxima verossimilhança.
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