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Cientistas italianos estudaram o efeito do veto ao cigarro
em lugares públicos calculando a probabilidade de uma pessoa
sofrer um infarto do miocárdio. De cinco anos antes até o instante
da publicação desse veto, a probabilidade de uma pessoa sofrer
o primeiro infarto do miocárdio era igual a p, em que 0 < p < 0,5.
Esses cientistas acreditam que, até cinco anos após a publicação
desse veto, essa probabilidade foi reduzida para 0,9p.
G. Cesaroni et al. In: Effect of the italian smoking ban on population rates of acute coronary events, Circulation, American Heart Association, fev./2008 (com adaptações).
Considere que outro grupo de cientistas defenda a tese de que a probabilidade de uma pessoa sofrer o primeiro infarto do miocárdio não dependa da publicação do veto. Nessa situação, segundo esses cientistas, a probabilidade de uma pessoa sofrer o primeiro infarto do miocárdio é superior a 0,96p.
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Considere-se hipoteticamente que o tempo de contribuição previdenciário (T1) e a idade do trabalhador (T2) sejam variáveis aleatórias conjuntamente distribuídas como 
, em que t1 > 0, t2 > 0, exp( ·) representa a função exponencial, λ > 0, e φ > 0 são os parâmetros da distribuição.
Acerca dessa situação hipotética, julgue o item que se segue. , em que t1 > 0, t2 > 0, exp( ·) representa a função exponencial, λ > 0, e φ > 0 são os parâmetros da distribuição. A probabilidade conjunta P(T1 > 0, T2 > 0) é inferior a 0,5.
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Uma pesquisa realizada nas ruas de uma grande cidade mostrou que a maioria dos passageiros ocupantes dos bancos traseiros dos veículos não usa o cinto de segurança. Por esse motivo será promovida uma grande ação educativa para lembrar aos usuários de veículos automotores acerca da importância do uso de cinto de segurança. Atualmente, entre os que sofrem acidentes de trânsito por colisão, a probabilidade de um passageiro sofrer uma lesão grave é igual a α. Com a ação educativa, espera-se que essa probabilidade seja reduzida para 0,5 × α, em que 0 < α < 0,25. Para avaliar a efetividade dessa ação educativa, um ano depois, será efetuado um estudo com as NA pessoas que sofreram acidente de trânsito por colisão de um ano da ação até a promoção da ação, e as NB pessoas que sofreram acidente de trânsito por colisão do instante da promoção da ação educativa até um ano depois. As variáveis NA e NB seguem distribuições de Poisson independentes, respectivamente, com médias λA > 0 e λB > 0, e o número de pessoas a serem observadas nesse estudo será N = NA + NB.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir. Em média, a probabilidade de um passageiro sofrer uma lesão ou ferimento grave no período de um ano antes até um ano depois da ação educativa é inferior a 0,5 × α.
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Uma instituição lançará uma campanha nacional entre as indústrias brasileiras com o objetivo de reduzir a probabilidade de ocorrência de acidentes de trabalho. Atualmente, a probabilidade de um operário sofrer algum tipo de acidente é igual a 0,06. Após o lançamento da campanha, espera-se que a probabilidade de um operário sofrer algum tipo de acidente passe a ser inferior a 0,02.
Antes de essa empresa lançar a campanha em âmbito nacional, ela realizou um estudo-piloto em um pequeno número de indústrias, adotando o seguinte plano amostral. De um cadastro de indústrias, foram selecionadas aleatoriamente 2 indústrias e nelas aplicaram-se as campanhas propostas pela instituição, envolvendo todos os operários que lá trabalhavam na ocasião do estudo. Essas indústrias são chamadas “caso”. Também foram selecionadas aleatoriamente outras 2 indústrias, mas nelas as campanhas não foram aplicadas. Essas são chamadas “controle”. Ao longo de um ano foram registrados os números de operários que sofreram algum tipo de acidente nas quatro indústrias, segundo a tabela abaixo.
Com base nas informações apresentadas no texto e na tabela, julgue o item que se segue. Antes de essa empresa lançar a campanha em âmbito nacional, ela realizou um estudo-piloto em um pequeno número de indústrias, adotando o seguinte plano amostral. De um cadastro de indústrias, foram selecionadas aleatoriamente 2 indústrias e nelas aplicaram-se as campanhas propostas pela instituição, envolvendo todos os operários que lá trabalhavam na ocasião do estudo. Essas indústrias são chamadas “caso”. Também foram selecionadas aleatoriamente outras 2 indústrias, mas nelas as campanhas não foram aplicadas. Essas são chamadas “controle”. Ao longo de um ano foram registrados os números de operários que sofreram algum tipo de acidente nas quatro indústrias, segundo a tabela abaixo.
As medidas de concordância de Yule e de Goodman e Kruskal — com a hipótese de que, em razão da campanha proposta pela instituição, a probabilidade de um operário sofrer algum tipo de acidente diminui — são superiores a -0,2 e inferiores a 0,2.
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Cientistas italianos estudaram o efeito do veto ao cigarro
em lugares públicos calculando a probabilidade de uma pessoa
sofrer um infarto do miocárdio. De cinco anos antes até o instante
da publicação desse veto, a probabilidade de uma pessoa sofrer
o primeiro infarto do miocárdio era igual a p, em que 0 < p < 0,5.
Esses cientistas acreditam que, até cinco anos após a publicação
desse veto, essa probabilidade foi reduzida para 0,9p.
G. Cesaroni et al. In: Effect of the italian smoking ban on population rates of acute coronary events, Circulation, American Heart Association, fev./2008 (com adaptações).
A variância condicional Var ( Xα | Xb = x), em que 0 ≤ x ≤ 900, é superior a 1 e inferior a 900.
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Uma pesquisa realizada nas ruas de uma grande cidade mostrou que a maioria dos passageiros ocupantes dos bancos traseiros dos veículos não usa o cinto de segurança. Por esse motivo será promovida uma grande ação educativa para lembrar aos usuários de veículos automotores acerca da importância do uso de cinto de segurança. Atualmente, entre os que sofrem acidentes de trânsito por colisão, a probabilidade de um passageiro sofrer uma lesão grave é igual a α. Com a ação educativa, espera-se que essa probabilidade seja reduzida para 0,5 × α, em que 0 < α < 0,25. Para avaliar a efetividade dessa ação educativa, um ano depois, será efetuado um estudo com as NA pessoas que sofreram acidente de trânsito por colisão de um ano da ação até a promoção da ação, e as NB pessoas que sofreram acidente de trânsito por colisão do instante da promoção da ação educativa até um ano depois. As variáveis NA e NB seguem distribuições de Poisson independentes, respectivamente, com médias λA > 0 e λB > 0, e o número de pessoas a serem observadas nesse estudo será N = NA + NB.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.A soma N é uma variável aleatória que segue uma distribuição de Poisson, cuja variância é igual a (λA + λB)2 – 2 λAλB.
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Cientistas italianos estudaram o efeito do veto ao cigarro
em lugares públicos calculando a probabilidade de uma pessoa
sofrer um infarto do miocárdio. De cinco anos antes até o instante
da publicação desse veto, a probabilidade de uma pessoa sofrer
o primeiro infarto do miocárdio era igual a p, em que 0 < p < 0,5.
Esses cientistas acreditam que, até cinco anos após a publicação
desse veto, essa probabilidade foi reduzida para 0,9p.
G. Cesaroni et al. In: Effect of the italian smoking ban on population rates of acute coronary events, Circulation, American Heart Association, fev./2008 (com adaptações).
A partir dos resultados da nova pesquisa, considere a realização de um teste de hipóteses cuja hipótese nula (H0 ) seja Pα ≥ Pd , em que Pα e Pd são as probabilidades de uma pessoa sofrer o primeiro infarto do miocárdio, respectivamente, antes e depois da publicação do veto. Nesse caso, das 900 pessoas que compõem a amostra, se a quantidade de pessoas que sofreram o primeiro infarto do miocárdio depois da publicação do veto for igual ou superior a 451, então é correto concluir que a hipótese nula é falsa.
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O mercado de trabalho brasileiro promoveu nos últimos quatro anos uma melhor distribuição de renda. Entre março de 2002 e junho de 2006, a participação dos 50% trabalhadores mais pobres na renda do país passou de 10,11% para 12,20%, enquanto a fatia de 10% dos trabalhadores mais ricos caiu de 49,12% para 46,89% no mesmo período. Com isso o índice de Gini recuou de 0,633 para 0,600 (quadro acima). No período de 2002 a 2006, embora ainda ganhem 23 vezes menos que os abastados, foram os trabalhadores mais pobres que tiveram melhor ganho de renda. Entre 2002 e 2006, 50% dos trabalhadores mais pobres viram sua renda média crescer 29,5%, de R$ 59,49 para R$ 77,03, enquanto que 10% dos trabalhadores mais ricos tiveram apenas 1,18% de ganho, de R$ 1.775,23 para R$ 1.796,23. No mesmo período, 40% trabalhadores intermediários (a conhecida classe média) tiveram 7,75% de ganho, de R$ 342,16 para R$ 368,69.
Correio Braziliense, 23/8/2006, p. 14 (com adaptações).
O índice de Gini é uma razão sobre a curva de Lorenz que mede o grau de assimetria na distribuição de renda da população. Esse índice varia de zero a infinito, e quanto mais próximo de zero estiver o índice, menor será o grau de assimetria da distribuição de renda dos trabalhadores.
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Um estudo acerca da depressão pós-parto em uma população de trabalhadoras foi realizado por um pesquisador, envolvendo uma amostra de 1.024 mulheres. As variáveis do estudo foram observadas por intermédio de um questionário, sendo ajustado o modelo y = 14 - 0,5 x1 + 0,01 x2 - 6 x3 + 8 x4, em que a variável resposta y é um índice de depressão e as variáveis explanatórias x1 e x2 são, respectivamente, a idade (em anos) e a renda (em reais), enquanto x3 e x4 são variáveis binárias que assumem valores zero ou um. As covariâncias entre as variáveis explanatórias não são nulas. O método utilizado para a seleção de variáveis foi o stepwise. Os quadros acima apresentam um resumo do ajuste.
A variável x4 é relativamente mais importante do que a variável x2 , pois seu coeficiente é 800 vezes maior do que o coeficiente de x2 .
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- FundamentosAnálise de Tabelas e GráficosGráfico de Colunas ou Barras Justapostas
- Estatística Descritiva
Um estudo acerca da depressão pós-parto em uma população de trabalhadoras foi realizado por um pesquisador, envolvendo uma amostra de 1.024 mulheres. As variáveis do estudo foram observadas por intermédio de um questionário, sendo ajustado o modelo y = 14 - 0,5 x1 + 0,01 x2 - 6 x3 + 8 x4, em que a variável resposta y é um índice de depressão e as variáveis explanatórias x1 e x2 são, respectivamente, a idade (em anos) e a renda (em reais), enquanto x3 e x4 são variáveis binárias que assumem valores zero ou um. As covariâncias entre as variáveis explanatórias não são nulas. O método utilizado para a seleção de variáveis foi o stepwise. Os quadros acima apresentam um resumo do ajuste.
O modelo ajustado pode ser usado para calcular os valores previstos para cada indivíduo com base nas suas características x1, x2, x3 e x4. O valor esperado da variável resposta é superior a 15 e inferior a 17.
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