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Qual das afirmativas seguintes é FALSA?
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Com relação às definições e às propriedades das medidas de tendência central, é correto afirmar:
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Um estudo é elaborado com base em 10 pares de observações (Xi, Yi), i = 1, 2, 3, . . . , 10; em que o objetivo era obter uma relação entre Y e X. Em função do diagrama de dispersão, adotou-se o modelo Yi = α+ β Xi + εi, sendo α e β parâmetros desconhecidos e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear simples. Utilizando o método dos mínimos quadrados obteve-se o valor de 9,2 para a estimativa de α. As somas das 10 observações de Xi e Yi foram iguais a 28 e 134, respectivamente. Pelo quadro de análise de variância correspondente extraíram-se as respectivas somas dos quadrados:
Fonte Soma dos Quadrados
Devido à regressão 53,76
Residual 10,24
Utilizando a equação da reta, obtida pelo método dos mínimos quadrados, obtém-se que o valor de Y é igual a 20 quando X for igual a Fonte Soma dos Quadrados
Devido à regressão 53,76
Residual 10,24
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Seja X uma variável aleatória normalmente distribuída com média µ representando o salário, em R$, de determinada categoria profissional. A variância de X é igual a 6.400 (R$) 2. Uma amostra aleatória de tamanho 400 foi extraída da correspondente população considerada de tamanho infinito. A média referente a esta amostra apresentou um valor igual a R$ 1.207,00. Um teste estatístico é realizado, sendo formuladas as hipóteses H0: µ = R$ 1.200,00 (hipótese nula) contra H1: µ> R$ 1.200,00 (hipótese alternativa). Considere que na distribuição normal padrão Z as probabilidades P(|Z|=1,64) =10% e P(|Z|=2,33) =2%.
Com base no resultado da amostra, H0
Com base no resultado da amostra, H0
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Dados os vetores u = 
, do espaço vetorial 
é verdade que
, do espaço vetorial é verdade que Provas
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Um estudo é elaborado com base em 10 pares de observações (Xi, Yi), i = 1, 2, 3, . . . , 10; em que o objetivo era obter uma relação entre Y e X. Em função do diagrama de dispersão, adotou-se o modelo Yi = α+ β Xi + εi, sendo α e β parâmetros desconhecidos e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear simples. Utilizando o método dos mínimos quadrados obteve-se o valor de 9,2 para a estimativa de α. As somas das 10 observações de Xi e Yi foram iguais a 28 e 134, respectivamente. Pelo quadro de análise de variância correspondente extraíram-se as respectivas somas dos quadrados:
Fonte Soma dos Quadrados
Devido à regressão 53,76
Residual 10,24
O valor da estatística F (F calculado para ser comparado com o F tabelado - variável F de Snedecor - para testar a existência da regressão a um determinado nível de significância) e o correspondente coeficiente de explicação (R2) são iguais, respectivamente, a Fonte Soma dos Quadrados
Devido à regressão 53,76
Residual 10,24
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Numa pesquisa eleitoral para o cargo de prefeito em uma grande cidade, 60% dos eleitores manifestaram-se a favor do candidato X. O tamanho da amostra foi de 2.000 eleitores, considerando normal a distribuição amostral da frequência relativa dos eleitores favoráveis a X. O intervalo de confiança ao nível (1-α) foi [58%, 62%]. Caso o tamanho da amostra tivesse sido de n e apurando-se um intervalo de confiança de [59%, 61%] ao nível (1-a), tem-se que o valor de n é igual a
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A tabela de frequências absolutas abaixo corresponde à distribuição das medidas de um componente industrial em que o valor da média aritmética destas medidas é igual a 3,4 metros (valor calculado considerando que todos os valores incluídos num certo intervalo de classe são coincidentes com o ponto médio deste intervalo). A frequência do 4º intervalo de classe está representada por f 4.
A respectiva mediana destas medidas, obtida pelo método da interpolação linear, apresenta o valor de
A respectiva mediana destas medidas, obtida pelo método da interpolação linear, apresenta o valor de
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Se uma transformação linear leva cada vetor 
para a sua imagem 
, então
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