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People with disabilities can use websites and web tools when they are properly designed. However, currently many sites and tools are developed with accessibility barriers that make it difficult or impossible for some people to use them.
The absence of an alternative text is the classic example. Sites and tools with images should include equivalent alternative text in the markup/code.
If an alternative text is not provided for images, the image information is inaccessible, for example, to people who cannot see and have to use a screen reader that reads aloud the information on a page, including the alternative text for the visual image.
When an equivalent alternative text is presented, in HTML format, for example, information is available to everyone to people who are blind, as well as to people who turned off images on their mobile phone to lower bandwidth charges, people in a rural area with low bandwidth who turned off images to speed download, and others. It is also available to technologies that cannot see the image, such as search engines.
Another example of barrier is the lack of keyboard input. Some people cannot use a mouse, including many elderly users with limited fine motor control. An accessible website does not rely on the mouse; it provides all functionality via a keyboard.
Just as images are not available to people who cannot see, audio files are not available to people who cannot hear. Providing a text transcript makes the audio information accessible to people who are deaf or hard of hearing.
It is easy and relatively inexpensive for website developers to provide transcripts for podcasts and audio files. There are also transcription services that create text transcripts in HTML format. Most of the basics of accessibility are even easier and less expensive than providing transcripts. However, the proper techniques are poorly integrated into some web tools, education, and development processes.
Internet: <https://www.w3.org> (adapted.
Judge the following item according to the text above.
HTML provides solutions for dealing with barriers faced by blind and deaf people.
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People with disabilities can use websites and web tools when they are properly designed. However, currently many sites and tools are developed with accessibility barriers that make it difficult or impossible for some people to use them.
The absence of an alternative text is the classic example. Sites and tools with images should include equivalent alternative text in the markup/code.
If an alternative text is not provided for images, the image information is inaccessible, for example, to people who cannot see and have to use a screen reader that reads aloud the information on a page, including the alternative text for the visual image.
When an equivalent alternative text is presented, in HTML format, for example, information is available to everyone to people who are blind, as well as to people who turned off images on their mobile phone to lower bandwidth charges, people in a rural area with low bandwidth who turned off images to speed download, and others. It is also available to technologies that cannot see the image, such as search engines.
Another example of barrier is the lack of keyboard input. Some people cannot use a mouse, including many elderly users with limited fine motor control. An accessible website does not rely on the mouse; it provides all functionality via a keyboard.
Just as images are not available to people who cannot see, audio files are not available to people who cannot hear. Providing a text transcript makes the audio information accessible to people who are deaf or hard of hearing.
It is easy and relatively inexpensive for website developers to provide transcripts for podcasts and audio files. There are also transcription services that create text transcripts in HTML format. Most of the basics of accessibility are even easier and less expensive than providing transcripts. However, the proper techniques are poorly integrated into some web tools, education, and development processes.
Internet: <https://www.w3.org> (adapted).
Judge the following item according to the text above.
HTML format is a kind of search engine.
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- Estatística InferencialTeste de HipótesesTeste de Hipóteses para ProporçõesUsando a Distribuição Normal
Em estudo acerca da situação do CNPJ das empresas de determinado município, as empresas que estavam com o CNPJ regular foram representadas por 1, ao passo que as com CNPJ irregular foram representadas por 0.
Considerando que a amostra
{0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1}
foi extraída para realizar um teste de hipóteses, julgue o item subsequente.
A estatística do teste para testar a hipótese H0: !$ P = 0,5 !$ contra H1: !$ P \ne 0,5 !$, em que P representa a proporção de empresas cujo CNPJ está regular, é maior que 2.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
A amostra é composta por 100 pessoas em cargoscomissionados.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
O modelo possui ajuste superior a 15%.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
Assim como o método de máxima verossimilhança, o método de mínimos quadrados ordinários depende da hipótese de normalidade dos resíduos para estimação dos parâmetros.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
A variância de Y é maior que 100.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
A hipótese de normalidade exigida pelo modelo pode ser verificada a partir do gráfico dos resíduos, apesar de ser importante fazer um teste estatístico para tal fim.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
Para estimar os parâmetros do modelo, o estimador de máxima verossimilhança fornece os mesmos resultados do estimador de mínimos quadrados ordinários, inclusive a mesma variância.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo |
900
|
||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
O valor da estatística t de Student para a variável tempo de trabalho é menor que 4.
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