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Em um modelo de regressão linear múltipla, onde há uma variável dependente Y e k variáveis independentes X, o estimador não viesado para a variância do modelo com n observações é dado por:
Obs. O chapéu em \( \hat{Y}_l \) indica valor estimado e o traço em \( \bar{Y}_l \) indica a média.
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Em um modelo de regressão linear simples, o estimador de
máxima verossimilhança para o coeficiente angular (inclinação) é
igual a:
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Dentre as alternativas, a única que NÃO representa um teste não
paramétrico é:
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Sobre os testes de independência, homogeneidade, aderência,
bem como aqueles utilizados nos modelos de regressão linear, é
correto afirmar que:
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A suposição ou característica desejável no teste qui-quadrado de
independência é:
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No teste t de Student para médias de duas amostras, é suposição
indispensável que as amostras possuam:
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Suponha que uma população tenha altura média igual a 1,70 m
com desvio padrão igual a 0,1 m.
Considere:
F0,0=0,500;
F0,5=0,691;
F1,0=0,841;
F1,5=0,933;
F2,0=0,977;
F2,5=0,994;
F3,0=0,999,
onde Fx é a função acumulada da distribuição normal padrão.
O intervalo de confiança que contém aproximadamente 95% da população é:
Considere:
F0,0=0,500;
F0,5=0,691;
F1,0=0,841;
F1,5=0,933;
F2,0=0,977;
F2,5=0,994;
F3,0=0,999,
onde Fx é a função acumulada da distribuição normal padrão.
O intervalo de confiança que contém aproximadamente 95% da população é:
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O estimador de máxima verossimilhança não viesado, por
correção de Bessel, da variância de uma amostra de tamanho
n=4 é igual a 3 unidades.
O valor do estimador de máxima verossimilhança da variância dessa população (na mesma unidade de medida) é:
O valor do estimador de máxima verossimilhança da variância dessa população (na mesma unidade de medida) é:
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Um fabricante de carros elétricos concede garantia da bateria por
10 anos. Decorrido esse prazo, dos 10 mil carros vendidos,
nenhum carro apresentou defeito na bateria.
A conclusão a que se pode chegar com base na ciência estatística é:
A conclusão a que se pode chegar com base na ciência estatística é:
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Uma distribuição de probabilidades é usada para determinar a
média de uma população, a partir de uma amostra. Nesse
problema, não se sabe qual é a média ou o desvio padrão da
população, mas ela deve ser normal. Considere que o tamanho
da amostra é igual a nove, e se deseja testar uma hipótese com
5% de significância. Dois estatísticos utilizam duas distribuições
diferentes. O estatístico Tiago utiliza a distribuição t de Student e
o estatístico Nelson utiliza a distribuição normal.
Se o valor da estatística teste obtido é exatamente igual a 2 para o problema analisado, é correto afirmar que ao testar a hipótese estatística:
Obs. Considere os valores críticos da estatística t de Student t8;5%=2,3 e da estatística normal Z5%=1,96.
Se o valor da estatística teste obtido é exatamente igual a 2 para o problema analisado, é correto afirmar que ao testar a hipótese estatística:
Obs. Considere os valores críticos da estatística t de Student t8;5%=2,3 e da estatística normal Z5%=1,96.
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