A avaliação da eficiência de duas equipes do Corpo de Bombeiros foi realizada com base em amostras aleatórias independentes dos registros do tempo de atendimento às ocorrências. A análise estatística dos dados foi feita com a aplicação do Teste “t” de Student na versão de Aspin-Welch, para testar a hipótese nula de que a média dos tempos era a mesma nas equipes, ou seja, \( H_0: \mu_1= \mu_2 \). Portanto, considerou-se variâncias diferentes nos dois grupos, tendo dados com distribuição normal de probabilidade. As estatísticas resultantes do procedimento aplicado estão no quadro a seguir:

Assim, é correto afirmar que a estatística t do teste aplicado resultou em

A descrição da amostra aleatória dos registros dos tempos de atendimento, em minutos, às ocorrências por uma equipe de bombeiros da cidade C forneceu as seguintes estatísticas: Coeficiente de Variação CV = 27,0817%, Mediana Me = 5, Variância Amostral s² = 2,3 e Erro Padrão da Média EP = 0,678233. Diante desses dados, é correto afirmar que

Considere a variável aleatória X com distribuição de Poisson com Parâmetro \( \theta > 0 \). Então, é correto afirmar que a Função Distribuição (Acumulada) no ponto X = k e os parâmetros da variável aleatória X, E(X) e V(X) são, respectivamente:

Uma equipe do Corpo de Bombeiros resolveu prever, em seu planejamento, o consumo de determinado suprimento (Y) para a sua atividade por meio de um ajuste de um modelo linear. O consumo Y é diretamente dependente de uma variável X. Para isso, a equipe tomou os registros da variável dependente Y (resposta) e da variável independente X e ajustou o modelo linear. Os resultados do ajuste estão nos quadros a seguir:

Análise da Variância

Considerando as informações apresentadas, é correto afirmar que

O número de chamadas telefônicas, X, que chegam à Central de Atendimento de uma equipe do Corpo de Bombeiros, em determinado período de tempo, solicitando auxílio segue a distribuição de Poisson com parâmetro \( \theta \) = 2. Então, é correto afirmar que a probabilidade de ocorrer pelo menos 2 chamadas no período, a média \( \mu \) e o desvio -padrão \( \sigma \) da variável aleatória X são, respectivamente:

Considere os seguintes intervalos, respectivamente com probabilidades 0,95 e 0,90, para uma variável aleatória Z com distribuição de probabilidade normal com média nula e desvio padrão unitário \( N(0,1): P(−1,96 < 5 < 1,96)= 0,95 \) e \( P(−1,65 < Z < 1,65)= 0,90 \).

A partir dessas informações, julgue o item a seguir.

Considere os dados na tabela a seguir, relativos à distribuição de notas entre 0 e 10, obtidos de uma amostra aleatória de 256 estudantes que realizaram uma prova. Nesse caso, o intervalo de confiança, com 90% de confiança, para a percentagem de estudantes com nota superior ou igual a 6, tem tamanho inferior a 0,12.

Considere os seguintes intervalos, respectivamente com probabilidades 0,95 e 0,90, para uma variável aleatória Z com distribuição de probabilidade normal com média nula e desvio padrão unitário \( N(0,1): P(−1,96 < 5 < 1,96)= 0,95 \) e \( P(−1,65 < Z < 1,65)= 0,90 \).

A partir dessas informações, julgue o item a seguir.

Considere que, em uma cidade, a renda dos trabalhadores do setor turístico tem desvio padrão de 500 reais e, em uma amostra aleatória desses 100 trabalhadores, obteve-se uma renda média de 2.000 reais. Nesse caso, o intervalo de confiança, com 95% de confiança, para a renda média dos trabalhadores do setor turístico dessa cidade é [1.902, 2.098].

No que se refere a técnicas de amostragem, julgue o item que se segue.

Considerando a população de trabalhadores de fábricas de roupas em determinada região, a seleção aleatória de algumas fábricas para se medir as características dos seus trabalhadores representa uma amostragem aleatória simples dos trabalhadores de fábricas de roupas da região.

No que se refere a técnicas de amostragem, julgue o item que se segue.

Em uma amostragem aleatória simples, qualquer amostra de determinado tamanho terá a mesma probabilidade de ser escolhida.