Considere a tabela (na página ao lado) a qual traz os limites unilaterais de cauda direita da distribuição F de Fisher-Snedecor ao nível de 5% de probabilidade.
Analise a seguinte situação, observando os dados da do quadro de ANOVA a seguir.


Um criador separou seu rebanho em três grupos, cada um com espécies diferentes: X, Y e Z. Em dado momento, ele resolveu testar se as espécies diferem de peso, ou seja, ele pretende descobrir se há mais variação de peso entre os grupos de cada espécie ou dentro de cada grupo.

Assim, ele tem as seguintes hipóteses estatísticas:
■ H₀ Todas as espécies têm o mesmo peso, ou seja, o criador tem menos variação entre os grupos do que dentro dos grupos. ■ H₁ As espécies diferem em peso, ou seja, o criador observa mais variação entre os grupos do que dentro dos grupos.

Considerando que o criador adota o seguinte critério de decisão:
■ Se o F_calculado for menor ou igual ao F_crítico para α = 0,05, aceita-se a hipótese nula H₀. ■ Se o F_calculado for maior que o F_crítico para α = 0,05, aceita-se a hipótese alternativa H₁.

Assinale a alternativa correta.

O Tinn-R (do inglês This is not notepad) é um editor de texto muito utilizado para a escrita do código R. Uma vantagem de apresentarmos um editor de texto é haver a possibilidade de correção e execução automática do código, facilitando o trabalho do programador junto ao R. Depois de editado um código no Tinn-R, basta executá-lo na interface do Tinn-R e o programa executará automaticamente os comandos previstos no console do R.
Como alternativa ao Tinn-R na correção de códigos podemos utilizar o ......................... , que pode ser aberto diretamente no R, basta utilizar o comando > edit().

Assinale a alternativa que completa corretamente a lacuna do texto.

No que diz respeito à regressão linear, existem pressupostos que são fundamentais para o seu uso, sendo que os dados precisam atender a estes critérios para que a análise de regressão linear seja confiável.
Com base nestes pressupostos, analise as afirmativas abaixo com relação ao conjunto de dados X.
1. O pressuposto da homocedasticidade é satisfeito quando a variação em torno da reta de regressão aumenta conforme variam os valores de X. 2. O pressuposto da independência de erros é satisfeito quando os erros em torno da reta de regressão são constantes para cada valor de X. 3. O pressuposto da normalidade de erros é satisfeito quando os erros em torno da reta de regressão são distribuídos de forma normal para cada valor de X.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Analise as afirmativas abaixo:
1. Os experimentos em quadrados latinos são aqueles que levam em consideração os princípios básicos do controle local feito em dois sentidos perpendiculares, em que um deles é chamado de linhas e o outro de colunas. 2. Nos experimentos em quadrados latinos, o número de linhas é igual ao número de colunas que difere por sua vez do número de tratamentos. 3. A variável resposta é avaliada em todas as combinações possíveis de tratamentos.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Identifique abaixo as afirmativas verdadeiras ( V ) e as falsas ( F ) sobre a Regressão Logística.
( ) Para utilizar a Regressão logística não são necessárias as suposições de que a amostra tenha urna distribuição normal multivariada e que as matrizes de variância/covariância sejam iguais dento dos grupos. ( ) Tanto a análise discriminante quanto a Regressão Logística têm testes estatísticos diretos, habilidade para incorporar efeitos não lineares, e uma gama extensiva de diagnósticos. ( ) Uma vantagem da regressão logística é que só se precisa saber se um evento (ocorrência ou não, fracasso ou sucesso) aconteceu e podemos dessa forma utilizar um valor dicotômico como variável dependente. O procedimento prediz a estimativa da probabilidade que o evento vai ou não acontecer. ( ) Em vez de minimizar o quadrado dos desvios, a Regressão Logística minimiza a probabilidade de que o evento ocorra.

Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.

Considere a matriz de variância e covariância a seguir, e que os dois maiores autovalores dessa matriz sejam autovalor₁ = 5,7 e autovalor₂ = 4,3.




Considerando a análise de componentes principais, assinale a alternativa que traz a taxa de variação explicada por autovalor₁ e autovalor₂.

O objetivo principal para a aplicação da análise discriminante é classificar novos casos dentro dos grupos estudados. Para a classificação, podem ser utilizados os métodos do ponto de corte; da teoria da decisão estatística; da função de classificação e da distância de Mahalanobis.
Analise as afirmativas abaixo sobre a análise discriminante.
1. O método da teoria da decisão estatística pode ser usado para determinar a qual grupo pertence um provável caso e considera que há tantas funções de classificação quanto há grupos. 2. O método do ponto de corte objetiva encontrar o escore discriminante ou valor de corte, que divide o espaço discriminante em regiões mutuamente exclusivas e exaustivas. 3. No método do ponto de corte, o valor de corte selecionado é aquele que minimiza o número de classificações incorretas 4. O método da teoria da decisão estatística é baseado na teoria de Bayes e consiste em minimizar os erros de classificações corretas levando em consideração os custos da classificação correta.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Em um estudo, temos uma variável aleatória representada pela letra Y, a qual possui a função de probabilidade p(Y) representada a seguir:





Considerando que c é uma constante, assinale a alternativa que apresenta o valor correto da variância de Y.

A análise multivariada é um conjunto de técnicas estatísticas que tratam dos dados correspondentes às medidas de muitas variáveis simultaneamente. Basicamente, a Análise Multivariada consiste no estudo estatístico dos problemas relacionados com inferências sobre médias multivariadas; análise da estrutura de covariância de uma matriz de dados e técnicas de reconhecimento de padrão, classificação e agrupamento.
Analise as afirmativas abaixo sobre a análise multivariada.
1. O critério varimax, na análise fatorial, é um método de rotação fatorial ortogonal que minimiza o número de variáveis que têm altas cargas em um fator, simplificando a interpretação dos fatores. 2. O princípio da análise de correlação canônica busca identificar e quantificar a associação entre dois conjuntos de variáveis, desenvolvendo uma combinação linear de cada conjunto de variáveis, dependentes e independentes, com o objetivo de maximizar a correlação entre os dois conjuntos. 3. Um dos objetivos da análise discriminante é estabelecer o número e a composição da dimensão da discriminação entre os grupos formados pelo conjunto de variáveis independentes.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Em um conjunto de dados formado por quatro variáveis foi realizado um estudo de análise fatorial.
A tabela a seguir apresenta as cargas fatoriais correspondentes a essas variáveis e as respectivas comunalidades.



Restringindo-se aos dois primeiros fatores: